Les données sont le « nouveau pétrole »

En 2018, la FinTech a explosé. Selon CB Insights au premier trimestre de 2018, le financement de la fintech a atteint 5,4 milliards de dollars, soit une augmentation de 68% par rapport à la même période en 2017. Les consommateurs se sentent désormais plus encouragés à confier leur argent et leurs données à des sociétés tierces plutôt qu’aux institutions financières traditionnelles. Alors que le financement est mûr et que la demande des consommateurs est active, de plus en plus d’entreprises s’aventurent dans ce domaine. Aujourd’hui, il y a suffisamment d’entreprises dans ce secteur pour qu’il devienne très compétitif. Naturellement, pour gagner une bonne part de marché des entreprises de consommation, les entreprises de services financiers doivent fournir des services et des produits innovants aux consommateurs et aux entreprises. Alors, comment une entreprise FinTech découvre-t-elle quels types de produits proposer aux consommateurs individuels et collectifs ? Il doit s’engager dans l’analyse des données du service client:

  • Extrayez les données de nombreuses sources différentes et organisez ces données en informations significatives.
  • Utilisez ces données pour comprendre les comportements actuels des consommateurs et prédire les comportements futurs des consommateurs. C’est ce qu’on appelle l’analyse prédictive.
  • Utilisez des données pour prédire ce qu’un type spécifique de consommateur est le plus susceptible d’acheter.
  • Analysez les données provenant à la fois de sources internes (visiteurs et clients actuels) ainsi que de sources externes.

Cette analyse de données, associée aux dernières technologies en science des données, permet aux entreprises de comprendre leurs clients de manière beaucoup plus intime et de fournir des produits et services qui répondront précisément à leurs désirs et besoins. Voici un exemple simple: supposons que les données internes montrent qu’il y a une «hausse» du nombre de visiteurs qui consultent l’assurance des petites entreprises.

Des données externes suggèrent qu’il existe un intérêt croissant pour l’esprit d’entreprise et la création d’entreprise grâce à des politiques gouvernementales favorables. Lorsque les services financiers utilisent leurs analyses de données et traitent ces informations, il est évident que l’entreprise peut améliorer son service client en proposant des options d’assurance de plus en plus variées pour les petites entreprises. Donc, si vous avez demandé exactement ce qu’est l’analyse du service client, vous avez maintenant au moins une réponse partielle.

Comment Big Data Analytics peut améliorer le service client dans une solution Fintech

Accumuler simplement des données dans les services financiers n’est pas une option. Vous ne survivrez pas simplement en le collectant. Les entreprises doivent utiliser pour pouvoir utiliser de manière pragmatique les informations recueillies pour fournir de meilleurs produits, un meilleur engagement et une croissance future. Youtap a pour mission de fournir des informations pour l’analyse de données et a proposé avec succès l’analyse en tant que solution à plusieurs entreprises dans différents domaines.

Dans cet article, nous aimerions décrire les options qui pourraient vous manquer dans votre produit. Décomposons-les en plusieurs domaines dans les processus exacts, qui pourraient être considérablement améliorés avec des services d’analyse de données volumineuses:

Acquisition de clients – les données externes et internes peuvent être combinées pour créer des profils clients plus complets. Segmenter votre audience vous permettra de créer des offres plus personnalisées et d’attirer les prospects avec des propositions ciblées. Un algorithme peut être utilisé pour prédire, par exemple, quel type de services supplémentaires l’utilisateur souhaite acheter en fonction de son comportement sur site ou si vous devez cibler une tranche d’âge particulière avec un produit spécifique.

Fidélisation de la clientèle – imaginez que vous pourriez tirer parti des données sociales du client et les « transformer » en informations exploitables. Par exemple, vous pouvez créer une matrice de prédiction avancée, qui vous montrerait avec une grande précision les types de produits qui intéressent le plus l’utilisateur.

Expérience client et service – en étudiant en permanence les habitudes et les décisions financières d’un client, vous pouvez entraîner les algorithmes à générer des idées de suggestions en temps réel sur la base des connaissances actuelles sur le client. Vous pouvez proposer des options plus intelligentes pour personnaliser les portefeuilles de promotions et, en général, tirer parti de diverses informations pour leur fournir des allocations de portefeuille véritablement personnalisées sans affecter un agent dédié. En un mot, c’est ainsi que fonctionnent déjà les robots-conseillers. Ce ne sont là que quelques exemples de la façon dont l’analyse des données peut améliorer le service client d’une entreprise de technologie financière. Cependant, il y a plus à cela.

Construire une nouvelle génération CX grâce à l’analyse prédictive des clients

Saviez-vous qu’en 2016, le Consumer Financial Protection Bureau des États-Unis a reçu le volume record de plaintes de consommateurs ? Plus d’un million de citoyens américains ont exprimé leurs plaintes concernant le recouvrement de créances, les conditions hypothécaires et les rapports de crédit. En fait, les sociétés financières de toutes formes et tailles, y compris les start-ups, obtiennent une part équitable des critiques négatives en ligne. Il peut être difficile de s’occuper personnellement de chaque client. Mais vous pouvez tirer parti des informations dont vous disposez déjà, peaufiner davantage vos produits et tirer parti de l’expérience client à un nouveau niveau de qualité. Voici un cas d’utilisation d’analyse prédictive rapide pour illustrer comment améliorer votre service client avec le Big Data.

Vous pouvez développer un algorithme qui générerait des données à la fois structurées et non structurées (publications sur les réseaux sociaux, commentaires et avis publiés en ligne) sur votre produit, regrouper les réclamations en «clusters» spécifiques et attribuer des priorités pour leur résolution. De plus, vous pouvez tirer parti de l’analyse des données du service client et obtenir des informations à partir de vos e-mails de support client, des réponses aux enquêtes, des transcriptions des centres d’appels et d’autres sources pour identifier les problèmes d’expérience client les plus urgents. En fait, votre matrice prédictive peut prendre en compte au moins quatre facteurs différents:

  • Comportement du client – ​​historique des paiements, transactions, historique d’utilisation.
  • Données personnelles fournies – données démographiques, informations auto-déclarées, attributs supplémentaires.
  • Sentiment général – préférences / besoins indiqués exprimés sur les canaux tiers opinions partagées en ligne ou en privé avec votre entreprise.
  • Interactions avec les clients – historique de l’assistance par e-mail, transcriptions des discussions, notes et transcriptions du centre d’appels, etc.

Alors oui, le Big Data dans la Fintech est le “nouveau pétrole”

Vous avez probablement déjà entendu cette phrase, mais pour le secteur des services financiers, la valeur de l’analyse des données client ne peut pas être surestimée. Le secteur devient très compétitif et seule l’exploitation de solutions d’analyse de données volumineuses maintiendra les entreprises de services financiers «dans le jeu».

Parlons de la façon dont notre plate-forme Youtap peut vous fournir des analyses et des tableaux de bord pour les opérateurs et les marchands pour vous amener au niveau supérieur.

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