Los datos son el “aceite nuevo”

En 2018, FinTech se ha disparado. Según CB Insights, en el primer trimestre de 2018, la financiación de fintech alcanzó los $ 5.4 mil millones, un aumento del 68% en comparación con el mismo período en 2017. Los consumidores ahora se sienten más motivados a confiar su dinero y datos a empresas de terceros que a las instituciones financieras tradicionales. A medida que la financiación está madura y la demanda de los consumidores es activa, cada vez más empresas se aventuran en este ámbito. Hoy en día, hay suficientes empresas en este sector que se está volviendo altamente competitivo. Naturalmente, para obtener una buena participación en el mercado de las empresas de consumo, las empresas de servicios financieros deben proporcionar servicios y productos innovadores a los consumidores y las empresas. Entonces, ¿cómo descubre una empresa FinTech qué tipos de productos ofrecer a los consumidores individuales y colectivos? Tiene que participar en el análisis de datos de servicio al cliente:

  • Extraiga datos de muchas fuentes diferentes y organícelos en información significativa.
  • Utilice estos datos para comprender los comportamientos actuales del consumidor y predecir el comportamiento futuro del consumidor. Esto se conoce como análisis predictivo.
  • Utilice datos para predecir lo que probablemente compraría un tipo específico de consumidor.
  • Analice datos tanto de fuentes internas (visitantes actuales y clientes) como de fuentes externas.

Este análisis de datos, junto con las últimas tecnologías en ciencia de datos, permite a las empresas comprender a sus clientes de manera mucho más íntima y ofrecer productos y servicios que satisfagan con precisión sus deseos y necesidades. Este es un ejemplo sencillo: suponga que los datos internos muestran que hay un “aumento” en los visitantes que buscan seguros para pequeñas empresas.

Los datos externos sugieren que existe un creciente interés en el espíritu empresarial y la creación de una empresa gracias a las políticas gubernamentales amistosas. Cuando los servicios financieros utilizan sus análisis de datos y procesan esta información, es evidente que la empresa puede mejorar su servicio al cliente ofreciendo cada vez más opciones de seguros para pequeñas empresas. Entonces, si ha estado preguntando exactamente qué es el análisis de servicio al cliente, ahora tiene al menos una respuesta parcial.

Cómo Big Data Analytics puede mejorar el servicio al cliente en una solución Fintech

La mera acumulación de datos en servicios financieros no es una opción. No sobrevivirás con solo recolectarlo. Las empresas deben utilizar la capacidad de utilizar de forma pragmática los conocimientos adquiridos para ofrecer mejores productos, un mayor compromiso y un crecimiento futuro. Youtap se ha dedicado a proporcionar conocimientos para el análisis de datos y ha ofrecido con éxito análisis como solución a varias empresas en diferentes dominios.

En esta publicación, nos gustaría describir las opciones que puede faltar en su producto. Vamos a dividirlos en áreas más detalladas en los procesos exactos, que podrían mejorarse significativamente con los servicios de análisis de big data:

Adquisición de clientes: los datos externos e internos se pueden combinar para crear perfiles de clientes más completos. Segmentar su audiencia le permitirá crear ofertas más personalizadas y atraer a los clientes potenciales con propuestas muy específicas. Se podría usar un algoritmo para predecir, por ejemplo, qué tipo de servicios adicionales le gustaría comprar al usuario en función de su comportamiento en el sitio o si debe dirigirse a un grupo de edad en particular con un producto específico.

Retención de clientes: imagine que puede aprovechar los datos sociales del cliente y convertirlos en información útil. Por ejemplo, puede crear una matriz de predicción avanzada, que le mostraría con alta precisión los tipos de productos que más le interesan al usuario.

Experiencia y servicio del cliente: al estudiar continuamente los hábitos y las decisiones financieras de un cliente, puede entrenar los algoritmos para generar ideas de sugerencias en tiempo real basadas en el conocimiento actual sobre el cliente. Puede ofrecer opciones más inteligentes para personalizar las carteras de promociones y, en general, aprovechar varios conocimientos para proporcionarles asignaciones de cartera realmente personalizadas sin asignar un agente dedicado. En pocas palabras, así es como ya operan los robo-advisors. Estos son solo algunos ejemplos de cómo el análisis de datos puede mejorar el servicio al cliente para una empresa de tecnología financiera. Sin embargo, hay más.

Construyendo una nueva Generación CX a través del análisis predictivo de clientes

¿Sabía que en 2016 la Oficina de Protección Financiera del Consumidor de EE. UU. Recibió el volumen récord de quejas de los consumidores? Más de 1 millón de ciudadanos estadounidenses han expresado sus quejas sobre el cobro de deudas, los términos de las hipotecas y los informes crediticios. De hecho, las empresas financieras de todas las formas y tamaños, incluidas las nuevas empresas, obtienen una buena cantidad de críticas negativas en línea. Atender a cada cliente personalmente puede ser difícil. Pero puede aprovechar los conocimientos que ya tiene y ajustar aún más sus productos y aprovechar la experiencia del cliente en un nuevo nivel de calidad. A continuación, se muestra un caso de uso de análisis predictivo rápido para ilustrar cómo mejorar su servicio al cliente con Big Data.

Puede desarrollar un algoritmo que obtenga datos estructurados y no estructurados (publicaciones en redes sociales, comentarios y reseñas publicadas en línea) sobre su producto, agrupe las quejas en “grupos” específicos y asigne prioridades para su resolución. Además, puede aprovechar el análisis de datos de servicio al cliente y obtener información de sus correos electrónicos de atención al cliente, respuestas a encuestas, transcripciones del centro de llamadas y otras fuentes para identificar los problemas más urgentes de la experiencia del cliente. De hecho, su matriz predictiva puede tener en cuenta al menos cuatro factores diferentes:

  • Comportamiento del cliente: historial de pagos, transacciones, historial de uso.
  • Datos personales proporcionados: datos demográficos, información autodeclarada, atributos adicionales.
  • Sentimiento general: preferencias / necesidades indicadas expresadas en canales de terceros; opiniones compartidas en línea o de forma privada con su empresa.
  • Interacciones con el cliente: historial de soporte por correo electrónico, transcripciones de chat, notas y transcripciones del centro de llamadas y más.

Entonces, sí, Big Data en Fintech es el “nuevo petróleo”

Es probable que haya escuchado esta frase antes, pero para la industria de servicios financieros, el valor del análisis de datos de clientes no puede ser exagerado. El sector se está volviendo altamente competitivo y solo el aprovechamiento de las soluciones de análisis de big data mantendrá a las empresas de servicios financieros “en el juego”.

Hablemos de cómo nuestra plataforma Youtap puede proporcionarle análisis y paneles de control de operadores y comerciantes para llevarlo al siguiente nivel.

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