Étude de cas : Pourquoi les fintechs se tournent vers l'analyse comparative des données pour réduire les coûts (Nick Green)

En période d'incertitude économique, les fintechs et tous les autres fournisseurs de crédit font face à un paysage très différent. Le risque réel de récession mondiale et nationale signifie que les marges nettes d'intérêt sont extrêmement minces. Les coûts du statu quo (BAU) sont exceptionnellement élevés. 

En fin de compte, prospérer dans un environnement incertain avec des marges en baisse, une concurrence croissante et des consommateurs exigeants est difficile

L'un des principaux moyens par lesquels les fintechs réduisent l'impact est de réduire les coûts, notamment en examinant : les personnes, les biens, la technologie et les services externes.

Mais plutôt que de réduire les coûts et d'espérer que l'impact ne sera pas préjudiciable, comment tous les fournisseurs de crédit peuvent-ils adopter une approche stratégique de réduction des coûts ? 

Un gain rapide peu connu est vos données achetées. 

Il y a là de nombreuses économies de coûts à réaliser, sans même avoir besoin de changer de bureau ou de perdre des volumes ou des services supplémentaires.

Comment s’y prendre?

Avec l'analyse comparative des données. Le défi est que les fournisseurs de crédit ne savent souvent pas qu'ils peuvent éliminer les obstacles liés au manque de transparence grâce à la tarification des bureaux de crédit. 

Les bureaux ne veulent pas que vous sachiez qu'il existe un moyen de comparer les prix et les services d'autres bureaux de crédit, et en fait à quel point vos tarifs sont compétitifs par rapport aux concurrents (pour les mêmes données, du même fournisseur).

Tout cela change avec l'analyse comparative des données.

Comment fonctionne l'analyse comparative des données

Lors de l'achat de données sur le risque de crédit, tous les fournisseurs de crédit rencontrent le même obstacle important : un manque de transparence. Les tarifs en vigueur ne sont pas clairs et il est difficile de comparer les produits. 

Mais l'analyse comparative des données fournit aperçu fondé sur des preuves dans la tarification et la qualité des données du bureau.

Le résultat? En travaillant avec un entrepreneur impartial et impartial, vous pouvez voir *exactement* combien vous devriez ou pourriez dépenser en achats de données de crédit 👇

Regardons un exemple concret récent utilisant cette grande banque de détail…

L'analyse comparative des données en action

Le défi

Cette banque de détail savait qu'elle payait cher son fournisseur de données, mais sans tarification des données publiée, la banque ne savait pas exactement comment elle fonctionnait. 

Comment l'analyse comparative des données a aidé

Grâce à une analyse comparative complète des données, ils ont pu voir exactement comment la tarification des données de la banque se comparait à celle d'autres groupes bancaires et financiers pour la même empreinte de services. 

Essentiellement, l'analyse comparative des données a fourni des informations solides qui ont éclairé la stratégie et l'approche de négociation de la banque de détail : 

• Permettre à la banque d'obtenir un prix de marché équitable pour chaque ensemble de données - afin qu'elle ne soit pas stratégiquement désavantagée lors de la commercialisation et de l'intégration de nouveaux clients.

• Amélioration des économies de coûts en comparant les dépenses de données avec des organisations similaires pour générer des économies de coûts d'environ 40 %.

• Résolution des problèmes de contrat en comprenant comment d'autres entreprises intègrent la flexibilité dans les contrats dès le départ. 

• Et a soutenu l'approvisionnement en travaillant avec un partenaire externe, ce qui a permis à la banque d'économiser un temps et des ressources précieux et a permis une prise de décision plus éclairée. 

Les résultats

• L'analyse comparative des données a mis en évidence que la banque le prix des données a été gonflé par le double dans certaines régions.

• Grâce à cette information, la banque était en position de force pour demander des tarifs antidatés et inférieurs afin de récupérer les coûts. 

En résumé

Aujourd'hui, de nombreux contrats de données sont ancrés sur la façon dont les bureaux ont toujours fait des affaires et répondent souvent aux besoins du bureau plus qu'au fournisseur de crédit. 

Les Fintechs doivent inverser cette dynamique et faire de la transparence des prix le point de départ de l'amélioration des processus. 

Pour ce faire, ils doivent comprendre ce que les concurrents paient pour accéder aux mêmes données et comment la flexibilité peut être intégrée dans les contrats. Au lieu d'être un centre de coûts majeur, les données de crédit du futur seront un moteur d'innovation et de satisfaction client.