5 Gründe, warum Business Analytics für modernes Banking von entscheidender Bedeutung ist

Mit dem Aufkommen von Analytics ist das Banking persönlicher geworden und hat einen viel größeren Einfluss auf die Gestaltung der Verbraucherkultur. Banken können potenzielle Kunden jetzt mit größerer Zuversicht identifizieren und ansprechen, da sie das Ausgabeverhalten der Kunden und die Investitions- oder Kredithistorie ausfindig machen können, um sie in nutzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Mit analytischen Marktstudien und Steuerforschung können Banken das Geschäftsziel eines Verbrauchers mit seinen Bankbedürfnissen verbinden, um Platz für ein rentableres Upgrade- oder Kreditpaket für den Kunden zu schaffen.

Beim progressiven Banking ist das gesamte Muster viel flexibler und an individuelle Bedürfnisse anpassbar, und es hat sich als vorteilhaft für Banken erwiesen. Die Analysetools sind jetzt fokussierter und direkter und zielen darauf ab, das Einzelhandelsverhalten oder die Investitionsplanung zu identifizieren und hochwertige Kundenprofile in die engere Wahl zu ziehen.

Einfach ausgedrückt kostet der Verlust von Kunden die Bank Geld, denn selbst wenn sie drei neue Kunden im Austausch für einen erhält, ist es viel teurer, neue Kunden zu halten, als den bestehenden zu halten.

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Hier kommt die Analytik ins Spiel, sie kann die Prioritäten der Verbraucher vorhersagen und bevorstehende finanzielle Bedürfnisse vorhersehen und wertbasierte Aussichten und mehrere Upgrades, Vorteile und Kreditangebote anbieten, um bei ihrer Wirtschaftsplanung zu helfen. Wie genau hilft Analytics dem Banking? Lass es uns herausfinden:

Warum Analytics für modernes Banking

1. Die Prioritäten des Kunden kennen

Aus offensichtlichen Gründen helfen Analysen der Bankenbranche, die Kauf- und Anlagemuster von Kunden zu erkennen, was ihnen wiederum bei der Kuratierung ihrer Policen hilft. Die Konzentration auf das richtige Produkt und die Überwachung der Verbrauchernutzung ist entscheidend und einer der schwierigsten Bereiche im modernen Bankensektor, wenn die städtischen Ausgabegewohnheiten so breit gefächert und vielfältig sind.

Analytics kann Banken helfen, Kunden nach ihren wirtschaftlichen Paradigmen zu klassifizieren, was einen großen Unterschied bei der Bestimmung ihrer Bedürfnisse und Herausforderungen ausmacht. Darüber hinaus hilft es dabei, die Banken über ihre Kunden aufzuklären, damit sie Angebote, Upgrades und andere Details auf eine Weise zuschneiden können, die für sie relevant ist und sie individuell anspricht, was zu einer Steigerung der Produktivität führt.

Erweiterte oder prädiktive Analysen können bestimmen, was der Kunde als nächstes braucht oder woran er nicht interessiert ist. Es ist wichtig zu beachten, dass sich die Kommunikations- und Reaktionskanäle in der Kundenbetreuung ständig weiterentwickeln und nur an Zahl zunehmen.

Dadurch steht der Personal Banker in direktem Kontakt mit seinen Kunden, die Herausforderungen sind also höher; Ein Finanzdienstleister muss auf der Grundlage der Kredithistorie oder des Einzelhandelsverhaltens seiner Verbraucher Echtzeitbewertungen vornehmen. Um den Kundenservice zu verbessern und effizienter zu gestalten, ist in diesem Szenario eine spezialisierte Form der kundenorientierten Analyse im Banking das Gebot der Stunde.

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2. Betrugserkennung

Analytics befasst sich mit Daten und hat das Potenzial, Betrug anhand der Muster und des Anlageverhaltens der Kunden tatsächlich vorherzusehen. Dies ist besonders wichtig im städtischen Milieu, wo jede Ausgabe oder Investition von den Banken so genau überwacht wird, dass es ihnen auch ein tiefes Wissen über die finanziellen Möglichkeiten und potenziellen zukünftigen Bedürfnisse ihrer Kunden vermittelt.

Kunden, die Kreditkonten, Investmentfondskonten haben oder Kreditkarten verwenden, haben ein Nutzungsmuster, das durch Analysen untersucht werden kann, und es kann festgestellt werden, ob ein größeres Ungleichgewicht ein Indikator für Betrug ist. Mit dem Aufkommen von Big Data verlassen sich die meisten Banken auf Überwachungssysteme, die von menschlichen Experten betrieben werden.

Mit dem digitalen Boom sind die Arten betrügerischer Aktivitäten vielfältig geworden, insbesondere Cyber-Betrug ist ein wirklich heikles Gebiet. Mithilfe von Analysen kann eine Bank Kuriositäten in Kaufgewohnheiten oder Anlageentscheidungen untersuchen. Analytik ist auch sehr nützlich, um die Lücke zwischen mehreren Transaktionen zu untersuchen und ihre Ursachen sowie ihre Korrelation zu vergangenen oder zukünftigen Transaktionen zu bestimmen, was zu einer Fallstudie führen kann, um herauszufinden, ob Betrug im Gange ist.

Experten glauben, dass die meisten Betrüger eine Spur von Brotkrümeln in Form von Daten oder Informationen hinterlassen, die durch ein tiefes Eintauchen in ihre Muster aufgedeckt werden können, insbesondere bei Steuerbetrug.

