Wie Finanzdienstleister das Kundenverhalten nutzen können

Digitale Finanzunternehmen sind bestrebt, den Status quo der Finanzdienstleistungen (FinServ) zu stören. Traditionelle Institute waren lange Zeit die de facto Wahl für das Bankgeschäft, da es an tragfähigen Alternativen mangelt. Jetzt jedoch haben Finanz-Apps wie Robinhood, Venmo und Branch damit begonnen, in Gebiete vorzudringen, die lange Zeit von Unternehmen wie Goldman Sachs und JP Morgan Chase gehalten wurden. Kunden, die Direktzahlungen tätigen, an der Börse investieren oder einen Zahltagkredit erhalten möchten, können dies erstmals über eine der vielen FinServ-Apps auf dem Markt tun.

Dieser direkte Wettbewerb hat Schwächen bei den Elder Statesmen der FinServ-Branche offenbart. Traditionelle Banken sind oft aufgebläht, unhandlich und nicht in der Lage, ihre Strategie so schnell zu ändern wie Nischen- und agile Startups. Im Vergleich dazu wird geschätzt, dass Transaktionen, die über Peer-to-Peer-Zahlungs-Apps wie Cash App durchgeführt werden, im Jahr 2023 1 Billion US-Dollar übersteigen werden. Traditionelle Banken haben vorerst den Vorteil durch ihre schiere Größe und Statur, aber Trends deuten darauf hin, dass die Verbraucher eine stärkere Selbststeuerung bevorzugen und digitale Mittel zur Verwaltung der Finanzen. Dies verheißt nichts Gutes für die Zukunft aller Institutionen, die nicht bereit oder in der Lage sind, mitzuhalten.

Traditionelle Banken haben einen Vorteil gegenüber ihren neuesten Konkurrenten: die schiere Menge an Kundenverhaltensdaten, über die sie verfügen. Ein traditionelles Finanzinstitut, das die Vorteile eines einheitlichen Analyseprogramms wie Amplitude voll ausschöpft, könnte die Führung von Neueinsteigern übernehmen, indem es datengesteuerte Verhaltenserkenntnisse mit jahrzehntelangen historischen Daten kombiniert – Aufzeichnungen, die neue Unternehmen noch nicht lange genug aufstellen können. Im drohenden Konflikt um digitale Banking-Apps sind Verhaltensdaten der Schlüssel zur Entwicklung fortschrittlicher Strategien, die FinServ-Institutionen in die Offensive und Startups und digitale Moloche auf die Fersen bringen.

Entwickeln Sie eine skalierbare, einheitliche Lösung

Herkömmliche FinServ-Institutionen verfügen über riesige Datenmengen, aber die Zusammenführung unter einem Dach kann sich als schwer fassbar erweisen. Mehrere Banken haben auf den Wettbewerb im FinServ-Bereich reagiert, indem sie potenzielle Konkurrenten aufgekauft und ihre Daten und Technologien subsumiert haben. Anstatt durch Innovation zu konkurrieren, haben Banken ihren beträchtlichen Einfluss und ihr Budget genutzt, um bestehende digitale Plattformen aufzukaufen. Beispielsweise hat die Bank of America kürzlich das medizinische Zahlungsunternehmen Axia übernommen, um den Umfang ihrer digitalen Angebote zu erweitern.

Die Leistungsfähigkeit von Analysen wächst mit der Menge der gesammelten Daten – solange diese Daten unter einer einzigen Analyseplattform gesammelt werden. Leider könnte eine FinServ-Institution bei einem Akquisitionsriss mit wertvollen Datensätzen enden, die in separaten Silos und Systemen stecken. Eine Zahltagdarlehens-App und eine Aktienhandels-App bedienen unterschiedliche Kundendemografien. Unabhängig davon sprechen die Verhaltensdaten von jedem nur ein schmales Segment Ihrer gewünschten Benutzerbasis an. Die Bündelung ihrer kollektiven Verhaltensdaten unter einem einzigen Dach ermöglicht es Produktmanagern, ihren wahren Wert bei der Strategiebewertung, Ideenfindung und Experimenten zu nutzen.

Angesichts der Bedeutung der Datenvereinheitlichung sollten Produktmanager eine Analyseplattform wählen, die ihre Daten verarbeiten kann. Das Digital Optimization System von Amplitude ist skalierbar und ermöglicht es Banken bei einer Akquisitionsmission, Daten zu assimilieren und gleichzeitig die Wachstumsschmerzen zu umgehen, die oft mit einer Expansion einhergehen. Produktmanager können Verhaltensdaten abrufen oder Vorhersagen in Echtzeit testen, anstatt Informationen von unterschiedlichen Abteilungen oder Teams anzufordern. Dieser unmittelbare Zugriff auf Verbraucherdaten erleichtert eine flinkere Strategie und Implementierung und trägt dazu bei, die Lücke zwischen FinServ-Institutionen und ihren agileren Konkurrenten zu schließen.

Jedes Unternehmen, das mehrere Produkte und Plattformen balanciert, benötigt eine Analyseplattform, die Daten aus mehreren Quellen erfassen und analysieren kann. Amplitude wurde mit Blick auf die Vereinheitlichung entwickelt, sodass Sie Datenquellen einfach hinzufügen und sogar mit Salesforce, Zendesk und mehr integrieren können. Darüber hinaus ermöglicht Amplitude Produktmanagern, Daten sowohl von mobilen als auch von browserbasierten Kunden abzurufen, um sicherzustellen, dass Bewertungen, Experimente und Vorhersagen, die innerhalb der Plattform durchgeführt werden, von Ihrem gesamten Kundenstamm informiert werden und sich an ihn richten.

Entdecken Sie, was Ihre Kunden Ihnen bereits sagen

Die Vereinigung von Verhaltensdaten innerhalb einer einzigen Plattform ermöglicht es FinServ-Institutionen, ihre größte Stärke auszuspielen: das Kundenvolumen. Während neue Unternehmen ihre Hegemonie langsam abgebaut haben, schätzt die FDIC immer noch, dass 95 % der US-Haushalte immer noch Bankgeschäfte mit traditionellen Institutionen unterhalten. Ein Startup muss wachsen oder Daten kaufen, während traditionelle FinServ-Unternehmen in der Vergangenheit potenziell jahrzehntelange Daten zu ihrer unmittelbaren Verfügung haben.

Die Verhaltensdaten von Tausenden von Kunden gewähren Produktmanagern Einblick in:

Kundenabwanderung

Die Downloadrate Ihrer Mobile-Banking-App ist hervorragend, aber die Kundennutzung bricht innerhalb der ersten zwei Wochen ein. Was gibt?

Das Verfolgen der Customer Journey hilft aufzudecken, welche Ereignisse Reibungen für Ihren Kundenstamm verursachen. Wenn die Nutzung während der Anmeldung abnimmt, lohnt es sich möglicherweise, einen Blick auf die Art und Menge der von Ihnen angeforderten persönlichen Informationen, Ihre Nachrichten oder sogar Ihre Benutzeroberfläche zu werfen. Wells Fargo hat das Kundenverhalten vor der Neugestaltung seiner Mobile-Banking-App untersucht und Schaltflächen für hochfrequente Interaktionen auf dem Startbildschirm beworben, anstatt sie unter Schichten von Menüs und Untermenüs zu begraben.

Kundenpräferenzen

Teams mühen sich ab, ein Killerprodukt zu entwickeln, aber wie Kunden mit einem Produkt interagieren, ist theoretisch oft ganz anders, als wie sie es am Ende verwenden. Zelle wurde von einem Pantheon von Top-Banken eingeführt, um gegen Venmo anzutreten, aber im Laufe der Zeit wurde deutlich, dass Kunden jede App auf grundlegend unterschiedliche Weise nutzen. Vielleicht aufgrund seiner Verbindungen zu großen Banken bevorzugen Kunden Zelle für Rechnungszahlungen und umfangreichere Transaktionen im Vergleich zu Venmo, dessen typischer Peer-to-Peer-Transaktionsbetrag bei etwa 74 US-Dollar liegt. Das Erkennen der Art und Weise, wie Kunden die für sie entwickelten Funktionen verwenden, kann die Grundlage für zukünftige Verbesserungen der Benutzererfahrung schaffen.

Wertvolle Erkenntnisse bestimmter Kundensegmente können unter den Daten von Millionen anderer Kunden begraben werden. Amplitude Recommend ermöglicht es Produktmanagern, Kunden basierend auf ihrem gemeinsamen Verhalten in Kohorten zu organisieren, um besser zu verstehen, wie ein bestimmtes Segment mit Ihrem Produkt interagiert. Wenn ein FinServ-Institut herausfinden möchte, ob sich Power-User für eine neue mobile Scheckeinreichfunktion interessieren, kann es eine Kohorte erstellen, die ausschließlich aus seinen eifrigsten Benutzern besteht, und auswerten, wie viel Prozent der Gruppe die Funktion aktiv nutzen.

