デジタルバンキングチャネルの導入は拡大しており、組織とユーザーの両方に新たな機会を提供しています。一方で、詐欺師も新たなルールを導入し、詐欺の手口を巧妙化させています。
顧客行動プロファイリングは、新たな形態の詐欺を阻止し、フィンテックにおける詐欺防止手法を強化する上で重要な役割を果たします。フィンテック業界が進化する中で、様々な取引要因を考慮した不正行為を防止するために、個々の顧客の行動を理解することがますます重要になっています。
新たなテクノロジーとビッグデータ分析により、企業はこれまで決済システムの中に埋もれていたデータを把握できるようになります。これにより、企業は機密データを安全に保管できるだけでなく、顧客体験を向上させることも可能になります。
フィンテックにおける顧客行動分析の重要性
銀行がアプリケーション・プログラミング・インターフェースを介して金融情報を第三者と共有する際の不正行為を防止するには、行動プロファイリング技術が不可欠となります。行動プロファイリングは、過去の履歴データを活用し、以下のような点を分析することで顧客の傾向を追跡します。
- 典型的な支出額とコスト速度。
- 顧客が通常取引を完了する正確な日時。
- 活動の拠点となる地域や国など
生成されたデータはさまざまな目的に使用できます。
顧客のニーズと好みを明確にする
サービスプロバイダーは、顧客行動分析を通じて顧客の嗜好、要件、動機を整理することができます。企業は、ウェブサイトのセッション、過去の購入履歴、ソーシャルメディアへの参加状況といった消費者接触データのパターンや傾向を特定することで、顧客の真の嗜好に関する重要な洞察を得ることができます。
例えば、消費者行動分析を通じて、eコマースプラットフォームは、一部のユーザーがショッピングカートを放置したまま決済手続きを完了していないことに気づくかもしれません。この情報を活用することで、企業は離脱の原因を調査し、チェックアウト手続きを効率化するための対策を講じることができ、コンバージョン率の向上につながります。
正確な予測を行う
顧客行動分析は、顧客の将来の行動を正確に予測するのに役立ちます。企業はこれらの予測を念頭に置き、消費者行動分析を活用して、ユーザーが離脱しそうな兆候を示す傾向を捉えることができます。企業は顧客と積極的に交流し、カスタマイズされた特典を提供したり、問題に対応したりすることで、顧客維持率を向上させることができます。
カスタマイズされた体験を提供
顧客は常にパーソナライズされた体験を求めています。フィンテックプラットフォームが個々のニーズや嗜好を満たすことを望んでいます。これは、ハイパーパーソナライゼーション時代における競争優位性となります。
消費者行動調査は、企業が個々の顧客に合わせた体験を提供し、個々の顧客の購買行動を理解する上で不可欠です。例えば、アパレル小売企業は、消費者行動分析を活用することで、倫理的かつ持続可能な調達による製品を購入する可能性の高い特定のセグメントを特定できます。このデータを活用することで、プラットフォームは焦点を絞ったプロモーション施策を立案し、パーソナライズされたオファーを提案し、ユーザーにとってより価値のある購入プロセスへとカスタマイズすることが可能になります。
顧客ロイヤルティの向上
顧客行動を分析することで、企業は改善の余地を発見し、弱点を特定し、最終的には顧客体験を向上させることができます。例えば、フィンテックのサポートチームは、ユーザーの行動を分析することで、ユーザーが取引を完了する際にどのような問題に遭遇するかを把握することができます。
ビッグデータがポジティブな顧客体験をどのように保証するか
顧客満足度の高い体験は、企業がどれだけ長く生き残れるかを決める最も重要な要素です。企業の評判を確立し、認知度を高め、顧客ロイヤルティを育むのに役立ちます。そして、これらすべてが収益の増加につながります。
統計によると、91%のユーザーは、顧客体験の質が低い企業には二度と戻りたくないと考えています。ビッグデータは、企業がより良い顧客サービスを提供することにどのように貢献しているのでしょうか。
強化されたリスク評価
フィンテック企業は、重要な情報を提供するデータ分析を活用し、強力なリスク評価計画を構築することができます。これにより、企業は潜在的なリスクを迅速に特定し、回避し、最適なリスク軽減策を迅速に特定することができます。
セキュリティの強化
フィンテックにおいて、特にモバイルバンキングの普及に伴い、不正行為は大きな問題となっています。しかし、組織はビッグデータと機械学習を活用し、リアルタイムで異常を検知する不正検知システムを開発することが可能です。これらのシステムは、偽の取引、ログイン、ボット活動といった不審な行動を検知します。
消費者プロファイリングの改善
フィンテック企業は、ビッグデータから得られる情報を活用して消費者プロファイルを作成できます。セグメンテーションにより、顧客の要件、欲求、期待を容易に把握できます。企業は、この特定のデータを用いて行動を分析することで、カスタマイズされたサービスを開発する絶好の機会を得ることができます。
パーソナライズされた自動化サービス
ビッグデータは、チャットボットを活用して顧客サービスをパーソナライズし、よりカスタマイズされたものにするのに役立ちます。AI主導のテクノロジーは、サービスプロバイダーが生データにアクセスし、それに応じてユーザーに応答するのに役立ちます。
明確な市場動向
ビッグデータは、フィンテックのスタートアップ企業や既存企業が金融セクターの進化を理解するのに役立ちます。市場参加者は過去のデータを用いて将来のトレンドを予測し、消費者行動を追跡することができます。これらの情報に基づき、顧客体験を向上させるための重要な意思決定を行うことができます。
クロスチャネルエクスペリエンス
フィンテック業界は、顧客の嗜好の変化を狙って、マルチチャネルによるサービス提供を導入しました。金融会社はビッグデータ分析を活用し、複数のプラットフォームにわたってサービスをカスタマイズすることで、顧客のニーズを満たし、質の高い顧客体験を保証します。さらに、過去データと最新データの両方を活用することで、顧客の潜在的な問題を特定します。
結論
ビッグデータ分析、顧客プロファイリング、行動分析を組み合わせることで、効果的なリスク評価戦略を実現するだけでなく、強化された顧客エクスペリエンスを保証するために必要な新世代のツールセットが提供されます。
この新しい技術的アプローチは、複数のフィンテック分野（銀行、融資、小売オンライン取引など）で活用でき、さまざまな種類の取引に導入できます。
ビッグデータのおかげで、企業は膨大な量のデータを処理し、システム統合を改善し、信頼性の高い情報パイプラインを確立し、重要な洞察を得ることができます。これにより、企業は正確な予測を行い、質の高い顧客体験を提供することが可能になります。
