BI sử dụng các công cụ phân tích để hiểu sâu hơn về một tổ chức nhằm giúp tổ chức đưa ra các quyết định và chiến lược kinh doanh tốt hơn. Trong xu thế phát triển công nghiệp 4.0 các ngân hàng cần sử dụng ngay hệ thống Business Intelligence (BI) để có thể đưa ra những quyết định kinh doanh đúng đắn nhằm giảm rủi ro, tăng lợi nhuận và tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn.
Hệ thống BI cung cấp các báo cáo, thống kê và phân tích nâng cao cung cấp một công cụ mạnh mẽ cho các ngân hàng của bạn để thay đổi trải nghiệm khách hàng.
BI ứng dụng trong ngân hàng như thế nào?
Ngân hàng có khối lượng dữ liệu về giao dịch và khách hàng khổng lồ nên việc sử dụng BI trong hệ thống ngân hàng sẽ giúp sàng lọc và phân tích thông tin tốt hơn.
- Giám sát chi nhánh theo thời gian thực – Kiểm soát thời gian chờ trung bình của hàng đợi và theo dõi hiệu suất theo thời gian thực để đưa ra những điều chỉnh phù hợp.
- Giám sát hiệu suất của nhân viên: Theo dõi và so sánh hiệu suất của các nhân viên ở các chi nhánh.
- Theo dõi và phân tích các cuộc hẹn theo thời gian
- Xem dữ liệu về hàng đợi trong các chi nhánh của bạn ở một nơi. Lọc theo vùng, thành phố, chi nhánh và các loại giao dịch. Xem có bao nhiêu khách hàng hiện đang xếp hàng, thời gian chờ trung bình, thời gian phục vụ….
Lợi ích của BI mang tới cho các ngân hàng.
Business Intelligence mang lại lợi ích to lớn cho các ngân hàng và tổ chức tài chính, bao gồm:
- Cải thiện khả năng cạnh tranh: Các ngân hàng không đầu tư vào các giải pháp BI sẽ có nguy cơ bị bỏ lại phía sau.
- Thu hút khách hàng mới: Các công ty dựa trên dữ liệu phân tích có khả năng tạo ra khách hàng mới cao gấp 23 lần đối với lĩnh vực ngân hàng đầy cạnh tranh chỉ số này là vô cùng quan trọng.
- Quản lý rủi ro – Các doanh nghiệp có thể dựa vào số liệu phân tích để quản lý và giảm bớt rủi ro liên quan đến các hoạt động cho vay….
- Hiểu các con số – Biến dữ liệu của ngân hàng thành hình ảnh dễ hiểu và sau đó chuyển đổi thành các kế hoạch và hành động chiến lược giúp ngân hàng đạt được mục tiêu của mình.
- Đưa ra dự báo chính xác hơn: công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp bạn dự báo tỷ lệ quay lại sử dụng dịch vụ của khách hàng, lưu lượng khách hàng ở các chi nhánh, xem mối tương quan giữa mức độ hài lòng của khách hàng và mức độ dịch vụ, v.v. Từ đó bạn có thể lên kế hoạch trước để tận dụng mọi cơ hội và mang lại trải nghiệm đặc biệt cho khách hàng.
- Xử lý tình huống nhanh chóng: Nhờ tính năng giám sát theo thời gian thực tích hợp với hệ thống quản lý hàng đợi các ngân hàng có thể đưa ra quyết định nhanh chóng điều chỉnh về nguồn lực, xử lý những trường hợp quá chuẩn cho phép. Từ đó rút ngắn thời gian chờ của khách hàng, điều chỉnh nhân sự theo thời gian thực, nâng cao hiệu quả dịch vụ, tăng sự hài lòng của khách hàng, tăng chi tiêu trung bình và tăng doanh số mua lại.
- Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Với nguồn dữ liệu được thu thập và phân tích các ngân hàng có thể sử dụng chúng để tạo ra những thông điệp riêng cho từng khách hàng, hiểu rõ hơn nhu cầu và mối quan tâm của họ và bán chéo các sản phẩm phù hợp dựa trên phân tích nhân khẩu học và lịch sử mua hàng của họ.
- Đo lường sự hài lòng của khách hàng – Tích hợp hệ thống với giải pháp phản hồi khách hàng để đo lường và phân tích xem trải nghiệm của khách hàng tác động đến mục tiêu của ngân hàng như thế nào và những điểm ngân hàng cần tập trung cải thiện.
Tuy nhiên không phải tất cả các nền tảng BI đều tạo ra lợi ích giống nhau mà điều này phụ thuộc vào những giải pháp đi kèm với công cụ BI mà ngân hàng sử dụng.
Với hệ thống BI ngân hàng có thể phân tích các khu vực, địa điểm, chi nhánh, dịch vụ, loại giao dịch và thậm chí cả các giao dịch viên riêng lẻ để biết nên tập trung vào những phần nào. Ngân hàng có thể đo lường hiệu suất, tìm các bộ phận yếu kém và quyết định đầu tư nguồn lực vào đâu để đạt hiệu quả tối đa. Ngoài ra, bạn có thể tìm ra những xu hướng để cải thiện trải nghiệm của khách hàng, tăng bán chéo và thúc đẩy kinh doanh nhiều hơn
Xem thêm bài viết: 9 Xu hướng trải nghiệm khách hàng cho năm 2020.