Neue Möglichkeiten

Das Studium des Verhaltens Ihrer verschiedenen Kundensegmente kann die Möglichkeit oder den Bedarf für neue Produkte oder Funktionen insgesamt aufdecken. Nehmen Sie zum Beispiel die zuvor erwähnte Tatsache, dass Zelle-Benutzer die App für die persönliche Rechnungszahlung bevorzugen. Würde eine Analyse von gewerblichen Kunden eine ähnliche Möglichkeit im gewerblichen Bereich aufzeigen? JP Morgan Chase scheint das zu glauben, wie aus der jüngsten Ankündigung ihres Business-to-Bank Digital Bill Pay Feature hervorgeht. Das Hinzufügen neuer Funktionen oder die Erfindung neuer Produkte erzeugt mehr Verhaltensdaten und beginnt eine Schleife aus Analyse, Entwicklung und Bewertung, um kontinuierliches Wachstum zu fördern.

Erstellen und testen Sie Strategien mit datengesteuerten Vorhersagen

Banken haben einen weiteren entscheidenden Vorteil gegenüber Wettbewerbern: historische Daten. Banken haben FinServ während des gesamten Computerzeitalters dominiert, was bedeutet, dass die Finanzhistorie von Millionen von Kunden anhand des Benutzerverhaltens berechnet werden konnte. Amazon verwendet Verhaltensdaten und die Kaufhistorie, um seine Empfehlungen zu unterstützen – ein System, das für 35 % seines Gesamtumsatzes verantwortlich ist. Wenn Netflix mit nur wenigen Jahren an Daten vorhersagen kann, was die Kunden als nächstes wollen, sind den FinServ-Institutionen keine Grenzen gesetzt.

Vorhersagen verwenden historische Daten, Verhaltensdaten, Computerlernen und statistische Modelle, um ein Gefühl dafür zu vermitteln, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde in Zukunft eine bestimmte Aktion ausführt. Wenn eine Analyse von Verhaltensdaten Probleme mit dem Onboarding-Workflow identifiziert, könnte ein Produktmanager die Wahrscheinlichkeit testen, dass ein neu gestalteter Flow die Conversions steigern würde.

Die Kenntnis der Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ergebnisses ermöglicht es FinServ-Produktmanagern, ihre verhaltensbasierten Strategien zu testen, bevor sie Änderungen vornehmen, die möglicherweise Millionen von Kunden betreffen. Amplitude Experiment ermöglicht Produktmanagern A/B-Tests von Änderungen, um vorhergesagte Ergebnisse zu überprüfen, indem sie sie an kleineren, gezielten Benutzersegmenten testen. Zwischen datengesteuerten Vorhersagen und segmentierten Experimenten entfernt Amplitude das Rätselraten und „Bauchgefühl“, das die Produktstrategie verunstaltet.

Es sind diese auf Vorhersagen basierenden, experimentell validierten Produktstrategien, die traditionelle FinServ-Institutionen an die Spitze des digitalen Finanzrennens bringen werden. Anstatt auf Marktveränderungen zu reagieren, können Banken die Veränderungen selbst beeinflussen. Banken können datengesteuerte Produkte und Funktionen entwickeln, die zukünftige Kundenbedürfnisse antizipieren. Mit genügend Daten, um die von Startups in den Schatten zu stellen, und genügend Finanzmitteln, um sich mit Technologieunternehmen messen zu können, sind traditionelle Unternehmen gut positioniert, um mit FinServ-Disruptoren zu konkurrieren.

Verwenden Sie Customer Insights, um Strategien zu entwickeln, die Ergebnisse vorantreiben

Die Zukunft des Finanzwesens ist persönlicher, praktischer und zunehmend digital. Startups waren schneller aus dem Block heraus und Technologieunternehmen sind auf Innovation ausgerichtet, aber es wird Jahre dauern, bis sie die Tiefe (und Breite) der Verhaltensdaten erhalten, über die FinServ-Institutionen verfügen. Jetzt ist es an der Zeit, DAS FinServ-Produktangebot zu entwickeln, das Kunden nutzen möchten – und dabei die Erkenntnisse zu nutzen, die sie Ihnen seit langem geben.

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