作为收入预测器的客户情报在企业增长和盈利能力方面，建立客户的整体视角可能是一个极其有效的参数

在这个数字日益复杂的时代，客户情报在为品牌提供竞争优势方面发挥着越来越重要的作用。在一个瞬息万变的世界里，机构可以从以客户为中心、消费者洞察和情报驱动的参与中受益。为了提高关注度、客户保留率和钱包份额，消费者情报比以往任何时候都更加重要。

由于最近的大流行，金融机构不得不通过对客户行为进行更深入的分析，变得更加以客户为中心。

对于金融机构来说，在企业增长和盈利能力方面，建立客户的整体视角可能是一个极其有效的参数。

客户通过各种渠道与品牌互动，包括分支活动、网络活动、应用内活动、支持电话和反馈。移动设备以及智能家居设备的发展，这些设备总是相互连接，来回存储和发送数据。用户很容易通过这些渠道泄露大量信息。金融科技公司可以利用这些数据为消费者提供更量身定制的服务。对于金融机构来说，这是一个机会，可以将来自多个接触点的数据结合起来，全面了解客户与他们的互动。

金融科技机构可以通过人工智能、算法、信用卡交易和信用评分等多个过程创建的以客户为中心的数据来预测和预测客户行为。这些公司可以利用这些大数据更好地为客户提供相关服务。客户往往更容易接受为他们量身定制的产品。公司用户体验的有效性是用来评估其信誉和可信赖性的。

如果你的应用程序/网站不能像预期的那样工作，或者使用起来很棘手，这将对用户体验和信任产生负面影响。因此，必须经常使用存储的数据来弥合数字鸿沟。

网上银行的出现改变了消费者的体验。你不再需要亲自去银行或等待数天交易完成。金融科技公司开发了跨境金融服务，实现了实时数据共享。它允许买卖双方自由交易，没有任何摩擦。

在金融服务方面，金融科技公司必须保持开放，并保持足够的灵活性，为消费者提供个性化的服务。现代科技使金融科技公司更加灵活，能够迅速适应不断变化的市场条件。

例如，如果你对某家公司的产品或服务有问题，需要联系客户支持。你试着向他们解释你的处境，但他们不愿意理解或帮助你。你无疑会对公司失去信心，不再和他们做生意。

超过三分之一的客户仅仅因为一次不愉快的经历就放弃了生意。因此，企业必须使用消费者智能来减少糟糕的用户体验。他们可以使用客户洞察力来研究客户互动，并提供可操作的洞察力来改善客户旅程。

客户情报所涵盖的数据类型

事务性数据:为定制算法提供信息的基本数据片段来自客户的购买历史。

行为数据:这种类型的信息揭示了你的客户在你的网站上做了什么。企业使用各种策略来收集行为数据，包括:

• 热点图
• 眼球追踪
• 饼干
• 市场研究调查

人口统计数据:人口统计信息揭示了你的客户是谁。性别、年龄、婚姻状况、教育程度、地点和就业情况都包括在内。虽然人口统计数据以前是产品选择的关键因素，但交易和行为数据现在更能预测客户偏好。

心理数据:心理学是一种理解人们为什么根据心理学做出特定决定的新方法。它通过调查顾客的兴趣、态度和行为来揭示是什么促使他们购买。

除了创造收入外，客户智能还在以下方面帮助企业:

• 行为细分
• 对现场用户流程进行建模
• 地理定位
• 个性化的方法

企业可以利用客户智能为每个细分市场提供定制服务。综上所述，消费者智能具有以下优势:

• 通过个性化的产品推荐增加转化率，从而提高销售效率和营销ROI。

• 通过改善客户服务来建立客户忠诚度:企业可以通过更好地满足客户的期望来克服留住客户的困难。

• 数据驱动的决策:在收集和评估客户数据之后，最重要的一步是根据数据得出的见解采取行动。

除了客户满意度之外，金融科技初创企业面临的主要困难之一是，在创造可靠的主张和品牌的同时，要比银行业同行更努力地工作。

因此，金融科技公司必须致力于改善现有的客户旅程，并增加对试验和分析消费者行为的关注，以在市场上获得令人信服和令人满意的产品。他们还必须集中精力，正确实施倡议和见解，这可能是一个棘手的问题，但最终会给他们带来回报。