Os dados são o “Novo Petróleo”

Em 2018, a FinTech explodiu.De acordo com a CB Insights, no primeiro trimestre de 2018, o financiamento de fintech atingiu US $ 5,4 bilhões – um aumento de 68% em comparação com o mesmo período de 2017. Os consumidores agora se sentem mais encorajados a confiar seu dinheiro e dados a empresas terceirizadas em vez de instituições financeiras tradicionais. Como o financiamento está maduro e a demanda do consumidor é ativa, mais e mais empresas estão se aventurando neste domínio. Hoje, já existem tantas empresas neste setor que ele está se tornando altamente competitivo. Naturalmente, para ganhar uma boa participação de mercado nos negócios de consumo, as empresas de serviços financeiros precisam fornecer serviços e produtos inovadores aos consumidores e empresas. Então, como uma empresa FinTech descobre quais tipos de produtos oferecer aos consumidores individuais e coletivos? Ele deve se envolver na análise de dados de atendimento ao cliente:

  • Extraia dados de muitas fontes diferentes e organize-os em informações que sejam significativas.
  • Utilize esses dados para entender o comportamento atual do consumidor e prever o comportamento futuro do consumidor. Isso é conhecido como análise preditiva.
  • Use os dados para prever o que um tipo específico de consumidor provavelmente comprará.
  • Analise dados de fontes internas (visitantes e clientes atuais), bem como de fontes externas.

Essa análise de dados, juntamente com as tecnologias mais recentes em ciência de dados, permite que as empresas entendam seus clientes de forma muito mais íntima e forneçam produtos e serviços que atendam com precisão seus desejos e necessidades. Aqui está um exemplo simples: suponha que os dados internos mostrem que há um “aumento” no número de visitantes que procuram seguros para pequenas empresas.

Os dados externos sugerem que há um interesse crescente no empreendedorismo e na abertura de empresas graças a políticas governamentais amigáveis. Quando os serviços financeiros utilizam sua análise de dados e processam essas informações, é evidente que a empresa pode melhorar seu atendimento ao cliente, oferecendo cada vez mais opções de seguro para pequenas empresas. Portanto, se você tem perguntado exatamente o que é análise de atendimento ao cliente, agora tem pelo menos uma resposta parcial.

Como Big Data Analytics pode melhorar o atendimento ao cliente em uma solução Fintech

O simples acúmulo de dados em serviços financeiros não é uma opção. Você não sobreviverá apenas coletando-o. As empresas precisam usar a capacidade de usar pragmaticamente os insights coletados para fornecer produtos melhores, melhor engajamento e crescimento futuro. Youtap tem estado no negócio de fornecer insights para análise de dados e ofereceu análises com sucesso como uma solução para várias empresas em diferentes domínios.

Nesta postagem, gostaríamos de descrever as opções que podem estar faltando em seu produto. Vamos dividi-los em áreas ainda mais nos processos exatos, que podem ser significativamente melhorados com serviços de análise de big data:

Aquisição de clientes – dados externos e internos podem ser combinados para criar perfis de clientes mais abrangentes. Segmentar seu público permitirá que você crie ofertas mais personalizadas e atraia os leads com propostas direcionadas a máquinas de barbear. Um algoritmo pode ser usado para prever, por exemplo, que tipo de serviços adicionais o usuário gostaria de comprar com base em seu comportamento no local ou se você deve direcionar um determinado grupo de idade para um produto específico.

Retenção de clientes – imagine que você pudesse aproveitar os dados sociais do cliente e tê-los “transformados” em insights acionáveis. Por exemplo, você pode construir uma matriz de previsão avançada, que mostraria com alta precisão os tipos de produtos que mais interessam ao usuário.

Experiência e serviço do cliente – estudando continuamente os hábitos e as decisões financeiras de um cliente, você pode treinar os algoritmos para gerar sugestões de ideias em tempo real com base no conhecimento atual sobre o cliente. Você pode oferecer opções mais inteligentes para personalizar portfólios de promoções e, em geral, aproveitar vários insights para fornecer alocações de portfólio genuinamente personalizadas sem atribuir um agente dedicado. Em suma, é assim que os robo-consultores já operam. Esses são apenas alguns exemplos de como a análise de dados pode melhorar o atendimento ao cliente de uma empresa de fintech. No entanto, há mais nisso.

Construindo uma nova Gen CX por meio de análise preditiva do cliente

Você sabia que em 2016 o Departamento de Proteção Financeira do Consumidor dos Estados Unidos recebeu um volume recorde de reclamações de consumidores? Mais de 1 milhão de cidadãos americanos expressaram suas queixas sobre cobrança de dívidas, condições de hipotecas e relatórios de crédito. Na verdade, empresas financeiras de todas as formas e tamanhos, incluindo start-ups, recebem uma boa parte das avaliações negativas online. Atender pessoalmente a cada cliente pode ser difícil. Mas você pode aproveitar os insights que já possui e ajustar ainda mais seus produtos e alavancar a experiência do cliente em um novo nível de qualidade. Aqui está um caso de uso de análise preditiva rápida para ilustrar como melhorar seu atendimento ao cliente com Big Data.

Você pode desenvolver um algoritmo que forneceria dados estruturados e não estruturados (postagens em mídia social, comentários e análises postadas online) sobre seu produto, agrupar as reclamações em “clusters” específicos e atribuir prioridades para sua resolução. Além disso, você pode aproveitar a análise de dados de atendimento ao cliente e obter insights de seus e-mails de suporte ao cliente, respostas a pesquisas, transcrições de call center e outras fontes para identificar os problemas mais urgentes de experiência do cliente. Na verdade, sua matriz preditiva pode levar em consideração pelo menos quatro fatores diferentes:

  • Comportamento do cliente – histórico de pagamentos, transações, histórico de uso.
  • Dados pessoais fornecidos – dados demográficos, informações autodeclaradas, atributos adicionais.
  • Sentimento geral – preferências / necessidades indicadas expressas em canais de terceiros; opiniões compartilhadas online ou privadamente com sua empresa.
  • Interações do cliente – histórico de suporte por e-mail, transcrições de bate-papo, notas e transcrições da central de atendimento e muito mais.

Então, sim, Big Data em Fintech é o “novo óleo”

Você provavelmente já ouviu essa frase antes, mas para o setor de serviços financeiros, o valor da análise de dados do cliente não pode ser exagerado. O setor está se tornando altamente competitivo e apenas o aproveitamento de soluções de análise de big data manterá as empresas de serviços financeiros “no jogo”.

Vamos falar sobre como nossa plataforma Youtap pode fornecer a você as análises e painéis do operador e do comerciante para levá-lo ao próximo nível.

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