คู่มือขั้นสูงสำหรับการวิเคราะห์สำหรับบริการทางการเงิน

อุตสาหกรรมบริการทางการเงิน (finserv) ประสบกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีดิจิทัลได้เปลี่ยนโฉมสถาบันการเงินแบบดั้งเดิม เช่น ธนาคาร บริษัทประกันภัย และสหภาพเครดิต เนื่องจากบริษัทเทคโนโลยีทางการเงิน (ฟินเทค) ได้เข้าสู่ตลาด Neobanks เครื่องมือ robo-advisory โซลูชันการให้กู้ยืมแบบ peer-to-peer และโซลูชัน fintech อื่น ๆ ได้ดึงตลาดไปในทิศทางของพวกเขา โดยมอบประสบการณ์ส่วนบุคคลที่มีลูกค้าเป็นศูนย์กลางมากขึ้น

ไม่น่าแปลกใจเลยที่อุตสาหกรรมฟินเทคมีผู้ใช้งานรายวันเพิ่มขึ้นอย่างน่าประทับใจถึง 337% ระหว่างเดือนมกราคม 2020 ถึงสิงหาคม 2021 อย่างไรก็ตาม ตั้งแต่นั้นมา สภาวะตลาดก็เปลี่ยนไปเมื่ออัตราเงินเฟ้อแย่ลง และลูกค้ากลัวว่าเศรษฐกิจถดถอย สถาบันการเงินทั้งแบบดั้งเดิมและแบบดิจิทัลกำลังเตรียมพร้อมสำหรับเส้นทางที่เป็นหลุมเป็นบ่อข้างหน้า ในการทำเช่นนี้ พวกเขาตระหนักถึงคุณค่าของการวิเคราะห์ข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ

เพื่อที่จะฝ่าฟันมรสุมของความไม่แน่นอนทางเศรษฐกิจและความคาดหวังของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงไป บริษัทฟินเซิร์ฟและฟินเทคจำเป็นต้องมอบ “ผลิตภัณฑ์ดิจิทัลที่ปรับแต่งอย่างละเอียดซึ่งได้รับอิทธิพลจากพฤติกรรมที่ตรงข้ามกับข้อมูลประชากร” แก่ลูกค้า พวกเขาต้องพึ่งพาการวิเคราะห์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพข้อเสนอของพวกเขาและตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลซึ่งจะช่วยให้ประสบความสำเร็จอย่างต่อเนื่อง

ประโยชน์ของการใช้การวิเคราะห์สำหรับ finserv

องค์กรบริการทางการเงินแบบดั้งเดิมประสบปัญหามานานหลายปี เนื่องจากผลิตภัณฑ์ดิจิทัลฟินเทคก่อให้เกิดการหยุดชะงักครั้งใหญ่ในภาคส่วนนี้ อุตสาหกรรมฟินเทคได้รับเงินทุนประจำปี 121.6 พันล้านดอลลาร์เป็นประวัติการณ์ในปี 2564 ซึ่งเท่ากับการเพิ่มขึ้น 153% เมื่อเทียบเป็นรายปีในมูลค่าข้อตกลงร่วมทุนทั่วโลก

อย่างไรก็ตาม ภายในไตรมาสที่ 2 ปี 2022 เงินทุนลดลงเหลือ 20.4 พันล้านดอลลาร์ หรือลดลง 33% เมื่อเทียบไตรมาสต่อไตรมาส ระดับการเติบโตและการลงทุนในปี 2564 นั้นสูงมากจนไม่ยั่งยืน และการลดลงเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ ปัจจัยเช่นอัตราเงินเฟ้อและความกลัวภาวะเศรษฐกิจถดถอยเร่งให้ลดลงยิ่งขึ้น

องค์กร Finserv และ fintech ต้องใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์หากต้องการนำทางความปั่นป่วนที่ตลาดกำลังประสบอยู่ ข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจะช่วยให้บริษัทต่างๆ สร้างประสบการณ์ที่ดียิ่งขึ้นให้กับลูกค้า ตลอดจนเพลิดเพลินไปกับต้นทุนที่ลดลงและรายได้ที่เพิ่มขึ้น

