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数据科学:简化金融机构与客户互动的关键

发表于:2019-10-28

在当今的数字连接世界中,每个公司都在努力吸引客户的关注。结果,客户变得越来越苛刻,忠诚度下降。如果有任何一家公司未能满足客户的需求,那么客户会立即将时间浪费在选择可以满足其期望的替代产品上。

 

因此,预测客户的需求是客户满意度和更高保留率的关键。对于金融机构(例如银行)而言尤其如此,因为保留客户是其业务模型的重要组成部分。留住客户的唯一方法是了解他们的行为,这就是数据科学成为现实的地方。

 

数据科学是一个广阔的领域,专家可以借助数据来提取有用的见解。尽管它是一个多学科领域,并且具有各种应用程序,但是金融机构可以应用数据科学来预测客户想要什么,并推断出增加参与度的方法。

 

在本文中,我们讨论了金融机构如何利用数据科学来简化其客户参与度。

 

达到期望并收集反馈

安永在2014年的《全球消费者银行业务调查》中   清楚表明,有多少客户重视体验。根据调查,如果银行能够为他们提供更简单的体验和互动,那么多达40%的银行客户愿意支付更多。

 

通过非银行提供商和数字银行等替代方案,金融机构需要关注如何改善客户体验。但是,在更改客户体验之前,他们必须确定需要更改的内容,这并不是一件容易的事。

 

金融机构不能仅依靠调查来发现其客户体验方面的弱点。他们可以有效做到这一点的一种方法是借助数据科学中的机器学习算法。

 

缓解潜在挑战

除保留客户外,银行实体还可以利用数据科学来缓解他们每天面临的挑战。他们可以将机器学习和数据分析应用于历史数据,以预测运营需求。

 

此外,他们可以利用数据科学和分析的预测质量对未来事件采取预防措施。例如,他们可以找出特定ATM位置在特定时间需要多少现金。另外,他们可以预测高峰和高峰时间以优化内部流程。

 

防止欺诈使客户感到安全

数据科学最有益的方面之一是它能够生成精确的分析模型。通过使用预测模型,银行可以轻松地识别和防止欺诈行为的发生。

 

这些模型可以跟踪交易异常,可疑活动,并提供实时建议以减轻欺诈。同样,它们可以通过专门的数据收集策略和借款人细分来防止信用违约。

 

为了使内部流程更加安全,这些分析模型包括银行资本充足率,压力测试和市场流动性风险等因素。这些模型使用实时数据,根据现有标准来计算和预测这些风险。

 

招聘并保留最佳人才

为了简化客户互动,银行必须培训其人力资源并监控其与客户的互动。但是,在大多数情况下,这可能不足以满足您的客户。

 

尽管如此,您仍可以使用数据科学来评估员工的绩效并预测分支机构的最佳员工人数。一些银行甚至使用模型来量化员工保留率,然后研究保持最佳人才库的方法。

 

建立信任和忠诚度

使用数据科学来简化客户体验对于任何一家银行的成功都是至关重要的。在为金融机构开发有效的营销和数字策略方面,它可以走很长一段路。

 

提供正确的客户体验可以使您在竞争中脱颖而出。它给客户的印象是银行了解他们的需求和期望。对客户的这种关注鼓励了客户之间的忠诚和信任。

 

目标利基客户

与其他业务一样,许多客户很难归类于金融业务。这些客户中的一些客户对他们的提供商有特殊的期望,他们可能对企业形象同样有利和具有破坏性。

 

但是,通过利用数据科学,您可以为这些客户提供个性化的体验。这可以帮助金融企业通过量身定制的促销活动来锁定客户,并帮助他们在正确的时间传递正确的消息。例如,公司可以过滤需要针对投资计划的目标客户。

 

但可以肯定的是,世界各地的企业正在慢慢地利用数据科学来提供个性化服务并优化其工作流程。如果金融机构利用数据科学来提高客户满意度和保留率,那么他们将受益匪浅。

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