قبل حوالي عشرين عامًا، شهدت الساحة المالية أول عملية دفع عبر الإنترنت، ومع ظهور خدمات مثل Google Pay وPayPal، أصبحت هذه المدفوعات أكثر بساطة وسهولة ويسرًا لمعظم المستهلكين. وقد أدى هذا التطور إلى تغييرات في سلوك العملاء، مما جعل دراسة تحليلات سلوك العملاء أداةً قيمة للمؤسسات المالية على مستويات متعددة، بما في ذلك تقليل المخاطر، وتحسين تجارب العملاء، ومكافحة الأنشطة الاحتيالية.
ما هي تحليلات سلوك العملاء؟
تركز تحليلات سلوك العملاء على دراسة البيانات المتعلقة بكيفية تصرف الأفراد بشكل عام والعملاء بشكل خاص، وما يقومون به، وكيف ولماذا يفعلون ذلك. تفتح علوم البيانات السلوكية أمامنا آفاقًا واسعة لاكتشاف أنماط قيمة يمكن أن توجه القرارات في مجالات مختلفة من الخدمات المالية.
9 أمثلة على تحليلات سلوك المستخدم
تتضمن الأمثلة التالية بعض التحليلات المهمة التي تعكس سلوك المستخدم وتعتبر ذات دلالة خاصة بالنسبة للمؤسسات المالية.
- أنماط المعاملات: إذا كان العميل يقوم عادةً بعمليات شراء صغيرة لكنه فجأة يحاول إرسال مبلغ كبير من المال، فقد يثير هذا الأمر إنذارًا بشأن احتمالية حدوث احتيال.
- سلوك تسجيل الدخول: إذا كان المستخدم يسجل الدخول عادةً خلال النهار من منزله، لكنه يسجل الدخول فجأة في وقت متأخر من الليل من دولة مختلفة، فقد يكون ذلك دليلاً على وجود مشكلة في حسابه.
- استخدام الأجهزة: إذا كان شخص ما يستخدم عادةً هاتفه الذكي ولكنه فجأة يحاول تسجيل الدخول من جهاز كمبيوتر عام، فقد يعني ذلك أن حسابه في خطر.
- الموقع الجغرافي: إذا كان العميل يقوم دائمًا بإجراء معاملات من دولة معينة ولكنه فجأة يبدأ في القيام بذلك من مواقع متعددة، فقد يشير ذلك إلى نشاط احتيالي.
- مدة الجلسة وتكرارها: إذا قضى العميل فجأة وقتًا أطول بكثير على حسابه، فقد يعني ذلك أنه يواجه مشكلات، بينما قد يشير الانخفاض الكبير في الاستخدام إلى عدم رضاه أو تخليه عن حسابه.
- التفاعلات مع دعم العملاء: إذا اتصل العميل بخدمة الدعم عدة مرات حول نفس المشكلة، فقد يدل ذلك على أنه يشعر بالإحباط ويحتاج إلى مزيد من المساعدة.
- النشاط على المنتجات المالية: إذا كان شخص ما يقدم عادةً طلبات للحصول على قروض ولكنه فجأة يتوقف، فقد يعني ذلك أنه مرتبك أو غير راضٍ عن العملية، مما يشير إلى الحاجة لتحسين التواصل من البنك.
- استخدام الميزات في تطبيقات البنك: إذا بدأ المستخدم في استخدام أداة الميزانية بشكل متكرر، فقد يشير ذلك إلى قلقه بشأن الإنفاق، مما يمكّن البنوك من تقديم موارد أو نصائح أفضل.
- السلوك عبر الإنترنت على المواقع: إذا زار شخص ما صفحة طلب القرض لكنه لم يكمل الطلب أبدًا، فقد يعني ذلك أنه يحتاج إلى مساعدة أو معلومات إضافية للمضي قدمًا.
البيانات من طرف ثالث مقابل البيانات من الطرف الأول
يساهم كلا النوعين من البيانات في تعزيز فهم المؤسسة لسلوكيات المستخدمين وتفضيلاتهم والاتجاهات.
1. البيانات من الطرف الأول:
تشير البيانات من الطرف الأول إلى المعلومات التي تجمعها الشركة مباشرة من عملائها. تُجمع هذه البيانات من خلال تفاعلات متنوعة، مثل:
- زيارات المواقع: تُتبع كيفية تنقل المستخدمين عبر موقع الشركة، والذي يُطلق عليه أيضًا تحليلات سلوك المواقع.
- استطلاعات العملاء: تُجمع الآراء من خلال الاستبيانات والنماذج.
- تاريخ الشراء: يُسجل ما يشتريه العملاء ومتى.
