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Défis de la gestion des données client dans les services financiers –
Auparavant, j’ai discuté de l’avenir de la personnalisation dans les services financiers. Aujourd'hui, je vais plonger dans les défis de la gestion des données clients que les sociétés financières peuvent rencontrer au début de leur parcours de personnalisation.
La gestion des données dans toute entreprise de services financiers est complexe. Il doit aborder l'intégration des identifiants sur les points de contact et les appareils disponibles, les préférences et les intérêts des clients, les sources de données qui incluent des données de premier, deuxième et tiers. Les capacités de gestion des données doivent être capables de gérer des données structurées et non structurées, de préparer des données pour l'analyse et, bien sûr, de protéger les données personnelles tout au long de la chaîne d'approvisionnement des données.
Pour devenir davantage axé sur les données et personnaliser les interactions avec les clients, vous devez aborder trois tendances clés de la gestion des données: le volume, l'ubiquité et les demandes des utilisateurs.
Volume
C'est une entreprise à forte intensité de données. Les données générées en interne telles que les informations sur les clients, les transactions, les historiques d'achat, les demandes de service et les informations sur les réclamations génèrent des centaines de millions de nouveaux points de données chaque jour. Pour ajouter à cette complexité, la plupart des données ne sont pas structurées.
Ubiquité
Les données sont également partout. Le nombre de sources de données, associé à la croissance rapide de la capacité de stockage, de la puissance de calcul et de la connectivité, a conduit à la création et au traitement de données à une échelle sans précédent. La nature d'Internet, le nombre croissant d'appareils interconnectés et le rythme rapide de l'automatisation signifient que la création de données continuera d'augmenter à un rythme rapide.
Non seulement il y a une explosion du volume de données générées, mais la vitesse à laquelle elle est transmise et la variété des formes que peuvent prendre les données se multiplient également. Les ensembles de données structurés et non structurés peuvent prendre un certain nombre de formes différentes, englobant des données traditionnelles, des données alternatives et des mégadonnées. Chaque type de données varie dans sa maturité et son utilisation, les types moins avancés nécessitant un certain degré de techniques spécialisées ou même nouvelles pour un traitement efficace.
Demandes des utilisateurs
Aujourd'hui, presque tous les employés des services financiers sont des utilisateurs d'analyse de données qui a besoin de la vitesse et des informations équivalentes à ce qu'ils expérimentent avec la technologie de consommation personnelle. Les utilisateurs exigent un accès en libre-service aux données et des outils simples d'utilisation pour l'aide à la décision et l'identification des tendances. Et, bien sûr, ils doivent faire confiance à l'exactitude et à la sécurité de ces données.
Il n'est pas surprenant que le paysage actuel de la gestion des données soit complexe – dans le travail de nos clients, nous voyons plusieurs lacs de données, entrepôts de données, applications opérationnelles, mobiles applications, applications en ligne, centres d'appels et solutions d'analyse. Les données peuvent être, et sont généralement, situées dans des environnements hybrides, sur site et dans le cloud, ce qui rend difficile de tout connecter pour obtenir des informations significatives sur les clients, les produits et les canaux de vente.
Pour en savoir plus sur l'état de la personnalisation des services financiers et comment vous pouvez commencer à tirer parti de l'intelligence client pour défendre la personnalisation et conquérir les clients, téléchargez notre guide ici .
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