Ways Big Data skaber en bedre kundeoplevelse i Fintech

Big data har førte til mange vigtige gennembrud i Fintech-sektoren. Industrien vokser med en bemærkelsesværdig hastighed på grund af denne nye teknologi.

Positiv kundeoplevelse ligger oven på de mest værdifulde ting, der er afgørende for enhver virksomheds levetid. Det hjælper med at opbygge brandets omdømme, forbedrer en virksomheds synlighed og tilskynder til kundeloyalitet, hvilket betyder øgede indtægter.

Statistikker viser, at 93 % af kunder vil tilbyde gentagelsesforretning, når de møder en positiv kundeoplevelse. Af disse grunde søger fintech-virksomheder aktivt muligheder for at pleje bedre kundeoplevelser.

Globale virksomheder forventes at bruge 19.8 milliarder dollars på finansielle analyser inden 2030. Fintech-sektoren vil være blandt de største fortalere.

Og Big Data er en sådan fremragende mulighed!

Big Data er indsamling og behandling af enorme mængder af forskellige datatyper, som finansielle institutioner bruger til at få indsigt i deres forretningsprocesser og træffe vigtige virksomhedsbeslutninger.

Denne artikel fokuserer på big data i den finansielle industri, dens rolle, og hvordan det hjælper fintech-virksomheder med at beskytte deres kunder og forbedre kundeoplevelsen.

Big Datas rolle i Fintech

Vi har været vidne til enorme fremskridt i den finansielle industris serviceydelser, takket være big data.

Big data i fintech spiller en afgørende rolle og leverer afgørende indhold, der påvirker leveringen af ​​tjenester. Gennem big data-indsigt kan finansielle institutioner tilbyde personlige tjenester samt forudsige forbrugeradfærd. De kan også forudse branchetendenser, vurdere risici og tage strategiske skridt for at højne kundeoplevelsen.

Hvordan Big Data hjælper Fintech-virksomheder og startups til bedre at betjene og beskytte deres kunder

Fintech analytics hjælper virksomheder i finans- og bankbranchen med at tilbyde tilfredsstillende tjenester ved at:

Forbedring af visningen af ​​kundeprofilering

Big Data leverer data, som fintech-virksomheder kan udnytte til at opbygge kundeprofiler. Gennem segmentering kan disse institutioner nemt forstå kundernes ønsker, behov og forventninger. De kan også bruge disse oplysninger til at analysere forbrugeradfærd og skabe skræddersyede tjenester.

Forbedring af risikovurdering

Dataanalyse fintech giver afgørende information, som finansielle institutioner har brug for for at opbygge en robust risikovurderingsstrategi. Dette giver virksomheder mulighed for hurtigt at identificere potentielle risici og undgå dem eller straks finde de passende afbødningsstrategier.

Forbedring af sikkerheden

Bedrageri giver anledning til bekymring i banksektoren, især nu hvor mobilbank er i centrum. Fintech-virksomheder kan dog bruge big data og maskinlæring til at bygge svindeldetektionssystemer, der afslører uregelmæssigheder i realtid. De vil opdage ulovlige aktiviteter såsom mistænkelige transaktioner, logins og botaktivitet.

Forudsigelse af fremtidige markedstendenser

Start-ups og etablerede fintech-virksomheder kan bruge big data til at forstå den foranderlige finansielle industri. Med adgang til tidligere data kan disse virksomheder overvåge købsadfærd og forudsige fremtidige tendenser. Som et resultat kan de træffe afgørende beslutninger, der løfter kundeoplevelsen, baseret på disse fakta.

Personaliseringshjælp med chatbots

Virksomheder i Fintech-industrien kan udnytte kraften i big data til at personliggøre chatbot-kundeservice. AI-drevne chatbots vil få adgang til rå data, så de kan besvare kundespørgsmål præcist og lige til sagen.

Sikrer friktionsfri flerkanalsoplevelse

Ændrede forbrugerpræferencer og behovet for at erobre markedsandele fik finansielle institutioner til at omfavne multi-kanal service levering. For at sikre, at deres kunder får en tilfredsstillende oplevelse, vil finansielle virksomheder bruge big data-analyse til at tilpasse deres tjenester på tværs af forskellige platforme, så de passer til en kundes behov. De vil også bruge historiske data og realtidsdata til at identificere mulige kundeudfordringer.

Hvordan kan Big Data i Fintech påvirke kundeoplevelsen?

Data science i fintech har påvirket kundeoplevelsen på mere end én måde. Takket være det kan den finansielle industri nu:

Analyser kundeadfærd for at foreslå nye produkter

Kunden kan lide og ikke lide skifter afhængigt af behov. Historiske finansielle big data hjælper virksomheder med at granske udviklende kundeadfærd, hvilket giver dem mulighed for at komme med uvurderlige produkter og tjenester, der strømliner bankprocesser.

Et glimrende eksempel er, hvordan Oversea-Chinese Banking Corporation (OCBC) designede en vellykket begivenhedsbaseret marketingstrategi baseret på de store mængder af historiske kundedata, de indsamlede.

Bedre UI/UX baseret på A/B-test

Takket være big data kan Fintech-virksomheder få adgang til realtidsdata, der viser, hvordan brugere interagerer med deres produkter, den gennemsnitlige tid brugt på portalen/systemet/appen og de mest brugte funktioner.

Med sådanne oplysninger kan disse virksomheder vurdere to produktversioner for at se, hvilke der tilbyder et overlegent UI/UX-design. Derudover forstår de i dybden forskellene mellem produkterne, og hvordan de påvirker kundeoplevelsen.

Analyser resultaterne af kundetilfredshedsundersøgelsen.

Big data evaluerer kundetilfredshedsrater ud fra undersøgelsesresultater. For eksempel hjælper det finansielle institutioner med at identificere hastigheden af ​​og årsagerne til kundeafgang, og hjælper dem med at udtænke nyere måder at holde deres publikum interesseret i deres tjenester. Det er også blevet brugt i håndteringen af ​​produkt- og funktionsanmodninger, såvel som til at analysere kundesupport billettendenser.

Scoring

Finansielle virksomheder kan give nøjagtige kreditvurderinger baseret på antallet af manglende eller forsinkede betalinger, hvor mange penge en kunde skylder, og hvor hurtigt de foretager betalinger.

Opdagelse af svindel

Big data til finansielle tjenester i forbindelse med digitale teknologier, såsom maskinlæring, har vist sig at være frugtbare i afsløringen af ​​mistænkelige aktiviteter. De forhindrer forskellige former for sofistikeret svindel og komplicerede hackingforsøg.

Deutsche Bank er en sådan finansiel institution, der drager fordel af big data-analyse til at identificere teknikker, der bruges til hvidvaskning af penge, sikre kend-din-kunde-processerne og forhindre kreditkorttyveri.

Mål ROI fra at levere en fantastisk kundeoplevelse

Med indsigt fra big data kan fintech-virksomheder måle succesen af ​​deres indsats rettet mod at give en positiv kundeoplevelse. Ved at måle ROI kan de identificere, hvor de skal forbedre, og hvad de skal fokusere på.

Fintech-sektoren eksploderer på grund af Big Data

Big data er uden tvivl et teknologisk fremskridt, der revolutionerer Fintech-industrien. Det giver adgang til store datamængder, der kan bruges til at forbedre en kundes brugeroplevelse i detailbanker, onlinehandel og andre finansielle processer. Men for at drage fuld fordel af big datas kraftfulde muligheder, skal du vælge BI og ETL løsninger kan ikke overbetones.

ETL- og Business Intelligence-løsninger gør det nemt at håndtere store mængder data. De understøtter systemintegrationer og hjælper med at skabe pålidelige datapipelines, der leverer handlekraftig indsigt. Derudover hjælper de fintech-virksomheder med at forudsige markedstendenser, hvilket driver rentabiliteten.