Ontsluit het potentieel van digitale analyse in de financiële en banksector

Veel financiële organisaties doen erg hun best om klantgegevens te verzamelen. Maar om zich te onderscheiden, moeten ze beter anticiperen op de verwachtingen van de klant en producten en diensten snel aanpassen aan veranderende voorkeuren.

Banken moeten ervoor zorgen dat hun digitale platforms gebruiksvriendelijk zijn en functies bieden zoals eenvoudig rekeningbeheer, directe transacties, geïntegreerde bankdiensten in mobiele apps, responsieve klantenservice via chatbots of andere digitale tools, en nog veel meer. Het verbeteren van de algehele digitale ervaring kan de kans dat klanten naar de concurrent overstappen aanzienlijk verkleinen.

Het strategisch toepassen van analyse is waar banken vandaag de dag mee worstelen. Dit brengt de uitdagingen met zich mee om efficiënt aan de behoeften van klanten te voldoen, compliance te beheren, beveiligingsrisico’s te beperken en inzichten uit analyses effectief toe te passen op verschillende bedrijfsgebieden.

In dit artikel gaan we in op de uitdagingen waar financiële organisaties tegenaan lopen op het gebied van analyse, hoe ze die kunnen aanpakken en presenteren we ideeën om analyse effectief in hun bedrijf toe te passen.

Uitdagingen bij het gebruik van analyses door financiële organisaties

Organisaties in de financiële sector verwerken grote hoeveelheden gevoelige gegevens verspreid over verschillende systemen en tools. Dit zorgt voor unieke uitdagingen voor deze organisaties bij het implementeren van webanalyse.

Naleving van regelgeving

Financiële instellingen moeten door een complex landschap van voorschriften navigeren, waaronder wetten voor gegevensprivacy zoals de AVG. Deze voorschriften leggen strenge eisen op voor het verzamelen, opslaan en verwerken van gegevens. Niet-naleving kan leiden tot zware straffen, waardoor het voor organisaties van cruciaal belang is om ervoor te zorgen dat hun tools voor webanalyse aan deze standaarden voldoen.

Gegevensbeveiliging en privacy

Aangezien er veel op het spel staat bij het verwerken van gevoelige klantgegevens, zijn financiële organisaties bijzonder kwetsbaar voor datalekken. Webanalyseoplossingen van derden kunnen dit risico vergroten, vooral als gevoelige gegevens op externe servers worden opgeslagen. Organisaties in de financiële sector moeten analyse-aanbieders kiezen die prioriteit geven aan gegevensprivacy en de hoogste beveiligingsnormen hanteren.

Gegevens uit verschillende bronnen integreren

Financiële teams moeten een uniform gegevenssysteem creëren om op effectieve wijze enorme hoeveelheden gegevens uit hun eigen systemen, verschillende afdelingen en externe bronnen te verzamelen en op te slaan. Veel van deze organisaties worstelen met gegevenssilo’s, waarbij informatie door één afdeling wordt beheerd en van de andere afdelingen wordt geïsoleerd. Gegevens zitten vaak vast in oudere systemen die niet goed integreren met moderne analysetools. Deze versnippering maakt het een uitdaging om een volledig beeld te krijgen van het gedrag van klanten en beperkt de effectiviteit van analyses.

Gegevenskwaliteit

De effectiviteit van webanalyse is sterk afhankelijk van de kwaliteit van de verzamelde gegevens. De enorme hoeveelheid gegevens die financiële instellingen verzamelen, kan de rapportage en analyse bemoeilijken en vereist robuuste gegevensbeheersystemen om de nauwkeurigheid en relevantie te garanderen. Toegang tot onnauwkeurige gegevens belemmert het vermogen om inzichten uit analyses effectief te gebruiken in marketing, verkoop of productontwikkeling. Kwalitatief slechte of inconsistente analysegegevens vormen een grote uitdaging voor financiële organisaties en beïnvloeden hun operationele efficiëntie, besluitvormingsprocessen en algemene betrouwbaarheid.

Naleving van privacy in de financiële wereld

De financiële sector gaat om met uiterst gevoelige gegevens, waaronder vaak persoonlijk identificeerbare informatie (PII). Voorbeelden hiervan zijn het verzamelen van bezoekersgegevens zoals namen, geboortedata, thuisadressen, e-mailadressen, demografische informatie, browsegeschiedenis, apparaat-ID’s, IP-adressen en meer.

