ビッグデータがフィンテックでより良い顧客体験を生み出す方法

公開: 2022-09-19

ビッグデータは、フィンテック分野で多くの重要なブレークスルーをもたらしました。 この新しいテクノロジーにより、業界は目覚ましい速度で成長しています。

ポジティブなカスタマー エクスペリエンスは、あらゆるビジネスの存続にとって最も重要な要素の上位に位置します。 ブランドの評判を高め、企業の認知度を高め、顧客ロイヤルティを促進し、収益の増加につながります。

統計によると、顧客の 93% は、肯定的なカスタマー エクスペリエンスに遭遇した場合、リピート ビジネスを提供します。 これらの理由から、フィンテック企業は、より良い顧客体験を育む機会を積極的に探しています。

グローバル企業は、2030 年までに 198 億ドルを財務分析に費やすと予測されています。フィンテック セクターは、最大の支持者の 1 つです。

そして、ビッグデータはその絶好の機会の 1 つです。

ビッグ データとは、さまざまな種類の膨大な量のデータを収集して処理することであり、金融​​機関はこれを使用して、ビジネス プロセスに関する洞察を得たり、会社の重要な意思決定を行ったりします。

この記事では、金融業界におけるビッグ データ、その役割、フィンテック企業が顧客を保護し、顧客体験を向上させる方法に焦点を当てています。

フィンテックにおけるビッグデータの役割

ビッグデータのおかげで、金融業界のサービス提供は大幅に進歩しました。

フィンテックのビッグデータは重要な役割を果たし、サービス提供に影響を与える重要なコンテンツを提供します。 金融機関は、ビッグデータの洞察を通じて、パーソナライズされたサービスを提供し、消費者の行動を予測することができます。 また、業界のトレンドを予測し、リスクを評価し、顧客体験を向上させるための戦略的措置を講じることもできます。

ビッグデータがフィンテック企業や新興企業の顧客へのサービス向上と保護にどのように役立つか

フィンテック分析は、金融および銀行業界の企業が満足のいくサービスを提供するのに役立ちます。

顧客プロファイリングのビューの強化

ビッグデータは、フィンテック企業が顧客プロファイルを構築するために活用できるデータを提供します。 これらの機関は、セグメンテーションを通じて、顧客の要望、ニーズ、期待を容易に理解できます。 また、この情報を使用して消費者の行動を分析し、カスタマイズされたサービスを作成することもできます。

リスク評価の改善

データ分析フィンテックは、金融機関が堅牢なリスク評価戦略を構築するために必要な重要な情報を提供します。 これにより、企業は潜在的なリスクを迅速に特定して回避したり、適切な軽減戦略を即座に見つけたりすることができます。

セキュリティの向上

特にモバイル バンキングが中心的な役割を果たしている今、銀行業界では詐欺が懸念されています。 ただし、フィンテック企業はビッグデータと機械学習を使用して、リアルタイムで異常を発見する不正検出システムを構築できます。 疑わしいトランザクション、ログイン、ボット アクティビティなどの不正なアクティビティを検出します。

今後の市場動向の予測

新興企業や確立されたフィンテック企業は、ビッグデータを使用して変化する金融業界を理解できます。 これらの企業は、以前のデータにアクセスすることで、購買行動を監視し、将来の傾向を予測できます。 その結果、これらの事実に基づいて、顧客体験を向上させる重要な決定を下すことができます。

チャットボットによる支援のパーソナライズ

フィンテック業界の企業は、ビッグデータの力を利用して、チャットボットのカスタマー サービスをパーソナライズできます。 AI 搭載のチャットボットは生データにアクセスし、顧客の質問に正確かつ的確に答えることができます。

摩擦のないマルチチャネル エクスペリエンスの確保

消費者の嗜好の変化と市場シェアを獲得する必要性により、金融機関はマルチチャネル サービスの提供を採用するようになりました。 顧客に満足のいく体験を提供するために、金融ビジネスはビッグデータ分析を使用して、顧客のニーズに合わせてさまざまなプラットフォームでサービスを微調整します。 また、過去のデータとリアルタイムのデータを使用して、潜在的な顧客の課題を特定します。

フィンテックのビッグデータは顧客体験にどのように影響するか?

フィンテックのデータ サイエンスは、複数の方法でカスタマー エクスペリエンスに影響を与えてきました。 そのおかげで、金融業界は次のことができるようになりました。

顧客行動を分析して新商品を提案

お客様の好き嫌いはニーズによって変わります。 過去の金融ビッグデータは、企業が進化する顧客の行動を精査するのに役立ち、銀行業務プロセスを合理化する貴重な製品やサービスを考え出すことができます。

その好例は、Oversea-Chinese Banking Corporation (OCBC) が収集した大量の過去の顧客データに基づいて成功したイベントベースのマーケティング戦略をどのように設計したかです。

A/B テストに基づくより良い UI/UX

ビッグ データのおかげで、Fintech ビジネスは、ユーザーが製品をどのように操作しているか、ポータル/システム/アプリに費やされた平均時間、および最も使用されている機能を示すリアルタイム データにアクセスできます。

このような情報を使用して、これらの企業は 2 つの製品バージョンを評価して、どちらが優れた UI/UX デザインを提供しているかを確認できます。 さらに、製品間の違いと、それらが顧客体験にどのように影響するかを深く理解しています。

顧客満足度調査の結果を分析します。

調査結果から顧客満足度をビッグデータで評価。 たとえば、金融機関が顧客離れの割合と理由を特定するのに役立ち、顧客がサービスに興味を持ち続けるための新しい方法を考案するのに役立ちます。 また、製品や機能のリクエストの管理や、カスタマー サポート チケットの傾向の分析にも使用されています。

採点

金融会社は、未払いまたは遅延した支払いの回数、顧客が負う金額、および支払いの迅速さに基づいて、正確な信用格付けを提供できます。

不正検出

機械学習などのデジタル技術と組み合わせた金融サービスのビッグデータは、疑わしい活動の検出に役立つことが証明されています。 それらは、さまざまな種類の巧妙な詐欺や巧妙なハッキングの試みを防ぎます。

ドイツ銀行はそのような金融機関の 1 つで、ビッグ データ分析を利用して、マネー ロンダリングで使用されている手法を特定し、顧客確認プロセスを保護し、クレジット カードの盗難を防止しています。

優れたカスタマー エクスペリエンスの提供による ROI を測定する

フィンテック企業は、ビッグ データからの洞察を利用して、ポジティブなカスタマー エクスペリエンスの提供に向けた取り組みの成功を測定できます。 ROI を測定することで、どこを改善し、何に注力すべきかを特定できます。

フィンテック セクターはビッグデータにより爆発的に拡大しています

ビッグデータは間違いなく、Fintech 業界に革命をもたらす技術の進歩です。 これにより、リテール バンキング、オンライン取引、およびその他の金融プロセスにおける顧客のユーザー エクスペリエンスを向上させるために使用できる大量のデータへのアクセスが可能になります。 ただし、ビッグ データの強力な機能を最大限に活用するには、BI および ETL ソリューションの選択を強調しすぎることはありません。

ETL およびビジネス インテリジェンス ソリューションにより、大量のデータを簡単に処理できます。 システム統合をサポートし、実用的な洞察を提供する信頼性の高いデータ パイプラインの作成を支援します。 さらに、フィンテック企業が市場動向を予測し、収益性を高めるのに役立ちます。