Markalar, pandeminin başlangıcında sorunsuz ve etkili çok kanallı varlıklar oluşturmak için koştururken, tüketiciler daha fazla seçenekten ve daha iyi deneyimlere yeniden odaklanmanın faydasını gördü. Bu telaşın ardından artık akış hizmetleri, perakendeciler, çevrimiçi market platformları ve daha fazlasıyla ilişki kurduğumuzda alakalı ve kişiselleştirilmiş deneyimler elde ediyoruz ve her yerde aynı düzeyde özel hizmet beklemeye başladık. Ancak bir sektör eğrinin gerisinde kalmaya devam ediyor: finansal kurumlar (FI'ler) henüz yeni tüketici talebini yeterince karşılayamadı.
Bununla birlikte, bankaların ve Finansal Aracıların önümüzdeki birkaç yıl içinde bunu yapmaları için büyük bir fırsat var - banka müşterilerinin yalnızca %21'i finansal kararlar söz konusu olduğunda kişiselleştirilmiş tavsiye veya rehberlik aldıklarını söylüyor. Ve daha iyi deneyimler için bir iştah var, etkili tavsiyeler alan tüketicilerin %47'si yeni bir hesap açmaya devam ediyor. Rekabet ortamı göz önüne alındığında, bir tüketicinin gözünü bu tür kişiselleştirme yoluyla değer katan bir bankaya çevirmesi an meselesidir.
Etkili angajman kuralları her zaman net olmasa da, FI'lar genellikle aynı zorluklarla boğuşur.
tutarsız veri
Finansal Aracıların çok sayıda tüketici verisi mevcut olsa da araştırmalar, %72'sinin bunu etkileşim sistemlerine hızla entegre etmekte zorlandığını ve ekipleri kişiselleştirme kampanyalarını mevcut olan her türlü veriyi kullanarak manuel olarak yönetmeye zorladığını gösteriyor. Bu yaklaşım, özellikle izleyici ve deneyim sayısı arttıkça hem verimsiz hem de ölçeklendirilmesi zor. Makine öğrenimi bu zorluğu ortadan kaldırabilir, ancak işletme genelinde tutarlı ve anlamlı veri girdileri olmadan bunu yapamaz.
Kötü organizasyon tasarımı
FI'lar, tüketici edinme, benimseme ve yaşam döngüsü yönetiminde deneyimlidir, ancak dikkatli kişiselleştirmeyi yerleştirmek, yeni bir düşünme biçimi ve farklı bir dizi kaynak gerektirir. Kişiselleştirmede mükemmel olan şirketler %40 daha fazla gelir elde ediyor - ancak öğrenme eğrisi, pek çok kişinin lastik yola çıkmadan önce kefaletle kurtulmasına neden olabilir. Güçlü bir operasyonel çerçeve, işletme genelinde kişiselleştirme çabalarını yönlendiren, önceliklendirmeyi ve hızlı kazanımlardan öğrenmeyi taahhüt eden ve bu verileri zaman içinde ölçeklendirmek için kullanan en az bir kilit paydaş içerir.
Yapay zekanın dar kapsamı
Geleneksel algoritmalar, basit deneyim optimizasyonunu yönetebilir ancak kapsamları sınırlıdır. Trafiği en iyi performans gösteren varyasyona yönlendirmek üzere programlanmış olsalar da, bir müşterinin bir sonraki etkileşimde bulunma olasılığının en yüksek olduğu ürünleri, teklifleri veya hizmetleri etkili bir şekilde tahmin edemezler. Yapay zekanın tam potansiyelini ortaya çıkarmak için FI'lar, kişiselleştirmeyi çok daha yüksek bir doğrulukla etkinleştiren gelişmiş derin öğrenme ve yakınlık modellerini benimsemelidir. Avantajı: teknoloji sofistike olsa da kurulum minimum düzeydedir.
Kişiselleştirme Bulmacasını Çözme
Kişiselleştirme, bu ortak sorunlara yönelik çözümler belirli, benzersiz ve eyleme dönüştürülebilir içgörülerle sağlandığında, bir banka ile diğeri arasındaki fark olabilir. Ancak bu çabaları hayata geçirmek, bankaların tüketicilerine daha iyi görünmek ve gerçek değeri görmek için endüstriyel organizasyondan teknolojik çerçeveye kadar nasıl çalıştıklarını yeniden düşünmelerini gerektiriyor. Verileri birleştirmek ve yapay zeka yeteneklerini derinleştirmek için doğru operasyonel yatırımlar ve çabalarınızı yönlendirecek bir kilit paydaş ile, ölçekte gerçek hiper kişiselleştirme elde edilebilir.
Ve A noktasından B noktasına gitmek, bütünsel yaklaşımınızı yeniden düşünmenizi gerektirse de, ilk adım nispeten basittir: sahip olduğunuz verilerle test etmeye başlayın (siteden veya uygulamadan alınan etkileşimler, bilinen ve bilinen kaynaklardan değerli bilgiler içeren bir hazine sağlayabilir). bilinmeyen kullanıcılar), sonuçlarınızdan öğrenin ve verileri her kararın merkezinde tutarak tekrarlayın.
Kişiselleştirme gerçekten entegre edildiğinde, bir FI web sitesini kredi kartı için alışveriş yapan bir öğrenciye veya kredi arayan küçük bir işletme sahibine göre uyarlayabilir. FI'lar ayrıca harcamaları belirli kategorilere yönlendirebilir, mevcut davranışı geri ödeme veya diğer tekliflerle ödüllendirebilir ve çok daha fazlasını yapabilir. Sonuç olarak, tüketicilerinizi anlamak ve daha iyi deneyimler sunmak, üretken ilişkiler için en sürdürülebilir iş modelidir.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
- PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.finextra.com/blogposting/24288/financial-institutions-are-missing-out-on-personalisation?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
