خلق درآمد از داده ها و API های سازمان

کشف پتانسیل پنهان خلق درآمد از داده در صنعت بانکداری : راهنمای جامع

مقدمه:

در چشم‌انداز مالی در حال تحول، ارائه‌دهندگان خدمات بانکی روی گنجینه‌ای از داده‌ها نشسته‌اند. در حالی که استفاده‌های سنتی از این داده‌ها بر بهبود خدمات به مشتریان از طریق تشخیص تقلب و بینش‌های هزینه‌کرد متمرکز بوده است، فرصتی رو به رشدی برای خلق درآمد از این داده‌ها برای جریان‌های درآمدی اضافی وجود دارد. این مقاله به پیچیدگی‌های خلق درآمد از داده در صنعت بانکی می‌پردازد، انواع داده‌های موجود، فرصت‌هایی را که ارائه می‌دهند، چالش‌های غلبه بر آن‌ها و گام‌های استراتژیک برای بهره‌برداری از این پتانسیل پنهان را بررسی می‌کند.

انواع داده‌ها: نگاهی دقیق

ارائه‌دهندگان خدمات بانکی معمولاً به دو دسته متمایز از داده‌ها دسترسی دارند:

  • داده‌های خط کسب‌وکار (LOB): این داده‌ها به بخش خاصی از کسب‌وکار مانند سابقه تراکنش یا تعاملات 
  • خدمات مشتری اختصاص دارد.
  • داده‌های مشترک: این داده‌ها به دو دسته دیگر تقسیم می‌شوند:
    • داده‌های سطح سازمانی: این داده‌ها شامل ترجیحات مشتری، ارزیابی نیازها و کل سازمان را دربرمی‌گیرد.
    • داده‌های مکمل: این داده‌ها می‌توانند شامل منابع خارجی مانند فعالیت‌های رسانه‌های اجتماعی، داده‌های وضعیتی و شناسه‌های دیجیتال باشند.

 

بینش قابل اجرا:

با ترکیب داده‌های مکمل با داده‌های داخلی موجود در خط کسب‌وکار و داده‌های سطح سازمانی، می‌توان به ارزش قابل توجهی دست یافت. این مدل داده یکپارچه امکان انجام تجزیه و تحلیل و بینش‌های قوی‌تر را فراهم می‌کند و در نتیجه فرصت‌های جدیدی برای خلق درآمد ایجاد می‌کند.

فرصت‌ها:

 

  • تحلیل رفتار مصرف‌کننده: ارائه‌دهندگان خدمات بانکی می‌توانند از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای درک عادات مصرفی مشتریان استفاده کنند و به این ترتیب تبلیغات هدفمند یا برنامه‌های وفاداری ارائه دهند.
  • خدمات بازرگانی: با تجزیه و تحلیل داده‌های تراکنش، ارائه‌دهندگان خدمات بانکی می‌توانند خدمات ارزش افزوده ای مانند مدیریت موجودی یا تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده فروش را به بازرگانان ارائه دهند.

چالش‌ها:

 

  • محدودیت‌های حریم خصوصی داده‌ها: پایبندی به GDPR و سایر قوانین حفاظت از داده‌ها بسیار مهم است.
  • اختلافات مالکیت: باید پروتکل‌های مشخصی برای تعیین مالکیت داده‌ها، به ویژه زمانی که از منابع متعدد جمع‌آوری می‌شوند، برقرار شود.

روش اجرا:

ارائه‌دهندگان خدمات بانکی باید با انجام ارزیابی ریسک، پیامدهای قانونی استراتژی‌های خلق درآمد از داده خود را درک کنند. پس از آن، باید یک چارچوب حکمرانی داده برای مدیریت مالکیت و نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی ایجاد شود.

  • تشکیل مشارکت‌های استراتژیک و اتحادها: برای تقویت مجموعه داده‌های موجود، با شرکت‌های فناوری مالی، شرکت‌های تجزیه و تحلیل داده و حتی رقبا همکاری کنید.
  • توسعه بینش‌های مشتری و بازرگان: از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده برای ارائه خدمات ارزش افزوده به مصرف‌کنندگان و بازرگانان استفاده کنید.
  • اطمینان از انطباق با قوانین: یک لیست بررسی انطباق تهیه کنید و مطمئن شوید که تمام تلاش‌های خلق درآمد از داده با قوانین حفظ حریم خصوصی و مقررات صنعت مطابقت دارد.

درس‌های آموخته شده از پیشگامان و روندهای بازار :

  • بخش‌بندی هدفمند مشتری: اکثر پیشگامان بر روی مدل‌های B2B تمرکز می‌کنند و برای خدمات ارزش افزوده از کسب و کار ها هزینه دریافت می‌کنند.
  • بهینه‌سازی کانال‌های فروش: به دلیل داده‌های غنی که در اختیار می‌گذارند، کانال‌های فروش موبایل و آنلاین بازگشت سرمایه سریع‌تری را نشان داده‌اند.
  • مدل‌های قیمت‌گذاری: ترکیبی از مدل مبتنی بر کمیسیون و هزینه ماهانه ثابت برای مؤثر بودن ثابت شده است.

چالش‌های کلیدی و راهبردهای کاهش آن‌ها :

  • عدم تمرکز بر کسب‌وکار: سازمان‌ها باید از استفاده از تجزیه و تحلیل برای موارد استفاده داخلی به تبدیل آن به هسته مدل درآمدی خود تغییر دهند.
  • شکاف مهارت‌ها: یک تیم اختصاصی متشکل از دانشمندان داده، مهندسان داده و تحلیلگران کسب‌وکار برای اجرای موفقیت‌آمیز استراتژی‌های خلق درآمد داده ضروری است.
  • خطرات قانونی و شهرت: برای پیمایش در پیچیدگی‌های قانونی، باید یک تیم بین‌بخشی متشکل از مشاوران حقوقی و مدیران انطباق تشکیل شود.

 

error: Content is protected !!