ได้มาและคงไว้: วิธีการปรับแต่งส่วนบุคคลในการธนาคารและสร้างความภักดีของลูกค้า

สถิติพิสูจน์ว่าการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในการธนาคารได้รับมูลค่าเชิงกลยุทธ์ ลูกค้ากว่า 70% ให้คะแนนข้อเสนอที่เหมาะกับธนาคารและบริษัททางการเงินอื่นๆ น่าแปลกที่สถาบันการธนาคารยังคงเป็นป้อมปราการสุดท้ายของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ โดยมีเพียง 14% ของธนาคารที่ให้ประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องกับบริบท

ขาดความเป็นส่วนตัวในสถาบันการเงินดูเหมือนสับสน ทุกวัน ธนาคารสร้างข้อมูลลูกค้าจำนวนมหาศาล กระนั้นก็มักจะไม่ได้ใช้เพื่อมอบข้อเสนอพิเศษให้กับลูกค้า

ในการสนทนากับลูกค้า เราเห็นว่าผู้บริหารธนาคารยังคงกระตือรือร้นที่จะปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้าด้วยประสบการณ์ของลูกค้าที่เป็นส่วนตัว ทีมการตลาด บริการลูกค้า และประสบการณ์ลูกค้าตระหนักดีว่าธนาคารส่วนบุคคลมีความสำคัญต่อการสร้างรายได้ทางอ้อม

ด้วยการสร้างความสัมพันธ์ส่วนบุคคลกับลูกค้า ธนาคารจะได้รับมูลค่าทางการเงินเพิ่มเติม เช่น การเพิ่มและการขายต่อเนื่อง ลูกค้าใหม่ผ่านคำแนะนำ และการโอนเงินระหว่างธนาคาร เป็นต้น ทั้งหมดนี้เสริมกระแสรายได้โดยตรงและเป็นผลจากความสัมพันธ์ในแบรนด์

แล้วมีปัญหาอะไรไหม? เหตุใดธนาคารจึงไม่ใช้ทรัพย์สินข้อมูลลูกค้าของตนอย่างเต็มที่

ความท้าทายในการปรับเปลี่ยนบริการทางการเงินให้เป็นส่วนตัว

ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับบุคลิกและความชอบของลูกค้าคือสิ่งที่นำไปสู่ประสบการณ์การบริการทางการเงินที่ตรงตามความต้องการ อย่างไรก็ตาม การเสนอขายแบบละเอียดมักจะถูกขัดขวางโดยข้อจำกัดทั่วไปที่มีอยู่ในระบบธนาคาร

ซอฟต์แวร์รุ่นเก่า

จากข้อมูลของ Deloitte เทคโนโลยีที่ล้าสมัยถือเป็นคอขวดหลักบนเส้นทางสู่การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น หนี้ด้านเทคนิค การขาดการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ และฐานข้อมูลลูกค้าที่ไม่ยืดหยุ่น ทำให้พฤติกรรมของลูกค้าไม่มีแรงจูงใจในองค์กรด้านการเงิน ส่งผลให้บริษัทต่างๆ ขาดข้อเสนอข้ามช่องทางที่แข็งแกร่ง การเติบโตของรายได้ และที่สำคัญที่สุดคือวิสัยทัศน์แบบองค์รวมของลูกค้า

นอกจากนี้ การขาดการวิเคราะห์ข้อมูลที่สอดคล้องกันจะหยุดธนาคารจากการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่แล้ว ซึ่งหมายความว่าสถาบันการธนาคารไม่สามารถแข่งขันกับธนาคารที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีได้โดยค่าเริ่มต้น ส่งผลให้สูญเสียผลกำไรและผู้ที่มีแนวโน้มจะเป็นขาประจำ

ไซโลองค์กร

ข้อมูลที่แยกส่วนและแผนกที่แยกออกมายังขัดขวางการนำแนวคิดที่คำนึงถึงลูกค้าเป็นอันดับแรกมาใช้อย่างประสบความสำเร็จ ความคิดเกี่ยวกับไซโลเป็นอันตรายต่อทั้งนโยบายภายในและภายนอก เนื่องจากเป็นการจำกัดการไหลของข้อมูลไปยังสาขาหรือพนักงานเฉพาะ ด้วยเหตุนี้ จึงไม่มีแนวทางการกำกับดูแลข้อมูลที่เป็นแบบเดียวกัน ทำให้การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณไม่สามารถทำได้ในทุกขั้นตอน

