금융 서비스용 분석에 대한 궁극의 가이드

금융 서비스(finserv) 산업은 지난 몇 년 동안 몇 가지 큰 변화를 겪었습니다. 디지털 기술은 금융 기술(핀테크) 회사가 시장에 진입하면서 은행, 보험 회사, 신용 조합과 같은 전통적인 금융 기관을 혼란에 빠뜨렸습니다. Neobanks, 로보 어드바이저 도구, P2P 대출 솔루션 및 기타 핀테크 솔루션은 고객에게 보다 고객 중심적이고 개인화된 경험을 제공하면서 시장을 그들의 방향으로 이끌었습니다.

핀테크 산업에서 2020년 1월부터 2021년 8월 사이에 일간 활성 사용자가 337%라는 인상적인 증가를 보인 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 그 이후로 인플레이션이 악화되고 고객이 경기 침체를 두려워하면서 시장 상황이 바뀌었습니다. 전통적인 금융 서비스 기관과 디지털 금융 서비스 기관 모두 앞으로의 험난한 길에 대비하고 있습니다. 이를 위해 그들은 점점 더 데이터 분석의 가치를 인식하고 있습니다.

경제적 불확실성의 폭풍과 변화하는 고객 기대치를 극복하기 위해 finserv 및 fintech 회사는 고객에게 "인구 통계와 반대되는 행동에 의해 영향을 받는 미세 조정된 디지털 제품"을 제공해야 합니다. 그들은 분석에 의존하여 제품을 최적화하고 지속적인 성공을 보장할 데이터 정보에 입각한 결정을 내려야 합니다.

finserv에 분석을 사용할 때의 이점

전통적인 금융 서비스 조직은 디지털 핀테크 제품이 해당 부문에서 막대한 혼란을 야기하면서 수년 동안 어려움을 겪었습니다. 핀테크 산업은 2021년에 전례 없이 연간 1,216억 달러의 자금을 지원받았습니다. 이는 글로벌 벤처 캐피털 거래 가치가 전년 대비 153% 증가한 것과 같습니다.

그러나 2022년 2분기까지 자금 지원은 전분기 대비 33% 감소한 204억 달러로 급감했습니다. 2021년 성장과 투자 수준이 너무 높아서 지속 불가능했고 하락이 불가피했다. 인플레이션 및 경기 침체 우려와 같은 요인은 하락을 더욱 가속화했습니다.

Finserv 및 fintech 조직은 현재 시장이 겪고 있는 난기류를 탐색하려면 분석을 활용해야 합니다. 얻은 통찰력은 기업이 고객에게 더 강력한 경험을 제공하고 비용을 절감하고 수익을 높이는 데 도움이 될 것입니다.

• 고객에 대한 360도 뷰 확보 - 데이터 분석은 회사에 고객이 누구인지에 대한 보다 완전하고 명확한 그림을 개발할 수 있는 통찰력을 제공합니다.여기에는 선호도, 사용하는 접점 및 채널, 행동이 포함됩니다. 가치가 높은 고객의 일반적인 사용자 여정을 알면 더 나은 성능을 위해 제품을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 효과가 있는 것은 강화하고 그렇지 않은 것은 개선하십시오.
• 개인화된 경험 생성 —연구에 따르면 고객의 71%가 상호 작용하는 브랜드에서 개인화된 경험을 기대하게 되었습니다.사용자 행동을 분석하면 사용자의 의도, 고충 및 요구 사항을 명확하게 파악할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 회사는 개인화된 경험과 마케팅 캠페인을 제공할 수 있는 더 나은 위치에 있게 됩니다.
• 미래 결과 예측 및 위험 완화 — 기업은 예측 분석을 활용하여 데이터 기반 시장 예측을 얻을 수 있습니다.과거 데이터와 머신 러닝을 결합함으로써 기업은 고객이 신제품에 어떻게 반응하고 성공 가능성을 예측할 수 있습니다. 이는 또한 조직이 시장의 갑작스러운 변동에 더 잘 대비할 수 있으므로 미래에 대비하는 데 도움이 됩니다.
• 경쟁 우위 확보 - 데이터 분석은 경쟁업체가 아직 파악하지 못한 시장의 격차와 충족되지 않은 고객 요구 사항을 발견합니다.

finserv에 대해 분석할 메트릭

디지털 제품의 특성은 기업이 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 측정, 분석 및 사용할 수 있는 풍부한 데이터와 통찰력을 수집한다는 것을 의미합니다. 비결은 어떤 메트릭이 가치를 제공하고 어떤 메트릭이 허영 메트릭인지 이해하는 것입니다. 어떤 메트릭이 중요한지 이해하려면 고객 여정을 살펴보고 실행 가능한 정보를 수집하기 위해 각 단계에서 무엇을 찾아야 하는지 스스로에게 물어보세요.

핵심 사용자 데이터

먼저 현재 고객 기반에 대해 가능한 한 많은 정보를 얻어 수집할 데이터를 맥락화해야 합니다. 이에 도움이 되는 몇 가지 주요 지표는 다음과 같습니다.

• 소비자의 연령, 성별, 교육 수준과 같은 인구 통계 정보 .
• 앱 액세스 - 사용자가 제품(모바일, 데스크탑, 태블릿 등)에 액세스하는 방법과 운영 체제(Android, Apple 등)를 통해 알려줍니다.
• 이탈률 , 얼마나 많은 사람들이 귀하의 랜딩 페이지를 방문하고 다른 페이지를 방문하거나 가입 절차를 시작하는 등의 추가 단계를 거치지 않고 즉시 떠나는지 알려줍니다.

사용자 행동을 살펴봄으로써 청중에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다.

• 고객이 계정을 생성한 시점부터 첫 입금 또는 결제 까지 경과된 시간을 모니터링합니다.
• 귀하의 고급 사용자(가장 충성도가 높고 귀하의 서비스를 자주 사용하는 사용자)가 일반적으로 사용하는 기능을 연구하십시오.이러한 기능을 식별하고 최적화하면 사용자를 유지하는 데 도움이 되며 캠페인 및 리소스에서 고객의 가치를 강조하여 더 많은 고객을 유치하는 방법에 대한 통찰력도 얻을 수 있습니다.
• 처음 입금 또는 결제를 하는 사용자와 매일 또는 매주 계속해서 재방문하는 사용자가 사용하는공통 경로를 분석합니다.

획득 및 활성화

finserv 제품에 대한 전체적인 개요를 얻으려면 사용자가 제품에 대해 처음 알게 된 방법을 추적하는 것이 중요합니다.

획득 측정항목은 신규 고객이 제품을 사용하는 초기 접점과 경험에 대해 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.가장 효과적인 마케팅 채널에 대한 통찰력을 제공합니다. 그런 다음활성화 메트릭은 사용자가 귀하의 제품이 그들에게 가치가 있다는 것을 깨닫고 고객이 되는 순간을 밝혀줍니다.

이 단계에서 물어봐야 할 몇 가지 질문은 다음과 같습니다.

• 가입 전환율이 더 높은 마케팅 채널은 무엇입니까?어떤 마케팅 채널이 더 효과적인지 알면 보다 효율적이고 비용 효율적인 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다. 작동하지 않는 채널을 제거하고 잠재력이 가장 큰 채널에 집중할 수 있습니다.
• 고객알기제도(KYC) 확인 중 가장 많이 감소한 곳은 어디입니까? 이러한 확인은 필요하지만 잠재 고객이 온보딩 프로세스를 포기하게 할 수 있는 규제 프로세스입니다. 분석을 사용하여 KYC 확인 중 가장 성가신 부분을 찾아내고 더 나은 획득률을 위해 이를 간소화하십시오.
• 계좌 개설에서 세 번의 송금으로의 전환은 무엇입니까?새 계정을 등록하거나 개설한다고 해서 반드시 가치를 가져올 고객을 확보했다는 의미는 아닙니다. 그들은 제품의 가치를 이해하고 주요 조치(예: 3회 이체)를 수행하기 위해 이동해야 합니다. 얼마나 많은 신규 가입이 고객이 되는지 알고 싶습니다.

몇 가지 중요한 획득 및 활성화 지표는 다음과 같습니다.

• 신규 가입 또는 검증된 리드의 수 — 고객으로 전환할 가능성이 더 높은 의도가 높은 사용자의 척도입니다.
• 활성화율 —고객이 비즈니스에 가치를 제공하는 활성 고객으로 전환하는 특정 행동을 수행하는 비율입니다.이것은 프리미엄 계정에 가입하거나 첫 입금을 하는 것일 수 있습니다.
• 활성화 시간 —획득에서 활성화까지 온보딩 흐름을 통해 사용자를 이동하는 데 걸리는 시간입니다.

