银行业数字分析 许多金融机构在收集客户数据方面做得很好。但要想脱颖而出，他们需要更好地预测客户期望，并根据不断变化的偏好快速调整产品和服务。
银行必须确保其数字平台易于使用，提供便捷的账户管理、即时交易、移动应用中的集成银行服务、通过聊天机器人或其他数字工具提供响应式客户服务等功能。增强整体数字体验可以大大降低客户转向竞争对手的可能性。
战略性地应用分析是银行如今面临的
难题随之而来的是高效满足客户需求、管理 香港电报数据 合规性、降低安全风险以及在不同业务领域有效应用分析见解的挑战。
在本文中，我们将探讨金融机构在分析方面面临的挑战、如何应对这些挑战，以及在业务中有效应用分析的想法。
金融机构使用分析的挑战
金融行业的组织需要处理分布在不同系统和工具中的大量敏感数据。这给这些组织在实施网络分析方面带来了独特的挑战。
监管合规性
金融机构必须应对复杂的法规环境，包括 GDPR 等数据隐私法。这些法规对数据的收集、存储和处理提出了严格的要求。不遵守规定可能会导致严厉的处罚，因此组织必须确保其网络分析工具符合这些标准。
数据安全和隐私
由于处理敏感客户信息的风险很高，金融机构特别 容易受到 让购物变得便捷高效 数据泄露的影响。第三方网络分析解决方案可能会增加这种风险，尤其是当敏感数据存储在外部服务器上时。金融行业的组织 银行业数字分析 必须选择优先考虑数据隐私并采用最高安全标准的分析供应商。
整合来自不同来源的数据
财务团队需要构建统一的数据系统，以便有效地收集和存储来自其自身系统、不同部门和外部来源的大量数据。许多此类组织都面临着数据孤岛的困扰，即信息由一个部门控制，而 不丹商业指南 其他部门则相互隔离。数据通常被困在无法与现代分析工具很好地集成的旧系统中。这种碎片化使得全面了解客户行为变得十分困难，并限制了分析的有效性。
数据质量
网络分析的有效性在很大程度上取决于所收集数据的质量。金融机构收集的数据量巨大，这会使报告和分析变得复杂，需要强大的数据管理系统来确保准确性和相关性。访问不准确的数据会妨碍在营销、销售或产品开发中有效利用分析见解的能力。低质量或不一致的分析数据对金融机构构成了重大挑战，影响其运营效率、决策流程和整体可信度。
专家意见
贾里克·米亚兹加
Piwik PRO 产品经理
由于登录后数据跟踪能力不足，金融机构难以打造全面的客户旅程。此外，他们必须谨慎制定数据跟踪策略，以遵守严格的监管要求。这只是冰山一角，因为他们还面临着许多其他需要关注和创新的挑战。
财务领域的隐私合规
金融行业处理极其敏感的数据，通常包括个人身份信息 (PII)。例如，收集访客的详细信息，如姓名、出生日期、家庭住址、电子邮件地址、人口统计信息、浏览历史记录、设备 ID、IP 地址等。
除此之外，他们还处理个人财务信息 (PFI)，包括账户密码、税务信息、信用报告、信用卡安全号码等等。处理此类信息需要格外小心，因为任何违规行为都可能特别危险，可能导致监管罚款和失去信任。
金融机构必须遵守大量监管制度和法律，其中包括严格的行业相关限制，例如：
《格雷姆-里奇-比利雷法案》（GLBA），
《多德—弗兰克华尔街改革和消费者保护法案》，
《GLBA 保障规则》
萨班斯·奥克斯利法案（SOX）等等。
同时，由于金融机构通常处理个人数据和/或 PII，它们可能受到管理这些类型 银行业数字分析 信息的隐私法的约束，例如GDPR、CCPA、LGPD、DORA以及其他全球或本地数据保护制度。
为了满足监管要求并确保数据隐私，金融机构可以采用以下策略：
了解他们必须遵守哪些隐私法
规并持续监控他们的遵守情况。
在他们选择的地点选择安全的数据托管（例如，在专用数据库中）。例如，如果机构位于欧盟，请选择位于欧盟的托管提供商。
保持对数据的完全所有权、数据的使用方式以及与哪些第三方共享数据。
将分析与同意管理平台相结合，以在收集个人数据之前获得有效的用户同意。
通过更新的隐私政策向用户传达数据收集实践。
应用数据最小化仅收集特定目的所需的数据。
选择注重隐私的分析提供商，遵循设计隐私和默认隐私标准。
确保他们的分析供应商提供强大的安全功能，例如 SSL 加密、SSO 授权、访问控制和数据备份。
金融领域网络分析的实际用例
金融机构可以利用网络分析来深入了解客户偏好。通过了解客户在不同渠道的行为，他们可以提供个性化的财务建议、主动的产品推荐、更快的响应时间和定制警报。
让我们深入探讨金融公司将分析洞察实际应用于其组织运营的最重要的方法。
个性化客户体验
网络分析可帮助金融机构跟踪用户在其网站或应用上的互动，从而提供有关用户参与度和兴趣的宝贵见解。例如，他们可以了解用户如何浏览网站或应用、他们的操作以及他们是否完成了特定目标的渠道，例如提交贷款申请或填写联系表格。
通过将分析与客户数据平台 (CDP)集成，组织可以根据人口统计、客户购买的产品或服务以及网站或应用程序交互对客户进行细分。通过这种细分，银行可以发送个性化的营销信息和定制内容，以引起特定客户的共鸣，从而增强他们的体验。
了解 CDP 的其他实际应用：8 个将推动您的业务增长的客户数据平台 (CDP) 用例。
改善营销活动
金融领域的组织可以有效地利用分析数据来改善他们的营销活动。
他们可以衡量和跟踪其绩效，以改进和改善未来营销活动中的营销资产和信息传递。例如，他们可以分析哪些渠道带来最多的流量和参与度，识别其受众，并确定最佳发布时间以提高效率。
他们还可以根据访客活动和转化情况监控与内容相关的趋势，并利用这些洞察来影响未来的内容计划。例如，他们可以分析页面浏览量、点击量、页面停留时间或文件下载量。
优化客户旅程
网络分析还能帮助企业识别客户旅程中的痛点。借助可定制的报告功能，金融机构可以跟踪用户如何浏览其网站或应用程序，并分析他们是否完成了所需的旅程。
一种方法侧重于用户构成整个客户旅程的细小步骤，包括：
评估可用的帐户选项。
开设银行帐户并入职。
进行汇款。
检查账户余额。
通过确定客户的摩擦点以及他们离开的原因，组织可以解决用户的问题并了解哪些互动会促使用户转化为付费客户。这最终可以带来更顺畅的用户体验、更高的客户满意度和更好的业务成果。