โดยทั่วไป ไซโลขององค์กรหมายถึงระบบเทคโนโลยีที่เข้ากันไม่ได้ซึ่งไม่สามารถโต้ตอบซึ่งกันและกันทางโปรแกรมได้ เป็นผลให้ข้อมูลได้รับการแก้ไขในแผนกหนึ่งและแยกออกจากส่วนอื่น ๆ ของสถาปัตยกรรมระบบ ดังนั้น ก่อนดำเนินการตั้งค่าใหม่ บริษัทสามารถอัปเดตโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดหรือเชื่อมต่อระบบเดิมกับส่วนประกอบโครงสร้างพื้นฐานใหม่

ละเลยความต้องการของลูกค้า

บ่อยครั้งที่อุตสาหกรรมการธนาคารมุ่งเน้นไปที่ผลิตภัณฑ์และบริการมากกว่าความต้องการของลูกค้า อย่างไรก็ตาม การวิจัยความต้องการของลูกค้าอย่างลึกซึ้งนั้นมาจากความคิดริเริ่มที่มียอดขายสูงสุด หากปราศจากประสบการณ์ที่ดีของลูกค้า จะไม่สามารถขายได้อย่างมีประสิทธิภาพและเพิ่มผลกำไรของคุณ

วิสัยทัศน์ของลูกค้าที่มีรูปร่างดีเป็นพื้นฐานสำหรับ:

• บริการลูกค้าที่แข่งขันได้
• ค่าธรรมเนียมที่เกี่ยวข้องในบัญชีธนาคาร
• ที่ตั้งสาขาที่สะดวก
• ประเภทบริการตามความต้องการ
• ภาพลักษณ์ของแบรนด์ในเชิงบวก
• อัตราดอกเบี้ยที่กำหนดไว้อย่างดี

โชคดีที่สามารถขจัดความท้าทายดังกล่าวได้ บริษัทเทคโนโลยีแก้ปัญหาเหล่านี้ด้วยการช่วยให้ธนาคารใส่ข้อมูลลูกค้าทั้งหมดของตน วิเคราะห์ และสร้างข้อเสนอที่ปรับแต่งได้ในเวลาและสถานที่ที่เหมาะสม

ความลับห้าประการในการจัดหาและรักษาลูกค้าธนาคารผ่านการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

ข่าวดีก็คือการทำให้เป็นส่วนตัวในธนาคารนั้นสามารถทำได้ ด้วยการใช้เครื่องมือเทคโนโลยีขั้นสูงและแนวทางที่เชี่ยวชาญด้านดิจิทัล ธุรกิจธนาคารสามารถเข้าถึงหัวใจและความคิดของลูกค้าและนำเสนอความคิดริเริ่มที่ขัดเกลาให้กลายเป็นที นี่คือสูตรลับที่จะช่วยให้คุณดึงดูดลูกค้าและเพิ่มมูลค่าให้มากขึ้น

สร้างแหล่งความจริงเพียงแหล่งเดียว

องค์กรทางการเงินบางแห่งมีการจัดเก็บข้อมูลลูกค้าข้ามแผนก ซึ่งทำให้แยกจากส่วนอื่นๆ ขององค์กรได้ ด้วยเหตุนี้ การเดินทางของลูกค้าและบุคลิกจะไม่สมบูรณ์หากสร้างขึ้นเลย

ข้อมูลที่สะอาด เกี่ยวข้อง และเข้าถึงได้เป็นกุญแจสำคัญในการแยกแยะสิ่งเร้า ความชอบ และพฤติกรรมทางการเงินของลูกค้าของคุณ ในการสร้างมุมมองเดียวของลูกค้า บริษัทที่ให้บริการทางการเงินควรรวมและเปิดใช้งานข้อมูลอื่นๆ เกี่ยวกับการดำเนินงานที่อยู่ในมือ

