빅 데이터: 은행이 이를 활용하여 더 나은 고객 경험을 만드는 방법

금융 서비스 부문에서 디지털 결제 를 활성화하고 다채널 접근 방식 을 채택 하는 것은 거래 건수를 기하급수적으로 증가시킨 두 가지 추세입니다. 이러한 성장은 두 가지 중요한 결과 를 낳았습니다. 온라인 및 오프라인 판매 의 증가와 천문학적인 양의 데이터 생성 , 이른바 은행 빅 데이터 입니다 . 이 데이터를 가장 효율적인 방식으로 관리하면 매일 경제에 영향을 미칩니다 . 실제로 데이터 기반 조직은 고객을 확보할 가능성이 23배, 고객을 유지할 가능성이 6배, 수익성이 19배 더 높습니다(출처: McKinsey Global).

전자 기록의 수가 기하급수적으로 증가함에 따라 은행과 핀테크 는 고객 인구 통계, 습관 및 행동과 관련된 거래 및 비 거래의 거대한 데이터 스트림에 액세스할 수 있게 되었으며 이제 이 데이터를 분석하여 다음을 수행할 수 있습니다 . 비즈니스 통찰력을 도출하고 프로세스를 최적화 하며 가장 중요한 것은 고객 경험을 개선하는 것입니다.

은행에서 빅데이터란?

빅 데이터 는 모든 산업 분야의 자산을 나타냅니다. 가장 자주 인용되는 정의는 Gartner 입니다. 빅 데이터 는 " 향상된 통찰력, 의사 결정 및 프로세스 자동화를 가능하게 하는 비용 효율적이고 혁신적인 형태의 정보 처리를 요구하는 대용량, 고속 및/또는 다양한 정보 자산입니다. .”

"금융의 빅 데이터" 라는 표현 은 훨씬 더 광범위한 현상, 즉 디지털 발자국을 생성하는 금융 상품 시장의 모든 활동에 대해 이야기하고 있습니다. 은행의 경우 빅 데이터의 고유한 특성( 다양성, 양, 속도) 이 어떻게 작동하는지 설명하고 데이터 분석 및 관리 운영을 회사의 비즈니스 로 변환 하는 네 번째 기둥인 가치 (value)를 소개 하기 위해 잠시 멈추겠습니다. 결과 .

뱅킹에서 빅 데이터의 4가지 기둥: 다양성, 볼륨, 속도 및 가치

말 그대로 " 빅 데이터 스트림"인 빅 데이터는 다양성, 볼륨, 속도 및 가치의 네 가지 주요 속성으로 설명할 수 있습니다.

• Variety : 매 순간 처리되는 다양한 데이터 유형. 은행 의 경우 거래 세부 정보에서 신용 점수 , 위험 평가 보고서 등에 이르기까지 광범위한 데이터에 대해 이야기하고 있습니다.
• 볼륨 : 데이터 를 저장하는 데 필요한 공간입니다. 금융 기관 의 경우 국제 대출 대기업에서 가장 작은 국내 스타트업에 이르기까지 매일 생성 및 저장되는 데이터를 테라바이트 단위로 정량화할 수 있습니다.
• Velocity : 데이터베이스의 기존 데이터에 새로운 데이터 가 추가되는 속도. 평균 속도에 대한 아이디어를 얻으려면 은행 이 매일 수천 건의 거래를 처리한다고 생각해 보십시오.
• Value : 은행 의 경우 Big Data 분석 결과를 실시간으로 비즈니스 의사결정에 적용하는 것에 해당합니다.

이제 이것을 문맥에 넣고 우리가 매일 경험하는 현실로 돌아가 봅시다. 오늘날 우리는 은행과 접촉할 때마다 데이터 기반 뱅킹 서비스를 통해 은행과 상호 작용합니다.

업계 관계자에게 이는 이전에는 달성할 수 없었던 수준 으로 고객에 대한 지식을 심화할 수 있는 기회를 갖는다는 것을 의미합니다. 신용 카드 이력 , 지점 방문 , 거래 내역 , 구매 기록 , 구독 , 웹 및 소셜 미디어 상호 작용 및 선호도, 요구 사항, 반복 행동과 관련된 모든 정성적 및 비구조적 정보: 빅 데이터 에는 귀중한 광산이 포함되어 있으며 적절한 경우 이를 표현합니다. 정보의.

오늘날의 생태계 에서 은행의 빅데이터는 없어서는 안될 자원입니다. 빅 데이터를 통해 업계 관계자는 비즈니스 구조와 프로세스 , 외부 커뮤니케이션 모두 에 개입할 수 있는 표적 조치를 개발할 수 있습니다 . 빅 데이터 도입의 이점 은 마케팅 및 영업 부서에서 관리 부서, 고객 서비스 부서에서 인사 부서에 이르기까지 회사 전체에서 볼 수 있습니다.

은행에서 빅 데이터의 목적은 무엇입니까?

이 질문에 답하기 위해 우리는 은행-고객 관계 의 두 가지 측면에 초점을 맞출 필요가 있습니다. 먼저 고객이 원하는 것이 무엇인지 묻고 나서 은행이 빅 데이터 를 사용하여 그들의 요구에 어떻게 대응하는지입니다.

사람들 은 은행이 현실적이고 편리한 솔루션을 제공 하기를 바랍니다. 그들은 더 빠르고 간소화된 프로세스 를 기대합니다 (예: 주택 구입을 위한 기존 대출 신청의 경우). 개인화된 조언; 유용하고 관련성 있는 주제에 대한 정확하고 완전 하며 시기적절한 정보 (고객은 관련 제품 및 서비스를 받기를 원하기 때문에 일반적으로 데이터를 기꺼이 공유합니다).

일반적으로 빅 데이터 를 사용하면 은행 이 이러한 기대치를 충족할 수 있습니다. 데이터 는 고급 분석과 인공 지능 및 머신 러닝 과 같은 최첨단 기술을 사용하여 최소한 세 가지 핵심 분야에서 활용할 수 있습니다.

1. 개인화 및 편의성. 대출 신청의 경우, 빅 데이터 를 통해 은행 은 (더 빠른 대응을 통해) 가능한 신용 위험에 대한 확인 속도를 높일 수 있습니다. 빅 데이터 는 고객이 은행 과 상호 작용하기를 선호하는 방식을 이해하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 사용 가능한 정보 자산 덕분에 회사의 모든 채널에서 서비스를 사용자 지정할 수도 있습니다.
2. 보호 . 빅 데이터 는 은행 이 돌이킬 수 없는 피해가 발생하기 전에 가능한 사기를 감지하고 의심스러운 거래를 모니터링하는 지원을 제공하며 투자 보안 및 고객 계정의 개인 정보 보호 를 강화하는 데 도움이 됩니다.
3. 관련 제안을 만듭니다. 빅 데이터 를 통해 은행 은 고객의 재무 목표를 예측하고 그에 부합하는 제안을 개발할 수 있으며, 고문과 영업 사원이 각 고객에 맞게 조정하고 개인의 필요와 관심에 맞는 특정 할인을 제공할 수 있습니다.

은행 조직은 빅 데이터 를 효과적으로 사용하여 사이버 보안을 강화하고, 고객 유지 프로세스를 강화하고 , 점점 더 많은 프로파일을 받는 대상을 위한 맞춤형 커뮤니케이션 과 유용한 콘텐츠 를 생성하고, 개인화되고 혁신적인 제품 을 설계하는 방법을 배우고 있습니다 . 효과적인 것으로 입증된 가장 널리 채택된 전략은 다음과 같습니다.

• 보다 정확한 프로필을 기반으로 고객을 효과적으로 분류합니다 .
• 교차 판매 및 상향 판매 이니셔티브 포함 ;
• 피드백을 기반으로 서비스 제공을 개선합니다.
• 지출 패턴 을 식별하고 맞춤형 제안 을 공식화합니다.
• 준수 표준에 대한 위험 을 평가합니다.
• 사기를 관리하고 예방하기 위해 시기적절한 보고서 를 작성합니다.
• 고객이 거래하는 주요 채널 을 식별합니다(예: 신용 카드, 직불 카드 또는 ATM 인출).

2008년부터 은행에서 빅 데이터 분석에 대한 관심과 인기가 높아졌습니다. 은행이 운영 프로세스를 디지털화하기 시작 하면서 데이터를 모니터링, 추적 및 해석하고 처리된 정보를 통해 얻은 지식을 바탕으로 조치와 이니셔티브를 구축하기 위한 특정 도구 도 필요 했습니다. 기술이 발전함에 따라 전반적인 성능도 개선되어 수익에 긍정적인 영향을 미치고 수익성이 증가하며 은행 산업 이 추가 성장 주기로 나아가게 되었습니다.

은행의 빅 데이터: 보다 매력적인 고객 경험을 구축하기 위한 귀중한 리소스

은행에서 빅 데이터 를 통제할 수 있고 잠재력을 발휘하면 은행 이 경쟁 우위를 확보 할 수 있습니다. 복잡하고 끊임없이 진화하는 시장에서 많은 금융 기관이 관심과 신뢰를 얻기 위해 경쟁하고 있기 때문에 고객이 어떤 조직을 신뢰할지 결정하기가 어렵습니다. 그러면 고객 경험 의 품질이 매우 중요한 요소가 됩니다.

빅 데이터를 활용하여 개인화된 마케팅 개발: Doxee의 커뮤니케이션

우리가 보아온 다양한 소스에서 제공되는 다양한 유형의 정보인 빅 데이터 는 개인화된 마케팅 프로젝트를 개발하는 데 매우 중요합니다. 이미 발생한 거래에 대한 분석이 구매 및 소비 패턴에 대한 통찰력을 제공할 수 있다면 소셜 미디어의 고객 행동 분석은 감정을 반환하고 은행이 전반적인 평가(예: 신용 위험)를 풍부하게 하고 실제로 촉발시킬 수 있는 상품을 제공하는 데 도움이 됩니다. 관심.

