तरीके बिग डेटा फिनटेक में एक बेहतर ग्राहक अनुभव बनाता है

बड़ा डेटा है फिनटेक क्षेत्र में कई महत्वपूर्ण सफलताओं का नेतृत्व किया. इस नई तकनीक के कारण उद्योग उल्लेखनीय दर से बढ़ रहा है।

सकारात्मक ग्राहक अनुभव किसी भी व्यवसाय की लंबी उम्र के लिए महत्वपूर्ण सबसे मूल्यवान चीजों में से एक है। यह ब्रांड की प्रतिष्ठा बनाने में मदद करता है, कंपनी की दृश्यता को बढ़ाता है, और ग्राहकों की वफादारी को प्रोत्साहित करता है, जिससे राजस्व में वृद्धि होती है।

आंकड़े बताते हैं कि 93% तक ग्राहकों के सकारात्मक ग्राहक अनुभव का सामना करने पर वे दोहराने वाले व्यवसाय की पेशकश करेंगे। इन कारणों से, फिनटेक कंपनियां बेहतर ग्राहक अनुभव विकसित करने के लिए सक्रिय रूप से अवसरों की तलाश करती हैं।

वैश्विक कंपनियों का अनुमान है 19.8 तक वित्तीय विश्लेषण पर $2030 बिलियन खर्च करें. फिनटेक सेक्टर सबसे बड़े समर्थकों में से एक होगा।

और बड़ा डेटा ऐसा ही एक बेहतरीन अवसर है!

बिग डेटा विभिन्न प्रकार के डेटा की विशाल मात्रा का संग्रह और प्रसंस्करण है, जिसका उपयोग वित्तीय संस्थान अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और कंपनी के प्रमुख निर्णय लेने के लिए करते हैं।

यह लेख वित्तीय उद्योग में बड़े डेटा, इसकी भूमिका और यह कैसे फिनटेक कंपनियों को अपने ग्राहकों की सुरक्षा करने और ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने में मदद करता है, पर केंद्रित है।

फिनटेक में बिग डेटा की भूमिका

हमने वित्तीय उद्योग के सेवा प्रावधान में भारी प्रगति देखी है, बड़े डेटा के लिए धन्यवाद.

फिनटेक में बड़ा डेटा एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो महत्वपूर्ण सामग्री प्रदान करता है जो सेवा वितरण को प्रभावित करता है। बड़े डेटा अंतर्दृष्टि के माध्यम से, वित्तीय संस्थान व्यक्तिगत सेवाओं की पेशकश कर सकते हैं और साथ ही उपभोक्ता व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकते हैं। वे उद्योग के रुझानों का भी अनुमान लगा सकते हैं, जोखिमों का आकलन कर सकते हैं और ग्राहक अनुभव को बढ़ाने के लिए रणनीतिक कदम उठा सकते हैं।

कैसे बिग डेटा फिनटेक कंपनियों और स्टार्टअप्स को अपने ग्राहकों की बेहतर सेवा और सुरक्षा करने में मदद करता है

फिनटेक एनालिटिक्स वित्तीय और बैंकिंग उद्योग में व्यवसायों को संतोषजनक सेवाएं प्रदान करने में मदद करता है:

ग्राहक प्रोफाइलिंग के दृष्टिकोण को बढ़ाना

बिग डेटा डेटा प्रदान करता है जिसका लाभ फिनटेक कंपनियां ग्राहक प्रोफाइल बनाने के लिए उठा सकती हैं। विभाजन के माध्यम से, ये संस्थान ग्राहकों की चाहतों, जरूरतों और अपेक्षाओं को आसानी से समझ सकते हैं। वे इस जानकारी का उपयोग उपभोक्ता व्यवहार का विश्लेषण करने और अनुरूप सेवाएं बनाने के लिए भी कर सकते हैं।

जोखिम मूल्यांकन में सुधार

डेटा एनालिटिक्स फिनटेक महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करता है वित्तीय संस्थानों को एक मजबूत जोखिम मूल्यांकन रणनीति बनाने की आवश्यकता होती है। यह व्यवसायों को संभावित जोखिमों की तेजी से पहचान करने और उनसे बचने या उचित शमन रणनीतियों को तुरंत खोजने की अनुमति देता है।

सुरक्षा में सुधार

धोखाधड़ी बैंकिंग उद्योग में चिंता का कारण है, खासकर अब जब मोबाइल बैंकिंग एक केंद्र चरण में है। हालांकि, फिनटेक व्यवसाय वास्तविक समय में विसंगतियों को उजागर करने वाली धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणाली बनाने के लिए बड़े डेटा और मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकते हैं। वे संदिग्ध लेनदेन, लॉगिन और बॉट गतिविधि जैसी अवैध गतिविधियों का पता लगाएंगे।

भविष्य के बाजार के रुझान का पूर्वानुमान

स्टार्ट-अप और स्थापित फिनटेक कंपनियां बदलते वित्तीय उद्योग को समझने के लिए बड़े डेटा का उपयोग कर सकती हैं। पिछले डेटा तक पहुंच के साथ, ये कंपनियां खरीदारी के व्यवहार की निगरानी कर सकती हैं और भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी कर सकती हैं। नतीजतन, वे इन तथ्यों के आधार पर महत्वपूर्ण निर्णय ले सकते हैं जो ग्राहक अनुभव को बढ़ाते हैं।

चैटबॉट्स के साथ निजीकरण सहायता

फिनटेक उद्योग में व्यवसाय चैटबॉट ग्राहक सेवा को निजीकृत करने के लिए बड़े डेटा की शक्ति का उपयोग कर सकते हैं। एआई-पावर्ड चैटबॉट कच्चे डेटा तक पहुंचेंगे, जिससे वे ग्राहकों के सवालों का सटीक और सीधे जवाब दे सकेंगे।

घर्षण रहित मल्टी-चैनल अनुभव सुनिश्चित करना

उपभोक्ता वरीयताओं में बदलाव और बाजार हिस्सेदारी पर कब्जा करने की आवश्यकता ने वित्तीय संस्थानों को मल्टी-चैनल सेवा वितरण को अपनाने के लिए प्रेरित किया। यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनके ग्राहकों के पास एक संतोषजनक अनुभव है, वित्तीय व्यवसाय ग्राहक की जरूरतों के अनुरूप विभिन्न प्लेटफार्मों पर अपनी सेवाओं को बदलने के लिए बड़े डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करेंगे। वे संभावित ग्राहक चुनौतियों की पहचान करने के लिए ऐतिहासिक और रीयल-टाइम डेटा का भी उपयोग करेंगे।

फिनटेक में बड़ा डेटा ग्राहक अनुभव को कैसे प्रभावित कर सकता है?

फिनटेक में डेटा साइंस ने ग्राहक अनुभव को एक से अधिक तरीकों से प्रभावित किया है। इसके लिए धन्यवाद, वित्तीय उद्योग अब कर सकता है:

नए उत्पादों का प्रस्ताव करने के लिए ग्राहक व्यवहार का विश्लेषण करें

ग्राहक की पसंद-नापसंद जरूरत के हिसाब से बदल जाती है। ऐतिहासिक वित्तीय बड़ा डेटा व्यवसायों को विकसित ग्राहक व्यवहार की जांच करने में मदद करता है, जिससे उन्हें अमूल्य उत्पादों और सेवाओं के साथ आने की इजाजत मिलती है जो बैंकिंग प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करते हैं।

एक उत्कृष्ट उदाहरण यह है कि कैसे ओवरसीज-चाइनीज बैंकिंग कॉरपोरेशन (ओसीबीसी) ने ऐतिहासिक ग्राहक डेटा की उच्च मात्रा के आधार पर एक सफल घटना-आधारित मार्केटिंग रणनीति तैयार की।

ए/बी परीक्षण के आधार पर बेहतर यूआई/यूएक्स

बड़े डेटा के लिए धन्यवाद, फिनटेक व्यवसाय रीयल-टाइम डेटा तक पहुंच सकते हैं जो दिखाता है कि उपयोगकर्ता अपने उत्पादों के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं, पोर्टल/सिस्टम/ऐप पर बिताए गए औसत समय, और सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली सुविधाएं।

ऐसी जानकारी के साथ, ये व्यवसाय यह देखने के लिए दो उत्पाद संस्करणों का आकलन कर सकते हैं कि कौन सा बेहतर UI/UX डिज़ाइन प्रदान करता है। इसके अतिरिक्त, वे उत्पादों के बीच अंतर को गहराई से समझते हैं और वे ग्राहक अनुभव को कैसे प्रभावित करते हैं।

ग्राहक संतुष्टि सर्वेक्षण परिणामों का विश्लेषण करें।

बिग डेटा सर्वेक्षण के परिणामों से ग्राहक संतुष्टि दरों का मूल्यांकन करता है। उदाहरण के लिए, यह वित्तीय संस्थानों को ग्राहक मंथन की दर और कारणों की पहचान करने में मदद करता है, जिससे उन्हें अपने दर्शकों को उनकी सेवाओं में रुचि रखने के लिए नए तरीके विकसित करने में मदद मिलती है। साथ ही, इसका उपयोग उत्पाद और सुविधा अनुरोधों के प्रबंधन के साथ-साथ ग्राहक सहायता टिकट रुझानों के विश्लेषण में भी किया गया है।

स्कोरिंग

वित्तीय कंपनियां छूटे हुए या विलंबित भुगतानों की संख्या, ग्राहक पर कितना पैसा बकाया है, और वे कितनी जल्दी भुगतान करती हैं, के आधार पर सटीक क्रेडिट रेटिंग प्रदान कर सकती हैं।

धोखाधड़ी का पता लगाना

मशीन लर्निंग जैसी डिजिटल तकनीकों के साथ वित्तीय सेवाओं के लिए बड़ा डेटा संदिग्ध गतिविधियों का पता लगाने में उपयोगी साबित हुआ है। वे विभिन्न प्रकार के परिष्कृत धोखाधड़ी और विस्तृत हैकिंग प्रयासों को रोकते हैं।

ड्यूश बैंक एक ऐसा वित्तीय संस्थान है जो मनी लॉन्ड्रिंग में उपयोग की जाने वाली तकनीकों की पहचान करने, अपने ग्राहक को जानने की प्रक्रियाओं को सुरक्षित करने और क्रेडिट कार्ड की चोरी को रोकने के लिए बिग डेटा एनालिटिक्स का लाभ उठा रहा है।

शानदार ग्राहक अनुभव प्रदान करने से ROI का आकलन करें

बड़े डेटा की अंतर्दृष्टि के साथ, फिनटेक कंपनियां सकारात्मक ग्राहक अनुभव प्रदान करने की दिशा में अपने प्रयासों की सफलता को माप सकती हैं। आरओआई को मापकर, वे यह पहचान सकते हैं कि कहां सुधार करना है और किस पर ध्यान केंद्रित करना है।

फिनटेक सेक्टर बिग डेटा के कारण विस्फोट कर रहा है

बिग डेटा, निस्संदेह, एक तकनीकी प्रगति है जो फिनटेक उद्योग में क्रांति ला रही है। यह बड़े डेटा वॉल्यूम तक पहुंच की अनुमति देता है जिसका उपयोग खुदरा बैंकिंग, ऑनलाइन व्यापार और अन्य वित्तीय प्रक्रियाओं में ग्राहक के उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है। हालांकि, बड़े डेटा की शक्तिशाली क्षमताओं का पूरा लाभ उठाने के लिए, चुनना बीआई और ईटीएल समाधान अधिक जोर नहीं दिया जा सकता।

ईटीएल और बिजनेस इंटेलिजेंस समाधान बड़ी मात्रा में डेटा से निपटना आसान बनाते हैं। वे सिस्टम एकीकरण का समर्थन करते हैं, विश्वसनीय डेटा पाइपलाइन बनाने में मदद करते हैं जो कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। इसके अतिरिक्त, वे फिनटेक कंपनियों को बाजार के रुझान का अनुमान लगाने, लाभप्रदता बढ़ाने में मदद करते हैं।