Khi các thương hiệu gấp rút xây dựng sự hiện diện đa kênh liền mạch và hiệu quả khi bắt đầu đại dịch, người tiêu dùng được hưởng lợi từ nhiều sự lựa chọn hơn và sự tập trung đổi mới vào những trải nghiệm tốt hơn. Trước sự vội vã đó, giờ đây chúng tôi có được những trải nghiệm phù hợp và được cá nhân hóa khi tham gia vào các dịch vụ phát trực tuyến, nhà bán lẻ, nền tảng tạp hóa trực tuyến, v.v., đồng thời mong đợi cùng một mức độ dịch vụ phù hợp trên mọi phương diện. Nhưng một ngành vẫn bị mắc kẹt: các tổ chức tài chính (FI) vẫn chưa đáp ứng đầy đủ nhu cầu tiêu dùng mới.

Điều đó cho thấy, có rất nhiều cơ hội để các ngân hàng và tổ chức tài chính thực hiện điều đó trong vài năm tới - chỉ 21% khách hàng của ngân hàng cho biết họ nhận được lời khuyên hoặc hướng dẫn được cá nhân hóa khi đưa ra các quyết định tài chính. Và mong muốn có được trải nghiệm tốt hơn, với 47% người tiêu dùng nhận được lời khuyên hiệu quả sẽ mở tài khoản mới. Trong bối cảnh cạnh tranh, việc người tiêu dùng hướng mắt tới một ngân hàng có thể gia tăng giá trị thông qua việc cá nhân hóa như vậy chỉ là vấn đề thời gian.

Mặc dù các quy tắc tham gia hiệu quả không phải lúc nào cũng rõ ràng nhưng các tổ chức tài chính thường gặp phải những thách thức tương tự.

Dữ liệu không nhất quán

Mặc dù các tổ chức tài chính có sẵn rất nhiều dữ liệu về người tiêu dùng nhưng nghiên cứu cho thấy rằng 72% tổ chức tài chính gặp khó khăn trong việc tích hợp dữ liệu đó nhanh chóng vào các hệ thống tương tác, buộc các nhóm phải quản lý thủ công các chiến dịch cá nhân hóa của mình bằng cách sử dụng bất kỳ dữ liệu nào có sẵn. Cách tiếp cận này vừa không hiệu quả vừa khó mở rộng quy mô, đặc biệt khi số lượng khán giả và trải nghiệm ngày càng tăng. Học máy có thể hóa giải thách thức này nhưng không thể thiếu dữ liệu đầu vào nhất quán và có ý nghĩa từ khắp doanh nghiệp.

Thiết kế tổ chức kém

Các tổ chức tài chính có kinh nghiệm trong việc thu hút, áp dụng và quản lý vòng đời của người tiêu dùng, nhưng việc tích hợp hoạt động cá nhân hóa chu đáo đòi hỏi một cách suy nghĩ mới và một bộ tài nguyên khác. Các công ty vượt trội trong việc cá nhân hóa tạo ra doanh thu nhiều hơn 40% - nhưng đường cong học tập có thể khiến nhiều người phải bỏ cuộc trước khi cao su được tung ra thị trường. Một khung hoạt động mạnh mẽ bao gồm ít nhất một bên liên quan chính thúc đẩy các nỗ lực cá nhân hóa trong toàn doanh nghiệp, cam kết ưu tiên và học hỏi từ những chiến thắng nhanh chóng, đồng thời sử dụng dữ liệu đó để mở rộng quy mô theo thời gian.

Phạm vi hẹp của AI

Các thuật toán truyền thống có thể quản lý việc tối ưu hóa trải nghiệm đơn giản nhưng bị giới hạn về phạm vi. Mặc dù được lập trình để hướng lưu lượng truy cập đến biến thể hoạt động tốt nhất nhưng chúng không thể dự đoán một cách hiệu quả các sản phẩm, ưu đãi hoặc dịch vụ mà khách hàng có nhiều khả năng tương tác tiếp theo nhất. Để khai thác toàn bộ tiềm năng của AI, các FI phải áp dụng các mô hình ái lực và học sâu tiên tiến để kích hoạt cá nhân hóa với mức độ chính xác cao hơn nhiều. Ưu điểm: mặc dù công nghệ phức tạp nhưng việc thiết lập lại rất đơn giản.

Giải câu đố cá nhân hóa

Cá nhân hóa có thể là điểm khác biệt giữa ngân hàng này với ngân hàng khác khi các giải pháp cho những vấn đề chung này được cung cấp thông tin chi tiết cụ thể, độc đáo và có thể hành động. Nhưng việc đưa những nỗ lực đó vào cuộc sống đòi hỏi các ngân hàng phải suy nghĩ lại cách họ vận hành – từ tổ chức công nghiệp đến khuôn khổ công nghệ – để hiển thị tốt hơn cho người tiêu dùng và thấy được giá trị thực. Với các khoản đầu tư hoạt động phù hợp để thống nhất dữ liệu và tăng cường khả năng AI, đồng thời có bên liên quan chính sẵn sàng thúc đẩy nỗ lực của bạn, bạn có thể đạt được siêu cá nhân hóa thực sự trên quy mô lớn.

Và mặc dù việc đi từ điểm A đến điểm B đòi hỏi bạn phải suy nghĩ lại cách tiếp cận tổng thể của mình, nhưng bước đầu tiên tương đối đơn giản: bắt đầu thử nghiệm với dữ liệu bạn có (các tương tác thu được từ trang web hoặc ứng dụng có thể cung cấp một kho tàng thông tin có giá trị từ những thông tin đã biết và người dùng không xác định), tìm hiểu từ kết quả của bạn và lặp lại, lấy dữ liệu làm trung tâm của mọi quyết định.

Khi quá trình cá nhân hóa thực sự được tích hợp, FI có thể điều chỉnh trang web cho phù hợp với việc sinh viên mua thẻ tín dụng và chủ doanh nghiệp nhỏ đang tìm kiếm khoản vay. FI cũng có thể thúc đẩy chi tiêu cho các danh mục cụ thể, thưởng cho hành vi hiện tại bằng tiền hoàn lại hoặc các ưu đãi khác, v.v. Cuối cùng, hiểu người tiêu dùng và mang lại trải nghiệm tốt hơn là mô hình kinh doanh bền vững nhất cho các mối quan hệ hiệu quả.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
• Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.finextra.com/blogposting/24288/financial-institutions-are-missing-out-on-personalisation?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs