金融服务如何利用客户行为

数字金融公司一心想要颠覆金融服务（FinServ）的现状。 由于缺乏可行的替代方案，传统机构长期以来一直是银行业的事实上的选择。 然而，现在，Robinhood、Venmo 和 Branch 等金融应用程序已经开始蚕食高盛和摩根大通等公司长期持有的领域。 第一次，希望直接付款、投资股票市场或获得发薪日贷款的客户可以通过市场上众多 FinServ 应用程序之一来实现。

这种直接竞争暴露了 FinServ 行业的老政治家的弱点。 传统银行通常臃肿、笨拙，无法像更小众和敏捷的初创公司那样快速调整战略。 相比之下，预计到 2023 年，通过 Cash App 等点对点支付应用程序进行的交易将超过 1 万亿美元。目前，传统银行凭借庞大的规模和地位占据优势，但趋势表明，消费者更喜欢自我驱动的方式和数字化的财务管理方式。 这对于任何不愿或无法跟上步伐的机构的未来都是不利的。

与最新的竞争对手相比，传统银行确实有一个优势：他们拥有庞大的客户行为数据。 充分利用像 Amplitude 这样的统一分析程序的传统金融机构可以通过将数据驱动的行为洞察力与数十年的历史数据相结合来接管新来者的领先地位——记录新公司成立时间还不够长，无法编译。 在数字银行应用程序迫在眉睫的冲突中，行为数据是制定渐进式战略的关键，这些战略使 FinServ 机构处于进攻端，初创公司和数字巨头紧随其后。

设计可扩展的统一解决方案

传统的 FinServ 机构拥有大量数据可供使用，但将这些数据集中在一个屋檐下可能难以实现。 几家银行通过收购潜在的竞争对手并整合他们的数据和技术来应对 FinServ 领域的竞争。 银行没有通过创新进行竞争，而是利用其相当大的影响力和预算来购买现有的数字平台。 例如，美国银行最近收购了医疗支付公司 Axia，以此扩大其数字产品的范围。

分析的力量与收集的数据量同步增长——只要这些数据是在单个分析平台下收集的。 不幸的是，FinServ 机构的收购撕裂最终可能会将有价值的数据集卡在不同的孤岛和系统中。 发薪日贷款应用程序和股票交易应用程序服务于不同的客户群体。 另外，每个人的行为数据只涉及您所需用户群的一小部分。 将他们的集体行为数据集中在一个保护伞下，产品经理可以利用他们在战略评估、构思和实验中的真正价值。

鉴于数据统一的重要性，产品经理明智地选择能够处理其数​​据的分析平台。 Amplitude 的数字优化系统具有可扩展性，允许执行收购任务的银行吸收数据，同时绕过通常伴随扩张而来的成长阵痛。 产品经理可以实时提取行为数据或测试预测，而不是从不同的部门或团队请求信息。 这种对消费者数据的即时访问有助于更灵活地制定战略和实施，有助于缩小 FinServ 机构与其更敏捷的竞争对手之间的差距。

任何平衡多个产品和平台的公司都需要一个能够进行多源数据收集和分析的分析平台。 Amplitude 在构建时考虑了统一性，允许您轻松添加数据源，甚至与 Salesforce、Zendesk 等集成。 此外，Amplitude 允许产品经理从移动和基于浏览器的客户那里提取数据，确保在平台内执行的评估、实验和预测得到通知并解决您的整个客户群。

发现您的客户已经告诉您什么

单一平台内行为数据的统一使 FinServ 机构能够发挥其最大优势：客户量。 尽管新公司逐渐削弱其霸权地位，但 FDIC 仍估计 95% 的美国家庭仍使用传统机构进行银行业务。 初创公司必须增长或购买数据，而历史上的实体 FinServ 公司可能有数十年的数据可供立即使用。

数千名客户的行为数据使产品经理能够深入了解：

客户流失

您的移动银行应用程序下载率非常好，但在前两周内，客户使用量急剧下降。 是什么赋予了？

跟踪客户旅程有助于揭示哪些事件会对您的客户群造成摩擦。 如果在注册期间使用量下降，则可能值得查看您请求的个人信息的类型和数量、您的消息传递，甚至您的 UI。 富国银行在重新设计他们的移动银行应用程序之前研究了客户行为，将用于高频交互的按钮推广到主屏幕，而不是将它们埋在菜单和子菜单层之下。

客户偏好

团队辛勤地创造一个杀手级产品，但理论上，客户与产品的交互方式通常与他们最终使用它的方式大不相同。 Zelle 是由众多顶级银行引入的，目的是与 Venmo 等公司竞争，但随着时间的推移，很明显客户以根本不同的方式使用每个应用程序。 也许是因为它与大银行的联系，与 Venmo 相比，客户更喜欢使用 Zelle 进行账单支付和更大量的交易，后者的典型点对点交易金额徘徊在 74 美元左右。 发现客户如何使用为他们构建的功能的本质可以为未来的用户体验改进奠定基础。

某些客户群的宝贵见解可能会被数百万其他客户的数据所掩盖。 Amplitude Recommend 使产品经理能够根据他们的共同行为将客户组织成群组，以便更好地了解某个细分市场如何与您的产品进行交互。 如果 FinServ 机构想要了解高级用户是否正在使用新的移动支票存款功能，他们可以创建一个专门由其最狂热的用户组成的群组，并评估该群体中有多少百分比积极使用该功能。

新的机会

研究不同客户群的行为可能只是揭示了对新产品或新功能的机会或需求。 以前面提到的 Zelle 用户偏爱该应用程序来支付个人账单的事实为例。 对商业客户的分析是否会揭示商业领域的类似机会？ 摩根大通似乎是这么认为的，正如他们最近宣布的企业对银行数字账单支付功能所表明的那样。 新功能的添加或新产品的发明创造了更多的行为数据，开始了分析、开发和评估的循环，以推动持续增长。

使用数据驱动的预测构建和测试策略

银行在另一个主要方面比竞争对手具有优势：历史数据。 在整个计算机时代，银行一直主导着 FinServ，这意味着可以根据用户行为来计算数百万客户的财务历史。 亚马逊使用行为数据和购买历史来为其推荐提供支持——该系统占其总收入的 35%。 如果 Netflix 可以仅用几年的数据预测客户下一步想要什么，那么 FinServ 机构的极限就是天空。

预测使用历史数据、行为数据、计算机学习和统计建模来了解客户在未来执行特定操作的可能性。 如果对行为数据的分析发现入职工作流程存在问题，产品经理可以测试新设计的流程是否会促进转化。

了解特定结果的可能性后，FinServ 产品经理可以在做出可能影响数百万客户的更改之前测试他们的行为知情策略。 Amplitude Experiment 让产品经理可以通过 A/B 测试更改来验证预测结果，方法是在较小的目标用户群上进行测试。 在数据驱动的预测和分段实验之间，Amplitude 消除了影响产品策略的猜测和“直觉”。

正是这些基于预测、经过实验验证的产品策略将推动传统 FinServ 机构走在数字金融竞赛的最前沿。 银行可以自己影响变化，而不是对市场变化做出反应。 银行可以创建预测未来客户需求的数据引导产品和功能。 有足够的数据让初创公司黯然失色，也有足够的资金与科技公司正面交锋，传统公司处于与 FinServ 颠覆者竞争的有利位置。

使用客户洞察力制定推动结果的策略

金融的未来更加个人化，更加亲力亲为，并且越来越数字化。 初创公司的速度更快，科技公司也为创新做好了准备，但他们需要数年时间才能获得 FinServ 机构所拥有的行为数据的深度（和广度）。 现在是开发客户想要使用的 FinServ 产品的时候了——利用他们长期以来为您提供的见解。

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