• รับมุมมอง 360 องศาของลูกค้าของคุณ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้บริษัทต่างๆ มีข้อมูลเชิงลึกเพื่อพัฒนาภาพที่ครบถ้วนและชัดเจนยิ่งขึ้นว่าลูกค้าของพวกเขาคือใครซึ่งรวมถึงการตั้งค่า จุดสัมผัสและช่องทางที่พวกเขาใช้ และพฤติกรรมของพวกเขา การทราบเส้นทางของผู้ใช้โดยทั่วไปของลูกค้าที่มีคุณค่าสูงสามารถช่วยคุณเพิ่มประสิทธิภาพผลิตภัณฑ์เพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้นได้ เสริมสิ่งที่ได้ผลและปรับปรุงในสิ่งที่ไม่ได้ผล
• สร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว — การวิจัยแสดงให้เห็นว่า 71% ของลูกค้าคาดหวังประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวจากแบรนด์ที่พวกเขามีปฏิสัมพันธ์ด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้จะช่วยให้คุณเห็นภาพที่ชัดเจนเกี่ยวกับความตั้งใจ จุดบอด และความต้องการของพวกเขา ข้อมูลเชิงลึกนี้ทำให้บริษัทต่างๆ อยู่ในตำแหน่งที่ดีขึ้นในการนำเสนอประสบการณ์เฉพาะบุคคลและแคมเปญการตลาด
• คาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตและลดความเสี่ยง บริษัทต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อรับการคาดการณ์ตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลด้วยการผสานข้อมูลในอดีตเข้ากับการเรียนรู้ของเครื่อง บริษัทต่างๆ สามารถคาดการณ์ว่าลูกค้าจะมีปฏิกิริยาอย่างไรต่อผลิตภัณฑ์ใหม่และแนวโน้มที่จะประสบความสำเร็จ สิ่งนี้ยังช่วยองค์กรที่พร้อมรองรับอนาคตในขณะที่พวกเขาเตรียมพร้อมที่จะเผชิญกับความผันผวนอย่างกะทันหันในตลาด
• ได้เปรียบในการแข่งขัน —การวิเคราะห์ข้อมูลจะเปิดเผยช่องว่างในตลาดและความต้องการของลูกค้าที่ยังไม่บรรลุซึ่งคู่แข่งของคุณยังระบุไม่ได้

เมตริกใดที่จะวิเคราะห์สำหรับ finserv

ธรรมชาติของผลิตภัณฑ์ดิจิทัลหมายความว่าบริษัทต่าง ๆ รวบรวมข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกมากมายที่สามารถวัด วิเคราะห์ และใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจได้ เคล็ดลับคือการทำความเข้าใจว่าเมตริกใดให้คุณค่าและสิ่งใดเป็นเพียงเมตริกไร้สาระ เพื่อทำความเข้าใจว่าเมตริกใดมีความสำคัญ ให้ดูที่การเดินทางของลูกค้าและถามตัวเองว่าคุณต้องค้นหาอะไรในแต่ละขั้นตอนเพื่อรวบรวมข้อมูลที่นำไปใช้ได้จริง

ข้อมูลผู้ใช้หลัก

อันดับแรก คุณจะต้องปรับบริบทของข้อมูลที่คุณจะรวบรวมโดยการรับข้อมูลเกี่ยวกับฐานลูกค้าปัจจุบันของคุณให้ได้มากที่สุด ตัวชี้วัดสำคัญบางอย่างที่จะช่วยในเรื่องนี้ ได้แก่ :

• ข้อมูลประชากร เช่น อายุ เพศ และระดับการศึกษาของผู้บริโภค
• การเข้าถึงแอป ซึ่งจะบอกคุณว่าพวกเขาเข้าถึงผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไร (มือถือ เดสก์ท็อป แท็บเล็ต ฯลฯ) และผ่านระบบปฏิบัติการใด (Android, Apple ฯลฯ)
• อัตราตีกลับ ซึ่งจะบอกคุณว่ามีกี่คนที่เข้าชมหน้า Landing Page ของคุณและออกไปทันทีโดยไม่ดำเนินการใดๆ เพิ่มเติม เช่น เข้าชมหน้าอื่นหรือเริ่มกระบวนการลงชื่อสมัครใช้

คุณสามารถทำความเข้าใจผู้ชมของคุณให้ลึกยิ่งขึ้นโดยดูที่พฤติกรรมของผู้ใช้:

• ตรวจสอบเวลาที่ผ่านไปสำหรับลูกค้าในการ ฝากเงินหรือชำระเงินครั้งแรก นับจากเวลาที่พวกเขาสร้างบัญชี
• ศึกษา คุณสมบัติที่ผู้ใช้ระดับสูงของคุณใช้กันทั่วไป (ผู้ใช้เหล่านี้คือผู้ใช้ที่ภักดีที่สุดและใช้บริการของคุณบ่อยที่สุด)การระบุและปรับคุณลักษณะเหล่านี้ให้เหมาะสมจะช่วยให้คุณรักษาผู้ใช้ไว้ได้ และยังให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีดึงดูดลูกค้ามากขึ้นด้วยการเน้นคุณค่าของพวกเขาในแคมเปญและทรัพยากร
• วิเคราะห์เส้นทางทั่วไป ที่ใช้โดยผู้ใช้ที่ฝากเงินหรือชำระเงินเป็นครั้งแรก และผู้ใช้ที่กลับมาเป็นประจำทุกวันหรือทุกสัปดาห์

การได้มาและการเปิดใช้งาน

เพื่อให้ได้ภาพรวมแบบองค์รวมของผลิตภัณฑ์ finserv สิ่งสำคัญคือต้องติดตามว่าผู้ใช้ค้นพบผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไรเป็นอันดับแรก

เมตริกการได้ลูกค้าใหม่ ช่วยให้คุณเข้าใจมากขึ้นเกี่ยวกับจุดติดต่อเริ่มต้นและประสบการณ์ที่ลูกค้าใหม่มีกับผลิตภัณฑ์ของคุณพวกเขาให้ข้อมูลเชิงลึกว่าช่องทางการตลาดใดมีประสิทธิภาพมากที่สุดเมตริกการเปิดใช้งาน จะฉายให้เห็นช่วงเวลาที่ผู้ใช้ตระหนักว่าผลิตภัณฑ์ของคุณมีค่าสำหรับพวกเขาและกลายเป็นลูกค้า

คำถามที่คุณควรถามในขั้นตอนนี้คือ:

• ช่องทางการตลาดใดที่แสดงการแปลงในการลงชื่อสมัครใช้สูงกว่าการรู้ว่าช่องทางการตลาดใดมีประสิทธิภาพมากกว่าช่วยให้คุณสร้างแคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพและคุ้มทุนมากขึ้น คุณสามารถกำจัดช่องทางที่ไม่ได้ผลและมุ่งเน้นไปที่ช่องทางที่มีศักยภาพมากที่สุด
• การลดลงสูงสุดระหว่าง การตรวจสอบKnow Your Customer (KYC) คือที่ใด การตรวจสอบเหล่านี้เป็นกระบวนการกำกับดูแล ซึ่งแม้จำเป็น อาจทำให้ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าละทิ้งกระบวนการเริ่มต้นใช้งาน ใช้การวิเคราะห์เพื่อค้นหาว่าส่วนใดของการตรวจสอบ KYC ของคุณก่อให้เกิดความรำคาญมากที่สุด และเพิ่มความคล่องตัวเพื่อให้ได้อัตราการได้มาที่ดีขึ้น
• การแปลงจากการเปิดบัญชีเป็นการโอนเงิน 3 ครั้งคืออะไร?การลงชื่อสมัครใช้หรือเปิดบัญชีใหม่ไม่ได้แปลว่าคุณได้ลูกค้าที่จะสร้างคุณค่า พวกเขาจำเป็นต้องเข้าใจมูลค่าของผลิตภัณฑ์ของคุณ และดำเนินการหลัก (เช่น การโอนสามครั้ง) คุณต้องการทราบว่ามีการสมัครใหม่กี่รายที่จะกลายเป็นลูกค้า

