Comment les services financiers peuvent utiliser le comportement des clients

Les sociétés de finance numérique sont déterminées à perturber le statu quo des services financiers (FinServ). Les institutions traditionnelles ont longtemps été le choix de facto pour les banques en raison d'un manque d'alternatives viables. Maintenant, cependant, des applications financières comme Robinhood, Venmo et Branch ont commencé à empiéter sur un territoire longtemps détenu par Goldman Sachs et JP Morgan Chase. Pour la première fois, les clients qui souhaitent effectuer des paiements directs, investir en bourse ou recevoir un prêt sur salaire peuvent le faire via l'une des nombreuses applications FinServ sur le marché.

Cette concurrence directe a révélé les faiblesses des hommes d'État les plus âgés de l'industrie FinServ. Les banques traditionnelles sont souvent surchargées, peu maniables et incapables de faire pivoter leur stratégie aussi rapidement que les startups plus spécialisées et agiles. En comparaison, on estime que les transactions effectuées via des applications de paiement peer-to-peer comme Cash App dépasseront 1 billion de dollars en 2023. Les banques traditionnelles détiennent l'avantage par leur taille et leur stature pour l'instant, mais les tendances suggèrent que les consommateurs préfèrent un système plus autonome. et des moyens numériques de gestion des finances. Cela est de mauvais augure pour l'avenir de toute institution qui ne veut pas ou ne peut pas suivre le rythme.

Les banques traditionnelles ont un avantage sur leurs derniers concurrents : le volume considérable de données comportementales des clients dont elles disposent. Une institution financière traditionnelle tirant pleinement parti d'un programme d'analyse unifié comme Amplitude pourrait prendre le relais des nouveaux arrivants en combinant des informations comportementales basées sur les données avec des décennies de données historiques - des enregistrements que les nouvelles entreprises n'existent pas depuis assez longtemps pour être compilés. Dans le conflit imminent sur les applications bancaires numériques, les données comportementales sont la clé pour concevoir des stratégies progressives qui mettent les institutions FinServ à l'offensive et les startups et les mastodontes numériques sur leurs talons.

Concevoir une solution évolutive et unifiée

Les institutions FinServ traditionnelles disposent de vastes quantités de données, mais les rassembler sous un même toit peut s'avérer difficile. Plusieurs banques ont réagi à la concurrence dans l'espace FinServ en acquérant des concurrents potentiels et en subsumant leurs données et leur technologie. Au lieu de rivaliser par l'innovation, les banques ont utilisé leur influence et leur budget considérables pour acheter des plateformes numériques existantes. Par exemple, Bank of America a récemment acquis la société de paiement médical Axia afin d'élargir la portée de ses offres numériques.

La puissance de l'analytique augmente avec le volume de données collectées, tant que ces données sont rassemblées sur une seule plateforme d'analytique. Malheureusement, une institution FinServ sur une déchirure d'acquisition pourrait se retrouver avec des ensembles de données précieux coincés dans des silos et des systèmes séparés. Une application de prêt sur salaire et une application de négociation d'actions servent différentes données démographiques de clients. Séparément, les données comportementales de chacun ne concernent qu'un segment étroit de la base d'utilisateurs souhaitée. La mise en commun de leurs données comportementales collectives sous un même parapluie permet aux chefs de produit d'exploiter leur véritable valeur dans l'évaluation, l'idéation et l'expérimentation de stratégies.

Compte tenu de l'importance de l'unification des données, les chefs de produit seraient avisés de choisir une plate-forme d'analyse capable de gérer leurs données. Le système d'optimisation numérique d'Amplitude est évolutif, permettant aux banques en mission d'acquisition d'assimiler des données tout en contournant les difficultés de croissance qui accompagnent souvent l'expansion. Les chefs de produit peuvent extraire des données comportementales ou tester des prédictions en temps réel au lieu de demander des informations à des départements ou des équipes disparates. Cet accès immédiat aux données des consommateurs facilite une stratégie et une mise en œuvre plus agiles, aidant à combler l'écart entre les institutions FinServ et leurs concurrents plus agiles.

Toute entreprise équilibrant plusieurs produits et plates-formes aura besoin d'une plate-forme d'analyse capable de collecter et d'analyser des données multi-sources. Amplitude est conçu dans un souci d'unification, ce qui vous permet d'ajouter facilement des sources de données et même de les intégrer à Salesforce, Zendesk, etc. De plus, Amplitude permet aux chefs de produit d'extraire des données des clients mobiles et basés sur un navigateur, garantissant que les évaluations, les expériences et les prédictions effectuées au sein de la plate-forme sont informées par et s'adressent à votre clientèle totale.

Découvrez ce que vos clients vous disent déjà

L'unification des données comportementales au sein d'une plateforme unique permet aux institutions FinServ de jouer sur leur plus grande force : le volume de clients. Alors que les nouvelles entreprises ont lentement réduit leur hégémonie, la FDIC estime toujours que 95% des ménages américains continuent de faire affaire avec des institutions traditionnelles. Une startup doit se développer ou acheter des données alors que, historiquement, les entreprises FinServ traditionnelles ont potentiellement des décennies de données à leur disposition immédiate.

Les données comportementales de milliers de clients permettent aux chefs de produit de mieux comprendre :

Taux de désabonnement des clients

Le taux de téléchargement de votre application bancaire mobile est formidable, mais l'utilisation des clients chute d'une falaise au cours des deux premières semaines. Ce qui donne?

Le suivi du parcours client permet de révéler les événements qui causent des frictions pour votre clientèle. Si l'utilisation diminue lors de l'inscription, il peut être utile d'examiner le type et le volume d'informations personnelles que vous demandez, votre messagerie ou même votre interface utilisateur. Wells Fargo a étudié les comportements des clients avant la refonte de leur application bancaire mobile, en promouvant les boutons pour les interactions à haute fréquence sur l'écran d'accueil au lieu de les enterrer sous des couches de menus et de sous-menus.

Préférences client

Les équipes peinent à créer un produit qui tue, mais la façon dont les clients interagiront avec un produit, en théorie, est souvent très différente de la façon dont ils finissent par l'utiliser. Zelle a été introduite par un panthéon des meilleures banques pour rivaliser avec Venmo, mais au fil du temps, il est devenu clair que les clients utilisent chaque application de manière fondamentalement différente. Peut-être en raison de ses liens avec les grandes banques, les clients préfèrent utiliser Zelle pour le paiement de factures et des transactions plus importantes par rapport à Venmo, dont le montant transactionnel typique entre pairs oscille autour de 74 $. Découvrir la nature de la façon dont les clients utilisent les fonctionnalités conçues pour eux peut jeter les bases d'améliorations futures de l'expérience utilisateur.

Des informations précieuses sur certains segments de clientèle peuvent être enterrées sous les données de millions d'autres clients. Amplitude Recommend permet aux chefs de produit d'organiser les clients en cohortes en fonction de leurs comportements communs pour une meilleure idée de la façon dont un certain segment interagit avec votre produit. Si une institution FinServ veut savoir si les utilisateurs expérimentés s'engagent avec une nouvelle fonction de dépôt de chèques mobiles, elle peut créer une cohorte composée exclusivement de ses utilisateurs les plus avides et évaluer quel pourcentage du groupe utilise activement la fonctionnalité.

Nouvelles opportunités

L'étude des comportements de vos différents segments de clientèle peut simplement révéler l'opportunité ou le besoin de nouveaux produits ou fonctionnalités. Prenez, par exemple, le fait mentionné précédemment que les utilisateurs de Zelle préfèrent l'application pour le paiement de factures personnelles. Une analyse des clients commerciaux révélerait-elle une opportunité similaire dans le domaine commercial ? JP Morgan Chase semble le penser, comme l'indique l'annonce récente de leur fonctionnalité de paiement de facture numérique interbancaire. L'ajout de nouvelles fonctionnalités ou l'invention de nouveaux produits crée davantage de données comportementales, entamant une boucle d'analyse, de développement et d'évaluation pour alimenter une croissance continue.

Créer et tester des stratégies avec des prédictions basées sur les données

Les banques ont un avantage sur leurs concurrents d'une autre manière majeure : les données historiques. Les banques ont dominé FinServ tout au long de l'ère informatique, ce qui signifie que l'historique financier de millions de clients pourrait être calculé en fonction du comportement des utilisateurs. Amazon utilise des données comportementales et l'historique des achats pour alimenter ses recommandations, un système responsable de 35 % de ses revenus totaux. Si Netflix peut prédire ce que les clients veulent ensuite avec seulement quelques années de données, le ciel est la limite pour les institutions FinServ.

Les prédictions utilisent des données historiques, des données comportementales, l'apprentissage informatique et la modélisation statistique pour donner une idée de la probabilité qu'un client effectue une certaine action à l'avenir. Si une analyse des données comportementales identifie des problèmes avec le flux de travail d'intégration, un chef de produit peut tester la probabilité qu'un flux nouvellement conçu stimule les conversions.

Connaître la probabilité d'un résultat particulier permet aux chefs de produit FinServ de tester leurs stratégies basées sur le comportement avant d'engager des changements qui affectent potentiellement des millions de clients. Amplitude Experiment permet aux chefs de produit de tester les modifications A/B pour vérifier les résultats prévus en les testant sur des segments d'utilisateurs plus petits et ciblés. Entre prédictions basées sur les données et expérimentation segmentée, Amplitude supprime les conjectures et « l'instinct viscéral » qui entravent la stratégie produit.

Ce sont ces stratégies de produits basées sur des prédictions et validées par des expériences qui propulseront les institutions FinServ traditionnelles à l'avant-garde de la course à la finance numérique. Au lieu de réagir aux changements du marché, les banques peuvent influencer elles-mêmes les changements. Les banques peuvent créer des produits et des fonctionnalités guidés par les données qui anticipent les futurs besoins des clients. Avec suffisamment de données pour éclipser celles des startups et suffisamment de financement pour affronter les entreprises technologiques, les entreprises traditionnelles sont bien placées pour concurrencer les perturbateurs FinServ.

Utilisez Customer Insights pour développer des stratégies qui génèrent des résultats

L'avenir de la finance est plus personnel, plus pratique et de plus en plus numérique. Les startups ont été plus rapides à sortir du bloc et les entreprises technologiques sont axées sur l'innovation, mais il leur faudra des années pour obtenir la profondeur (et l'étendue) des données comportementales dont disposent les institutions FinServ. Il est maintenant temps de développer L'offre de produits FinServ que les clients souhaitent utiliser, en utilisant les informations qu'ils vous donnent depuis longtemps.

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