빅 데이터 는 관련성 있고 유익한 메시지 를 전달할 수 있는 동시에 완전한 상호작용을 지원 하는 커뮤니케이션 개발에 매우 ​​중요하며 , 은행에 보다 개방적이고 중요한 대화 공간을 제공하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 이는 조직의 디지털 혁신 여정 을 지원하도록 설계된 제품 라인을 통해 모든 기업 수준에서 데이터 문화를 확립하는 데 도움이 되는 Doxee가 제공하는 커뮤니케이션 입니다.

Doxee 페이퍼리스 경험: 디지털 혁신은 문서 비물질화에서 시작됩니다.

Doxee 페이퍼리스 경험 은 이탈리아 및 유럽 규정 준수와 관련된 세금 및 문서 프로세스의 비물질화 에 대한 조직의 요구를 충족하고 디지털 세금 및 문서 프로세스에 대한 완전한 적용 범위를 제공하여 기존 도구 및 절차와 의 원활한 통합 을 허용하는 솔루션입니다 . Doxee의 종이 없는 경험 라인의 제품은 RegTech 규정에 따라 지속적으로 업데이트되며 서비스로 제공되며 Doxee 공인 전문가가 직접 관리합니다. 이러한 제품은 비즈니스 디지털화 프로세스를 시작하고 가속화하기 위한 훌륭한 출발점이 됩니다.

Doxee 문서 경험: 문서 프로세스 관리를 위한 최초의 클라우드 기반 제품

Doxee 문서 경험 은 완전히 고객 중심적인 기술 트렌드를 발전시킬 뿐만 아니라 비즈니스 관점의 실질적인 변화를 촉진합니다. 데이터에서 가치를 추출 하여 커뮤니케이션 및 관계 로 변환합니다 . 커뮤니케이션의 생성, 다중 채널 배포 및 보관을 전담하는 문서 경험 라인 덕분에 개인화 및 다중 채널 을 지향하는 디지털 세계를 목표로 하는 고객 커뮤니케이션 관리(CCM) 전략 을 구현할 수 있습니다. . 클라우드 서비스 모델을 통해 Doxee는 기업의 데이터를 처리하여 문서 생산 및 배포 프로세스를 최적화하고 가장 중요한 것은 기업 이 모든 거래 문서 를 고객 관계를 향상시키는 훌륭한 도구로 변환하는 데 도움이 됩니다.

Doxee 인터랙티브 경험: 빅 데이터에서 은행 고객 경험까지

Doxee Interactive Experience는 개인화된 커뮤니케이션을 통해 혁신적인 디지털 고객 경험 을 달성하기 위해 고객 데이터를 향상시키는 제품 라인입니다 . 대화형 경험 제품 은 Doxee Pvideo 및 Doxee Pweb입니다.

• Doxee Pvideo: 고객 데이터를 개인화 되고 매력적인 비디오 로 변환하는 개인화된 대화형 비디오 . Doxee Pvideos 를 사용하면 고객에게 가장 관심 있는 정보, 제품 및 제안을 제공할 수 있습니다. 대화형 기능과 통합 분석 을 통해 Doxee Pvideo 는 기업이 고객을 파악하고 고객 여정 을 지원 하여 대화형 고객 경험 을 제공하도록 돕습니다. 이는 효과적이고 다중 채널 이며 매우 높은 전환율을 보장합니다 .
• Doxee Pweb: 각 콘텐츠 를 각 은행 고객 전용의 동적 대화형 사이트 로 변환하여 복잡한 데이터, 제안 및 정보가 전달되는 방식을 혁신하는 맞춤형 마이크로 사이트 입니다. 사용 가능한 모든 빅 데이터를 활용하는 Doxee Pweb 덕분에 고객은 실제로 필요한 서비스와 제품을 찾을 수 있습니다. Doxee Pweb 은 상향 판매 및 교차 판매 프로그램을 개발하고 거래 문서 및 명세서를 대화형 응용 프로그램으로 변환하는 데 특히 유용합니다.

은행의 빅 데이터 를 통해 대상 고객 에 대해 가능한 한 많이 알 수 있고 동시에 이전에는 절대 생각할 수 없었던 정확하고 깊이 있고 광범위한 분석으로 비즈니스 내부를 들여다 볼 수 있다면 빅 데이터 도 주요 수단입니다. 디지털 커뮤니케이션 전략의 핵심입니다. Doxee 에서 개발한 기술을 통해 이 엄청난 양의 정보를 관리하고 데이터를 강화, 정렬 및 최적화하여 커뮤니케이션의 효율성을 극대화할 수 있습니다.

정보의 양에 압도되지 않고 보다 매력적인 고객 경험 을 구축하기 위해 디지털화가 제공하는 기회를 활용하려면 Doxee와 같이 자격을 갖춘 경험이 풍부한 파트너 를 선택하는 것이 가장 좋습니다 . 개인화된 커뮤니케이션을 통해서만 시간이 지남에 따라 진정으로 가치 있는 관계를 구축하고 유지할 수 있습니다.