Esettanulmány: Miért fordulnak a fintechek az adat-benchmarkinghoz a költségek csökkentése érdekében (Nick Green)

A gazdasági bizonytalanság idején a fintech-ek és az összes többi hitelszolgáltató egészen más helyzettel néz szembe. A globális és nemzeti recesszió valós kockázata azt jelenti, hogy a nettó kamatmarzsok szelídek. A szokásos üzletmenet (BAU) költségei szokatlanul magasak. 

Végső soron nehéz boldogulni egy bizonytalan környezetben, szűkülő árréssel, növekvő versennyel és igényes fogyasztókkal.

A fintechek egyik fő módja a hatás csökkentésének a költségek csökkentése, beleértve az embereket, az ingatlanokat, a technológiát és a külső szolgáltatásokat.

De a költségek csökkentése és abban a reményben, hogy a hatás nem lesz káros, hogyan tud minden hitelszolgáltató stratégiai megközelítést alkalmazni a költségcsökkentésben? 

Az egyik kevéssé ismert gyors nyeremény a megvásárolt adatok. 

Rengeteg költségmegtakarítás érhető el itt anélkül, hogy akár irodát kellene váltani, vagy kiesne a mennyiség vagy a kiegészítő szolgáltatások miatt.

Hogyan?

Adat-benchmarking segítségével. A kihívás az, hogy a hitelszolgáltatók gyakran nem tudják, hogy a hitelirodák árazásával le tudják dönteni az átláthatóság hiányát. 

Az irodák nem akarják, hogy tudja, van mód más hitelirodák árainak és szolgáltatásainak összehasonlítására, és valójában mennyire versenyképesek az Ön kamatai a versenytársakhoz képest (ugyanaz az adatok, ugyanattól a szállítótól).

Mindez megváltozik az adatok összehasonlításával.

Hogyan működik az adat-benchmarking

A hitelkockázati adatok vásárlásakor minden hitelszolgáltató ugyanazon jelentős korlátnak felel meg: az átláthatóság hiányának. Nem világos, hogy mik a folyamatban lévő árfolyamok, és nehéz összehasonlítani a termékeket. 

De az adat-benchmarking ezt biztosítja bizonyítékokon alapuló belátás az irodai adatok árazásában és minőségében.

Az eredmény? Egy elfogulatlan és pártatlan vállalkozóval együttműködve *pontosan* láthatja, mennyit kellene vagy mennyit költhet hiteladatok vásárlására 👇

Nézzünk egy közelmúltbeli valós példát ezzel a nagy lakossági bankkal…

Adat-benchmarking működés közben

A kihívás

Ez a lakossági bank tudta, hogy sokat fizet az adatszolgáltatóért, de közzétett árazás hiányában a bank nem tudta pontosan, hogyan teljesít. 

Hogyan segített az adat-benchmarking?

Átfogó adat-benchmarking elemzéssel pontosan láthatták, hogyan viszonyul a bank adatárazása más banki és pénzügyi csoportokhoz ugyanazon szolgáltatások esetében. 

Lényegében az adat-benchmarking olyan robusztus betekintést nyújtott, amely megalapozta a lakossági bank tárgyalási stratégiáját és megközelítését: 

• Lehetővé teszi a bank számára, hogy minden adatsorért méltányos piaci árat szerezzen – így nem került stratégiai hátrányba az új ügyfelek felé történő marketing és új ügyfelek bevonása során.

• Nagyobb költségmegtakarítás érhető el azáltal, hogy összehasonlítja a hasonló szervezetek adatráfordításait, így mintegy 40%-os költségmegtakarítás érhető el.

• Megoldotta a szerződéssel kapcsolatos problémákat azáltal, hogy megértette, hogy más vállalatok a kezdetektől fogva hogyan építik be a rugalmasságot a szerződésekbe. 

• A beszerzést egy külső partnerrel együttműködve támogatta, amely értékes időt és erőforrásokat takarított meg a bank számára, és megalapozottabb döntéshozatalt tett lehetővé. 

Az eredmények

• Az adat-benchmarking rávilágított arra, hogy a banké az adatárak duplájára emelkedtek egyes területeken.

• Ezzel a belátással a bank erős pozícióba került ahhoz, hogy visszamenőleges, alacsonyabb árat kérjen a költségek megtérülése érdekében. 

Összefoglalva

Manapság sok adatszolgáltatási szerződés kötődik ahhoz, ahogyan az irodák mindig is üzleteltek – és gyakran jobban szolgálják az iroda igényeit, mint a hitelszolgáltatóét. 

A fintecheknek meg kell fordítaniuk ezt a dinamikát, és az árak átláthatóságát kell a folyamatfejlesztés kiindulópontjává tenni. 

Ehhez meg kell érteniük, hogy a versenytársak mit fizetnek az azonos adatokhoz való hozzáférésért, és hogyan lehet rugalmasságot beágyazni a szerződésekbe. A jelentős költséghely helyett a jövő hiteladatai lesznek az innováció és a vevői elégedettség motorja.