Маркетинг финансовых услуг: анализ эмпирико-теоретического разрыва в сегменте финтех-сервиса

Введение

Современная индустрия финансовых услуг переживает беспрецедентную цифровую трансформацию. Рынок финансовых технологий (финтех – fintech, financial technology) оценивается аналитиками в 320 млрд долларов в 2025 год, планируемый объем к 2030 году – более 650 млрд долларов [10]. Глобальные инвестиции в финтех за 2025 год выросли до 116 млрд долларов в годовом исчислении [2]. Россия занимает одну из лидирующих позиций по темпам внедрения финансовых технологий: объем отечественного рынка финтеха в 2024 году составил около 231 млрд рублей с прогнозом роста на 15–20% ежегодно [4].

В условиях активного роста рынка финансовых технологий и особенно в связи с его инновационной сущностью актуальным становится исследование степени соответствия новым условиям классических маркетинговых концепций и инструментария, поиск направлений их развития. Финтех-сервисы, функционирующие в цифровой среде и опирающиеся на алгоритмическую обработку данных, не просто автоматизируют существующие процессы, а формируют качественно иную реальность взаимодействия с клиентом. В условиях, когда развитие технологий становится ключевым драйвером происходящих изменений в индустрии финансовых услуг и во взаимодействии с клиентом, особое значение приобретает адаптация маркетинговых принципов и метолов.

В статье представлены результаты исследования, научная новизна которых состоит в разработке и обосновании принципов маркетинга финансовых услуг, адаптированных к специфике рынка финтех-услуг с учетом особенностей цифровой среды и качественно иных методов взаимодействия с клиентом на основе автоматизации существующих процессов и алгоритмически опосредованных коммуникаций.

Методологическую основу исследования составляет теоретический анализ, предполагающий сопоставление базовых положений классических концепций маркетинга услуг с особенностями прикладного маркетинга алгоритмически управляемых финтех-сервисов. В качестве основных методов используются: сравнительный анализ – для выявления различий между традиционной и цифровой сервисной средой; концептуальный анализ – для определения границ применимости существующих теоретических моделей; метод теоретического моделирования – для обоснования направлений адаптации рассматриваемых концепций.

Теоретическую базу исследования формируют работы основоположников анализируемых концепций: IHIP-парадигма (Zeithaml, Parasuraman, Berry), модель 7P (Booms, Bitner), маркетинг взаимоотношений (Grönroos, Berry, Morgan, Hunt), методика SERVQUAL (Parasuraman, Zeithaml, Berry). [1] (Parasuraman et al., 1988), [3] (Valarie et al., 2018), [6] (Deeva et al., 2015),

Эмпирическим контекстом исследования выступают современные маркетинговые практики финтех-компаний в сферах цифрового банкинга, алгоритмического кредитования.

Основная часть

Развитие финансовых технологий в современных условиях выражается во всеобъемлющем внедрении в сферу финансовых услуг инноваций, основанных на технологиях и создающих новые бизнес-модели, приложения, процессы и продукты, формируется рынок финтех-услуг. Финтех-компании используют современные технологии (искусственный интеллект, большие данные, блокчейн, облачные вычисления) для предоставления финансовых услуг быстрее, дешевле и удобнее традиционных банков, автоматизируют платежи, инвестиции, кредитование и страхование через приложения и онлайн-платформы, конкурируя с традиционными финансовыми институтами. При этом финтех-сервисы, функционирующие в цифровой среде и опирающиеся на алгоритмическую обработку данных, не просто автоматизируют существующие процессы, но формируют качественно иную реальность взаимодействия с клиентом.

В условиях, когда развитие технологий выступает ключевым драйвером происходящих изменений в индустрии финансовых услуг и во взаимодействии с клиентом, особое значение приобретает маркетинг финансовых услуг. Уже в силу специфики самой природы услуг он требует иных подходов к выстраиванию коммуникации с потребителем по сравнению с маркетингом материальных продуктов, что широко представлено в классических теориях маркетинга услуг.

