Bối cảnh cạnh tranh của ngành quản lý tài sản đang phát triển rất nhanh bởi nhiều lực lượng bao gồm cơ sở khách hàng ngày càng đa dạng với kỳ vọng cao hơn nhiều, mô hình tư vấn kết hợp được hỗ trợ bởi công nghệ, thay đổi quy định, biến động địa chính trị và fintech tích cực với các mô hình kinh doanh kỹ thuật số hiệu quả.

Các công ty quản lý tài sản hàng đầu đang hướng tới một doanh nghiệp sẵn sàng cho tương lai. một số
mục tiêu chiến lược quan trọng bao gồm,

• Cải thiện trải nghiệm khách hàng
• Cải thiện việc sử dụng thông tin chi tiết về dữ liệu trong quá trình ra quyết định kinh doanh
• Cải thiện hiệu quả hoạt động, độ tin cậy của dịch vụ, an ninh mạng, giảm chi phí, v.v.
• Tiếp tục đầu tư vào công nghệ số – đám mây, phân tích dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, v.v.
• Củng cố hệ sinh thái đối tác kinh doanh

Các công ty giàu có đang nắm lấy siêu cá nhân hóa trong bối cảnh mục tiêu cuộc sống của khách hàng và mong muốn cung cấp giải pháp có thể tùy chỉnh bao gồm các sản phẩm sáng tạo như quỹ tiền điện tử, lập chỉ mục trực tiếp, vốn cổ phần tư nhân, v.v.

Đối với nhiều công ty giàu có, ưu tiên hàng đầu là khai thác dữ liệu, sử dụng các phân tích nâng cao và tạo thông tin chi tiết có thể hành động với sự hiểu biết theo thời gian thực về khách hàng và doanh nghiệp để hình thành các quyết định kinh doanh tích hợp. Các công ty đang xây dựng lại kho công nghệ của họ và áp dụng các phân tích nâng cao cho các dịch vụ quản lý tài sản được cá nhân hóa. Một số trường hợp sử dụng bao gồm,

1) Giới thiệu khách hàng

Thu hút và giới thiệu khách hàng bao gồm khám phá khách hàng, lập hồ sơ rủi ro, mở tài khoản và giới thiệu. Các công ty đang sử dụng phân tích để tạo khách hàng tiềm năng và mô hình chia sẻ ví.

• Quản lý tài sản Merrill đã ra mắt Merrill Advisor Match, một nền tảng kỹ thuật số dựa trên nghiên cứu kết nối những người đang tìm kiếm lời khuyên tài chính với một cố vấn tài chính Merrill phù hợp nhất với sở thích và nhu cầu của họ. Các trận đấu dựa trên một số khía cạnh được khám phá thông qua bảng câu hỏi kỹ thuật số, bao gồm các đặc điểm tính cách, cách tiếp cận của khách hàng đối với việc giải quyết vấn đề, cách khách hàng tiềm năng muốn gặp và tương tác với cố vấn của họ cũng như tần suất, sở thích về cách họ giao tiếp với cố vấn của họ, cũng như các quyết định về đầu tư và lập kế hoạch được thực hiện như thế nào.

• LPL tài chính đã hợp tác với SmartAsset để cung cấp các công cụ tạo khách hàng tiềm năng cho các cố vấn của nhà môi giới/đại lý độc lập (Chương trình mối quan hệ của nhà cung cấp). SmartAsset kết nối nhà đầu tư với cố vấn tài chính ủy thác và cố vấn có thể lọc khách hàng tiềm năng dựa trên các tùy chọn như mức tài sản và địa lý

2) Cá nhân hóa và nâng cao chất lượng đầu tư

Các công ty giàu có cung cấp nhiều loại giải pháp hơn, từ các sản phẩm đơn giản nhất (cổ phiếu, quỹ tương hỗ, quỹ hoán đổi danh mục) đến các khoản đầu tư phức tạp có năng suất cao hơn (thị trường tư nhân, vốn mạo hiểm, tiền IPO và các sản phẩm có cấu trúc). Cố vấn phải được trang bị các công cụ phân tích giúp khách hàng đưa ra các quyết định đầu tư phức tạp.

• Charles Schwab các cố vấn có khả năng nhập tài khoản của khách hàng của họ vào công cụ phân tích, cho phép họ quét tiền và danh mục đầu tư để tìm chủ đề, mức độ tiếp xúc và khoản nắm giữ dễ dàng như khi họ sử dụng công cụ tìm kiếm của Google. Cố vấn có thể sử dụng khả năng tìm kiếm ngữ nghĩa trên tài khoản của họ; ví dụ: nếu khách hàng lo ngại về việc tiếp xúc với Trung Quốc, cố vấn có thể nhập “tiếp xúc với Trung Quốc” và các khoản tiền của khách hàng có mức độ tiếp xúc cao với quốc gia đó sẽ nổi lên.

• Broadridge đã ra mắt ESG Analyzer, một công cụ đo điểm chuẩn phân tích dữ liệu và tiết lộ ESG dựa trên web cung cấp dữ liệu và thông tin chuyên sâu kịp thời, chất lượng cao, hiệu quả về chi phí, minh bạch. Nó cung cấp một bảng điều khiển trực quan để xem tất cả các chỉ số ESG và so sánh dữ liệu với các đồng nghiệp, đồng thời cho phép xây dựng một chiến lược ESG có tác động.

3) Sự tham gia của khách hàng

Sự tham gia của khách hàng và các mối quan hệ sâu sắc hơn bao gồm nghiên cứu được cá nhân hóa, quản lý danh mục đầu tư, phân khúc khách hàng, công cụ đề xuất (hành động tốt nhất tiếp theo). Ngoài ra còn có các cơ hội sử dụng phân tích hành vi để loại bỏ các quyết định đầu tư thiên vị, tức là chuyển đổi dữ liệu hành vi thành các đề xuất của cố vấn. Các công ty đang mong muốn cá nhân hóa hành trình của khách hàng bằng cách sử dụng thông tin chi tiết về dữ liệu trong chuỗi giá trị.

• UBS đã giới thiệu một công cụ phân tích mới dành cho các khách hàng cực kỳ giàu có ở Hoa Kỳ với bức tranh hợp nhất và theo thời gian thực về toàn bộ danh mục đầu tư của họ trên nhiều loại tài sản và nợ phải trả, chẳng hạn như tài sản truyền thống, phi truyền thống và kém thanh khoản.

• Raymond James đã đưa ra thông tin chi tiết có thể hành động dựa trên dữ liệu. Ứng dụng có tên là 'Cơ hội' nhằm mục đích thúc đẩy giao tiếp giữa cố vấn và khách hàng. Các cố vấn có thể xem các cơ hội trong toàn bộ cuốn sách kinh doanh của họ hoặc tập trung vào các mối quan hệ khách hàng hoặc loại cơ hội cụ thể.

• Dịch vụ Cố vấn Schwab hợp tác với Hành vi DNA để hỗ trợ các cố vấn của mình trong việc xem xét thông tin chi tiết về hành vi để xây dựng danh mục đầu tư tốt hơn. Các công ty khác đã sử dụng các giải pháp của DNA Behavior bao gồm Raymond James và John Hancock.

• Ngân hàng Tư nhân Hoa Kỳ HSBC đã chọn Addepar làm nền tảng báo cáo hiệu suất khách hàng hợp nhất của mình. Nó cung cấp các công cụ quan trọng, chẳng hạn như chế độ xem danh mục đầu tư toàn diện và phân tích chuyên sâu, để tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng.

• Luồng cố vấn, nhà cung cấp khả năng tiếp thị và tạo khách hàng tiềm năng cho các cố vấn, đang sử dụng dữ liệu khách hàng và AI (Trí tuệ nhân tạo) để tăng cường khả năng giao tiếp với khách hàng được cá nhân hóa. Nền tảng này tiếp tục học hỏi khi khách hàng tương tác và cung cấp nội dung được cá nhân hóa cao.

4) Mô hình định giá linh hoạt

Các nhà quản lý tài sản cần xây dựng các mô hình định giá linh hoạt phù hợp với nhu cầu của khách hàng ở mọi giai đoạn trong cuộc đời của họ. Một mô hình định giá ngày càng phổ biến là để khách hàng thương lượng một khoản phí cố định dựa trên giá trị khoản đầu tư của họ. Trong khi nắm bắt mô hình doanh thu mới, công ty giàu có phải sử dụng phân tích dữ liệu để tạo ra hiệu quả mới và trang bị cho cố vấn các công cụ phân tích thế hệ tiếp theo để tăng cơ sở khách hàng của mình

• Avaloq, đã đưa ra một giải pháp phân tích dữ liệu độc đáo dành cho các nhà quản lý tài sản để nhanh chóng đạt được sự minh bạch về tác động của việc định giá riêng cho các khách hàng cá nhân. Nó cho phép các công ty đánh giá tác động của các khoản giảm giá tiềm năng và giao tiếp với khách hàng một cách nhanh chóng để củng cố mối quan hệ và lòng trung thành của khách hàng.

Kết luận

Hầu hết các công ty quản lý tài sản đã bắt đầu hành trình phân tích dữ liệu và đang ở các mức độ trưởng thành khác nhau nhưng chưa nhận ra đầy đủ tiềm năng của hiểu biết sâu sắc về dữ liệu. Lấy khách hàng làm trọng tâm, các công ty quản lý tài sản phải đánh giá xem khả năng hiểu biết sâu sắc về dữ liệu có cho phép họ kết nối với khách hàng bằng các đề xuất giá trị hấp dẫn theo cách được cá nhân hóa cao. Công ty phải trao quyền cho các cố vấn tài chính bằng các công cụ phân tích NextGen để cung cấp các dịch vụ quản lý tài sản ưu việt cho khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.

dự án

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.finextra.com/blogposting/23838/maximize-value-across-wealth-customer-journey-through-insights?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs