Thị trường hàng hóa
Công nghệ dữ liệu lớn đóng một vai trò quan trọng và giúp lĩnh vực fintech tạo ra những đột phá mới. Thông qua thông tin chi tiết về dữ liệu lớn, các tổ chức tài chính có thể cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa cũng như dự đoán hành vi của người tiêu dùng. Họ cũng có thể dự đoán các xu hướng của ngành, đánh giá rủi ro và thực hiện các chiến lược phù hợp để nâng cao trải nghiệm của khách hàng.
Trải nghiệm khách hàng tích cực đóng vai trò quan trọng hàng đầu đối với sự phát triển của bất kỳ doanh nghiệp (DN) nào. Nó giúp xây dựng danh tiếng thương hiệu và khuyến khích lòng trung thành của khách hàng, dẫn đến tăng doanh thu.
Theo một khảo sát mới đây của HubSpot, 93% khách hàng cho biết sẽ quay trở lại với DN khi họ có được những trải nghiệm mua hàng tích cực. Vì những lý do này, các công ty fintech tích cực tìm kiếm cơ hội để nâng cao trải nghiệm khách hàng tốt hơn.
Và thời gian vừa qua, chúng ta đã chứng kiến những thay đổi lớn trong việc cung cấp dịch vụ của ngành tài chính, nhờ vào dữ liệu lớn. Cụ thể:
Nâng cao chế độ xem hồ sơ khách hàng: Dữ liệu lớn cung cấp dữ liệu mà các công ty fintech có thể tận dụng để xây dựng hồ sơ khách hàng. Thông qua dữ liệu từng phân khúc, các tổ chức này có thể dễ dàng hiểu được mong muốn, nhu cầu và sự kỳ vọng của khách hàng; đồng thời có thể sử dụng thông tin để phân tích hành vi của người tiêu dùng và tạo ra các dịch vụ phù hợp hơn với từng phân khúc khách hàng khác nhau.
Cải thiện đánh giá rủi ro: Thông qua phân tích dữ liệu ngành fintech có thể cung cấp những thông tin quan trọng giúp các tổ chức tài chính xây dựng một chiến lược đánh giá rủi ro mạnh mẽ. Điều này cho phép các DN xác định được các rủi ro tiềm ẩn nhanh chóng và tránh được những rủi ro đó hoặc ngay lập tức tìm ra các chiến lược giảm thiểu rủi ro thích hợp.
Cải thiện bảo mật: Gian lận là một trong những vấn đề đáng lo ngại lớn trong ngành tài chính ngân hàng, đặc biệt khi ngày nay các dịch vụ tài chính ngân hàng đã được thực hiện chủ yếu thông qua thiết bị di động. Tuy nhiên, các DN fintech có thể sử dụng dữ liệu lớn và học máy để xây dựng các hệ thống phát hiện gian lận, phát hiện các như giao dịch, thông tin đăng nhập đáng ngờ.
Nhiều tổ chức tài chính trên thế giới cũng đang tận dụng phân tích dữ liệu lớn để xác định các kỹ thuật được sử dụng trong rửa tiền, bảo mật các quy trình khách hàng và ngăn chặn hành vi trộm cắp thẻ tín dụng.
Dự báo xu hướng thị trường trong tương lai: Các công ty khởi nghiệp và công ty fintech có thể sử dụng dữ liệu lớn để hiểu được sự thay đổi của ngành tài chính. Với quyền truy cập vào khối lượng dữ liệu lớn đã phân tích, các công ty có thể theo dõi hành vi mua hàng và dự đoán xu hướng trong tương lai. Từ đó, đưa ra các quyết định quan trọng nhằm nâng cao trải nghiệm của khách hàng.
Đo lường lợi tức đầu tư: Với những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu lớn, các công ty fintech có thể đo lường mức độ thành công của những nỗ lực hướng tới việc cung cấp trải nghiệm tích cực cho khách hàng. Bằng cách đo lường lợi tức đầu tư, họ có thể xác định vấn đề cần cải thiện và những gì cần tập trung đầu tư.
