5 motivi per cui Business Analytics è fondamentale per il banking moderno

Con l'emergere dell'analytics, l'attività bancaria è diventata più personale, ha un impatto molto maggiore nel plasmare la cultura del consumatore. Le banche possono ora identificare e indirizzare potenziali clienti con maggiore sicurezza poiché possono individuare i modelli di spesa dei clienti e la cronologia degli investimenti o dei prestiti da convertire in informazioni utili. Con le indagini di mercato analitiche, la ricerca fiscale, le banche possono collegare l'obiettivo commerciale di un consumatore con le loro esigenze bancarie per far posto a un aggiornamento più redditizio o a un pacchetto di prestiti per il cliente.

Nell'attività bancaria progressiva, l'intero modello è molto più flessibile e personalizzabile per le esigenze individuali e si è dimostrato vantaggioso per le banche. Gli strumenti per l'analisi sono ora più mirati e diretti, volti a identificare il comportamento al dettaglio o la pianificazione degli investimenti e a selezionare profili di clienti di alto valore.

In poche parole, perdere clienti costa alla banca perché anche se ottiene tre nuovi clienti in cambio di uno, mantenere nuovi clienti è molto più costoso che mantenere quello esistente.

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È qui che entra in gioco l'analisi, che può prevedere le priorità dei consumatori e prevedere le imminenti esigenze finanziarie e offrire prospettive basate sul valore e numerosi aggiornamenti, vantaggi e offerte di credito per aiutare con la loro pianificazione economica. Quindi, in che modo l'analisi aiuta esattamente il settore bancario? Scopriamolo:

Perché Analytics per l'attività bancaria moderna

1. Conoscere le priorità del cliente

Per ovvi motivi, l'analisi aiuta il settore bancario a rilevare i modelli di acquisto e investimento dei clienti che, a loro volta, li aiuta a curare le loro politiche. Puntare sul prodotto giusto e monitorare l'utilizzo dei consumatori è fondamentale e una delle aree più impegnative nel settore bancario moderno, quando le abitudini di spesa urbane sono così ampie e diversificate.

L'analisi può aiutare le banche a classificare i clienti in base ai loro paradigmi economici, il che fa molta differenza nel determinare le loro esigenze e sfide. Inoltre, aiuta a educare le banche sui loro clienti, in modo che possano personalizzare offerte, aggiornamenti e altri dettagli in un modo che è rilevante per loro e si rivolge a loro individualmente, portando a una crescita della produttività.

L'analisi avanzata o predittiva può determinare ciò di cui il cliente avrà bisogno in seguito o ciò a cui non è interessato. È importante notare che nell'assistenza clienti, i canali di comunicazione e risposta sono in continua evoluzione e stanno solo aumentando di numero.

Questo mette il personal banker in contatto diretto con i propri clienti, questo significa che le sfide sono più alte; un fornitore finanziario dovrà effettuare valutazioni in tempo reale, in base alla storia creditizia del proprio consumatore o al comportamento al dettaglio. In questo scenario, al fine di migliorare il servizio clienti e renderlo più efficiente, una forma specializzata di impostazione analitica del servizio clienti è la necessità dell'ora per il banking.

Ulteriori informazioni: cos'è l'analisi dei clienti e perché è importante?

2. Rilevamento di frodi

Analytics si occupa dei dati e ha il potenziale per prevedere effettivamente la frode in base ai modelli e al comportamento di investimento dei clienti. Ciò è particolarmente significativo nell'ambiente urbano, quando ogni spesa o investimento è così strettamente monitorato dalle banche da fornire loro anche una profonda conoscenza delle capacità finanziarie dei loro clienti e delle potenziali esigenze future.

I clienti che hanno conti di prestito, conti di fondi comuni di investimento o utilizzano carte di credito hanno un modello di utilizzo che può essere studiato dall'analisi e può determinare se uno squilibrio importante è un indicatore di frode. Con l'emergere dei big data, la maggior parte delle banche si affida a sistemi di monitoraggio gestiti da esperti umani.

Con il boom del digitale, le modalità di attività fraudolente sono diventate molteplici e la frode informatica, in particolare, è un'area davvero delicata. Con l'aiuto dell'analisi, una banca può sondare le stranezze nelle abitudini di acquisto o nelle decisioni di investimento. L'analisi è anche molto utile per studiare il divario tra diverse transazioni e determinarne le cause, la loro correlazione con transazioni passate o future, il che può creare un case study per capire se c'è una frode in corso.

Gli esperti ritengono che la maggior parte dei truffatori lasci dietro di sé una scia di briciole di pane sotto forma di dati o informazioni, che possono essere scoperte da un'analisi approfondita dei loro modelli, in particolare nelle frodi fiscali.

