Искусство и наука аналитики данных в финансовых услугах
Некоторые люди говорят, что данные являются «новой нефтью» финансовых услуг, но если запас нефти ограничен, то время наш запас данных практически бесконечен. И в отличие от нефти, данные могут быть повторно использованы для разных целей. Ценность данных зависит не от объема, который вы откачиваете – как в случае с нефтью, — а скорее от того, что вы генерируете.
Технология крутая. Независимо от того, что вы хотите, технология может подключить вас к ней. Мало того, что это принесло нам безграничный выбор и мгновенную доставку, нам стало намного лучше реализовывать то, что нам нравится, прежде чем мы даже начнем это искать.
Топливом, питающим все это волшебство, являются персональные данные. Amazon знает обо всем, что мы купили или даже просмотрели. Facebook знает, что нам нравится и кого мы знаем. Google идет с нами повсюду и знает все, что нам интересно. Эти технологические титаны анализируют обширные пулы данных, чтобы узнать, что может стать следующим незаменимым сервисом для их пользователей.
Их преимущества просты и сильны: огромный охват клиентов и узнаваемость бренда — Amazon, по состоянию на апрель этого года, имеет более 100 миллионов платных подписчиков Amazon Prime, или, другими словами, примерно в 2,5 раза больше клиентской базы HSBC — и уровень эмоционального доверия, которого не хватает большинству банковских организаций.
Эти крупные технологические компании вложили значительные средства в технологии взаимодействия, имея возможность обрабатывать данные в масштабе и использовать их для создания новых сервисов. Они также имеют доступ к огромной вычислительной мощности с помощью облачных технологий.
Сила мышления «большой технологии»
Но именно мышление, делает их особенно опасными для банков, кредитных объединений, инвестиционных компаний и других поставщиков финансовых услуг. Они не боятся развертывания новых сервисов, и они рассматривают финансовые услуги как еще один способ стимулирования своей бизнес-модели. Если Amazon дает взаймы потребителям деньги, они могут покупать или продавать больше вещей на Amazon.
Они не преклоняются ни перед чьей другой бизнес-моделью, и они могут случайно нарушить ее границы без всякого злого умысла. Точно так же у них нет особого благоговения к собственной бизнес-модели — они будут прокручивать ее неоднократно, чтобы обеспечить лучший сервис, быстрое развитие и завладение большей частью сердец, а не только умов.
К тому же они являются очень привлекательными организациями для лучших талантов в области продвинутых технологий, не только потому что они лидеры в отрасли, но и потому что они предлагают лучшие условия для талантливых разработчиков. Помимо всего этого их акционеры нацелены в первую очередь на рост и развитие, а не на дивиденды, они ценят подрывные технологии, новые разновидности обслуживания, дизайна и доставки.
Создание расширенной аналитики
Существуют и другие «игроки данных» в будущем открытого банкинга, которые, как и банки, во многих отношениях являются компаниями старой экономики. К ним относятся ритейлеры, энергетические компании, телекоммуникационные компании, управляющие фонды, пенсионные фонды, страховые компании.
Ключевым преимуществом этих организаций является огромное количество данных клиентов, которые могут быть объединены с другими наборами данных для выявления потребностей, которым уделяется недостаточно внимания. Представьте, что эти потребности появляются на пересечениях диаграммы Венна. Например, если вы сближаете понимание энергии вместе с пониманием банковских транзакций, вы создаете новое понимание этих данных и потенциал для новых услуг, основанных на этом понимании.
Новые навыки работы с данными
Для финансовых учреждений в будущем открытого банкинга есть возможность изучить способы использования имеющихся у них данных, чтобы принести пользу своим клиентам. Однако при такой возможности возникают риски. Процесс выявления возможностей с помощью данных, а затем разработка мероприятий — это две разные дисциплины.
