金融サービスが顧客行動をどのように活用できるか

公開: 2022-01-13

デジタル金融会社は、金融サービス（FinServ）の現状を混乱させることに傾倒しています。実行可能な代替手段がないため、伝統的な金融機関は長い間銀行の事実上の選択でした。しかし現在、Robinhood、Venmo、Branchなどの金融アプリは、ゴールドマンサックスやJPモルガンチェースなどが長い間保有していた領域に侵入し始めています。初めて、直接支払い、株式市場への投資、またはペイデイローンの受け取りを検討している顧客は、市場に出回っている多くのFinServアプリの1つを介してこれを行うことができます。

この直接的な競争は、FinServ業界の年長の政治家の弱点を明らかにしました。従来の銀行はしばしば肥大化し、扱いにくく、よりニッチで機敏なスタートアップほど迅速に戦略を転換することができません。比較すると、Cash Appなどのピアツーピア決済アプリを介して実行されるトランザクションは2023年に1兆ドルを超えると推定されます。従来の銀行は、今のところ巨大な規模と身長で優位性を保っていますが、トレンドは消費者がより自己主導型を好むことを示唆しています財政を管理するデジタル手段。これは、追いつくことを望まない、または追いつけない機関の将来にとっては不十分な前兆です。

従来の銀行には、最新の競合他社よりも有利な点があります。それは、自由に使える膨大な量の顧客行動データです。 Amplitudeのような統合分析プログラムを最大限に活用している従来の金融機関は、データ主導の行動の洞察と数十年の履歴データを組み合わせることで、新規参入者の主導権を握ることができます。デジタルバンキングアプリをめぐる迫り来る対立の中で、行動データは、FinServ機関を攻撃的でスタートアップに、そしてデジタルジャガーノートを追い詰める進歩的な戦略を考案するための鍵です。

スケーラブルで統一されたソリューションを考案する

従来のFinServ機関は、大量のデータを自由に利用できますが、1つの屋根の下にまとめるとわかりにくい場合があります。いくつかの銀行は、FinServの分野での競争に対応するために、競合他社を買収し、そのデータとテクノロジーを取り入れてきました。銀行はイノベーションを通じて競争する代わりに、かなりの影響力と予算を使って既存のデジタルプラットフォームを購入してきました。たとえば、バンクオブアメリカは最近、デジタルサービスの範囲を拡大する手段として医療決済会社Axiaを買収しました。

分析の力は、収集されたデータの量に応じて増大します。ただし、そのデータが単一の分析プラットフォームで収集されている場合に限ります。残念ながら、買収の途上にあるFinServ機関は、貴重なデータセットが別々のサイロとシステムに閉じ込められてしまう可能性があります。ペイデイローンアプリと株取引アプリは、顧客のさまざまな人口統計にサービスを提供します。これとは別に、それぞれの行動データは、目的のユーザーベースの狭いセグメントにのみ語りかけます。集合的な行動データを1つの傘の下にまとめることで、製品マネージャーは戦略の評価、構想、実験において真の価値を活用できます。

データ統合の重要性を考えると、製品マネージャーはデータを処理できる分析プラットフォームを選択するのが賢明です。 Amplitudeのデジタル最適化システムはスケーラブルであり、取得ミッションの銀行は、拡張に伴うことが多い苦痛を回避しながら、データを同化することができます。製品マネージャーは、異なる部門やチームに情報を要求する代わりに、行動データを引き出したり、予測をリアルタイムでテストしたりできます。消費者データへのこの即時アクセスは、機敏な戦略化と実装を容易にし、FinServ機関とそのより機敏な競合他社との間のギャップを埋めるのに役立ちます。

複数の製品とプラットフォームのバランスをとる企業には、マルチソースのデータ収集と分析が可能な分析プラットフォームが必要です。 Amplitudeは統合を念頭に置いて構築されているため、データソースを簡単に追加したり、SalesforceやZendeskなどと統合したりすることもできます。さらに、Amplitudeを使用すると、製品マネージャーはモバイルベースとブラウザーベースの両方の顧客からデータを取得できるため、プラットフォーム内で実行される評価、実験、および予測が、顧客ベース全体から通知され、対処されます。

あなたの顧客がすでにあなたに言っていることを発見してください

単一のプラットフォーム内で行動データを統合することにより、FinServ機関は最大の強みである顧客数を活用できます。新会社は徐々に覇権を奪いつつありますが、FDICは依然として、米国の家計の95％が依然として伝統的な機関を利用していると推定しています。新興企業はデータを拡大または購入する必要がありますが、歴史的に実店舗のFinServ企業は、数十年に及ぶデータをすぐに利用できる可能性があります。

何千もの顧客の行動データにより、製品マネージャーは次のことを理解できます。

顧客離れ

モバイルバンキングアプリのダウンロード率は素晴らしいですが、顧客の使用は最初の2週間以内に崖から落ちます。何が得られますか？

カスタマージャーニーを追跡することは、どのイベントが顧客ベースに摩擦を引き起こすかを明らかにするのに役立ちます。サインアップ中に使用量が減少した場合は、要求している個人情報の種類と量、メッセージ、さらにはUIを確認する価値があるかもしれません。ウェルズファーゴは、モバイルバンキングアプリの再設計に先立って顧客の行動を調査し、メニューやサブメニューのレイヤーの下にボタンを埋めるのではなく、ホーム画面への高頻度の対話用のボタンを宣伝しました。

顧客の好み

チームはキラー製品の作成に苦労しますが、理論的には、顧客が製品をどのように操作するかは、最終的に製品を使用する方法とは大きく異なります。 Zelleは、Venmoのようなものと競争するためにトップバンクのパンテオンによって導入されましたが、時間の経過とともに、顧客が各アプリを根本的に異なる方法で使用することが明らかになりました。おそらく大手銀行とのつながりのために、顧客は請求書の支払いや、典型的なピアツーピアの取引額が約74ドルであるVenmoと比較してより実質的な取引にZelleを使用することを好みます。顧客が自分たちのために構築された機能をどのように使用するかという性質を発見することで、将来のユーザーエクスペリエンス向上の基盤を築くことができます。

特定の顧客セグメントの貴重な洞察は、他の何百万もの顧客のデータに埋もれてしまう可能性があります。 Amplitude Recommendationを使用すると、製品マネージャーは、特定のセグメントが製品とどのように相互作用しているかをよりよく理解するために、共通の行動に基づいて顧客をコホートに編成できます。 FinServ機関が、パワーユーザーが新しいモバイル小切手預金機能を利用しているかどうかを知りたい場合は、最も熱心なユーザーのみで構成されるコホートを作成し、グループの何パーセントがこの機能を積極的に使用しているかを評価できます。

新しい機会

さまざまな顧客セグメントの行動を研究することで、新製品や新機能の機会や必要性を完全に明らかにすることができます。たとえば、Zelleユーザーが個人的な請求書の支払いにアプリを好むという前述の事実を考えてみましょう。商業クライアントの分析は、商業分野で同様の機会を明らかにしますか？ JPモルガンチェースは、最近の企業から銀行へのデジタル請求書支払い機能の発表に示されているように、そう考えているようです。新機能の追加または新製品の発明により、より多くの行動データが作成され、分析、開発、および評価のループが開始され、継続的な成長が促進されます。

データ駆動型予測を使用した戦略の構築とテスト

銀行は、もう1つの主要な方法で競合他社に対して優位に立っています。それは履歴データです。銀行はコンピューター時代を通じてFinServを支配してきました。つまり、何百万もの顧客の財務履歴をユーザーの行動に照らして計算することができます。 Amazonは、行動データと購入履歴を使用して、推奨事項を強化します。これは、総収益の35％を占めるシステムです。 Netflixがほんの数年のデータで顧客が次に何を望んでいるかを予測できるのであれば、FinServ機関にとっては空が限界です。

予測では、履歴データ、行動データ、コンピューター学習、および統計モデリングを使用して、顧客が将来特定のアクションを実行する可能性を把握します。行動データの分析でオンボーディングワークフローの問題が特定された場合、プロダクトマネージャーは、新しく設計されたフローがコンバージョンを促進する可能性をテストできます。

特定の結果の可能性を知ることで、FinServ製品マネージャーは、潜在的に数百万の顧客に影響を与える変更をコミットする前に、行動に基づいた戦略をテストできます。 Amplitude Experimentを使用すると、製品マネージャーは変更をA / Bテストして、より小さなターゲットユーザーセグメントでテストすることにより、予測結果を検証できます。データ駆動型の予測とセグメント化された実験の間で、Amplitudeは、製品戦略を台無しにする当て推量と「直感」を取り除きます。

従来のFinServ機関をデジタルファイナンス競争の最前線に押し上げるのは、これらの予測ベースの実験検証済み製品戦略です。銀行は、市場の変化に対応する代わりに、変化自体に影響を与えることができます。銀行は、将来の顧客のニーズを予測するデータに基づく製品や機能を作成できます。新興企業のデータを凌駕するのに十分なデータと、テクノロジー企業と対峙するのに十分な資金を備えた従来の企業は、FinServディスラプターと競争するのに適した立場にあります。

カスタマーインサイトを使用して、成果を促進する戦略を開発する

金融の未来は、より個人的で、より実践的で、ますますデジタル化しています。スタートアップはブロックから外れるほど速くなり、テクノロジー企業はイノベーションに向けて準備を進めていますが、FinServ機関が持つ行動データの深さ（および幅）を取得するには何年もかかります。今こそ、顧客が使用したいFinServ製品を開発するときです。これは、顧客が長年提供してきた洞察を活用することです。

FinServ機関が直面している課題、業界のトレンド、成功の秘訣については、第4四半期の電子書籍「TheFinancialServicesSurvivalGuide」で詳しく説明しています。 ここをクリックしてコピーをダウンロードしてください。