Khoa học dữ liệu trong fintech có thể nâng cao trải nghiệm của khách hàng, theo nhiều cách, cung cấp các dịch vụ phù hợp hơn với khách hàng.
Phân tích hành vi của khách hàng để đề xuất các sản phẩm mới: Khách hàng thích và không thích thay đổi tùy theo nhu cầu. Dữ liệu lớn tài chính giúp các DN xem xét kỹ lưỡng các hành vi và xu hướng của khách hàng, cho phép họ đưa ra các sản phẩm và dịch vụ phù hợp giúp hợp lý hóa các quy trình ngân hàng.
Hỗ trợ cá nhân hóa với Chatbot: Các DN trong ngành fintech có thể khai thác sức mạnh của dữ liệu lớn để cá nhân hóa dịch vụ khách hàng với chatbot. Các chatbot được hỗ trợ bởi AI sẽ truy cập dữ liệu thô, cho phép chúng trả lời các câu hỏi của khách hàng một cách chính xác và đi thẳng vào vấn đề.
Đảm bảo trải nghiệm đa kênh ít rào cản: Sở thích đa dạng và nhu cầu thay đổi liên tục của người tiêu dùng đã thúc đẩy các tổ chức tài chính áp dụng việc cung cấp dịch vụ đa kênh. Để đảm bảo khách hàng có trải nghiệm hài lòng, các DN tài chính sử dụng phân tích dữ liệu lớn để điều chỉnh dịch vụ của họ trên các nền tảng khác nhau cho phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Bên cạnh đó, họ cũng sử dụng dữ liệu lịch sử và thời gian thực để xác định những thách thức có thể xảy ra với khách hàng.
Cung cấp giao diện người dùng/trải nghiệm người dùng (UI/UX) tốt hơn: Nhờ dữ liệu lớn, các DN fintech có thể truy cập dữ liệu thời gian thực và thu thập thông tin cách người dùng tương tác với sản phẩm của họ, thời gian trung bình dành cho cổng/hệ thống/ứng dụng và các tính năng được sử dụng nhiều nhất.
Với những thông tin như vậy, DN có thể đánh giá hai phiên bản sản phẩm để xem phiên bản nào cung cấp thiết kế UI/UX vượt trội. Ngoài ra, họ có thể hiểu sâu hơn về sự khác biệt giữa các sản phẩm và cách chúng ảnh hưởng đến trải nghiệm của khách hàng ra sao.
Phân tích kết quả khảo sát mức độ hài lòng của khách hàng: Với dữ liệu lớn, DN có thể đánh giá tỷ lệ hài lòng của khách hàng từ kết quả khảo sát.
Chẳng hạn như, dữ liệu lớn giúp các tổ chức tài chính xác định tỷ lệ và lý do khiến khách hàng rời đi, từ đó đưa ra được giải pháp mới hơn để giữ chân khách hàng quan tâm đến sản phẩm và dịch vụ của họ.
Đánh giá, chấm điểm xếp hạng tín dụng: Các công ty tài chính có thể cung cấp xếp hạng tín dụng chính xác dựa trên số lần thanh toán bị bỏ lỡ hoặc bị chậm trễ, số tiền khách hàng nợ và thời gian họ thực hiện thanh toán.
Tận dụng hiệu quả lợi thế của dữ liệu lớn, ngành fintech chắc chắn sẽ có những bước đột phá mạnh mẽ hơn trong tương lai, mang đến cho khách hàng trải nghiệm hài lòng, liền mạch và an toàn hơn, cũng như giúp các DN dự đoán xu hướng thị trường, thúc đẩy tăng trưởng lợi nhuận hiệu quả./.
Tag
BÀI VIẾT LIÊN QUAN
Đọc thêm
Business Networking
Mạng lưới kết nối của Trí Tuệ Mới