Одно дело быть в состоянии заранее сказать исходя из моделей поведения, выявленных в транзакционных данных клиента, что потребитель находится в опасности финансового бедствия. Совсем другое дело — иметь уровень доверия и личной заинтересованности, который позволит вашей организации общаться с потребителем упреждающе на чувствительную тему.
Сегодня, ученые в области изучения данных доминируют в этом новом мире, но, правда в том, что у них нет всех ответов. В сверхчувствительных областях, таких как финансовая жизнь потребителей, когда данные показывают все, что заработано и потрачено, неправильный тон или неуместные рекомендаций не просто слегка раздражают или неудобны для клиента. Это может разрушить их отношения с брендом. Вот почему компании терпят неудачу во взаимоотношениях со своими клиентами, если все, что они делают, это развертывают эскадрильи ученых в области данных.
Успех требует другого подхода. Данные — это всего лишь материал, который создает более личное и человеческое взаимодействие между брендами и потребителями. Ученые, изучающие данные, могут выявить необходимость, но переход от этого открытия к персонализированному взаимодействию, которое удовлетворяет потребность и делает это таким образом, чтобы быть подходящим, человеческим и приятным, — требует определенных навыков.
Переход от объема данных к значению данных
Наличие большого объема данных автоматически не коррелирует с наличием ценной информации. Это преобразование из объема в значение требует:
Психологов. Специалистов, которые понимают, как люди относятся друг к другу и к окружающей среде
Семиотиков. Людей, которые понимают, как смысл создается и передается
Этнографов. Людей, которые понимают, как создаются культуры и как они изменяются.
Специалистов по этике. Людей, которые понимают, что хорошо, а что нет.
Чтобы преуспеть в будущем открытого банкинга, компании должны сначала найти свои данные, потому что многие никогда даже не обращают внимания на собственные данные, не говоря уже об их использовании. Им также необходимо дополнить собственные данные другими наборами данных, чтобы открывать новые перспективы и возможности для своих клиентов, формируя новый образ мышления внутри экосистемы. И, что наиболее важно, они должны анализировать и изучать данные, чтобы выявить неудовлетворенные и недостаточно обслуживаемые потребительские потребности.
С точки зрения крупной технологической компании, поиск данных является их основной миссией. Когда мы рассматриваем фазу роста и развития, немногие из технологических компаний имеют различный набор представлений о потребителе и тем более, не многие могут использовать разнообразие данных для формирования новых представлений. В то же время, эти организации не имеют проблем с поиском неудовлетворенных потребностей, используя огромные вычислительные мощности, которыми они обладают.
Самое главное, что эти компании, ориентированные на данные, организационно готовы слушать то, что данные им сообщают. В первую очередь, это связано с тем, что их работа посвящена анализу данных и использованию результатов этого анализа для развития своих услуг. Они готовы повторять собственные бизнес-модели настолько часто, насколько это необходимо для предоставления лучшего продукта или услуги.
От науки о данных до искусства понимания
Большинство людей согласны с тем, что без соответствующих данных и связанных с ними идей потенциал персонализации не будет реализован. Но это требует от финансовых учреждений размышления о данных, кроме попыток вести разговор на основе статистических корреляций.
Для того, чтобы поставщики банковских услуг преуспели в завоевании доверия потребителей к персонализированным услугам, которые зависят от доступа к их личным данным, потребители должны четко понимать выгоду и ценность, которую они получают в обмен на предоставление личной информации.
Вопрос в том, смогут ли финансовые организации услышать, что данные говорят им о потребностях людей, и о том, как эти люди относятся друг к другу, их среде и их культуре? Смогут ли они услышать, как люди реагируют на эти потребности? Поймут ли они сообщения, отправляемые в ответ на предложения? Более того, узнают ли они и смогут ли понять, что люди найдут приемлемыми, а что нет?
Как только организации смогут ответить «да» на все эти вопросы, они смогут действовать, зная, что это делается с позитивным намерением и целостностью. Но если организации полагаются только на данные как на науку, они будут стремиться к успеху там, где потребительские ожидания растут быстрее их возможностей.