Bovendien verwerken ze persoonlijke financiële informatie (PFI), waaronder wachtwoorden voor rekeningen, belastinggegevens, kredietrapporten, beveiligingscodes van creditcards en nog veel meer. De omgang met dergelijke informatie vereist extra voorzichtigheid, omdat lekken bijzonder gevaarlijk kunnen zijn en kunnen leiden tot mogelijke boetes en verlies van vertrouwen.

Financiële instellingen moeten voldoen aan een groot aantal regelgevingen en wetten, waaronder strenge sectorgebonden beperkingen, zoals:

• De Gramm-Leach-Bliley Act (GLBA),
• De Dodd-Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act,
• De GLBA Safeguards Rule,
• De Sarbanes-Oxley Act (SOX), en nog veel meer.

Omdat financiële organisaties doorgaans persoonsgegevens en/of PII verwerken, kunnen ze tegelijkertijd onder privacywetten vallen die dit soort informatie regelen, zoals de AVG, CCPA, LGPD en andere wereldwijde of lokale regelingen voor gegevensbescherming.

Om aan de wettelijke vereisten te voldoen en de privacy van gegevens te waarborgen, kunnen financiële organisaties de volgende strategieën toepassen:

• Begrijpen aan welke privacyregels ze zich moeten houden en voortdurend controleren of ze die naleven.
• Kiezen voor veilige datahosting (bijv. in een speciale database) op de locatie van hun keuze. Bijvoorbeeld een hostingprovider kiezen die in de EU is gevestigd als de instelling zich in de EU bevindt.
• Volledig eigenaar blijven van gegevens en volledige controle houden over hoe ze worden gebruikt en met welke derde partijen ze worden gedeeld.
• Analyses integreren met een platform voor toestemmingsbeheer om geldige toestemming van gebruikers te verkrijgen voordat persoonsgegevens worden verzameld.
• Gegevensverzamelingspraktijken aan gebruikers communiceren door middel van bijgewerkt privacybeleid.
• Gegevensminimalisatie toepassen om alleen de noodzakelijke gegevens voor specifieke doeleinden te verzamelen.
• Een privacybewuste analyse-aanbieder kiezen die de privacy by design- en privacy by default-standaarden volgt.
• Ervoor zorgen dat hun analyse-aanbieder robuuste beveiligingsfuncties biedt, zoals SSL-codering, SSO-autorisatie, toegangscontrole en gegevensback-ups.

Praktische gebruikssituaties voor webanalyse in de financiële sector

Financiële instellingen kunnen webanalyse gebruiken om diepere inzichten te krijgen in de voorkeuren van klanten. Door te begrijpen hoe klanten zich gedragen via verschillende kanalen, kunnen ze gepersonaliseerd financieel advies, proactieve productaanbevelingen, snellere reactietijden en aangepaste waarschuwingen bieden.

Laten we eens kijken naar de belangrijkste manieren waarop een financieel bedrijf analytische inzichten kan toepassen op de activiteiten van zijn organisatie.

Klantervaringen personaliseren

Webanalyse helpt financiële instellingen om interacties van gebruikers op hun websites of apps te tracken en biedt waardevolle inzichten in hun betrokkenheid en interesses. Zo kunnen ze bijvoorbeeld begrijpen hoe gebruikers door de website of app navigeren, wat hun acties zijn en of ze funnels voor specifieke doelen voltooien, zoals het indienen van een leningaanvraag of het invullen van een contactformulier.

Door analyses te integreren met een platform voor klantgegevens (customer data platform; CDP), kunnen organisaties klanten segmenteren op basis van demografische gegevens, producten of diensten die ze gekocht hebben, en interacties met websites of apps. Dankzij deze segmentatie kunnen banken gepersonaliseerde marketingboodschappen en op maat gemaakte inhoud leveren die bij specifieke klanten aanslaan en hun ervaringen verbeteren.

Marketingcampagnes verbeteren

Organisaties in de financiële sector kunnen analysegegevens effectief gebruiken om hun marketingcampagnes te verbeteren.

Ze kunnen hun prestaties meten en tracken om marketingmiddelen en berichtgeving in toekomstige campagnes te verfijnen en te verbeteren. Ze kunnen bijvoorbeeld analyseren welke kanalen het meeste verkeer en betrokkenheid genereren, hun doelgroepen herkennen en het beste lanceringstijdstip bepalen voor meer effectiviteit.

Ze kunnen ook content-gerelateerde trends controleren op basis van bezoekersactiviteit en conversies, en deze inzichten gebruiken om hun toekomstige contentplannen te beïnvloeden. Ze kunnen bijvoorbeeld paginaweergaves, klikken, tijd die op een pagina wordt doorgebracht of bestandsdownloads analyseren.

Klanttrajecten optimaliseren

Webanalyse stelt bedrijven ook in staat om pijnpunten in het klanttraject te identificeren. Met aanpasbare rapportagefuncties kunnen financiële instellingen tracken hoe gebruikers door hun websites of apps navigeren en analyseren of ze het gewenste traject afleggen.

Eén benadering richt zich op de kleine stappen die gebruikers nemen die samen een heel klanttraject vormen, zoals:

• Beschikbare rekeningopties evalueren.
• Een bankrekening openen en onboarding.
• Geld overmaken.
• Het saldo van de rekening controleren.

Door wrijvingspunten voor klanten te identificeren en waar ze afhaken, kunnen organisaties de problemen van gebruikers aanpakken en begrijpen welke interacties gebruikers ertoe aanzetten om betalende klanten te worden. Dit kan uiteindelijk leiden tot een soepelere gebruikerservaring, een grotere klanttevredenheid en betere bedrijfsresultaten.

Opzegging verminderen

Inzicht in klantgedrag via analyse helpt financiële instellingen om opzegging te voorspellen en te voorkomen. Financiële organisaties kunnen feedback verzamelen via verschillende kanalen – zoals enquêtes of sociale media – om inzicht te krijgen in de oorzaken van het opzeggen.

Ze kunnen andere tekenen van ontevredenheid opmerken, zoals een verminderde betrokkenheid, om proactief risicoklanten te bereiken met gepersonaliseerde retentiestrategieën, waaronder op maat gemaakte producten, incentives of speciale ondersteuning. Daarnaast kunnen ze regelmatig KPI’s zoals klantlevenswaarde (customer lifetime value; CLV), opzeggingspercentages en tevredenheidsscores controleren om de effectiviteit van hun retentiestrategieën te meten.

Producten en diensten ontwikkelen

Inzichten uit analyses zijn essentieel voor voortdurende productoptimalisatie. Door statistieken zoals paginabezoeken, klikken, conversiepercentage of bouncepercentage te tracken, kunnen financiële instellingen de prestaties van productpagina’s evalueren en zien hoe goed hun aanbod inspeelt op de behoeften van prospects. Ze kunnen ook regelmatig feedback van klanten analyseren die via enquêtes is verzameld, om hun aanbod te verfijnen en aan te passen aan de verwachtingen van de klant, zodat ze hun concurrentievoordeel behouden.

Trends voorspellen

Met analyses kunnen financiële organisaties historische gegevens beoordelen om toekomstige trends te voorspellen. Ze kunnen bijvoorbeeld de beschikbare gegevens gebruiken om de interesses van potentiële klanten te identificeren, hen op het juiste moment met relevante aanbiedingen te benaderen en cross- en upsellingkansen te optimaliseren. Ze kunnen ook weloverwogen beslissingen nemen over het goedkeuren van leningen en het segmenteren van klanten door de risiconiveaus te beoordelen aan de hand van bestaande gegevens.

Belangrijkste kenmerken van een analyseplatform voor de financiële en banksector

Bij het selecteren van een analyseplatform moeten financiële instellingen prioriteit geven aan verschillende belangrijke functies om toegang te krijgen tot nauwkeurige, geïntegreerde gegevens die ze effectief kunnen toepassen op hun marketing- of verkoopactiviteiten.

Toegang tot bruikbare gegevens

Webanalyse moet bruikbare inzichten bieden om marketingstrategieën aan te sturen en gebruikerservaringen te verbeteren. Bedrijven hebben nauwkeurige, niet-bemonsterde gegevens nodig om het gedrag van klanten beter te begrijpen, marketinginspanningen te optimaliseren en het klanttraject te verbeteren. Functies zoals A/B-testen, heatmaps en het in kaart brengen van het klanttraject kunnen helpen bij het identificeren van sterke en zwakke punten in gebruikersinteracties.

