Как большие данные улучшают качество обслуживания клиентов в финтехе

Большие данные имеют привели ко многим важным прорывам в секторе Fintech. Благодаря этой новой технологии отрасль растет впечатляющими темпами.

Положительный клиентский опыт — это самое ценное, что имеет решающее значение для долговечности любого бизнеса. Это помогает создать репутацию бренда, повышает узнаваемость компании и поощряет лояльность клиентов, что приводит к увеличению доходов.

Статистика показывает, что 93% клиентов предложат повторную сделку, когда они столкнутся с положительным клиентским опытом. По этим причинам финтех-компании активно ищут возможности для повышения качества обслуживания клиентов.

Ожидается, что глобальные компании к 19.8 году потратить 2030 млрд долларов на финансовую аналитику. Сектор финтех будет одним из крупнейших сторонников.

И большие данные одна из таких прекрасных возможностей!

Большие данные — это сбор и обработка огромных объемов различных типов данных, которые финансовые учреждения используют для получения информации о своих бизнес-процессах и принятия ключевых решений компании.

В этой статье основное внимание уделяется большим данным в финансовой индустрии, их роли и тому, как они помогают финтех-компаниям защищать своих клиентов и улучшать качество обслуживания клиентов.

Роль больших данных в финтехе

Мы стали свидетелями огромных достижений в предоставлении услуг финансовой индустрии, благодаря большим данным.

Большие данные в финтехе играют жизненно важную роль, предоставляя важнейший контент, влияющий на предоставление услуг. Благодаря анализу больших данных финансовые учреждения могут предлагать персонализированные услуги, а также прогнозировать поведение потребителей. Они также могут предвидеть отраслевые тенденции, оценивать риски и предпринимать стратегические шаги для повышения качества обслуживания клиентов.

Как большие данные помогают финтех-компаниям и стартапам лучше обслуживать и защищать своих клиентов

Аналитика Fintech помогает компаниям в финансовой и банковской сфере предлагать удовлетворительные услуги за счет:

Расширение представления о профилировании клиентов

Большие данные предоставляют данные, которые финтех-компании могут использовать для создания профилей клиентов. Благодаря сегментации эти учреждения могут легко понять желания, потребности и ожидания клиентов. Они также могут использовать эту информацию для анализа поведения потребителей и создания специализированных услуг.

Улучшение оценки рисков

Финтех-аналитика данных предоставляет важнейшую информацию, необходимую финансовым учреждениям для создания надежной стратегии оценки рисков. Это позволяет предприятиям быстро выявлять потенциальные риски и избегать их или сразу же находить подходящие стратегии смягчения последствий.

Повышение безопасности

Мошенничество является причиной для беспокойства в банковской сфере, особенно сейчас, когда мобильный банкинг занимает центральное место. Тем не менее, финтех-компании могут использовать большие данные и машинное обучение для создания систем обнаружения мошенничества, которые выявляют аномалии в режиме реального времени. Они будут обнаруживать незаконные действия, такие как подозрительные транзакции, входы в систему и активность ботов.

Прогнозирование будущих тенденций рынка

Стартапы и устоявшиеся финтех-компании могут использовать большие данные, чтобы понять меняющуюся финансовую отрасль. Имея доступ к предыдущим данным, эти компании могут отслеживать покупательское поведение и прогнозировать будущие тенденции. В результате они могут принимать важные решения, которые улучшают качество обслуживания клиентов, основываясь на этих фактах.

Персонализация помощи с помощью чат-ботов

Предприятия в индустрии финансовых технологий могут использовать возможности больших данных для персонализации обслуживания клиентов чат-ботов. Чат-боты на базе искусственного интеллекта будут получать доступ к необработанным данным, что позволит им точно и прямо отвечать на вопросы клиентов.

Обеспечение бесперебойной многоканальной работы

Изменение потребительских предпочтений и необходимость захвата доли рынка побудили финансовые учреждения использовать многоканальное предоставление услуг. Чтобы обеспечить своим клиентам удовлетворительный опыт, финансовые компании будут использовать аналитику больших данных для настройки своих услуг на различных платформах в соответствии с потребностями клиентов. Они также будут использовать исторические данные и данные в реальном времени для выявления возможных проблем клиентов.

Как большие данные в финтехе могут повлиять на качество обслуживания клиентов?

Наука о данных в финтехе повлияла на качество обслуживания клиентов во многих отношениях. Благодаря этому финансовая индустрия теперь может:

Анализ поведения клиентов для предложения новых продуктов

Клиент любит и не любит сдвиг в зависимости от потребности. Исторические финансовые большие данные помогают компаниям тщательно изучать меняющееся поведение клиентов, что позволяет им предлагать бесценные продукты и услуги, оптимизирующие банковские процессы.

Прекрасным примером является то, как Oversea-Chinese Banking Corporation (OCBC) разработала успешную маркетинговую стратегию, основанную на событиях, на основе большого количества собранных ими исторических данных о клиентах.

Улучшенный UI/UX на основе A/B-тестирования

Благодаря большим данным финтех-компании могут получить доступ к данным в режиме реального времени, которые показывают, как пользователи взаимодействуют с их продуктами, среднее время, проведенное на портале/системе/приложении, а также наиболее часто используемые функции.

Имея такую ​​информацию, эти компании могут оценить две версии продукта, чтобы увидеть, какая из них предлагает превосходный дизайн UI/UX. Кроме того, они глубоко понимают различия между продуктами и то, как они влияют на качество обслуживания клиентов.

Проанализируйте результаты исследования удовлетворенности клиентов.

Большие данные оценивают уровень удовлетворенности клиентов по результатам опросов. Например, он помогает финансовым учреждениям определять скорость и причины оттока клиентов, помогая им разрабатывать новые способы поддержания интереса аудитории к их услугам. Кроме того, он использовался для управления запросами продуктов и функций, а также для анализа тенденций запросов в службу поддержки клиентов.

Счет

Финансовые компании могут предоставить точные кредитные рейтинги на основе количества пропущенных или задержанных платежей, суммы долга клиента и того, насколько быстро они осуществляют платежи.

Обнаружение мошенничества

Большие данные для финансовых услуг в сочетании с цифровыми технологиями, такими как машинное обучение, доказали свою эффективность в обнаружении подозрительных действий. Они предотвращают различные виды изощренного мошенничества и изощренных попыток взлома.

Deutsche Bank — одно из таких финансовых учреждений, которое использует аналитику больших данных для выявления методов, используемых для отмывания денег, обеспечения безопасности процессов «знай своего клиента» и предотвращения кражи кредитных карт.

Измеряйте рентабельность инвестиций от обеспечения отличного клиентского опыта

Благодаря анализу больших данных финтех-компании могут измерять успех своих усилий, направленных на обеспечение положительного клиентского опыта. Измеряя рентабельность инвестиций, они могут определить, что нужно улучшить и на чем сосредоточиться.

Сектор Fintech взрывается из-за больших данных

Большие данные, без сомнения, являются технологическим достижением, революционизирующим индустрию Fintech. Он обеспечивает доступ к большим объемам данных, которые можно использовать для улучшения взаимодействия с пользователем в розничных банковских услугах, онлайн-торговле и других финансовых процессах. Однако, чтобы в полной мере воспользоваться мощными возможностями больших данных, выбрав BI- и ETL-решения нельзя переоценить.

Решения ETL и Business Intelligence упрощают работу с большими объемами данных. Они поддерживают системную интеграцию, помогая создавать надежные конвейеры данных, обеспечивающие полезную информацию. Кроме того, они помогают финтех-компаниям прогнозировать рыночные тенденции, повышая прибыльность.