Måter Big Data skaper en bedre kundeopplevelse i Fintech

Big data har førte til mange viktige gjennombrudd i Fintech-sektoren. Industrien vokser i en bemerkelsesverdig hastighet på grunn av denne nye teknologien.

Positiv kundeopplevelse står på toppen av de mest verdifulle tingene som er avgjørende for lang levetid for enhver bedrift. Det bidrar til å bygge merkevareomdømme, forbedrer et selskaps synlighet og oppmuntrer til kundelojalitet, noe som betyr økte inntekter.

Statistikken viser at 93% av kundene vil tilby gjentakende forretninger når de møter en positiv kundeopplevelse. Av disse grunnene søker fintech-selskaper aktivt muligheter for å pleie bedre kundeopplevelser.

Globale selskaper er anslått til bruke 19.8 milliarder dollar på finansiell analyse innen 2030. Fintech-sektoren vil være blant de største pådriverne.

Og Big Data er en slik utmerket mulighet!

Big Data er innsamling og behandling av enorme volumer av forskjellige datatyper, som finansinstitusjoner bruker for å få innsikt i sine forretningsprosesser og ta viktige bedriftsbeslutninger.

Denne artikkelen fokuserer på big data i finansnæringen, dens rolle og hvordan det hjelper fintech-selskaper med å beskytte kundene sine og forbedre kundeopplevelsen.

Rollen til Big Data i Fintech

Vi har vært vitne til store fremskritt i finansnæringens tjenestetilbud, takket være big data.

Big data i fintech spiller en viktig rolle, og gir viktig innhold som påvirker tjenesteleveransen. Gjennom big data-innsikt kan finansinstitusjoner tilby personlig tilpassede tjenester samt forutsi forbrukeratferd. De kan også forutse bransjetrender, vurdere risikoer og ta strategiske skritt for å heve kundeopplevelsen.

Hvordan Big Data hjelper Fintech-selskaper og startups med å bedre betjene og beskytte kundene sine

Fintech analytics hjelper virksomheter i finans- og bankbransjen med å tilby tilfredsstillende tjenester ved å:

Forbedrer visningen av kundeprofilering

Big Data gir data som fintech-selskaper kan utnytte for å bygge kundeprofiler. Gjennom segmentering kan disse institusjonene enkelt forstå kundenes ønsker, behov og forventninger. De kan også bruke denne informasjonen til å analysere forbrukeratferd og lage skreddersydde tjenester.

Forbedring av risikovurdering

Dataanalyse fintech gir viktig informasjon finansinstitusjoner trenger for å bygge en robust risikovurderingsstrategi. Dette gjør det mulig for bedrifter å identifisere potensielle risikoer raskt og unngå dem eller umiddelbart finne de riktige avbøtingsstrategiene.

Forbedrer sikkerheten

Svindel er en grunn til bekymring i banknæringen, spesielt nå som mobilbank står sentralt. Fintech-bedrifter kan imidlertid bruke big data og maskinlæring for å bygge svindeldeteksjonssystemer som avdekker anomalier i sanntid. De vil oppdage ulovlige aktiviteter som mistenkelige transaksjoner, pålogginger og botaktivitet.

Prognose fremtidige markedstrender

Start-ups og etablerte fintech-selskaper kan bruke big data for å forstå finansnæringen i endring. Med tilgang til tidligere data kan disse selskapene overvåke kjøpsatferd og forutsi fremtidige trender. Som et resultat kan de ta avgjørende beslutninger som hever kundeopplevelsen, basert på disse faktaene.

Personaliseringshjelp med chatbots

Bedrifter i Fintech-industrien kan utnytte kraften til big data for å tilpasse chatbot-kundeservice. AI-drevne chatbots vil få tilgang til rådata, slik at de kan svare på kundespørsmål nøyaktig og rett på sak.

