Ways Big Data skapar en bättre kundupplevelse i Fintech

Big data har ledde till många viktiga genombrott inom Fintech-sektorn. Branschen växer i en anmärkningsvärd takt på grund av denna nya teknik.

Positiv kundupplevelse ligger ovanpå de mest värdefulla sakerna som är avgörande för livslängden för alla företag. Det hjälper till att bygga varumärkesrykte, förbättrar ett företags synlighet och uppmuntrar kundlojalitet, vilket leder till ökade intäkter.

Statistik visar att 93% av kunder kommer att erbjuda återkommande affärer när de möter en positiv kundupplevelse. Av dessa skäl söker fintech-företag aktivt möjligheter att vårda bättre kundupplevelser.

Globala företag förväntas spendera 19.8 miljarder dollar på finansiell analys till 2030. Fintech-sektorn kommer att vara bland de största förespråkarna.

Och Big Data är en sådan utmärkt möjlighet!

Big Data är insamling och bearbetning av enorma volymer av olika datatyper, som finansiella institutioner använder för att få insikter i sina affärsprocesser och fatta viktiga företagsbeslut.

Den här artikeln fokuserar på big data inom finansbranschen, dess roll och hur det hjälper fintech-företag att skydda sina kunder och förbättra kundupplevelsen.

Big Datas roll i Fintech

Vi har sett enorma framsteg inom finansbranschens tillhandahållande av tjänster, tack vare big data.

Big data inom fintech spelar en viktig roll och tillhandahåller avgörande innehåll som påverkar tjänsteleveransen. Genom big data-insikter kan finansinstitutioner erbjuda personliga tjänster samt förutsäga konsumentbeteende. De kan också förutse branschtrender, bedöma risker och vidta strategiska steg för att höja kundupplevelsen.

Hur Big Data hjälper Fintech-företag och startups att bättre betjäna och skydda sina kunder

Fintech analytics hjälper företag inom finans- och bankbranschen att erbjuda tillfredsställande tjänster genom att:

Förbättra synen på kundprofilering

Big Data tillhandahåller data som fintech-företag kan utnyttja för att bygga kundprofiler. Genom segmentering kan dessa institutioner enkelt förstå kundernas önskemål, behov och förväntningar. De kan också använda denna information för att analysera konsumentbeteende och skapa skräddarsydda tjänster.

Förbättra riskbedömning

Dataanalys fintech tillhandahåller viktig information som finansiella institutioner behöver för att bygga en robust riskbedömningsstrategi. Detta gör det möjligt för företag att snabbt identifiera potentiella risker och undvika dem eller omedelbart hitta lämpliga begränsningsstrategier.

Förbättra säkerheten

Bedrägerier är en anledning till oro inom banksektorn, särskilt nu när mobila banktjänster står i centrum. Fintech-företag kan dock använda big data och maskininlärning för att bygga system för upptäckt av bedrägerier som upptäcker anomalier i realtid. De kommer att upptäcka olagliga aktiviteter som misstänkta transaktioner, inloggningar och botaktivitet.

Prognostisera framtida marknadstrender

Nystartade företag och etablerade fintechföretag kan använda big data för att förstå den föränderliga finansbranschen. Med tillgång till tidigare data kan dessa företag övervaka köpbeteende och förutsäga framtida trender. Som ett resultat kan de fatta avgörande beslut som höjer kundupplevelsen, baserat på dessa fakta.

Personlig hjälp med chatbots

Företag inom Fintech-branschen kan utnyttja kraften i big data för att anpassa chatbot kundservice. AI-drivna chatbots kommer att få tillgång till rådata, så att de kan svara på kundfrågor exakt och rakt på sak.

Säkerställer friktionsfri flerkanalsupplevelse

Ändrade konsumentpreferenser och behovet av att ta marknadsandelar fick finansinstitutioner att anamma flerkanalstjänster. För att säkerställa att deras kunder får en tillfredsställande upplevelse kommer finansiella företag att använda big data-analys för att anpassa sina tjänster över olika plattformar för att passa en kunds behov. De kommer också att använda historiska data och realtidsdata för att identifiera möjliga kundutmaningar.

Hur kan Big Data inom Fintech påverka kundupplevelsen?

Datavetenskap inom fintech har påverkat kundupplevelsen på mer än ett sätt. Tack vare det kan finansbranschen nu:

Analysera kundernas beteende för att föreslå nya produkter

Kunden gillar och ogillar skiftar beroende på behov. Historisk finansiell big data hjälper företag att granska utvecklande kundbeteenden, vilket gör att de kan komma med ovärderliga produkter och tjänster som effektiviserar bankprocesser.

Ett utmärkt exempel är hur Oversea-Chinese Banking Corporation (OCBC) utformade en framgångsrik evenemangsbaserad marknadsföringsstrategi baserad på de stora mängderna historisk kunddata som de samlat in.

Bättre UI/UX baserat på A/B-testning

Tack vare big data kan Fintech-företag få tillgång till realtidsdata som visar hur användare interagerar med sina produkter, den genomsnittliga tiden som spenderas på portalen/systemet/appen och de mest använda funktionerna.

Med sådan information kan dessa företag bedöma två produktversioner för att se vilka som erbjuder en överlägsen UI/UX-design. Dessutom förstår de på djupet skillnaderna mellan produkterna och hur de påverkar kundupplevelsen.

Analysera resultat från kundnöjdhetsundersökningar.

Big data utvärderar kundnöjdhet från undersökningsresultat. Det hjälper till exempel finansinstitutioner att identifiera frekvensen och orsakerna till kundförluster, vilket hjälper dem att hitta nya sätt att hålla sin publik intresserad av deras tjänster. Det har också använts i hanteringen av produkt- och funktionsförfrågningar, såväl som för att analysera trender för kundsupportbiljetter.

Poängräkning

Finansiella företag kan ge korrekta kreditbetyg baserat på antalet missade eller försenade betalningar, hur mycket pengar en kund är skyldig och hur snabbt de gör betalningar.

Spårning av bedrägerier

Big data för finansiella tjänster i kombination med digital teknik som maskininlärning har visat sig vara fruktbar för att upptäcka misstänkta aktiviteter. De förhindrar olika typer av sofistikerade bedrägerier och komplicerade hackningsförsök.

Deutsche Bank är en sådan finansiell institution som drar fördel av big data-analys för att identifiera tekniker som används vid penningtvätt, säkra processerna för att känna till din kund och förhindra stöld av kreditkort.

Mät avkastningen på investeringen från att leverera en fantastisk kundupplevelse

Med insikter från big data kan fintech-företag mäta framgången för sina ansträngningar inriktade på att ge en positiv kundupplevelse. Genom att mäta ROI kan de identifiera var de ska förbättras och vad de ska fokusera på.

Fintech-sektorn exploderar på grund av Big Data

Big data är utan tvekan ett tekniskt framsteg som revolutionerar Fintech-industrin. Det ger tillgång till stora datavolymer som kan användas för att förbättra en kunds användarupplevelse inom detaljhandelsbanker, onlinehandel och andra finansiella processer. Men för att dra full nytta av big datas kraftfulla möjligheter, välja BI och ETL lösningar kan inte överbetonas.

ETL- och Business Intelligence-lösningar gör det enkelt att hantera stora datamängder. De stöder systemintegrationer och hjälper till att skapa tillförlitliga datapipelines som ger handlingskraftiga insikter. Dessutom hjälper de fintech-företag att förutsäga marknadstrender, vilket driver lönsamheten.