3. Rafforzamento della base clienti

La chiave per far crescere la tua base di clienti è fidelizzare i clienti mentre contemporaneamente ne ottieni di nuovi. Le analisi sono molto utili nella selezione ottimizzata che aiuta le banche a identificare i consumatori di alto valore e soddisfare ciò che stanno cercando. Si tratta anche di creare nuove opportunità e opzioni per la tua base di clienti esistente; questo è un mezzo diretto per portare più soldi e anche un modo per coinvolgerli, al fine di comprendere meglio i loro modelli economici.

Quando un cliente vuole lasciare una banca, l'analisi può sondare i motivi di come o perché il cliente è deluso e persino richiedere aggiornamenti per risolvere la situazione. Alla fine si tratta di costruire strategie, trovare modi per essere migliori della concorrenza e soddisfare le esigenze della base clienti esistente.

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In questo mercato commerciale spietato, la fidelizzazione dei clienti è la parte più complicata per le banche, principalmente perché così tante persone sono impegnate in più di una banca. Spesso si trasforma in una ricerca per offrire offerte migliori e più snelle, pacchetti di prestito migliori, opzioni di recupero fondi più intelligenti, punti premio, questi sono solo alcuni modi per fidelizzare i clienti.

Ma anche in questo caso, sono determinati con l'aiuto dell'analisi, la banca deve sapere a cosa risponde esattamente il cliente, in termini di aggiornamenti e vantaggi, non può permettersi di essere ridondante.

4. Per migliorare le prospettive di marketing

Con l'aiuto dell'analisi, le banche possono progettare prodotti per ottimizzare le vendite e ridurre al minimo l'attrito. L'analisi svolge un ruolo enorme nel ridurre al minimo i rischi associati a un prodotto, poiché può sondarne i limiti in anticipo e anche identificando gli asset non performanti.

Le banche possono ovviamente massimizzare il loro ritorno sugli investimenti (ROI) con l'analisi, poiché ha la capacità di creare un marketing più snello, quindi il prodotto giusto è rivolto al giusto tipo di consumatore, e questa è la chiave per il settore bancario new age.

5. Per ridurre i rischi

Utilizzando l'analisi predittiva, le aziende possono gestire efficacemente i propri rischi, soprattutto perché possono monitorare contemporaneamente così tante forme diverse di set di dati, siano essi grezzi o strutturati. In questo modo può valutare i potenziali rischi coinvolti in qualsiasi campo, sia esso di marketing o relativo alla forza lavoro. Soprattutto, può essere utilizzato per rilevare la radice di errori passati o fasi fiscali sfavorevoli e per determinare i modi per correggere le scappatoie.

Con l'analisi, alcuni parametri calcolati possono essere messi in atto per valutare meglio le decisioni ad alto rischio, poiché c'è sempre un elemento di imprevedibilità quando si tratta di mercato. La chiave è pianificare lungo le linee del rischio, sia con l'aiuto di modelli predittivi, o anche di singoli casi di studio, ma comprendere la gamma di un rischio e le sue eventuali conseguenze è fondamentale e l'analisi è molto specifica quando si tratta di raccogliere informazioni sulla causalità o sui risultati.

Per saperne di più: Le 5 migliori applicazioni per Big Data nel settore bancario e assicurativo

Pensieri conclusivi

È essenziale notare che l'analisi ha molto a che fare con la business intelligence; sono dati che puoi convertire in conoscenza utilizzabile. Nel settore bancario, in particolare con l'analisi predittiva e i big data, è diventato molto più facile capire le opportunità che porterebbero i più alti tassi di risposta tra i clienti.

Quando si tratta di servizi, in particolare, l'analisi ha il potenziale per offrire esattamente ciò che il cliente stava cercando in termini di offerte a valore aggiunto, quindi le banche possono effettivamente progettare opportunità per soddisfare determinate nicchie e aiuta immensamente a garantire la fedeltà dei clienti.

Business Analytics è diventata parte integrante del mondo degli affari. Poiché i dati continuano ad accumularsi di minuto in minuto, sempre più organizzazioni si affidano a strumenti BA e BI per aumentare la redditività e ottimizzare le operazioni aziendali. E sempre più studenti e professionisti si stanno affrettando a seguire il corso di analisi aziendale MBA per rispolverare le proprie conoscenze ed esperienze.

E con la concorrenza spietata che esiste oggi, le aziende che non integrano l'analisi aziendale nel proprio framework non solo stanno perdendo opportunità di crescita, ma potrebbero anche non riuscire a tenere il passo con il mercato nel tempo.