V dnešním rychle se vyvíjejícím finančním prostředí se analýza velkých dat stala více než pouhým buzzwordem, je to strategický majetek.Chcete-li pochopit, jak data revolučně ovlivňují zapojení zákazníků do bankovnictví, sedli jsme si s Amitem Tanejou, autorem nedávné studie „Analýza chování zákazníků v bankovnictví: využití velkých dat pro zlepšení personalizovaných služeb“, publikované v International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology. Q: Můžete shrnout hlavní myšlenku vašeho výzkumu? Jádro studie se točí kolem toho, jak banky využívají analýzy velkých dat k pochopení a předpovídání chování zákazníků přesněji než kdy předtím.Mluvíme o využití rozsáhlých datových souborů, jako jsou historie transakcí, demografické údaje a protokoly digitální aktivity, aby poskytovaly vysoce personalizované finanční služby. Amit:  Otázka: Zní to mocně. jaké údaje o zákaznících analyzují banky? Banky obvykle analyzují tři hlavní typy dat: Amit: Historie transakcí – zahrnuje údaje o frekvenci, objemu a typu finančních transakcí. Demografické údaje – věk, příjem, pohlaví, povolání a umístění pomáhají segmentovat zákazníky. Online protokoly aktivity – Jak často se uživatel přihlašuje, s jakými službami interaguje a jak dlouho tráví na konkrétních platformách, jsou sledovány, aby se zhodnotily preference a zapojení. Otázka: Jak banky rozumí tak velkým a rozmanitým údajům? To je místo, kde strojové učení přichází. Dvě klíčové techniky, na které se zaměřujeme v článku, jsou: Amit:  Klastrování (neřízené učení): To seskupuje zákazníky s podobným chováním. Například můžeme identifikovat vzory v oblasti výdajů a segmentování zákazníků jako „transaktory“, „revolvery“ nebo „inaktivní“ uživatele. Segmentace (nadřízené učení): Používá rozhodovací stromy nebo algoritmy nejbližších sousedů k klasifikaci zákazníků na základě známých výsledků nebo charakteristik. Q: Jaké datové soubory byly použity ve vaší analýze? Využíváme především: Amit:  Datový soubor Bank Marketing z UCI Machine Learning Repository, který zahrnuje skutečné kampaně a demografické údaje z portugalské banky. Kaggle Customer Segmentation dataset, který je sice anonymizován, ale skvěle se hodí pro modelování realistického bankovního chování pomocí demografických a transakčních dat. Q: Jakýkoliv předvídatelný modelovací pohled, který byste chtěli sdílet? Rozhodně jsme vytvořili několik prediktivních modelů, které předpovídají výsledky, jako jsou míry odezvy zákazníků nebo míry odezvy kampaně. Nejlépe se provádí s: Amit:  Random Forest algorithms  91 % přesnost 93% přesnost 90 % vzpomínek To překonalo jiné modely, jako je logistická regrese a rozhodovací stromy. Otázka: Přenesl se tento přístup do hmatatelných zlepšení pro banky? Ano, a výsledky byly působivé. Zde jsou dva konkrétní výsledky: Amit: Úspěšná segmentace zákazníků: Například banky by mohly přizpůsobit nabídky tím, že pochopí segmenty, jako jsou uživatelé s vysokou transakcí versus ti s nízkým zapojením. Personalizovaná doporučení: Tato doporučení vedla ke zvýšení spokojenosti zákazníků.Ve skutečnosti se skóre spokojenosti po implementaci personalizovaných doporučení zvýšilo přibližně o 1 bod (na 5 bodové stupnici). Q: A co loajalita zákazníků a churn? Úrokové sazby v letech 2019–2021 ukazují důsledný pokles z 12 % na 6 %, když banky přecházely od tradičního marketingu k strategiím založeným na velkých datech. Amit: Otázka: Takže, co je to takeaway pro bankovní vůdce? Big data analytika není jen konkurenční výhodou, ale rychle se stává nutností.Předvídáním potřeb zákazníků, personalizací služeb a proaktivním snižováním nákladů mohou banky zůstat relevantní a budovat trvalé vztahy se zákazníky v rychle se měnící digitální krajině. Amit:  Q: Poslední otázka, co je další pro toto pole? Další hranicí je integrace analytiky v reálném čase a personalizace řízené AI. Představte si banku, která nejen zná vaše výdajové návyky, ale přizpůsobuje své nabídky vašemu životnímu stylu v reálném čase. Amit:

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Between Two Computer Monitors: This story includes an interview between the writer and guest/interviewee. 

Tento zvuk je produkován v původním jazyce příběhu!

Jak Big Data přetváří zkušenosti zákazníků v bankovnictví

About Author

KOMENTÁŘE

ZAVĚŠIT ZNAČKY

TENTO ČLÁNEK BYL PŘEDSTAVEN V

Related Stories

Coinshift Launches csUSDL, Announces Strategic Partnerships

Coinshift Launches csUSDL, Announces Strategic Partnerships

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps