La visual analytics nel banking migliora la customer experience

La Visual Analytics è una metodologia di analisi dei dati che consente a tutti gli stakeholders di analizzare e comprendere i dati. Nel settore bancario trova innumerevoli applicazioni: gli istituti bancari ormai sono avvezzi all’analisi dei dati e migliorano costantemente il proprio approccio data-driven.

Uno degli ambiti in cui le banche possono applicare la Visual Analytics più vantaggiosamente, per arrivare ad essere data-driven, è la customer experience.

In un mondo sempre più digitale, i clienti si aspettano che le banche creino delle customer experience multicanale, senza soluzione di continuità tra il recarsi in filiale o accedere all’app da mobile. Migliorare l’esperienza del cliente e usare i dati per comprenderne i bisogni, per altro, può aiutare la banca a proporre i prodotti più in linea con le esigenze di ciascun cliente.

Sia dal lato dell’utenza che dal lato dell’impresa, insomma, i dati creano valore. Ma perché è proprio la Visual Analytics la spinta che può servire alle banche per diventare sempre più data driven?

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Le caratteristiche della Visual Analytics

La Visual Analytics è un campo interdisciplinare, che combina tecniche di visualizzazione dei dati (data visualization) con l’analisi dei dati (data analytics). L’obiettivo è di aiutare le banche a comprendere meglio i dati complessi e prendere decisioni informate.

Tra il personale degli Istituti, chi può usufruire di questi strumenti? Analisti, data scientist, ma anche manager, impiegati, clienti e anche stakeholder che non hanno un background tecnico per analizzare i dati usando il codice.

Questo approccio ha quindi facilitato la diffusione dell’approccio self service analytics, aperto cioè anche agli utenti non tecnici. La Visual Analytics sfrutta il potenziale della rappresentazione visiva per estrarre informazioni significative dai dati, evidenziare tendenze, identificare modelli e supportare la presa di decisioni. Ma attraverso queste dashboard grafiche, consente anche di fare vere e proprie analisi e di interrogare i dati.

Alcune delle caratteristiche chiave della Visual Analytics sono, quindi:

L’uso di grafici, mappe, dashboard per rappresentare i dati in modo comprensibile e intuitivo, individuare relazioni, pattern e schemi ripetuti, comprendere i nessi causa ed effetto tra i dati;
L’adozione di dashboard interattive dove l’utente può eseguire delle azioni di filtro e selezione dei dati, o avere un livello di dettaglio sempre più granulare;
L’analisi dei dati può essere svolta direttamente attraverso le dashboard, grazie a specifici strumenti di analisi per fare calcoli, statistiche, aggregazioni di dati, ma anche analisi predittive e operazioni complesse. Grazie all’Intelligenza Artificiale, oggi strumenti di Visual Analytics come Tableau di Salesforce mettono anche gli utenti business nelle condizioni di fare analisi complesse.

Attraverso la Visual Analytics e l’approccio self service, quindi, le aziende possono diffondere la cultura e la competenza sulla data analytics in tutti i settori e a tutti i livelli, diventando davvero data – driven.

Il settore bancario è uno dei settori più coinvolti in questa trasformazione, che sta ridisegnando tutto il mondo del banking.

La customer experience è uno dei campi in cui le banche devono applicare in modo profittevole la Visual Analytics, per differenziarsi dai competitor e giocare in vantaggio.

Come migliorare la customer experience grazie alla Visual Analytics

Le banche oggi non possono fare a meno dei dati. Dati aziendali, dati personali e dati dei consumatori sono in effetti ciò che oggi produce il vero valore nell’industria bancaria.

Analizzare tutti questi dati e individuare le correlazioni tra di loro è un vantaggio competitivo enorme, che permette di prendere decisioni più profittevoli dal punto di vista economico, ma anche di trovare nuovi clienti e fidelizzare i clienti storici.

Gli Istituti raccolgono informazioni sui clienti in ogni touchpoint fisico e virtuale: sito web, app, call center, filiali, reazioni sui social media ecc.

Ad ogni transazione e click i clienti generano dei dati che devono essere analizzati per prendere decisioni giuste, nell’ottica dell’innovazione e della crescita.

Una banca data-driven sa sfruttare tutti i suoi dati per prevedere i risultati, identificare i pattern e migliorare i processi. Questi obiettivi passano necessariamente dalla costruzione di un rapporto migliore con il cliente.

Comprendere i clienti è un goal sempre più strategico, in tutti i settori. Per via del ruolo delicato delle banche nella vita dei clienti, questo compito diventa ancora più cruciale. Solo conoscendo anche le sfumature del comportamento e delle esigenze dei clienti è possibile proporre servizi e prodotti ben contestualizzati.

Una banca che riesce a fare questo viene percepita come credibile, e aumenta la fiducia da parte del cliente. Oggi il mercato è mutevole e la brand loyalty è difficile da conquistare. Investire in questa direzione significa investire in un business longevo, stabile, capace di resistere agli imprevisti.

Più che in molti altri settori, il mondo banking è oggi digitalizzato: anche questi servizi devono essere costantemente affinati sulla base dell’analisi dei dati, per dare a ciascun cliente ciò che si aspetta.

Perché la Visual Analytics facilita la trasformazione data driven

Quando una banca decide di utilizzare la Visual Analytics per diventare data driven, questi obiettivi ambiziosi si avvicinano. Le imprese data driven vivono un vero e proprio cambio di passo, che coinvolge tutto il personale.

Attraverso la Visual Analytics infatti è possibile dare l’accesso all’analisi dei dati non solo ai tecnici ma anche ai decision makers. Ne deriva un vantaggio competitivo, che può essere declinato in vari modi:

Fornire le stesse informazioni certe e verificate a tutti coloro che sono chiamati a prendere decisioni strategiche e operative;
Prendere decisioni basate sui dati, anche in base alle analisi predittive e al confronto con i dati storici;
Aumentare la collaborazione tra tutto il personale coinvolto, portando a idee e soluzioni inattese;
Migliorare la capacità della banca di prevedere i problemi, gli errori e i trend del mercato;
Effettuare un monitoraggio ampio e real-time sull’andamento dei vari rami dell’istituto bancario, correggendo i problemi in progress e cogliendo le opportunità che si presentano.

I manager del settore bancario sanno che tutti questi aspetti sono visceralmente legati ai consumatori, alla loro brand loyalty, alla capacità di comprenderli a fondo non solo come numeri, ma anche come persone. Il banking è un mondo delicato, in cui entrano in gioco questioni di livello macroscopico, come l’alta finanza e la geopolitica, e questioni estremamente private che riguardano la vita delle persone, dei consumatori, degli investitori e degli imprenditori.

I dati rappresentano un modo per orientarsi in modo sicuro in questo dedalo di fattori. La Visual Analytics fornisce gli strumenti operativi per estendere l’analisi dei dati a tutta l’azienda con un approccio self-service. L’obiettivo è raggiungere un sistema data-driven, in cui i dati informano tutte le decisioni del management della banca.

Tableau di Salesforce per la Visual Analytics degli Istituti bancari

Tra gli strumenti più apprezzati per la Visual Analytics nel settore bancario vi è indubbiamente Tableau di Salesforce, che viene scelto da organizzazioni in tutto il mondo per accelerare il processo di trasformazione data-driven e migliorare la customer experience.

L’approccio self service e l’empowerment degli utenti non tecnici sono sempre stati i due pilastri fondanti della missione di Tableau. Oggi la piattaforma è arricchita da funzionalità avanzate di AI Generativa, che permettono a tutti di effettuare analisi sempre più complesse e di trarre profitto dai dati.

Ecoh Media è partner Salesforce Tableau in Italia da oltre 20 anni e fornisce servizi di consulenza tecnica e di prodotto, per individuare la soluzione più adeguata per consentire agli istituti bancari di raggiungere i propri obiettivi attraverso la Visual Analytics. Ci occupiamo di reselling, deploy, ETL, implementazione dashboard, embedded analytics e formazione specifica dedicata alla piattaforma Tableau per la Visual Analytics.

In aggiunta a questo, e competenze trasversali in ambito Analytics e BI e la partnership con altre piattaforme di altissimo livello, come per esempio Snowflake, consentono al nostro team di ingegneri e consulenti di aiutare le banche a costruire un’infrastruttura estremamente funzionale. Puoi ottimizzare gli investimenti e integrare più strumenti tra loro, in modo funzionale ed efficace, per soddisfare i bisogni della BI strategy aziendale.