เมตริกการได้มาและการเปิดใช้งานที่สำคัญ ได้แก่:

• จำนวนการลงทะเบียนใหม่หรือลีดที่มีคุณสมบัติ — การวัดผู้ใช้ที่มีความตั้งใจสูงซึ่งมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนมาเป็นลูกค้า
• อัตราการเปิดใช้งาน — อัตราที่ลูกค้าดำเนินการพฤติกรรมเฉพาะที่เปลี่ยนให้เป็นลูกค้าที่ใช้งานอยู่ของคุณซึ่งสร้างคุณค่าให้กับธุรกิจของคุณนี่อาจเป็นการสมัครบัญชีพรีเมียมหรือทำการฝากเงินครั้งแรก
• เวลาในการเปิดใช้งาน — ใช้เวลานานเท่าใดในการย้ายผู้ใช้ผ่านขั้นตอนการเริ่มต้นใช้งานตั้งแต่การได้มาจนถึงการเปิดใช้งาน

การมีส่วนร่วมและการเก็บรักษา

ถัดไป คุณจะต้องเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความถี่ที่ผู้ใช้ที่เปิดใช้งานกลับมาที่ผลิตภัณฑ์ของคุณ และดำเนินการพฤติกรรมที่สำคัญ เช่น การทำธุรกรรม เมตริกการมีส่วนร่วม จะบอกคุณว่าผู้ใช้โต้ตอบกับผลิตภัณฑ์ของคุณมากน้อยเพียงใดและบ่อยเพียงใด ซึ่งถือว่าเป็นผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่

เมตริกการรักษา ช่วยให้คุณเข้าใจจำนวนผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ในช่วงเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าพวกเขายังช่วยให้คุณระบุผู้ใช้ระดับสูงของคุณ—ผู้ที่มีมูลค่าสูงและผู้ที่มีแนวโน้มจะแนะนำผลิตภัณฑ์ของคุณให้กับผู้อื่นมากที่สุด กล่าวอีกนัยหนึ่ง เมตริกเหล่านี้ช่วยให้คุณเข้าใจว่าผลิตภัณฑ์ของคุณเหนียวแน่นเพียงใด

ในขั้นตอนนี้ คำถามที่เป็นประโยชน์ที่ควรถามคือ:

• เปอร์เซ็นต์ของผู้ใช้ที่ใช้บัญชีที่มีมากกว่า 2 สกุลเงินในช่วง 30 วันที่ผ่านมาคือเท่าใดนี่คือพฤติกรรมประเภทต่างๆ ที่แสดงว่าลูกค้าของคุณมีส่วนร่วมกับผลิตภัณฑ์ของคุณเป็นประจำ
• ผู้ใช้มีส่วนร่วมกับฟีเจอร์อื่นๆ ของผลิตภัณฑ์บ่อยเพียงใดสิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งของการมีส่วนร่วมและการรักษาลูกค้าคือจำนวนที่ลูกค้าสำรวจและได้รับประโยชน์จากคุณลักษณะต่างๆ ของผลิตภัณฑ์ของคุณ คุณต้องการทราบว่าพวกเขาได้สำรวจมูลค่าทั้งหมดที่คุณสามารถเสนอได้หรือไม่
• เหตุการณ์ใดในแอปที่สัมพันธ์กับผู้ใช้ที่เลิกใช้งานการระบุส่วนที่เป็นปัญหาในประสบการณ์ผลิตภัณฑ์ของคุณแต่เนิ่นๆ จะช่วยให้คุณรักษาลูกค้าได้มากขึ้น เมื่อคุณระบุปัญหาได้แล้ว คุณสามารถดำเนินการตามขั้นตอนที่จำเป็นเพื่อแก้ไขได้

เมตริกการมีส่วนร่วมและการรักษาลูกค้าที่สำคัญ ได้แก่:

• ผู้ใช้ที่ใช้งานรายเดือน รายสัปดาห์ หรือรายวัน (MAU/WAU/DAU) — จำนวนผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ซึ่งใช้แอปของคุณเป็นรายเดือน รายสัปดาห์ หรือรายวันหากต้องการทราบผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ ก่อนอื่นคุณต้องกำหนดสิ่งที่ประกอบเป็นผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ ควรเป็นมากกว่าการเปิดแอปของคุณ คุณต้องระบุเหตุการณ์สำคัญที่ลูกค้าดำเนินการซึ่งกำหนดให้เหตุการณ์นั้นดำเนินอยู่ สำหรับแอปประกันภัยที่ตัวแทนใช้ เหตุการณ์สำคัญอาจทำการประเมินความเสี่ยง
• การใช้ฟีเจอร์ — ช่วยให้คุณระบุได้ว่าฟีเจอร์ใดที่ลูกค้าของคุณใช้มากที่สุดคุณสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อทำความเข้าใจเกี่ยวกับความลึกของการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ได้ชัดเจนขึ้น
• อัตราการรักษาผู้ใช้ —วัดว่าผู้ใช้กลับมามีส่วนร่วมกับผลิตภัณฑ์ของคุณบ่อยเพียงใดสามารถวัดได้หลายวิธี:
  • การรักษา N-วัน : จำนวนผู้ใช้ของคุณที่กลับมาในวันใดวันหนึ่ง
  • การเก็บรักษาในวงเล็บ : ใช้เพื่อทำความเข้าใจการใช้ผลิตภัณฑ์ภายในช่วงเวลาที่กำหนดตัวอย่างเช่น คุณสามารถวัดการเก็บรักษาสำหรับวันที่ 0-7 วันที่ 0-14 และวันที่ 0-21 ผู้ใช้ที่กลับมาในช่วงเวลาใดช่วงหนึ่งจากสามช่วงเวลาดังกล่าวจะถือว่ายังคงอยู่
  • การเก็บรักษาที่ไม่จำกัด : เหมาะที่สุดสำหรับแอปที่อาจใช้ไม่บ่อย เช่น แอปยืมคุณวัดผลทุกครั้งที่ผู้ใช้กลับมาที่แอปของคุณ มันเป็นสิ่งที่ตรงกันข้ามกับอัตราการเปลี่ยนใจของคุณ
• อัตราการเลิกใช้งาน —จำนวนผู้ใช้ที่หยุดกลับมาที่ผลิตภัณฑ์ของคุณ
• มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (CLV) — มูลค่าที่ลูกค้ามอบให้กับธุรกิจของคุณตลอดความสัมพันธ์ทั้งหมดที่มีกับบริษัทของคุณ

รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการบริการตนเองที่นำไปใช้ได้จริงด้วย Amplitude

Amplitude Analytics ช่วยให้ทีม finserv มีข้อมูลเชิงลึกแบบบริการตนเองเกี่ยวกับการเดินทางของลูกค้าเพื่อทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และเพิ่มรายได้ สำรวจแดชบอร์ด Finserv ของ Amplitude เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับทุกสิ่งตั้งแต่แคมเปญการตลาดที่ดึงดูดลูกค้าใหม่ไปจนถึงการทำความเข้าใจลูกค้าที่ภักดี

เริ่มติดตามการวิเคราะห์ Finserv ของคุณด้วยบัญชี Amplitude ฟรี หรืออ่านคู่มือการอยู่รอดของบริการทางการเงินเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม