In che modo i servizi finanziari possono utilizzare il comportamento dei clienti

Le società finanziarie digitali sono decise a interrompere lo status quo dei servizi finanziari (FinServ). Le istituzioni tradizionali sono state a lungo la scelta de facto per il settore bancario a causa della mancanza di alternative praticabili. Ora, tuttavia, app finanziarie come Robinhood, Venmo e Branch hanno iniziato a invadere il territorio a lungo detenuto da artisti del calibro di Goldman Sachs e JP Morgan Chase. Per la prima volta, i clienti che desiderano effettuare pagamenti diretti, investire in borsa o ricevere un prestito con anticipo sullo stipendio possono farlo tramite una delle tante app FinServ sul mercato.

Questa concorrenza diretta ha rivelato debolezze negli statisti più anziani dell'industria FinServ. Le banche tradizionali sono spesso gonfie, ingombranti e incapaci di cambiare strategia con la stessa rapidità delle startup più agili e di nicchia. In confronto, si stima che le transazioni eseguite tramite app di pagamento peer-to-peer come Cash App supereranno $ 1 trilione nel 2023. Le banche tradizionali detengono il vantaggio per le dimensioni e la statura per ora, ma le tendenze suggeriscono che i consumatori preferiscono un approccio più autonomo e mezzi digitali per la gestione delle finanze. Questo fa ben sperare per il futuro di istituzioni che non vogliono o non sono in grado di tenere il passo.

Le banche tradizionali hanno un vantaggio rispetto ai loro ultimi concorrenti: l'enorme volume di dati comportamentali dei clienti che hanno a disposizione. Un istituto finanziario tradizionale che sfrutti appieno un programma di analisi unificato come Amplitude potrebbe assumere il comando dei nuovi arrivati ​​combinando approfondimenti comportamentali basati sui dati con decenni di dati storici: record che le nuove aziende non sono in circolazione da abbastanza tempo per essere compilate. Nel conflitto incombente sulle app di digital banking, i dati comportamentali sono la chiave per ideare strategie progressiste che mettano le istituzioni FinServ sull'offensiva e le startup e i colossi digitali alle loro calcagna.

Ideare una soluzione scalabile e unificata

Le tradizionali istituzioni FinServ hanno a disposizione grandi quantità di dati, ma riunirli sotto lo stesso tetto può rivelarsi sfuggente. Diverse banche hanno risposto alla concorrenza nello spazio FinServ acquisendo aspiranti concorrenti e assorbendo i loro dati e la loro tecnologia. Invece di competere attraverso l'innovazione, le banche hanno utilizzato la loro notevole influenza e budget per acquistare le piattaforme digitali esistenti. Ad esempio, Bank of America ha recentemente acquisito la società di pagamento medico Axia come mezzo per ampliare la portata delle sue offerte digitali.

La potenza dell'analisi cresce di pari passo con il volume dei dati raccolti, a condizione che tali dati vengano raccolti in un'unica piattaforma di analisi. Sfortunatamente, un'istituzione FinServ in caso di acquisizione potrebbe finire con preziosi set di dati bloccati in silos e sistemi separati. Un'app di prestito con anticipo sullo stipendio e un'app di trading azionario servono diversi dati demografici dei clienti. Separatamente, i dati comportamentali di ciascuno parlano solo a un segmento ristretto della base di utenti desiderata. Riunire i loro dati comportamentali collettivi sotto un unico ombrello consente ai product manager di sfruttare il loro vero valore nella valutazione, ideazione e sperimentazione della strategia.

Data l'importanza dell'unificazione dei dati, i product manager farebbero bene a scegliere una piattaforma di analisi in grado di gestire i loro dati. Il sistema di ottimizzazione digitale di Amplitude è scalabile, consentendo alle banche in missione di acquisizione di assimilare i dati aggirando le difficoltà crescenti che spesso accompagnano l'espansione. I product manager possono estrarre dati comportamentali o testare previsioni in tempo reale invece di richiedere informazioni a dipartimenti o team disparati. Questo accesso immediato ai dati dei consumatori facilita la strategia e l'implementazione più agili, contribuendo a colmare il divario tra le istituzioni FinServ e i loro concorrenti più agili.

Qualsiasi azienda che bilancia più prodotti e piattaforme avrà bisogno di una piattaforma di analisi in grado di raccogliere e analizzare dati da più origini. Amplitude è progettata pensando all'unificazione, consentendoti di aggiungere facilmente origini dati e persino integrarsi con artisti del calibro di Salesforce, Zendesk e altro ancora. Inoltre, Amplitude consente ai product manager di estrarre dati sia dai clienti mobili che basati su browser, assicurando che valutazioni, esperimenti e previsioni eseguite all'interno della piattaforma siano informati e indirizzati alla base clienti totale.

Scopri cosa ti stanno già dicendo i tuoi clienti

L'unificazione dei dati comportamentali all'interno di un'unica piattaforma consente alle istituzioni FinServ di giocare al loro più grande punto di forza: il volume dei clienti. Mentre le nuove società hanno lentamente scalfito la loro egemonia, la FDIC stima ancora che il 95% delle famiglie statunitensi continua a fare banca con le istituzioni tradizionali. Una startup deve crescere o acquistare dati mentre le società FinServ storicamente tradizionali hanno potenzialmente decenni di dati a loro disposizione immediata.

I dati comportamentali di migliaia di clienti garantiscono ai product manager informazioni su:

Fidelizzazione dei clienti

La velocità di download dell'app di mobile banking è eccezionale, ma l'utilizzo da parte dei clienti scende a picco nelle prime due settimane. Cosa dà?

Il monitoraggio del percorso del cliente aiuta a rivelare quali eventi causano attrito per la tua base di clienti. Se l'utilizzo diminuisce durante la registrazione, potrebbe valere la pena dare un'occhiata al tipo e al volume delle informazioni personali che stai richiedendo, ai tuoi messaggi o persino alla tua interfaccia utente. Wells Fargo ha studiato i comportamenti dei clienti prima della riprogettazione della loro app di mobile banking, promuovendo i pulsanti per le interazioni ad alta frequenza sulla schermata iniziale invece di seppellirli sotto strati di menu e sottomenu.

Preferenze del cliente

I team si impegnano a creare un prodotto killer, ma il modo in cui i clienti interagiranno con un prodotto, in teoria, è spesso molto diverso da come finiscono per usarlo. Zelle è stato introdotto da un pantheon delle migliori banche per competere con artisti del calibro di Venmo, ma nel tempo è diventato chiaro che i clienti utilizzano ciascuna app in modi fondamentalmente diversi. Forse a causa dei suoi legami con le grandi banche, i clienti preferiscono utilizzare Zelle per il pagamento di fatture e transazioni più sostanziali rispetto a Venmo, il cui importo tipico delle transazioni peer-to-peer si aggira intorno ai $ 74. Scoprire la natura del modo in cui i clienti utilizzano le funzionalità create per loro può creare le basi per futuri miglioramenti dell'esperienza utente.

Le preziose informazioni su determinati segmenti di clienti possono essere sepolte sotto i dati di milioni di altri clienti. Amplitude Recommend consente ai product manager di organizzare i clienti in coorti in base ai loro comportamenti condivisi per avere un'idea migliore di come un determinato segmento interagisce con il tuo prodotto. Se un istituto FinServ vuole scoprire se gli utenti esperti si stanno impegnando con una nuova funzione di deposito di assegni mobili, può creare una coorte composta esclusivamente dai loro utenti più accaniti e valutare quale percentuale del gruppo utilizza attivamente la funzione.

Nuove opportunità

Studiare i comportamenti dei vari segmenti di clienti può semplicemente rivelare l'opportunità o la necessità di nuovi prodotti o funzionalità del tutto. Prendi, ad esempio, il fatto precedentemente menzionato che gli utenti di Zelle preferiscono l'app per il pagamento delle bollette personali. Un'analisi dei clienti commerciali rivelerebbe un'opportunità simile nel regno commerciale? JP Morgan Chase sembra pensarla così, come indicato dal recente annuncio della loro funzione di pagamento di fatture digitali business-to-bank. L'aggiunta di nuove funzionalità o l'invenzione di nuovi prodotti crea più dati comportamentali, avviando un ciclo di analisi, sviluppo e valutazione per alimentare una crescita continua.

Costruisci e testa strategie con previsioni basate sui dati

Le banche hanno un vantaggio sui concorrenti in un altro modo importante: i dati storici. Le banche hanno dominato FinServ durante l'era dei computer, il che significa che la storia finanziaria di milioni di clienti potrebbe essere calcolata in base al comportamento degli utenti. Amazon utilizza i dati comportamentali e la cronologia degli acquisti per alimentare i suoi consigli, un sistema responsabile del 35% delle entrate totali. Se Netflix può prevedere ciò che i clienti vogliono dopo con solo pochi anni di dati, il limite per le istituzioni FinServ è il cielo.

Le previsioni utilizzano dati storici, dati comportamentali, apprendimento del computer e modelli statistici per dare un'idea della probabilità che un cliente esegua una determinata azione in futuro. Se un'analisi dei dati comportamentali identifica problemi con il flusso di lavoro di onboarding, un product manager potrebbe verificare la probabilità che un flusso di nuova concezione aumenti le conversioni.

Conoscere la probabilità di un risultato particolare consente ai product manager di FinServ di testare le loro strategie basate sul comportamento prima di apportare modifiche che interessano potenzialmente milioni di clienti. Amplitude Experiment consente ai product manager A/B di testare le modifiche per verificare i risultati previsti testandoli su segmenti di utenti più piccoli e mirati. Tra le previsioni basate sui dati e la sperimentazione segmentata, Amplitude rimuove le congetture e l'istinto che intacca la strategia del prodotto.

Sono queste strategie di prodotto basate su previsioni e convalidate da esperimenti che spingeranno le tradizionali istituzioni FinServ in prima linea nella corsa alla finanza digitale. Invece di reagire ai cambiamenti del mercato, le banche possono influenzare i cambiamenti stessi. Le banche possono creare prodotti e funzionalità basati sui dati che anticipano le esigenze future dei clienti. Con dati sufficienti per eclissare quelli delle startup e finanziamenti sufficienti per entrare in contatto con le aziende tecnologiche, le aziende tradizionali sono ben posizionate per competere con i disgregatori FinServ.

Usa Customer Insights per sviluppare strategie che portino a risultati

Il futuro della finanza è più personale, più pratico e sempre più digitale. Le startup sono uscite più rapidamente dal blocco e le aziende tecnologiche sono orientate all'innovazione, ma ci vorranno anni per ottenere la profondità (e l'ampiezza) dei dati comportamentali di cui dispongono le istituzioni FinServ. Ora è il momento di sviluppare L'offerta di prodotti FinServ che i clienti desiderano utilizzare, utilizzando le informazioni che da tempo ti forniscono.

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