Сформированные в 1980–1990-е годы парадигмы и модели – IHIP, 7P, Relationship Marketing, SERVQUAL – исходят из предпосылки о ключевой роли человеческого взаимодействия в процессе оказания услуги. Однако современные финтех-сервисы функционируют в принципиально иной среде, где посредником между компанией и клиентом выступает не сотрудник, а алгоритм. Это порождает исследовательскую задачу: выявить эмпирико-теоретический разрыв (гносеологический разрыв между результатами прямого наблюдения/эксперимента (фактами) и абстрактными теоретическими моделями, описывающими эти явления) – в какой степени классические концепции маркетинга услуг сохраняют свою релевантность в условиях алгоритмической персонализации и какой концептуальной адаптации они требуют. Несмотря на значительный объем исследований в области цифрового маркетинга и финансовых технологий, в научной литературе остается недостаточно изученным вопрос о концептуальной применимости классических теорий маркетинга услуг к алгоритмически управляемым финтех-сервисам.

Цель исследования – обосновать направления содержательной трансформации маркетинга финансовых услуг в сегменте финтех-сервиса на основе анализа эмпирико-теоретического разрыва маркетинга услуг в условиях цифровизации бизнеса.

Достижение поставленной цели предполагает решение следующих задач:

1) проанализировать трансформацию базовых характеристик услуг (IHIP) в условиях цифровой среды;

2) выявить ограничения инструментальной модели 7P при ее применении к финтех-сервисам;

3) определить специфику формирования клиентской лояльности в алгоритмически опосредованных отношениях;

4) оценить применимость методики SERVQUAL для измерения качества цифровых финансовых услуг.

Маркетинг услуг опирается на IHIP-парадигму сферы услуг (от англ. Intagibility – нематериальность, Heterogeneity – неоднородность или изменчивость, Inseparability – неразделимость, Perishability – недолговечность) [3, c 10–14] (Valarie et al., 2018), определяющей характеристики услуг, в рамках которых он принципиально отличается от маркетинга продуктов:

· неосязаемость: услуги нельзя увидеть или потрогать руками целиком, при этом некоторые компоненты сервиса могут быть осязаемыми (физическая банковская карта, при открытии счета в банке);

· неоднородность или изменчивость: процесс создания услуги в некоторых случаях связан с человеческим фактором и качество оказанной услуги может отличаться в зависимости от эффективности исполнителя и особенностей клиента, поэтому не всегда заранее можно сказать, что два разных клиента получат одинаковую услугу. Это может вызвать определенные трудности в сохранении контроля и обеспечении стабильного качества обслуживания;

· неразрывность: производство и потребление происходят одновременно;

· недолговечность: услуги потребляются единомоментно, их нельзя сохранить для использования в будущем.

Маркетинг услуг финтех-компаний не отменяет характеристики IHIP-парадигмы, но меняет их проявление, влияние на клиента и управленческие решения (табл. 1).

Традиционная неосязаемость компенсируется «цифровой осязаемостью». Финансовые сервисы создают новый пользовательский опыт, который остается с клиентом после оказания услуги (личные кабинеты в различных приложениях, специализированные предложения, выходящие за рамки взаимодействия исключительно с компанией-провайдером услуг. Например, «кэшбек» – в переводе с английского (cashback) дословно переводится как «возврат наличных денег» [5, с. 91–93] (Bakhmudov et al., 2017), клиенты могут получать специализированные предложения от банка при трате денег на товары или услуги других компаний в определенном сегменте. Ключевой сигнал доверия смещается с физических атрибутов на качество пользовательского опыта (UX, от англ. User Experience, пользовательский опыт) и прозрачность. Доверие возникает к алгоритму, который "понимает" клиента (персонализированные советы) и работает без сбоев. В этот самый момент неосязаемость может стать еще больше, ведь, клиент не погружен в особенности работы алгоритмов, что создает новый вызов перед компаниями – компенсирование возможного недоверия со стороны пользователей.

Изменчивость в условиях финтех сервисов трансформируется в отличительную особенность, ведь теперь неоднородность предоставляемой услуги является осознанной отличительной чертой, доступной с алгоритмами персонализации. Остаются и риски, связанные с новыми технологиями: изменчивость платформ и систематическая предвзятость. Изменчивость платформ связана с разным пользовательским опытом клиентов в зависимости от выбранной им платформы: смартфон, персональный компьютер. Систематическая предвзятость: определенная группа клиентов может быть ограничена в предложении услуги из-за работы алгоритмов.

Неразрывность производства и потребления замещается «виртуальным разделением»: производство услуги (работа скоринговой модели, генерация инвестиционного портфеля) происходит заранее и автономно. Потребление (получение одобрения, использование средств) – в момент обращения клиента. Роль «производителя» меняется. Им становится не сотрудник, а инженер по данным и алгоритм. Взаимодействие «лицом к лицу» заменяется взаимодействием «пользователь – интерфейс – алгоритм". Возникает новая задача: обеспечить бесшовность (seamlessness) этого виртуального взаимодействия. Задержка в 2 секунды при обработке платежа или сложный интерфейс воспринимаются как брак в производстве и потреблении одновременно.

Недолговечность услуги сводится практически к нулю, ведь вычислительные мощности и алгоритмы легко масштабируемы. Фокус проблемы смещается с «потери возможности оказать услугу» на «потерю возможности продать услугу в нужный момент». Новая «исчезаемость» – это «исчезающее окно внимания» клиента. Если алгоритм не предложил релевантную услугу в нужный момент (когда клиент активен в приложении), возможность может быть упущена навсегда.

Таблица 1

Парадигма IHIP: особенности реализации в сфере финтех-сервиса

Следующей важной стратегической моделью является 7P, созданная Бернардом Бумс (Bernard Booms) и Мэри Джо Битнер (Mary Jo Bitner) [6] (Deeva et al., 2015), дополняющая для сферы услуг основной маркетинговый комплекс 4P – продукт, цена, место, продвижение (product, price, place, promotion) тремя элементами – люди, процесс, физическое окружение (people, process, physical evidence). Для сегмента финтех-услуг классическая интерпретация этой модели не является полностью релевантной. Роль людей в клиентском опыте значительно ниже по сравнению с классическим сегментом услуг, ведь больше нет сотрудника или команды, которая окружает клиента во время оказание услуги. Роль персонального вклада минимизируется и замещается интерфейсом и алгоритмами, доверие клиента теперь формируется на основе их работы. Процесс – ключевой элемент – становится полностью автоматизированным, адаптивным и скрытым от клиента. Качество процесса определяется надежностью кода и моделью данных. Физическое окружение, незаменимое для классического сегмента услуг в случае цифрового сегмента трансформируется в UX/UI дизайн, интерактивные элементы, push-уведомления, персональные дашборды (табл. 2).

В качестве модели для формирования устойчивых отношений с клиентом рассмотрим концепцию маркетинга взаимоотношений (Relationship Marketing) [9, с 41–62] (Tretiak, 2013), направленную на установление долгосрочных, взаимовыгодных связей с клиентом, для удержания и повышения их лояльности. В случае маркетинга на рынке финтех-услуг лояльность клиента становится фактором, определяющим качество персонализации. Фокус внимания менеджмента переходит от выстраивания системы межличностных отношений на формирование алгоритмов, способных удовлетворять потребность клиентов в режиме реального времени. Отдельным вызовом для компании может стать «темная сторона» алгоритмов – излишняя персонализация как нарушение приватности пользователей.

Таблица 2

Модель 7P: особенности реализации в сфере финтех-сервиса

В основе методики оценки качества услуги SERQUAL (от англ. Service Quality, качество услуги), разработанной Парасураманом, Зейтамл и Берри (Parasuraman A., Zeithaml V. Berry L.) [1] (Parasuraman et al., 1988), лежит подход к измерению качества услуги как разрыву между ожиданиями клиентов относительно «идеальной» услуги и их реальным восприятием полученного сервиса по пяти измерениям: надежность, отзывчивость, осязаемость, уверенность, эмпатия. В условиях алгоритмического взаимодействия финтех-практика приводит к фундаментальной трансформации всех измерений классической модели SERVQUAL. Если в традиционной парадигме, разрыв между ожиданиями и восприятием качества преодолевается через стандартизацию человеческих действий и эмпатичную коммуникацию, то в среде цифровых коммуникация эти измерения приобретают вычислительно-предиктивный характер (табл. 3).

Таблица 3

Методика SERVQUAL: особенности реализации в сфере финтех-сервиса

Надежность, понимаемая как способность выполнить обещанное обслуживание точно и аккуратно, перестает быть преимущественно функцией тренировки персонала и становится атрибутом стабильности программного кода, точности IT-инфраструктуры, где ошибка имеет системный, а не индивидуальный характер.

Отзывчивость как готовность помочь трансформируется в инженерную задачу оптимизации времени отклика системы, скорости обработки транзакций и эффективности алгоритмов, которые предвосхищают запрос, прежде чем он будет явно сформулирован пользователем.

Осязаемость, связанная с физическими атрибутами обслуживания, полностью дематериализуется в цифровые интерфейсы, где качество визуального дизайна, интуитивность навигации и скорость загрузки интерфейса становятся ключевыми факторами доверия, заменяя собой солидность здания или опрятность униформы.