참여 및 유지

다음으로 활성화된 사용자가 얼마나 자주 제품을 다시 방문하고 거래와 같은 중요한 행동을 수행하는지에 대해 자세히 알아야 합니다. 참여 메트릭은 사용자가 제품과 얼마나 자주 상호작용하는지, 따라서 활성 사용자로 간주되는 사용자를 알려줍니다.

리텐션 메트릭은 미리 결정된 기간 동안 활성화된 활성 사용자 수를 이해하는 데 도움이 됩니다.가치가 높고 다른 사람에게 제품을 추천할 가능성이 가장 높은 고급 사용자를 식별하는 데도 도움이 됩니다. 즉, 이러한 메트릭은 제품이 얼마나 끈끈한지 이해하는 데 도움이 됩니다.

이 단계에서 물어볼 수 있는 몇 가지 유용한 질문은 다음과 같습니다.

• 지난 30일 동안 2개 이상의 통화로 계정을 사용한 사용자의 비율은 얼마입니까?고객이 정기적으로 제품에 참여하고 있음을 보여주는 일종의 행동입니다.
• 사용자가 다른 제품 기능에 얼마나 자주 참여합니까?참여 및 유지의 또 다른 중요한 측면은 고객이 제품의 다양한 기능을 탐색하고 혜택을 받는 정도입니다. 그들이 당신이 그들에게 제공할 수 있는 가치의 총체성을 탐색했는지 알고 싶어합니다.
• 앱의 어떤 이벤트가 사용자 이탈과 관련이 있나요?제품 경험의 문제 영역을 조기에 식별하면 더 많은 고객을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 문제를 식별한 후에는 문제를 해결하는 데 필요한 조치를 취할 수 있습니다.

몇 가지 중요한 참여 및 유지 지표는 다음과 같습니다.

• 월간, 주간 또는 일일 활성 사용자(MAU/WAU/DAU) - 월간, 주간 또는 일일 기준으로 앱을 사용하는 활성 사용자 수입니다.활성 사용자를 알려면 먼저 활성 사용자를 구성하는 항목을 정의해야 합니다. 단순히 앱을 여는 것 이상이어야 합니다. 고객을 활성 상태로 정의하는 중요한 이벤트를 식별해야 합니다. 에이전트가 사용하는 보험 앱의 경우 중요한 이벤트는 위험 평가를 수행하는 것일 수 있습니다.
• 기능 사용 —고객이 가장 많이 사용하는 기능을 식별하는 데 도움이 됩니다.이를 사용하여 사용자 참여의 깊이를 더 명확하게 이해할 수 있습니다.
• 유지율 — 사용자가 얼마나 자주 제품을 다시 사용하는지 측정합니다.이는 몇 가지 다른 방법으로 측정할 수 있습니다.
  • N-day 리텐션 : 특정 날짜에 돌아온 사용자 수입니다.
  • 괄호로 묶은 보존 : 특정 간격 내에서 제품 사용을 이해하는 데 사용됩니다.예를 들어 0-7일, 0-14일 및 0-21일 동안 유지율을 측정할 수 있습니다. 이 세 기간 중 어느 기간에든 다시 돌아온 사용자는 유지된 것으로 간주됩니다.
  • 무제한 리텐션 : 대출 앱과 같이 자주 사용하지 않는 앱에 가장 적합합니다.사용자가 앱으로 돌아올 때마다 측정합니다. 본질적으로 이탈률과 반대입니다.
• 이탈률 — 얼마나 많은 사용자가 귀하의 제품으로 돌아오지 않았는지.
• 고객평생가치(CLV) —고객이 귀사와의 전체 관계를 통해 귀사의 비즈니스에 제공하는 가치입니다.

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Amplitude Analytics는 finserv 팀에 고객 여정에 대한 셀프 서비스 통찰력을 제공하여 데이터 기반 의사 결정을 내리고 고객 경험을 향상하며 수익을 높일 수 있도록 지원합니다. Amplitude의 finserv 대시보드를 탐색하여 새로운 고객을 유치하는 마케팅 캠페인에서 충성도 높은 고객 이해에 이르기까지 모든 것에 대한 통찰력을 얻으십시오.

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