3. Stärkung der Kundenbasis

Der Schlüssel zum Wachstum Ihres Kundenstamms besteht darin, Kunden zu halten und gleichzeitig neue zu gewinnen. Analytik ist sehr nützlich bei der optimierten Auswahl, die Banken dabei hilft, hochwertige Verbraucher zu identifizieren und auf das zu reagieren, wonach sie suchen. Dabei geht es auch darum, neue Möglichkeiten und Optionen für Ihren bestehenden Kundenstamm zu schaffen; Dies ist ein direktes Mittel, um mehr Geld einzubringen, und auch eine Möglichkeit, sie zu engagieren, um ihre wirtschaftlichen Muster besser zu verstehen.

Wenn ein Kunde eine Bank verlassen möchte, können Analysen die Gründe für die Enttäuschung des Kunden untersuchen und sogar Upgrades veranlassen, um die Situation zu beheben. Letztendlich geht es um den Aufbau von Strategien, darum, Wege zu finden, besser als Ihre Konkurrenz zu sein und die Bedürfnisse Ihres bestehenden Kundenstamms zu erfüllen.

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In diesem halsbrecherischen kommerziellen Markt ist die Kundenbindung der schwierigste Teil für Banken, vor allem, weil so viele Menschen mehr als einer Bank verpflichtet sind. Es wird oft zu einem Streben, bessere, optimierte Angebote, bessere Kreditpakete, intelligentere Optionen zur Rückzahlung von Geldern und Prämienpunkte anzubieten. Dies sind nur einige Möglichkeiten, die Kundentreue zu erhalten.

Aber auch diese werden mit Hilfe von Analysen ermittelt, die Bank muss wissen, worauf der Kunde in Bezug auf Upgrades und Vorteile genau reagiert, sie kann es sich nicht leisten, redundant zu sein.

4. Um die Marketingaussichten zu verbessern

Mithilfe von Analysen können Banken Produkte entwickeln, um den Verkauf zu optimieren und die Fluktuation zu minimieren. Analytics spielt eine große Rolle bei der Minimierung der mit einem Produkt verbundenen Risiken, da es seine Grenzen im Voraus ergründen kann und auch notleidende Vermögenswerte identifiziert.

Banken können offensichtlich ihre Kapitalrendite (ROI) mit Analysen maximieren, da sie die Möglichkeit haben, Marketing zu gestalten, das rationalisiert ist, sodass das richtige Produkt auf die richtige Art von Verbraucher ausgerichtet ist, und dies ist der Schlüssel zum New-Age-Banking.

5. Zur Reduzierung von Risiken

Mithilfe von Predictive Analytics können Unternehmen ihre Risiken effektiv managen, zumal sie so viele verschiedene Formen von Datensätzen auf einmal überwachen können, seien sie roh oder strukturiert. So kann es die potenziellen Risiken in jedem Bereich bewerten, sei es im Marketing oder in Bezug auf die Belegschaft. Am wichtigsten ist, dass es verwendet werden kann, um die Wurzel vergangener Fehler oder schlechter Haushaltsphasen zu erkennen und Wege zur Behebung von Schlupflöchern zu ermitteln.

Mit Analysen können bestimmte berechnete Parameter eingesetzt werden, um Entscheidungen mit hohem Risiko besser einzuschätzen, da es immer ein Element der Unvorhersehbarkeit gibt, wenn es um den Markt geht. Der Schlüssel liegt darin, entlang der Linien des Risikos zu planen, sei es mit Hilfe von Vorhersagemodellen oder sogar individuellen Fallstudien, aber das Verständnis der Bandbreite eines Risikos und seiner eventuellen Folgen ist entscheidend, und die Analyse ist sehr spezifisch, wenn es um das Sammeln geht Einblick in die Kausalität oder die Ergebnisse.

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Abschließende Gedanken

Es ist wichtig zu beachten, dass Analytik viel mit Business Intelligence zu tun hat; Es sind Daten, die Sie in nutzbares Wissen umwandeln können. Im Bankwesen, insbesondere mit Predictive Analytics und Big Data, ist es viel einfacher geworden, die Möglichkeiten herauszufinden, die die höchsten Rücklaufquoten bei den Kunden erzielen würden.

Insbesondere im Servicebereich hat Analytics das Potenzial, genau das zu bieten, was der Kunde an Mehrwertangeboten gesucht hat, sodass Banken tatsächlich Möglichkeiten entwickeln können, bestimmte Nischen zu bedienen, und es hilft immens, die Kundenbindung zu sichern.

Business Analytics ist aus der Geschäftswelt nicht mehr wegzudenken. Da sich Daten von Minute zu Minute anhäufen, verlassen sich immer mehr Unternehmen auf BA- und BI-Tools, um die Rentabilität zu steigern und den Geschäftsbetrieb zu optimieren. Und immer mehr Studenten und Fachleute beeilen sich, einen MBA-Kurs für Business Analytics zu absolvieren, um ihr Wissen und ihre Erfahrung aufzufrischen.

Und angesichts des heutigen Verdrängungswettbewerbs verpassen Unternehmen, die Business Analytics nicht in ihr Rahmenwerk integrieren, nicht nur Wachstumschancen, sondern können auch langfristig nicht mit dem Markt Schritt halten.