Уверенность, включающая компетентность, вежливость и способность внушить доверие, более не концентрируется в личности сотрудника, а сводится к прозрачности и объяснимости действий алгоритма, безопасности данных и способности системы защитить конфиденциальность пользователя.

Наконец, эмпатия, трактуемая как индивидуальный подход и забота о клиенте, получает принципиально новое проявление: алгоритмы, не обладая эмоциональным интеллектом, демонстрирует квази-эмпатическое поведение, предлагая услуги, релевантные не только сиюминутному контексту, но и глубинным поведенческим паттернам пользователя.

Сравнительный анализ и маркетинговая практика алгоритмически управляемых финтех-сервисов позволяют констатировать наличие эмпирико-теоретический разрыва с классическими теориями маркетинга услуг, что требует их адаптации и развития новых концептуальных моделей. В качестве ответной меры маркетинга финтех-компаний на современные практические вызовы в разрезе развития и адаптации существующих концепций можно предложить следующие изменения:

· расширение модели 7P до модели (7P + Data)

· адаптирование модели SERVQUAL для финансовых услуг.

В контексте предложения о расширении классической модели 7P, отметим, что цифровая среда предопределяет элементы модели 7P, смещая центр внимания с классических элементов модели на отдельную переменную: данные (от англ. Data). Данные – это источник для персонализации продукта, анализа цены, фокуса стратегии продвижения и оптимизации процессов, именно поэтому переменная «данные» принципиальным образом определяет содержание всех остальных элементов и требует отдельного признания в условиях рассмотрения цифрового сегмента услуг.

Приведенные выше обоснования разрыва на примере модели SERQUAL, позволяют утверждать, что цифровая трансформация влияет на содержание ее параметров, появляются дополнительные измерения ее характеристик при использовании на рынке цифровых сервисов. Предлагаемая интерпретация представлена в таблице 4.

Таблица 4

Альтернативная интерпретация SERQUAL для финансовых услуг

Предложенная адаптация SERVQUAL для рынка финтех-услуг исходит из необходимости переосмысления традиционных критериев качества в условиях алгоритмически опосредованной коммуникации, где технические характеристики обретают новое измерение в маркетинге услуг – они становятся значимыми сигналами ценности для потребителя:

· System Reliability (надежность кода) – в маркетинговом понимании трансформируется в доверие к бесперебойности сервиса: для потребителя стабильность алгоритма означает уверенность в технической возможности исполнения обещанной услуги, замещая доверие к компетентности персонала.

· Algorithmic Responsiveness (время отклика системы) – приобретает значение «заботы о времени потребителя»: скорость реакции алгоритма воспринимается как индикатор уважения к потребностям клиента и его клиентоориентированности.

· Interface Quality (качество интерфейса) – выступает новой формой осязаемости сервиса: UX/UI-дизайн становится «цифровым лицом» компании, сигнализируя о профессионализме и надежности через удобство и эстетику взаимодействия.

· Algorithmic Transparency (прозрачность алгоритма) – переосмысливает критерий уверенности: объяснимость алгоритмических решений и защита данных формируют у потребителя чувство безопасности и контроля, заменяя уверенность, которую ранее внушал сотрудник.

· Predictive Personalization (предсказуемая персонализация) – становится новым измерением эмпатии: алгоритмы предвосхищают потребности клиента, создавая эффект глубокого понимания и индивидуальной заботы («квази-эмпатия»).

Совокупность представленных выше изменений свидетельствует о необходимости более глубокой корректировки классических теорий, их содержательного переосмысления с учетом того, что ключевым агентом маркетингового взаимодействия становится не человек, а алгоритм. Дальнейшее развитие теории маркетинга услуг, таким образом, должно быть направлено на интеграцию концепций, объясняющих природу алгоритмически опосредованных коммуникаций и формирующих адекватный понятийный и методический аппарат для цифровой экономики.

Заключение

Проведенный анализ классических концепций маркетинга услуг позволяет сделать вывод о том, что алгоритмическая персонализация, реализованная в финтех-сервисах, формирует принципиально иную среду взаимодействия с потребителем, для которой существующий теоретический аппарат оказывается недостаточным. Базовые характеристики услуг трансформируются под воздействием цифровых технологий, инструментальные модели требуют введения новых системообразующих элементов, стратегические концепции смещают фокус с межличностных отношений на алгоритмическую лояльность, а оценочные методики утрачивают связь с эмпирическими индикаторами, разработанными для традиционной сервисной среды.