อย่างไรก็ตาม การรวมข้อมูลและการเปิดใช้งานจำเป็นต้องมีการกำจัดไซโลขององค์กรและการปรับระบบให้ทันสมัย Data Lake และโกดังสินค้ามีส่วนช่วยในการนำเสนอมุมมองลูกค้า 360° และส่งเสริมการทำงานร่วมกันและการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล ภายในนั้น ข้อมูลจะถูกดึงมาจากหลายๆ แห่งทั่วทั้งแผนก โดยข้อมูลที่ป้อนทั้งหมดจะถูกวิเคราะห์ตามเกณฑ์เฉพาะ

เมื่อผลการวิเคราะห์พร้อมใช้งาน เครื่องมือ Business Intelligence แบบกำหนดเองหรือบนแพลตฟอร์มจะแสดงภาพข้อมูลเชิงลึกและเตรียมข้อมูลสำหรับการรายงาน เพื่อให้ธุรกิจสามารถตรวจสอบและเปรียบเทียบตัวชี้วัดและ KPI ที่สำคัญได้ ตัวอย่างเช่น แผนกสินเชื่อสามารถจัดหาข้อมูลธุรกรรมเฉพาะจากที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อขยายการตัดสินใจสินเชื่อได้ตลอดเวลา

นอกจากนี้ นโยบายการกำกับดูแลข้อมูลที่ครอบคลุมจะเพิ่มการใช้ข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุด และจัดแนวการรวบรวมและจำแนกข้อมูลตามขอบเขตขององค์กร การกำกับดูแลข้อมูลยังเชื่อมโยงจุดข้อมูลทั้งหมดเข้าด้วยกันและสร้างมาตรฐานทั่วทั้งคลังสินค้า ทะเลสาบ พื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ และฐานข้อมูล

เพื่อให้เข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น ผู้นำด้านการธนาคารยังได้ปรับปรุงการรวบรวมข้อมูลผ่าน API ภายนอกอีกด้วย การทำเช่นนี้จะเพิ่มการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าเพิ่มเติมในระบบองค์กรและระบบบัญชี ตลอดจนคู่ค้าและชุดข้อมูลสาธารณะ เช่น ข้อมูลบัญชี PSD2

ใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง และการเรียนรู้เชิงลึก

ข้อมูลของคุณจะไม่พูดจนกว่าคุณจะถาม ปัญญาประดิษฐ์ (AI), แมชชีนเลิร์นนิง (ML) และการเรียนรู้เชิงลึก (DL) สามารถเปิดเผยความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ระหว่างค่าข้อมูลและมอบการรับรู้ของลูกค้าที่ไม่เหมือนใคร ในขณะที่ทั้งสามมีประโยชน์เท่าเทียมกันในการค้นหารูปแบบข้อมูล Deep Learning ถูกอ้างถึงในตัวอย่างส่วนใหญ่ของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในการธนาคาร

Deep Learning เป็นสาขาหนึ่งของ AI และ ML สามารถรวบรวมแพตช์เวิร์คของข้อมูลลูกค้าและสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้งานได้จริงสำหรับผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการปรับแต่ง นอกจากนี้ โมเดล DL ยังเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างอีกด้วย บัญชีหลังคิดเป็นประมาณ 80% ของข้อมูลธนาคารและไม่สามารถวิเคราะห์ได้หากไม่มีอัลกอริธึมพิเศษ

อัลกอริธึม Deep Learning สามารถแยกแยะรูปแบบที่อธิบายไม่ได้ในข้อมูลและคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตโดยพิจารณาจากข้อมูลจำนวนมหาศาล การวิเคราะห์ด้วยตนเองไม่สามารถเทียบได้กับระบบอัจฉริยะ เนื่องจากการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิมสามารถสรุปได้ในระดับสูงผ่านการสรุปด้วยภาพและตาราง Excel ที่ไม่มีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปัญหาหรือความสัมพันธ์

โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถวิเคราะห์รูปแบบการซื้อ ข้อมูลประชากร ปริมาณธุรกรรม และไฟล์เสียงได้เพียงลำพัง เพื่อสร้างข้อเสนอสินเชื่อหรือเงินฝากเป้าหมายที่มีความเสี่ยงต่ำสำหรับธนาคารแต่มีมูลค่าสูงสำหรับลูกค้า เอาต์พุตที่ดำเนินการได้ทั้งหมดเหล่านี้อิงตามชุดข้อมูลที่มีอยู่เท่านั้น หากไม่มีการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง บริษัทการเงินจะต้องเสียเวลาหลายปีในการสร้างความเชื่อมโยงระหว่างรอยเท้าของลูกค้าด้วยตนเอง

แมชชีนเลิร์นนิงโดยรวมสามารถขับเคลื่อนการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณสำหรับลูกค้าทุกคน ไม่ว่าจะเป็นลูกค้าระดับสูงหรือลูกค้าที่มีมูลค่าต่ำ ด้วยวิธีนี้ อัลกอริธึมอัจฉริยะสามารถระบุแนวโน้มการใช้จ่ายที่ซ่อนอยู่และละเอียดอ่อน และแนะนำโซลูชันตามความต้องการหรือประสบการณ์ของลูกค้าตามบริบทสำหรับลูกค้าทั้งหมด

นอกจากนี้ ทั้ง ML และ AI ยังสามารถขยายโมเดลการวิเคราะห์ข้อมูลและมอบความแตกต่างทางการแข่งขันให้กับธนาคารและสหภาพเครดิต ตัวอย่างเช่น หากเปอร์เซ็นต์ของลูกค้าปัจจุบันที่มีรายได้ต่อปีจำนวน X มีแนวโน้มที่จะใช้จ่ายเงินเพื่อการเดินทางมากกว่าการฝากเงิน โมเดล ML จะพบลิงก์นี้ หมายความว่าธนาคารสามารถให้ข้อเสนอการคืนเงินที่ปรับให้เหมาะกับโรงแรมและลูกค้ากลุ่มนี้ได้

สร้างกลุ่มเป้าหมายที่คล้ายกันด้วย ML

เนื่องจากเป็นไปไม่ได้ที่จะมอบประสบการณ์ที่ปรับแต่งให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละราย สถาบันการเงินจึงมักใช้แบบจำลองที่เหมือนกัน เทคนิคการจำแนกประเภทนี้ช่วยระบุกลุ่มลูกค้าที่มีข้อมูลเฉพาะกลุ่มที่คล้ายคลึงกัน ไม่ว่าจะเป็นพฤติกรรมการใช้จ่ายหรือช่วงอายุ

ด้วยการวิเคราะห์เมตริกที่หลากหลาย โมเดลที่เหมือนกันบน ML จะสร้างโปรไฟล์ลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ในทางกลับกัน การแบ่งส่วนที่แม่นยำช่วยให้ธนาคารคาดการณ์ลูกค้าที่มีแนวโน้มจะตอบสนองต่อบริการทางการเงินโดยเฉพาะมากที่สุด กล่าวอย่างง่าย ๆ บริษัทการเงินจะได้รับดัชนีโอกาสอันชาญฉลาดที่ช่วยให้พวกเขาสร้างประสบการณ์ที่ตรงเป้าหมายสูงสุด ซึ่งขับเคลื่อนมูลค่าที่แท้จริงให้แก่ลูกค้า

รวมข้อมูลเหตุการณ์สำคัญในชีวิต

การทำโปรไฟล์ลูกค้าไม่เคยลึกเกินไป ดังนั้น ข้อมูลที่มีค่าเพียงเล็กน้อยก็มีส่วนช่วยให้เกิดความตระหนักเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้ามากขึ้น ในบรรทัดนี้ ข้อมูลเหตุการณ์ ซึ่งอธิบายการดำเนินการที่ดำเนินการโดยลูกค้า สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่วัดผลหรือวิเคราะห์ได้ ด้วยเหตุนี้ บริษัทการเงินจึงสามารถตอบสนองต่อการโต้ตอบใหม่ๆ และมอบการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณได้ทันที