Door analyse te combineren met platforms voor klantgegevens (CDP’s) kunnen organisaties de verzamelde inzichten gebruiken om gerichte marketingcampagnes op te zetten, op maat gemaakte aanbiedingen te doen of gepersonaliseerde e-mails te versturen.

Realtime inzicht in gegevens

Realtime gegevensanalyse is cruciaal voor tijdige besluitvorming, risicobeheer en operationele efficiëntie.  Het laat zien hoeveel mensen interactie hebben met een website of app, en welke doelen ze converteren.

Financiële instellingen kunnen deze gegevens gebruiken om hun marketingcontent en -campagnes dynamisch te beheren. Aan de andere kant kunnen ze transacties controleren en afwijkingen identificeren om frauduleuze activiteiten op te sporen wanneer ze plaatsvinden. Ze kunnen realtime dashboards aanpassen om de meest cruciale gegevens te visualiseren en het dagelijkse gegevensbeheer te vereenvoudigen.

Integratie tussen systemen en gegevens

Het integreren van klantgegevens in verschillende systemen en tools is essentieel voor een soepele gegevensstroom. Het biedt ook toegang tot uniforme first-party datasets die effectief gebruikt kunnen worden door andere afdelingen, zoals marketing, verkoop of klantenservice. Werken met consistente gegevens vermindert het risico op fouten en helpt de effectiviteit van gegevensprocessen te verbeteren.

Financiële instellingen moeten kiezen voor analyseplatforms die naadloos integreren met andere tools in hun data-ecosystemen. Ze kunnen ook een platform voor klantgegevens (CDP) koppelen om gegevens uit meerdere bronnen te integreren, klanten te segmenteren op basis van gedrags- of demografische kenmerken en gegevens te activeren om doelgroepen te voorzien van relevante marketingcampagnes of gepersonaliseerde aanbiedingen.

Platformoverschrijdende analyses

Platformoverschrijdende analyses bieden inzichten van verschillende platforms en helpen financiële instellingen om funnels te creëren om gebruikers te identificeren en te tracken tussen de native mobiele app, WebView en website. Dit is vooral van vitaal belang voor bankieren, waar klanten gewend zijn geraakt aan een omnichannel-ervaring.

Betrouwbare gegevens

Financiële organisaties moeten een analyseplatform gebruiken dat hen toegang geeft tot nauwkeurige gegevens. Analyse-aanbieders maken vaak gebruik van datasampling, waarbij slechts een deelverzameling van de gegevens wordt weergegeven. Hoewel sampling in bepaalde situaties nuttig kan zijn, kan dit leiden tot veel minder nauwkeurige rapporten en cruciale inzichten verbergen, wat een directe impact heeft op de bedrijfsefficiëntie. Daarnaast kunnen financiële instellingen profiteren van toegang tot ruwe gegevens, waardoor analisten meer mogelijkheden hebben voor diepgaande analyses, het onderzoeken van gegevensinzichten en het bruikbaar maken ervan.

Specifieke ondersteuning

Betrouwbare ondersteuningsdiensten van de analyse-aanbieder kunnen de effectiviteit van het platform aanzienlijk verbeteren. Instellingen moeten op zoek gaan naar leveranciers die speciale ondersteuningsservices bieden in plaats van alleen te vertrouwen op geautomatiseerde systemen of chatbots. Voor complexe gegevenssetups kunnen bedrijven baat hebben bij toegang tot technische ondersteuning bij het implementeren van hun analyse-infrastructuur.

Conclusie

Naarmate het financiële landschap blijft verschuiven, zal toegang tot bruikbare inzichten cruciaal zijn om concurrerend te blijven en klantenloyaliteit te bevorderen.

Door een analyse-aanbieder te kiezen die prioriteit geeft aan naleving van de privacyregels, gegevensbeveiliging en toegang tot waardevolle, bruikbare gegevensinzichten kunnen financiële organisaties hun marketingstrategieën en gebruikerservaringen verbeteren en uiteindelijk betere bedrijfsresultaten behalen.

Neem contact met ons op om het volledige potentieel van Piwik PRO te ontdekken als een geïntegreerd analyseplatform dat voldoet aan de behoeften van financiële organisaties: