巨量資料反映了個體偏好與行為的總和,也蘊含龐大商機,若能透過資料分析技術萃取出有價值的資訊,就能提供以「客戶為中心」量身打造的服務。在數位時代,銀行業者也可運用巨量資料技術來因應時代變革,與同業或是近期竄起的非銀行業者競爭。過去的商業模式需先提供產品或服務給消費者,才能取得客戶資料或反饋;但是,透過巨量資料的運用,經營模式已經變成從消費者角度出發,分析需求再提供量身訂做的產品或是服務。
從客戶資料分析結果建立偏好預測模型,做為客戶經營決策的參考;或是擴充資料來源,利用社群資料分析引擎,分析客戶分群與產品輿情,可達到精準行銷的最終目的。
新一代的資料工具,可協助金融機構蒐集更廣泛的客戶資料,並持續性的分析,以增進對客戶的理解。尤其金融機構想了解的是「變動的個體」,必須確保資料的新鮮度,才能確保分析的有效性。
過去銀行業以實體分行為發展策略,並以支付服務為營業核心。近年受到數位化的影響,消費者逐漸從實體通路消費移轉至虛擬通路,新型支付型態的轉變及潛在商機更吸引非金融業者紛紛以虛擬通路服務為突破口,搶食金融業的市場大餅。
金融機構必須積極利用數位金融開發新業務,否則將恐喪失客戶與競爭力。
唯有透過持續且完備的資料分析,了解客戶的人生規劃,進而提供客製化的產品與服務,才能贏得客戶的青睞,取得市場的領導地位。
銀行也可透過非傳統銀行業務模式,擴大收集客戶非交易資訊來源,並結合過去銀行內部留存的客戶交易資料,從中分析擷取出新商機。
舉例來說,新加坡星展銀行打造數位化分行、並開發多款手機APP與客戶互動;印度工業信貸投資銀行將社群媒體導入銀行服務;中國平安集團以集點方式收集分析消費者行為;俄國Alfa Bank運用智慧手環與消費者生活產生聯結等。
上述案例,都是鼓勵消費者與銀行業者進行非傳統交易行為的溝通,藉此獲得客戶相關資訊以便後續分析資料,讓銀行業者得以建置貼近客戶需求的經營模式。
(本文由安侯企管資料分析服務副總李育英口述)
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