บริษัทธนาคารสามารถใช้ประโยชน์จากการรวมข้อมูลเหตุการณ์ของบุคคลที่สามเพื่อตามล่าหาลูกค้าใหม่ สิ่งเหล่านี้อาจรวมถึงเครื่องมือสื่อสาร ข้อมูลโซเชียลมีเดีย และฐานข้อมูลและแอปพลิเคชันของบุคคลที่สามอื่นๆ ในการเปิดใช้งานกระบวนการอัตโนมัติและการติดตามข้อมูลแบบเรียลไทม์ สถาบันการเงินต้องมีข้อมูลนี้รวมเข้ากับเครื่องมือภายในองค์กร

อย่างไรก็ตาม เนื่องจากแนวทางปฏิบัติในการแบ่งปันข้อมูลของบุคคลที่สามมีความเข้มงวดมากขึ้น แนวทางการบูรณาการจึงอยู่ภายใต้การดำเนินการด้านกฎระเบียบที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึง GDPR, Dodd-Frank, MiFID II และอื่นๆ

หรืออีกทางหนึ่ง ธนาคารสามารถรวบรวมและรวมข้อมูลเหตุการณ์ภายในองค์กรเพื่อรักษาความภักดี โครงสร้างพื้นฐานทางการเงินในสถานที่ซึ่งมีสถาปัตยกรรมแบบอิงเหตุการณ์และการสตรีมเหตุการณ์อยู่ในข้อมูลที่มาจากแหล่งที่มาขององค์กรอยู่แล้ว ด้วยเหตุนี้ การแบ่งปันเหตุการณ์ทั่วทั้งบริษัททำให้ธุรกิจการเงินมีชุดข้อมูลเหตุการณ์ที่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ หากเรารวมข้อมูลในอดีตเข้ากับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ จะเป็นการเพิ่มความสามารถในการคาดการณ์ให้กับสตรีมเหตุการณ์

นอกจากนี้ ข้อมูลเหตุการณ์ด้วยตัวมันเองสามารถสร้างโอกาสในการมีส่วนร่วมกับลูกค้าตามบริบทในแบบเรียลไทม์ หมายความว่าเมื่อลูกค้าตัดสินใจเลือกข้อเสนอบัญชีใหม่เมื่อตรวจสอบยอดเงินคงเหลือทางออนไลน์ เช่น กรอกแบบฟอร์มใบสมัครไม่ครบ ระบบจะแจ้งให้ธนาคารทราบถึงโอกาสที่เสียไป ซึ่งจะทำให้ธนาคารสามารถดึงดูดลูกค้าอีกครั้งได้ทันที

อีกตัวอย่างหนึ่งของการจัดการข้อมูลเหตุการณ์ที่ทำได้ดี ได้แก่ การจัดหมวดหมู่การใช้จ่ายแบบเรียลไทม์ เมื่อลูกค้าทำการซื้อที่ร้านขายของชำหรือซื้อน้ำมัน เครื่องมือตรวจสอบเงินของธนาคารจะแจ้งให้ลูกค้าทราบเกี่ยวกับประเภทการใช้จ่ายและพอร์ตงบประมาณ เพื่อให้ลูกค้าทราบรูปแบบการใช้จ่ายของตน สัมผัสที่ดีนี้หล่อเลี้ยงการเชื่อมต่อแบรนด์แม้ว่าจะไม่มีการโต้ตอบจริงกับลูกค้าก็ตาม

เป็นที่ที่ลูกค้าของคุณอยู่

90% ของลูกค้าคาดหวังการโต้ตอบที่สอดคล้องกันในทุกช่องทาง ดังนั้น ความเป็นเลิศของช่องทาง Omni ไม่ใช่ตัวเลือก แต่จำเป็น บริษัทการเงินแห่งแรกในโลกดิจิทัลควรมอบประสบการณ์และบริการที่เป็นหนึ่งเดียวกันแก่ลูกค้าในหลายช่องทางพร้อมกัน ในทางกลับกัน สิ่งนี้จะเชื่อมโยงจุดสัมผัสของลูกค้าทั้งหมดเข้าด้วยกัน และช่วยให้องค์กรสามารถกำหนดเป้าหมายลูกค้าด้วยข้อเสนอที่ตรงตามความต้องการโดยอิงจากการโต้ตอบกับแพลตฟอร์มของบริษัทก่อนหน้านี้

ตัวอย่างเช่น ลูกค้าสามารถแสดงโฆษณาแบบละเอียดบนโซเชียลมีเดียหรือเว็บไซต์ที่เป็นมิตรกับโฆษณาได้หลังจากเรียกดูข้อมูลเกี่ยวกับบัตรเครดิตของธนาคารหรือข้อเสนอเงินกู้ นอกจากนี้ กระบวนการแอปพลิเคชันที่ขัดจังหวะสามารถแก้ไขได้ด้วยการแจ้งเตือนทางมือถือส่วนบุคคล หากลูกค้ามีแอปธนาคารบนสมาร์ทโฟน

เพื่อคลายความตึงเครียดในแผนกการตลาด ธนาคารสามารถใช้ระบบอัตโนมัติทางการตลาดได้ ฝ่ายหลังใช้ความพยายามทางการตลาดแบบมัลติฟังก์ชั่นและอำนวยความสะดวกในการส่งข้อเสนอส่วนบุคคลผ่านช่องทางต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นเงินกู้จำนองหรือแผนการเกษียณอายุ ธุรกิจที่ใช้ประโยชน์จากการตลาดแบบอัตโนมัติมักจะได้รับ +451% ของลีดที่เข้าเงื่อนไข

จากมุมมองทางเทคโนโลยี เครื่องมืออัตโนมัติทางการตลาดอาศัยข้อมูลข้ามช่องทาง การป้อนอีเมล เว็บไซต์ แอป และการโต้ตอบอื่นๆ จากนั้นซอฟต์แวร์จะสตรีมกระบวนการแบ่งกลุ่มและกำหนดเป้าหมายเพื่อจัดกลุ่มผู้ชมที่เหมาะสมและปรับเทียบข้อความไปยังลูกค้าแต่ละรายโดยอัตโนมัติตามโปรไฟล์ของพวกเขา การเป็นสินทรัพย์ที่แข่งขันได้ ระบบการตลาดอัตโนมัติเข้าถึงลูกค้าในระดับที่เป็นส่วนตัว ไม่ว่าผู้ชมจะมีขนาดเท่าใด

พลิกโฉมประสบการณ์การธนาคารของลูกค้าของคุณ

การเปลี่ยนลูกค้าที่ไม่ได้ใช้งานให้เป็นผู้ประกาศข่าวประเสริฐของธนาคารเป็นการต่อสู้ที่ยากลำบาก อย่างไรก็ตาม ประสบการณ์ส่วนตัวสามารถเพิ่มยอดขายของคุณและนำคุณเข้าใกล้ลูกค้ามากขึ้น ข้อความที่ปรับแต่ง มีความหมาย และทันเวลาช่วยให้สถาบันการเงินสร้างความสัมพันธ์ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นกับลูกค้าโดยไม่มีความเสี่ยงเพิ่มเติมหรือการทำงานที่น่าเบื่อหน่าย

เพื่อเปิดใช้งานความคิดริเริ่มส่วนบุคคล สถาบันการเงินจำเป็นต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุง ซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ รวบรวมข้อมูลอย่างละเอียดถี่ถ้วน และความสามารถอันชาญฉลาด กลยุทธ์การกำกับดูแลข้อมูลที่กระชับจะติดองค์ประกอบทั้งหมดของการตั้งค่าของคุณ และเริ่มมู่เล่ข้อมูลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าอย่างต่อเนื่อง

แนวทางการให้คำปรึกษาของเราช่วยให้องค์กรสามารถออกแบบกลยุทธ์ข้อมูลที่แข็งแกร่งและสร้างชุดความสามารถใหม่สำหรับการจัดการห่วงโซ่คุณค่าของข้อมูลสู่การตัดสินใจ ติดต่อกับผู้เชี่ยวชาญของเรา แล้วเราจะพิชิตความซับซ้อนของข้อมูลที่คุณอาจมี

บทความนี้เผยแพร่ครั้งแรกที่นี่