Modi in cui i Big Data creano una migliore esperienza del cliente in Fintech

I big data hanno ha portato a molte importanti scoperte nel settore Fintech. Il settore sta crescendo a un ritmo notevole grazie a questa nuova tecnologia.

L'esperienza positiva del cliente è in cima alle cose più importanti e critiche per la longevità di qualsiasi azienda. Aiuta a costruire la reputazione del marchio, migliora la visibilità di un'azienda e incoraggia la fedeltà dei clienti, il che si traduce in un aumento dei ricavi.

Le statistiche lo dimostrano 93% dei clienti offrirà affari ripetuti quando incontrano un'esperienza cliente positiva. Per questi motivi, le società fintech cercano attivamente opportunità per coltivare esperienze migliori per i clienti.

Si prevede che le aziende globali lo facciano spendere 19.8 miliardi di dollari in analisi finanziarie entro il 2030. Il settore fintech sarà tra i maggiori sostenitori.

E Big Data è una di queste eccellenti opportunità!

I Big Data sono la raccolta e l'elaborazione di enormi volumi di diversi tipi di dati, che gli istituti finanziari utilizzano per ottenere informazioni dettagliate sui loro processi aziendali e prendere decisioni aziendali chiave.

Questo articolo si concentra sui big data nel settore finanziario, sul loro ruolo e su come aiutano le aziende fintech a proteggere i propri clienti e a migliorare l'esperienza del cliente.

Il ruolo dei big data nel fintech

Abbiamo assistito a enormi progressi nella fornitura di servizi del settore finanziario, grazie ai big data.

I big data nella fintech svolgono un ruolo fondamentale, fornendo contenuti cruciali che influiscono sull'erogazione dei servizi. Attraverso le informazioni sui big data, le istituzioni finanziarie possono offrire servizi personalizzati e prevedere il comportamento dei consumatori. Possono anche anticipare le tendenze del settore, valutare i rischi e compiere passi strategici per migliorare l'esperienza del cliente.

In che modo i big data aiutano le aziende e le startup fintech a servire e proteggere meglio i propri clienti

L'analisi Fintech aiuta le aziende del settore finanziario e bancario a offrire servizi soddisfacenti:

Miglioramento della visualizzazione della profilazione del cliente

I Big Data forniscono dati che le aziende fintech possono sfruttare per creare profili dei clienti. Attraverso la segmentazione, queste istituzioni possono facilmente comprendere i desideri, le esigenze e le aspettative dei clienti. Possono anche utilizzare queste informazioni per analizzare il comportamento dei consumatori e creare servizi su misura.

Migliorare la valutazione del rischio

L'analisi dei dati fintech fornisce informazioni cruciali di cui le istituzioni finanziarie hanno bisogno per costruire una solida strategia di valutazione del rischio. Ciò consente alle aziende di identificare rapidamente i potenziali rischi ed evitarli o di trovare immediatamente le strategie di mitigazione appropriate.

Migliorare la sicurezza

La frode è motivo di preoccupazione nel settore bancario, soprattutto ora che il mobile banking è al centro della scena. Tuttavia, le aziende fintech possono utilizzare i big data e l'apprendimento automatico per creare sistemi di rilevamento delle frodi che scoprano le anomalie in tempo reale. Rileveranno attività illecite come transazioni sospette, accessi e attività dei bot.

Previsione delle tendenze future del mercato

Le start-up e le società fintech affermate possono utilizzare i big data per comprendere l'evoluzione del settore finanziario. Con l'accesso ai dati precedenti, queste aziende possono monitorare il comportamento di acquisto e prevedere le tendenze future. Di conseguenza, possono prendere decisioni cruciali che migliorano l'esperienza del cliente, sulla base di questi fatti.

Personalizzazione dell'assistenza con i chatbot

Le aziende del settore Fintech possono sfruttare la potenza dei big data per personalizzare il servizio clienti di chatbot. I chatbot basati sull'intelligenza artificiale accederanno ai dati grezzi, consentendo loro di rispondere alle domande dei clienti in modo accurato e diretto al punto.

Garantire un'esperienza multicanale senza attrito

Il cambiamento delle preferenze dei consumatori e la necessità di conquistare quote di mercato hanno spinto le istituzioni finanziarie ad abbracciare la fornitura di servizi multicanale. Per garantire ai propri clienti un'esperienza soddisfacente, le aziende finanziarie utilizzeranno l'analisi dei big data per modificare i propri servizi su varie piattaforme in base alle esigenze dei clienti. Utilizzeranno anche dati storici e in tempo reale per identificare possibili sfide per i clienti.

In che modo i big data nella fintech possono influenzare l'esperienza del cliente?

La scienza dei dati nella fintech ha influenzato l'esperienza del cliente in più di un modo. Grazie ad esso, il settore finanziario può ora:

Analizza il comportamento dei clienti per proporre nuovi prodotti

I gusti e le antipatie dei clienti cambiano a seconda delle necessità. I big data finanziari storici aiutano le aziende a esaminare i comportamenti in evoluzione dei clienti, consentendo loro di proporre prodotti e servizi di valore inestimabile che semplificano i processi bancari.

Un ottimo esempio è il modo in cui la Oversea-Chinese Banking Corporation (OCBC) ha progettato una strategia di marketing di successo basata su eventi basata sull'elevata quantità di dati storici sui clienti raccolti.

Migliore interfaccia utente/UX basata sui test A/B

Grazie ai big data, le aziende Fintech possono accedere ai dati in tempo reale che mostrano come gli utenti interagiscono con i loro prodotti, il tempo medio trascorso sul portale/sistema/app e le funzionalità più utilizzate.

Con tali informazioni, queste aziende possono valutare due versioni del prodotto per vedere quale offre un design UI/UX superiore. Inoltre, comprendono in modo approfondito le differenze tra i prodotti e il modo in cui influiscono sull'esperienza del cliente.

Analizza i risultati del sondaggio sulla soddisfazione dei clienti.

I big data valutano i tassi di soddisfazione dei clienti dai risultati del sondaggio. Ad esempio, aiuta gli istituti finanziari a identificare il tasso e le ragioni dell'abbandono dei clienti, aiutandoli a escogitare nuovi modi per mantenere il loro pubblico interessato ai loro servizi. Inoltre, è stato utilizzato nella gestione delle richieste di prodotti e funzionalità, nonché nell'analisi delle tendenze dei ticket di assistenza clienti.

Punteggio

Le società finanziarie possono fornire valutazioni del credito accurate in base al numero di pagamenti mancati o ritardati, a quanto denaro deve un cliente e alla rapidità con cui effettuano i pagamenti.

Intercettazione di una frode

I big data per i servizi finanziari in combinazione con le tecnologie digitali come l'apprendimento automatico si sono rivelati fruttuosi nel rilevamento di attività sospette. Prevengono vari tipi di frodi sofisticate ed elaborati tentativi di hacking.

Deutsche Bank è una di queste istituzioni finanziarie che sta sfruttando l'analisi dei big data per identificare le tecniche utilizzate nel riciclaggio di denaro, proteggere i processi di conoscenza del cliente e prevenire il furto delle carte di credito.

Misura il ROI dall'offerta di un'esperienza cliente eccezionale

Con le informazioni provenienti dai big data, le aziende fintech possono misurare il successo dei loro sforzi volti a fornire un'esperienza cliente positiva. Misurando il ROI, possono identificare dove migliorare e su cosa concentrarsi.

Il settore Fintech sta esplodendo a causa dei Big Data

I big data sono, senza dubbio, un progresso tecnologico che sta rivoluzionando il settore Fintech. Consente l'accesso a grandi volumi di dati che possono essere utilizzati per migliorare l'esperienza utente di un cliente nei processi bancari al dettaglio, trading online e altri processi finanziari. Tuttavia, per sfruttare appieno le potenti capacità dei big data, scegliere Soluzioni BI ed ETL non può essere sopravvalutato.

Le soluzioni ETL e Business Intelligence semplificano la gestione di grandi volumi di dati. Supportano le integrazioni di sistema, contribuendo a creare pipeline di dati affidabili che forniscono informazioni utili. Inoltre, aiutano le società fintech a prevedere le tendenze del mercato, guidando la redditività.