将事务数据转换为提高产品和忠诚成员
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180ZB数据数据量估计到2025年 全世界将生成并消费
信用社并非陌生信息群, 不幸的是, 许多人承认处理数据策略 退位到其他项目并增强成员经验以建立更强、更可信关系,
新年到来 是时候重新考虑数据分析策略了吗
感知日间数据不幸并不总是足够的, 历史信息嵌入档案库和井口对获取大图感至关紧要 影响信用社和成员由预测解析法、机器学习法和深搜法驱动的新数据解析法,信用社快速获取全机构和所有事务通道的数据,以简单视觉格式在一个集中平台内展示全局视图
新建实时数据访问-用户行程、特征传承、欺诈状态统计、逐信道交易量和更多-使信用社能够更好更快决策并更容易识别趋势与空白作用存取和报告与雇员角色相关,福利和业务改善遍及全机构,从执行管理到业务团队链
结果
- 产品和服务与市场趋势和成员需求更密切关联:快速带新产品上市对保持相关竞争至关重要同样重要的是,有能力根据成员需求或市场趋势与漏洞对所需产品增强或日落策略作出知情决策团队很容易更好地了解产品和服务使用方式等信息获取方式,如用户行程、特征推广、脱机点和其他全企业洞察力做数据支持决策 既有益于成员 也有益于机构
- 增强求解和高度聚焦个人化:可应用到个性化运动的隐蔽用户行为数据增加成员参与并改进用户行程,而不论时间或地点利用成员金融故事和开销习惯信息,推荐新服务或金融健康建议,并在整个分支和远程渠道发送一致信息,促进参与并增强机构忠诚度
- 减轻风险:预防欺诈的第一步是理解在哪里、何时和如何发生存取全企业所有事务流数据,发现欺诈行为趋势并通过识别脆弱渠道、目标地理位置和粒子细节如特定分支或设备类型来减轻未来风险
- 节省时间和费用少人工制表:完全定制访问人和基于许可视觉仪表板使雇员易于查找其具体角色所需的数据整体观察机构提供全企业洞见并消除与单片数据相联的疼痛点-加速访问任务关键信息以加速修复和更精简操作
停止延迟数据分析策略时间闲散数据为信用社工作
拥有数据带AWREAlogent数据解析报告平台从所有触点和通道接收的所有数据归并成单一整体视图驱动强商决策,实现增强信任和忠诚的超个性化服务,支持员工通过利用机器学习、预测解析和深入搜索获取可操作商业情报
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