Sikrer friksjonsfri flerkanalsopplevelse

Endring av forbrukerpreferanser og behovet for å ta markedsandeler drev finansinstitusjoner til å omfavne multi-kanal tjenesteleveranse. For å sikre at kundene deres får en tilfredsstillende opplevelse, vil finansielle virksomheter bruke big data-analyse for å tilpasse tjenestene sine på tvers av ulike plattformer for å passe kundens behov. De vil også bruke historiske data og sanntidsdata for å identifisere mulige kundeutfordringer.

Hvordan kan Big Data i Fintech påvirke kundeopplevelsen?

Datavitenskap i fintech har påvirket kundeopplevelsen på mer enn én måte. Takket være det kan finansnæringen nå:

Analyser kundeatferd for å foreslå nye produkter

Kunden liker og misliker skifter avhengig av behov. Historiske økonomiske store data hjelper bedrifter med å granske utviklende kundeatferd, slik at de kan komme opp med uvurderlige produkter og tjenester som effektiviserer bankprosesser.

Et utmerket eksempel er hvordan Oversea-Chinese Banking Corporation (OCBC) utformet en vellykket hendelsesbasert markedsføringsstrategi basert på de store mengder historiske kundedata de samlet inn.

Bedre brukergrensesnitt/UX basert på A/B-testing

Takket være big data kan Fintech-bedrifter få tilgang til sanntidsdata som viser hvordan brukere samhandler med produktene deres, gjennomsnittlig tid brukt på portalen/systemet/appen og de mest brukte funksjonene.

Med slik informasjon kan disse virksomhetene vurdere to produktversjoner for å se hvilke som tilbyr en overlegen UI/UX-design. I tillegg forstår de i dybden forskjellene mellom produktene og hvordan de påvirker kundeopplevelsen.

Analyser resultater fra kundetilfredshetsundersøkelsen.

Big data evaluerer kundetilfredshet fra undersøkelsesresultater. Det hjelper for eksempel finansinstitusjoner med å identifisere frekvensen og årsakene til kundefrafall, og hjelper dem med å finne nyere måter å holde publikum interessert i tjenestene deres. Det har også blitt brukt i administrasjonen av produkt- og funksjonsforespørsler, samt i å analysere kundestøttebilletttrender.

Scoring

Finansielle selskaper kan gi nøyaktige kredittvurderinger basert på antall tapte eller forsinkede betalinger, hvor mye penger en kunde skylder, og hvor raskt de utfører betalinger.

Oppdagelse av svindel

Big data for finansielle tjenester i forbindelse med digitale teknologier som maskinlæring har vist seg fruktbare for å oppdage mistenkelige aktiviteter. De forhindrer ulike typer sofistikert svindel og forseggjorte hackingforsøk.

Deutsche Bank er en slik finansinstitusjon som utnytter stordataanalyse for å identifisere teknikker som brukes i hvitvasking, sikre kjenn-din-kunde-prosessene og forhindre kredittkorttyveri.

Mål avkastningen fra å levere en god kundeopplevelse

Med innsikt fra big data kan fintech-selskaper måle suksessen til deres innsats rettet mot å gi en positiv kundeopplevelse. Ved å måle ROI kan de identifisere hvor de skal forbedres og hva de skal fokusere på.

Fintech-sektoren eksploderer på grunn av Big Data

Big data er uten tvil et teknologisk fremskritt som revolusjonerer Fintech-industrien. Den gir tilgang til store datavolumer som kan brukes til å forbedre en kundes brukeropplevelse innen detaljhandel, netthandel og andre finansielle prosesser. Men for å dra full nytte av big datas kraftige muligheter, velger du BI og ETL løsninger kan ikke overbetones.

ETL- og Business Intelligence-løsninger gjør det enkelt å håndtere store datamengder. De støtter systemintegrasjoner, og hjelper til med å skape pålitelige datapipelines som gir handlingskraftig innsikt. I tillegg hjelper de fintech-selskaper med å forutsi markedstrender, og øker lønnsomheten.