银行都在通过 Elastic 实现个性化 — 您的行业有何不可

site-search-heart-magnifying-glass-dark-1680x980.png

想一想,当呈现在您眼前的内容正是您要找的信息时是什么感觉。这种感觉就像是一家您信赖的公司特别懂一样,可是这样的时刻在商业领域并不多见。当然,如果信息呈现不当,就有可能让人觉得受到了侵犯。但如果信息呈现得当,就能巩固与您身为客户的关系,并让您愈发觉得自己获得了应得的服务。

反过来说,如何帮助您的组织向客户提供这样的个性化体验呢?

作为该行业的专业人士,您或许非常清楚个性化的工作原理,以及为什么各大公司不约而同地都那么重视为客户提供个性化服务。但是,真正要实现个性化,就需要处理海量的数据,这可不是每个组织都能做到游刃有余的。即使他们有这些数据,也可能没有访问或处理海量数据的能力。当然,除非他们已经在使用 Elastic 的解决方案。

在银行和支付领域,数字客户体验一直是近十年来的关键投资领域。然而,鉴于该行业的复杂性和严格监管的性质,主要重点在于确保在线渠道满足基本的安全性、合规性和客户要求。

然而,下一个前沿就是个性化。各大机构都在寻找新的方式来向客户提供能满足他们独特财务需求的体验之旅,也就是说,在恰当的时间通过恰当的交互方式为客户提供恰当的内容或服务。

为此,释放数据潜力就变得至关重要。与大多数行业相比,金融服务提供商坐拥大量的客户数据点,在推动个性化进程方面有着得天独厚的优势。例如,银行和支付领域的客户在开户时都会与金融机构分享有价值的信息,开户后伴随而来的是账户余额和资产价值的波动情况,以及他们的日常交易信息。客户在整个银行体验之旅中通过一系列数字接触点访问他们的财务数据,这些接触点包括支付应用、第三方网站乃至税务和财务规划软件。只要银行将这些数据利用起来,他们就能够比以往更清楚地了解自己的客户有哪些特征,以及他们需要什么样的金融产品和服务。

既然数据都是现成的,为什么个性化还是这么难?

根据德勤的调查,只有 30% 的客户认为他们的银行提供了个性化的服务。银行面临的一项挑战是:整合和使用来自内部和外部来源的必要的实时结构化和非结构化数据。要实现这一点,提供商需要建立一个集成式数据基础架构,实现对数据的无缝处理、采集和频繁更新。通过更好地访问数据,银行和支付服务提供商可以使用数据分析、行为科学和人种学研究等策略来更好地瞄准客户需求。

Elastic 如何帮助实现个性化

借助 Elastic,银行和支付领域的公司能够统一孤立的数据结构 — 即使没有单一的存储库或统一的结构,也能将几十年的有用数据关联起来。Elastic 集中存储数据,能够实现闪电般的快速搜索、经过精细优化的相关性和可轻松扩展的强大分析功能,让技术和非技术职能部门都能够根据个人需求更好地为客户服务。下面列举了 Elastic 如何支持个性化策略的几个例子:

客户 360 度参与系统

Elastic 可帮助为员工创建定制应用程序体验。我们的解决方案可用于整合引用客户信息、交易、行程、偏好等方面的数据。数据可以在 Elastic 中可视化,也可以应用于您的定制 UI。Elastic 可为服务、销售团队和营销人员提供正确的见解,让客户之旅更贴心。产品开发团队可以进一步定制解决方案,而业务经理可以执行上市战略。

有例为证,请了解一下 RBC 是如何利用 Elastic 将客户资料与关键产品信息实现实时匹配的。

量身定制的网站和应用程序搜索体验

个性化的搜索体验不仅仅是回答客户的问题,还要理解客户的意图,进而拓展业务机会。强大的应用内搜索可利用客户信息提供量身定制的资源,向客户介绍贷款利率、遗产规划服务和信用卡奖励等产品。

此外,借助卓越的相关性,客户还可自己组织语言来搜索信息。有了 Elastic 企业搜索,新搜索体验设置起来十分简单,并且金融服务团队可使用诸多可配置的功能,如全局相关性调优、查询时间优化和自然语言处理,以便向客户提供高度相关的结果。这样,无论客户如何进行搜索,他们都能找到高度契合的答案。

此外,Elastic 还提供基于用户搜索活动的强大分析和可视化功能,协助生成大量见解。例如,这些数据可以帮助发现客户支持内容方面的差距,然后可将这些内容制作成新的操作指南和帮助材料,从而降低支持成本并提高客户满意度。

Machine Learning 有助于检测和预测。价值高达数百万

正如 PSCU软银等客户所展示的那样,Elastic 为众多欺诈团队提供了卓越的引擎和协作工具。通过发现交易异常,他们能够主动为客户挽回数百万美元。 同样的引擎也可以与客户共享,以帮助他们进行财务规划。

Elastic Machine Learning 可增强洞察力,加强客户联系。借助 Elastic,金融服务提供商可以根据客户的个人资料提供基于 ML 的个性化搜索建议、结果和虚拟协助。预测分析可以帮助金融服务机构预测客户何时需要支持或何时可以向他们提供新产品。凭借强大的分析和可视化功能,团队可以衡量、监测和分析网站和知识库上的活动,以快速解决问题并紧跟客户趋势。机构可以利用从客户行为中获得的见解来了解客户的需求 — 不是从总体层面,而是从个体层面。时时想安全,处处要安全。

通过使用 Elastic 制定个性化策略,金融机构可以将数据统一起来,为客户量身定制服务和解决方案。个性化可以带来创新性的新产品并增加收入机会。但更重要的是,使用 Elastic 正确地执行个性化策略,可以帮助服务机构与客户更进一步:赢得客户信任。

要详细了解 Elastic 如何帮助金融服务客户释放价值,请下载产品定位文件