因此，預測客戶的需求是客戶滿意度和更高保留率的關鍵。對於金融機構（即銀行）來說尤其如此，因為保留客戶是其業務模式的重要組成部分。留住客戶的唯一方法是了解他們的行為，這就是數據科學發揮作用的地方。
數據科學是一個廣泛的領域，專家在數據的幫助下提取有用的見解。儘管這是一個多學科領域並且具有多種應用，但金融機構可以應用數據科學來預測客戶的需求並推斷出提高參與度的方法。
在本文中，我們討論金融機構如何利用數據科學來簡化其客戶參與程度。
滿足期望並收集回饋
安永 2014 年全球消費者銀行業調查清楚地顯示了客戶對體驗的重視程度。調查顯示，如果銀行能為客戶提供更簡單的體驗和交互，多達40%的銀行客戶願意支付更多費用。
透過非銀行提供者和數位銀行等替代方案 越南 手機號碼 金融機構需要專注於如何改善客戶體驗。然而，在對客戶體驗進行任何改變之前，他們必須確定需要改變什麼，這並不是一件簡單的事情。
金融機構不能只依靠調查來發現客戶體驗中的弱點。他們有效地做到這一點的一種方法是藉助資料科學中的機器學習演算法。
緩解潛在的挑戰
除了留住客戶之外，銀行實體還可以利用數據科學來緩解他們每天面臨的挑戰。他們可以對歷史數據應用機器學習和數據分析來預測營運需求。
此外，他們可以利用數據科學和分析的預測品質對未來事件採取預防措施。例如，他們可以找出特定 ATM 位置在特定時間需要多少現金。或者，他們可以預測尖峰和高峰時間以優化其內部流程。
防止欺詐，讓客戶感到安全
數據科學最有益的方面之一是它能夠產生精確且準確的分析模型。透過利用預測模型，銀行可以輕鬆識別並防止參與詐欺的人。
這些模型可以追蹤交易異常、可疑活動，並提出減輕詐欺的即時建議。同樣，他們可以透過專門的資料收集策略和借款人細分來防止信用違約。
為了使內部流程更加安全，這些分析模型包括銀行資本充足率、壓力測試和市場流動性風險等因素。這些模型使用即時數據，根據現有標準計算和預測這些風險。
招募並留住最優秀的人才
為了簡化客戶互動，銀行必須培訓人力資源並監控他們與客戶的互動。但是，在大多數情況下，這可能不足以滿足您的客戶。
儘管如此，您仍然可以使用數據科學來衡量員工的績效並預測分支機構的最佳員工人數。有些銀行甚至使用模型來量化員工留任率，然後研究如何留住最優秀的人才庫。
建立信任和忠誠度
使用數據科學來簡化客戶體驗對於任何銀行的成功至關重要。它可以為金融機構制定有效的營銷和數位策略大有幫助。
提供正確的客戶體驗可以讓您在競爭中脫穎而出。它給客戶留下銀行了解他們的需求和期望的印象。這種對客戶的關心鼓勵了客戶之間的忠誠度和信任。
目標利基客戶
與其他業務一樣，許多客戶很難歸類為金融業務。其中一些客戶對他們的供應商有一套特定的期望，這些期望對企業形象既有利又有害。
但是，透過利用數據科學，您可以為這些客戶提供個人化體驗。這可以幫助金融企業透過量身定制的促銷活動瞄準客戶，並幫助他們在正確的時間傳遞正確的訊息。例如，公司可以過濾他們需要針對哪些客戶進行投資計畫。
