วิธีที่ Big Data สร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้นใน Fintech

ข้อมูลขนาดใหญ่มี นำไปสู่ความก้าวหน้าที่สำคัญมากมายในภาค Fintech. อุตสาหกรรมกำลังเติบโตในอัตราที่น่าทึ่งเนื่องจากเทคโนโลยีใหม่นี้

ประสบการณ์ของลูกค้าในเชิงบวกตั้งอยู่บนสิ่งที่มีค่าที่สุดที่สำคัญต่อการมีอายุยืนยาวของธุรกิจใดๆ ช่วยสร้างชื่อเสียงของแบรนด์ เพิ่มการมองเห็นของบริษัท และส่งเสริมความภักดีของลูกค้า ซึ่งหมายถึงรายได้ที่เพิ่มขึ้น

สถิติแสดงให้เห็นว่า 93% ของลูกค้าจะเสนอธุรกิจซ้ำเมื่อพบประสบการณ์ที่ดีของลูกค้า ด้วยเหตุผลเหล่านี้ บริษัทฟินเทคจึงแสวงหาโอกาสที่จะรักษาประสบการณ์ของลูกค้าให้ดียิ่งขึ้น

บริษัทระดับโลกคาดว่าจะ ใช้จ่ายเงิน 19.8 พันล้านดอลลาร์ในการวิเคราะห์ทางการเงินภายในปี 2030. ภาคฟินเทคจะเป็นหนึ่งในผู้สนับสนุนรายใหญ่ที่สุด

และบิ๊กดาต้า เป็นโอกาสที่ดีอย่างหนึ่ง!

บิ๊กดาต้าคือการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลปริมาณมหาศาลประเภทต่าง ๆ ซึ่งสถาบันการเงินใช้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการทางธุรกิจและตัดสินใจที่สำคัญของบริษัท

บทความนี้เน้นที่ข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมการเงิน บทบาท และวิธีที่จะช่วยให้บริษัทฟินเทคปกป้องลูกค้าของตนและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

บทบาทของบิ๊กดาต้าในฟินเทค

เราได้เห็นความก้าวหน้าอย่างมากในการจัดหาบริการของอุตสาหกรรมการเงิน ขอบคุณข้อมูลขนาดใหญ่.

บิ๊กดาต้าในฟินเทคมีบทบาทสำคัญ โดยนำเสนอเนื้อหาสำคัญที่ส่งผลต่อการให้บริการ สถาบันการเงินสามารถนำเสนอบริการส่วนบุคคลและคาดการณ์พฤติกรรมผู้บริโภคผ่านข้อมูลขนาดใหญ่ พวกเขายังสามารถคาดการณ์แนวโน้มของอุตสาหกรรม ประเมินความเสี่ยง และทำขั้นตอนเชิงกลยุทธ์เพื่อยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า

บิ๊กดาต้าช่วยให้บริษัทฟินเทคและสตาร์ทอัพให้บริการและปกป้องลูกค้าได้ดีขึ้นอย่างไร

การวิเคราะห์ Fintech ช่วยให้ธุรกิจในอุตสาหกรรมการเงินและการธนาคารนำเสนอบริการที่น่าพอใจโดย:

การเพิ่มมุมมองของโปรไฟล์ลูกค้า

บิ๊กดาต้าให้ข้อมูลที่บริษัทฟินเทคสามารถใช้เพื่อสร้างโปรไฟล์ลูกค้าได้ สถาบันเหล่านี้สามารถเข้าใจความต้องการ ความต้องการ และความคาดหวังของลูกค้าได้อย่างง่ายดายผ่านการแบ่งส่วน พวกเขายังสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคและสร้างบริการที่ปรับแต่งได้

การปรับปรุงการประเมินความเสี่ยง

การวิเคราะห์ข้อมูล fintech ให้ข้อมูลที่สำคัญที่สถาบันการเงินจำเป็นต้องสร้างกลยุทธ์การประเมินความเสี่ยงที่แข็งแกร่ง ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็วและหลีกเลี่ยง หรือค้นหากลยุทธ์การบรรเทาที่เหมาะสมในทันที

ปรับปรุงความปลอดภัย

การฉ้อโกงเป็นสาเหตุของความกังวลในอุตสาหกรรมการธนาคาร โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเวลานี้การธนาคารบนมือถือกลายเป็นจุดศูนย์กลาง อย่างไรก็ตาม ธุรกิจฟินเทคสามารถใช้บิ๊กดาต้าและแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้างระบบตรวจจับการฉ้อโกงที่เปิดเผยความผิดปกติแบบเรียลไทม์ พวกเขาจะตรวจจับกิจกรรมที่ผิดกฎหมาย เช่น ธุรกรรมที่น่าสงสัย การเข้าสู่ระบบ และกิจกรรมของบอท

การคาดการณ์แนวโน้มตลาดในอนาคต

สตาร์ทอัพและบริษัทฟินเทคที่จัดตั้งขึ้นสามารถใช้บิ๊กดาต้าเพื่อทำความเข้าใจการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมการเงิน ด้วยการเข้าถึงข้อมูลก่อนหน้านี้ บริษัทเหล่านี้สามารถตรวจสอบพฤติกรรมการซื้อและคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตได้ เป็นผลให้พวกเขาสามารถทำการตัดสินใจที่สำคัญที่ยกระดับประสบการณ์ของลูกค้าตามข้อเท็จจริงเหล่านี้

ความช่วยเหลือส่วนบุคคลด้วย Chatbots

ธุรกิจในอุตสาหกรรม Fintech สามารถควบคุมพลังของข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับแต่งการบริการลูกค้า Chatbot ให้เป็นส่วนตัว แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะเข้าถึงข้อมูลดิบ ทำให้พวกเขาตอบคำถามลูกค้าได้อย่างแม่นยำและตรงประเด็น

รับรองประสบการณ์หลายช่องสัญญาณที่ปราศจากแรงเสียดทาน

การเปลี่ยนแปลงความชอบของผู้บริโภคและความต้องการในการดึงดูดส่วนแบ่งการตลาดทำให้สถาบันการเงินหันมาใช้บริการแบบหลายช่องทาง เพื่อให้แน่ใจว่าลูกค้าจะได้รับประสบการณ์ที่น่าพึงพอใจ ธุรกิจทางการเงินจะใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับแต่งบริการของตนในแพลตฟอร์มต่างๆ เพื่อให้เหมาะกับความต้องการของลูกค้า พวกเขายังจะใช้ข้อมูลในอดีตและตามเวลาจริงเพื่อระบุความท้าทายของลูกค้าที่อาจเกิดขึ้น

Big Data ใน Fintech จะส่งผลต่อประสบการณ์ของลูกค้าได้อย่างไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลในฟินเทคมีอิทธิพลต่อประสบการณ์ของลูกค้าในหลายทางมากกว่าหนึ่ง ด้วยเหตุนี้ อุตสาหกรรมการเงินจึงสามารถ:

วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเพื่อเสนอผลิตภัณฑ์ใหม่

ลูกค้าชอบไม่ชอบก็เปลี่ยนตามความจำเป็น ข้อมูลขนาดใหญ่ทางการเงินในอดีตช่วยให้ธุรกิจต่างๆ พิจารณาพฤติกรรมของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ทำให้พวกเขาได้ผลิตภัณฑ์และบริการที่ทรงคุณค่าซึ่งช่วยปรับปรุงกระบวนการทางธนาคารให้คล่องตัว

ตัวอย่างที่ดีคือวิธีที่ Oversea-Chinese Banking Corporation (OCBC) ออกแบบกลยุทธ์การตลาดตามเหตุการณ์ที่ประสบความสำเร็จโดยพิจารณาจากข้อมูลลูกค้าในอดีตจำนวนมากที่พวกเขารวบรวม

UI/UX ที่ดีขึ้นตามการทดสอบ A/B

ต้องขอบคุณบิ๊กดาต้า ธุรกิจ Fintech สามารถเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่แสดงให้เห็นว่าผู้ใช้โต้ตอบกับผลิตภัณฑ์ของตนอย่างไร เวลาเฉลี่ยที่ใช้บนพอร์ทัล/ระบบ/แอป และคุณลักษณะที่ใช้บ่อยที่สุด

ด้วยข้อมูลดังกล่าว ธุรกิจเหล่านี้สามารถประเมินผลิตภัณฑ์สองรุ่นเพื่อดูว่ารุ่นใดมีการออกแบบ UI/UX ที่เหนือกว่า นอกจากนี้ พวกเขาเข้าใจในเชิงลึกถึงความแตกต่างระหว่างผลิตภัณฑ์และผลกระทบต่อประสบการณ์ของลูกค้า

วิเคราะห์ผลการสำรวจความพึงพอใจของลูกค้า

ข้อมูลขนาดใหญ่ประเมินอัตราความพึงพอใจของลูกค้าจากผลการสำรวจ ตัวอย่างเช่น ช่วยให้สถาบันการเงินระบุอัตราและสาเหตุของการเลิกราของลูกค้า ช่วยให้พวกเขาคิดค้นวิธีการใหม่ ๆ เพื่อให้ผู้ชมสนใจบริการของตน นอกจากนี้ยังใช้ในการจัดการคำขอผลิตภัณฑ์และคุณลักษณะ ตลอดจนในการวิเคราะห์แนวโน้มตั๋วการสนับสนุนลูกค้า

เกณฑ์การให้คะแนน

บริษัทการเงินสามารถจัดอันดับเครดิตที่ถูกต้องตามจำนวนการชำระเงินที่ขาดหายไปหรือล่าช้า จำนวนเงินที่ลูกค้าเป็นหนี้ และการชำระเงินที่รวดเร็วเพียงใด

การตรวจจับการฉ้อโกง

ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับบริการทางการเงินร่วมกับเทคโนโลยีดิจิทัล เช่น แมชชีนเลิร์นนิง ได้พิสูจน์แล้วว่าได้ผลในการตรวจจับกิจกรรมที่น่าสงสัย พวกเขาป้องกันการฉ้อโกงที่ซับซ้อนหลายประเภทและความพยายามในการแฮ็คที่ซับซ้อน

Deutsche Bank เป็นสถาบันการเงินแห่งหนึ่งที่ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อระบุเทคนิคที่ใช้ในการฟอกเงิน รักษาความปลอดภัยในกระบวนการรู้จักลูกค้าของคุณ และป้องกันการโจรกรรมบัตรเครดิต

วัด ROI จากการมอบประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมให้กับลูกค้า

ด้วยข้อมูลเชิงลึกจากบิ๊กดาต้า บริษัทฟินเทคสามารถวัดความสำเร็จของความพยายามที่มุ่งสู่การมอบประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า โดยการวัด ROI พวกเขาสามารถระบุตำแหน่งที่จะปรับปรุงและสิ่งที่ควรมุ่งเน้น

ภาค Fintech กำลังขยายตัวเนื่องจาก Big Data

ไม่ต้องสงสัยเลยว่า Big data เป็นความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่ปฏิวัติอุตสาหกรรม Fintech อนุญาตให้เข้าถึงปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ที่สามารถใช้เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ของลูกค้าในการธนาคารรายย่อย การซื้อขายออนไลน์ และกระบวนการทางการเงินอื่นๆ อย่างไรก็ตาม เพื่อใช้ประโยชน์จากความสามารถอันทรงพลังของบิ๊กดาต้าอย่างเต็มที่ ให้เลือก โซลูชัน BI และ ETL ไม่สามารถเน้นมากเกินไป

โซลูชัน ETL และ Business Intelligence ทำให้การจัดการกับข้อมูลปริมาณมากเป็นเรื่องง่าย รองรับการรวมระบบ ช่วยสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลที่เชื่อถือได้ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง นอกจากนี้ ยังช่วยบริษัทฟินเทคคาดการณ์แนวโน้มของตลาดและขับเคลื่อนการทำกำไร