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ネット銀行を選ぶなら

ネット銀行を選ぶならどの銀行に口座を開くか、どの銀行を利用すればいいのかについては迷う人も少なくないはずです。かつてのように、定期預金・普通預金の金利がどの銀行でも同じという場合には、近くにあって利用しやすい銀行を選ぶケースが多かったようです。ところが、最近では定期預金・普通預金の金利は、銀行によって大きく異なっています。住宅ローンの金利も異なっています。さらには振込手数料、為替手数料など各種の手数料も大きく異なっています。となれば、主にどのような目的で銀行を利用するかによって、どの銀行を選べばいいのか、その答えは違ってきます。定期預金に預けて、お金を少しでも多く増やしたいと考えるのであれば、定期預金の金利が高い銀行が、選択の対象となります。外貨預金を考えている人は、為替手数料が安いこと、自分が利用したい国の外貨預金を取り扱っているかどうかが、銀行を選ぶ上で大きなポイントになります。

99年に次々と大手銀行が再編を発表

99年に次々と大手銀行が再編を発表し、「メガバンク」が誕生したとき、どの銀行も「IT投資の重要性」を口にした。一部の銀行の経営幹部は欧米のメガバンクを引き合いに出して、たとえば「シティバンク並みの年間1500億円をIT投資に」などと語っていた。そのシティバンクやメリルリンチといった欧米の巨大金融機関は、同じ1500億円でも実にメリハリを利かせたIT投資をおこなっている。つまり、汎用品で済むITは徹底的にコストのかからない汎用品で済ませる。その分、ここは我々の競争力のコアである、と考えている部分には惜しみなく投資をするのだ。日本の銀行も、そのメリハリを大胆につけていく必要に迫られている。ネットワーク革命によって、自社にない強みを持つ外部のパートナーを活用し、機能ごとに最適立地を確保しながら、顧客に対して一貫した質の高いサービスを提供することが可能になった。ネットワークの時代には、積極的に外部の強みを取り込みつつ、自社が持つ微差の部分に特化した機能の選択と集中を進める企業が、競争における優位性を持つ。それとともに、求められるITインフラの特徴も大きく変化した。

ＲＦＭの顧客分析を超えて

メールオーダーといわれた時代から使われてきたＲＦＭ分析は次のようなものである。「●Ｒｅｃｅｎｃｙ＝最終購買日」最も最近購買した顧客が将来も買物をしてくれるであろうという考え方。「●Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ―買う頻度」一定期間内にたくさん買物をしてくれた顧客は今後も購買する割合は高いとする考え方。「●ｍｏｎｅｔａｒｙ＝購買金額」一定期問内で購買金額の高い人ほど今後も買物してくれるであろうとする考え方。他のメディアを持っていて、それらの媒体を利用しての通販を計画しているならば、これらのデータによって次の媒体計画を立てる場合に最適のデータとなるのが、この従来から行われてきた顧客データの分析方法である。手作業でのデータの分析が困難な時代でも行われてきた方法がＲＦＭ分析である。今日では、はるかに膨大なデータを瞬時に集計・分析できる能力を持っている。これからは商品別の販売予測や、顧客層別の需要予測に重点を移していくべきであろう。