Ways Big Data luo paremman asiakaskokemuksen Fintechissä

Big data on johti moniin merkittäviin läpimurtoihin Fintech-sektorilla. Tämän uuden teknologian ansiosta ala kasvaa huimaa vauhtia.

Positiivinen asiakaskokemus on kaiken liiketoiminnan pitkäikäisyyden kannalta kriittisten arvokkaimpien asioiden huipulla. Se auttaa rakentamaan brändin mainetta, lisää yrityksen näkyvyyttä ja rohkaisee asiakasuskollisuutta, mikä johtaa tulojen kasvuun.

Tilastot osoittavat, että 93% asiakkaista tarjoaa toistuvaa liiketoimintaa, kun he kohtaavat positiivisen asiakaskokemuksen. Näistä syistä fintech-yritykset etsivät aktiivisesti mahdollisuuksia luoda parempia asiakaskokemuksia.

Globaalien yritysten ennustetaan käyttää 19.8 miljardia dollaria talousanalytiikkaan vuoteen 2030 mennessä. Fintech-sektori tulee olemaan suurimpia kannattajia.

Ja Big Data on yksi loistava tilaisuus!

Big Data on valtavien eri tietotyyppien keräämistä ja käsittelyä, jota rahoituslaitokset käyttävät saadakseen näkemyksiä liiketoimintaprosesseistaan ​​ja tehdäkseen keskeisiä yrityksen päätöksiä.

Tämä artikkeli keskittyy finanssialan big dataan, sen rooliin ja siihen, miten se auttaa fintech-yrityksiä suojaamaan asiakkaitaan ja parantamaan asiakaskokemusta.

Big Datan rooli Fintechissä

Olemme nähneet valtavaa edistystä rahoitusalan palvelutarjonnassa, ison datan ansiosta.

Big datalla on fintechissä elintärkeä rooli, sillä se tarjoaa ratkaisevaa sisältöä, joka vaikuttaa palveluiden toimittamiseen. Big datan oivallusten avulla rahoituslaitokset voivat tarjota henkilökohtaisia ​​palveluita sekä ennustaa kuluttajien käyttäytymistä. Hän osaa myös ennakoida alan trendejä, arvioida riskejä ja tehdä strategisia toimenpiteitä asiakaskokemuksen parantamiseksi.

Kuinka Big Data auttaa Fintech-yrityksiä ja startup-yrityksiä palvelemaan ja suojelemaan asiakkaitaan paremmin

Fintech-analytiikka auttaa finanssi- ja pankkialan yrityksiä tarjoamaan tyydyttäviä palveluita:

Parempi näkemys asiakasprofiilista

Big Data tarjoaa dataa, jota fintech-yritykset voivat hyödyntää asiakasprofiilien rakentamisessa. Segmentoinnin avulla nämä laitokset voivat helposti ymmärtää asiakkaiden toiveita, tarpeita ja odotuksia. He voivat myös käyttää näitä tietoja kuluttajakäyttäytymisen analysoimiseen ja räätälöityjen palvelujen luomiseen.

Riskinarvioinnin parantaminen

Dataanalytics fintech tarjoaa tärkeitä tietoja, joita rahoituslaitokset tarvitsevat rakentaakseen vankan riskinarviointistrategian. Näin yritykset voivat tunnistaa mahdolliset riskit nopeasti ja välttää niitä tai löytää välittömästi sopivat lieventämisstrategiat.

Turvallisuuden parantaminen

Petokset ovat huolestuttava pankkialalla, varsinkin nyt, kun mobiilipankkitoiminta on noussut keskipisteeseen. Fintech-yritykset voivat kuitenkin käyttää big dataa ja koneoppimista rakentaakseen petosten havaitsemisjärjestelmiä, jotka paljastavat poikkeamat reaaliajassa. Ne havaitsevat laittomat toiminnot, kuten epäilyttävät tapahtumat, kirjautumiset ja bottitoiminnan.

Tulevien markkinatrendien ennustaminen

Start-upit ja vakiintuneet fintech-yritykset voivat käyttää big dataa ymmärtääkseen muuttuvaa rahoitusalaa. Aiempien tietojen avulla nämä yritykset voivat seurata ostokäyttäytymistä ja ennustaa tulevia trendejä. Tämän seurauksena he voivat tehdä tärkeitä päätöksiä, jotka kohottavat asiakaskokemusta näiden tosiasioiden perusteella.

Personointiapu chatbottien kanssa

Fintech-alan yritykset voivat hyödyntää big datan voimaa chatbotin asiakaspalvelun personointiin. Tekoälykäyttöiset chatbotit pääsevät käsiksi raakadataan, jolloin ne voivat vastata asiakkaiden kysymyksiin tarkasti ja suoraan asiaan.

Varmistaa kitkattoman monikanavakokemuksen

Kuluttajien muuttuvat mieltymykset ja tarve valloittaa markkinaosuus saivat rahoituslaitokset omaksumaan monikanavaisen palvelun. Varmistaakseen asiakkailleen tyydyttävän kokemuksen rahoitusyritykset käyttävät big data-analytiikkaa mukauttaakseen palveluitaan eri alustoilla asiakkaan tarpeiden mukaan. He käyttävät myös historiallisia ja reaaliaikaisia ​​tietoja mahdollisten asiakkaiden haasteiden tunnistamiseen.

Miten fintechin suurdata voi vaikuttaa asiakaskokemukseen?

Fintechin tietotiede on vaikuttanut asiakaskokemukseen monella tapaa. Sen ansiosta rahoitusala voi nyt:

Analysoi asiakkaiden käyttäytymistä ehdottaaksesi uusia tuotteita

Asiakas tykkää ja ei tykkää vaihtuu tarpeen mukaan. Historiallinen taloudellinen big data auttaa yrityksiä tarkastelemaan asiakkaiden muuttuvia käyttäytymismalleja, jolloin ne voivat kehittää korvaamattomia tuotteita ja palveluita, jotka virtaviivaistavat pankkiprosesseja.

Erinomainen esimerkki on se, kuinka Oversea-Chinese Banking Corporation (OCBC) suunnitteli onnistuneen tapahtumapohjaisen markkinointistrategian, joka perustuu keräämiensä suuriin määriin historiallisiin asiakastietoihin.

Parempi käyttöliittymä/UX A/B-testauksen perusteella

Big datan ansiosta Fintech-yritykset pääsevät käsiksi reaaliaikaiseen dataan, joka näyttää kuinka käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa heidän tuotteidensa kanssa, portaalissa/järjestelmässä/sovelluksessa vietetyn keskimääräisen ajan sekä käytetyimmät ominaisuudet.

Tällaisten tietojen avulla nämä yritykset voivat arvioida kahta tuoteversiota nähdäkseen, mikä tarjoaa ylivoimaisen käyttöliittymän/UX-suunnittelun. Lisäksi he ymmärtävät syvällisesti tuotteiden väliset erot ja kuinka ne vaikuttavat asiakaskokemukseen.

Analysoi asiakastyytyväisyystutkimuksen tuloksia.

Big data arvioi asiakastyytyväisyysasteita tutkimustuloksista. Se esimerkiksi auttaa rahoituslaitoksia tunnistamaan asiakkaiden vaihtuvuuden määrän ja syyt, mikä auttaa niitä suunnittelemaan uusia tapoja pitää yleisönsä kiinnostuneena palveluistaan. Sitä on myös käytetty tuote- ja ominaisuuspyyntöjen hallinnassa sekä asiakastuen lippujen trendien analysoinnissa.

Pisteytys

Rahoitusyhtiöt voivat antaa tarkkoja luottoluokituksia, jotka perustuvat myöhästyneiden tai viivästyneiden maksujen määrään, asiakkaan velkaa ja siihen, kuinka nopeasti hän suorittaa maksuja.

Petosten havaitseminen

Rahoituspalveluiden big data yhdessä digitaalisten teknologioiden, kuten koneoppimisen, kanssa on osoittautunut hedelmälliseksi epäilyttävien toimintojen havaitsemisessa. Ne estävät erilaisia ​​hienostuneita petoksia ja monimutkaisia ​​hakkerointiyrityksiä.

Deutsche Bank on yksi tällaisista rahoituslaitoksista, joka hyödyntää big datan analytiikkaa tunnistaakseen rahanpesussa käytetyt tekniikat, turvatakseen tuntemasi asiakkaasi -prosessit ja estääkseen luottokorttivarkauksia.

Mittaa sijoitetun pääoman tuottoprosenttia erinomaisen asiakaskokemuksen tuottamisesta

Big datan näkemysten avulla fintech-yritykset voivat mitata positiivisen asiakaskokemuksen tarjoamiseen tähtäävien ponnistelujensa onnistumista. Sijoitetun pääoman tuottoprosenttia mittaamalla he voivat tunnistaa, missä on parantamisen varaa ja mihin keskittyä.

Fintech-sektori kasvaa räjähdysmäisesti Big Datan takia

Big data on epäilemättä tekniikan edistysaskel, joka mullistaa Fintech-alan. Se mahdollistaa pääsyn suuriin tietomääriin, joita voidaan käyttää parantamaan asiakkaan käyttökokemusta vähittäispankkitoiminnassa, verkkokaupassa ja muissa talousprosesseissa. Kuitenkin, jotta voit hyödyntää täysimääräisesti big datan tehokkaita ominaisuuksia, valitse BI- ja ETL-ratkaisut ei voi liikaa korostaa.

ETL- ja Business Intelligence -ratkaisut helpottavat suurten tietomäärien käsittelyä. Ne tukevat järjestelmäintegraatioita ja auttavat luomaan luotettavia tietoputkia, jotka tarjoavat käyttökelpoisia oivalluksia. Lisäksi ne auttavat fintech-yrityksiä ennustamaan markkinatrendejä ja edistämään kannattavuutta.