نظرًا لأن البيانات من الطرف الأول تأتي مباشرة من المصدر، فإنها غالبًا ما تكون أكثر دقة وملاءمة. ويمكن للشركات استخدامها لتخصيص التسويق، وتحسين تجارب العملاء، وزيادة المبيعات.
2. البيانات من الطرف الثالث:
أما البيانات من الطرف الثالث، فهي التي تجمعها المؤسسات التي لا تربطها علاقة مباشرة بالمستخدم. تُجمع هذه البيانات غالبًا من مصادر خارجية متعددة، مثل:
- وسطاء البيانات: الشركات التي تجمع المعلومات من سجلات عامة متعددة ومصادر عبر الإنترنت.
- شركات أبحاث السوق: المنظمات التي تقوم بإجراء استطلاعات وجمع معلومات ديموغرافية.
- شبكات الإعلانات: المنصات التي تتعقب سلوك المستخدمين عبر مواقع ويب مختلفة لإنشاء ملفات تعريف جماهيرية.
تقدم البيانات من الطرف الثالث رؤية أوسع لاتجاهات السوق وسلوكيات المستهلكين، ولكن قد تفتقر إلى الدقة والتحديد مقارنةً بالبيانات من الطرف الأول. يمكن أن تكون هذه البيانات مفيدة للإعلانات المستهدفة وللوصول إلى جماهير جديدة.
كيف تعمل تحليلات سلوك العملاء؟
تعمل تحليلات سلوك العملاء من خلال تتبع وتحليل إجراءات المستخدمين للعثور على أنماط تكشف عن عادات هؤلاء العملاء وتفضيلاتهم والمخاطر المحتملة. إليك كيف تسير العملية بشكل عام:
- جمع البيانات: يتم جمع البيانات من مصادر متنوعة، مثل نقرات المواقع، وأوقات تسجيل الدخول، وتواريخ المعاملات، وأنواع الأجهزة. يولد كل إجراء يتخذه المستخدمون بيانات توضح كيف يتفاعلون مع المنصات الرقمية.
- تحليل الأنماط: تستخدم برامج تحليل السلوك المتطورة المدعومة بالذكاء الاصطناعي للبحث عن الاتجاهات والأنماط في هذه البيانات، بحيث يمكن أن تلاحظ إذا كان المستخدم يسجل الدخول عادةً من نفس الموقع أو يقوم عادةً بإجراء معاملات صغيرة ومتكررة.
- اكتشاف حالات الشذوذ: من خلال تحليل البيانات السلوكية ومقارنة إجراءات كل مستخدم بسلوكه المعتاد، يمكن لتحليلات سلوك العملاء اكتشاف النشاط غير العادي، مثل التحويلات الكبيرة وغير المتوقعة أو تسجيل الدخول من مواقع غير معتادة. تُرفع هذه الأمور لمزيد من التحقيق.
- رؤى تنبؤية: يساعد تحليل السلوك المدعوم بالذكاء الاصطناعي أيضًا في توقع السلوكيات المستقبلية، مثل العملاء الذين قد يستجيبون جيدًا لعروض معينة أو الذين قد يكونون عرضة لخطر الاحتيال.
لماذا تعتبر البيانات السلوكية مهمة؟
قبل مناقشة "لماذا"، دعونا نستكشف "ما هي"، فما هي البيانات السلوكية؟ البيانات السلوكية هي معلومات تتعقب وتسجيل الإجراءات والتفاعلات للأفراد على المنصات الرقمية، وتأتي من العديد من الإجراءات المختلفة التي يتخذها العملاء عند استخدامهم للخدمات المالية.
تُعد هذه المعلومات أو البيانات السلوكية مهمة جدًا للبنوك والمؤسسات المالية لأنها تساعد في تحديد السلوك غير العادي الذي قد يشير إلى الاحتيال.
لماذا يتم جمع البيانات السلوكية؟
تساعد تحليلات سلوك العملاء التنبؤية وجمع البيانات السلوكية المؤسسات المالية على فهم الطريقة أو كيفية تفاعل المستخدمين مع منتجاتهم أو خدماتهم. بالنسبة للمؤسسات المالية بشكل خاص، تعتبر هذه البيانات ضرورية لثلاثة أسباب رئيسية:
- تعزز تحليلات سلوك العملاء الأمان: تجعل البيانات السلوكية من السهل اكتشاف الأنشطة غير العادية أو المريبة. إذا سجل مستخدم الدخول فجأة من جهاز أو موقع جديد، فقد يشير ذلك إلى احتيال محتمل، وهذا مفيد للبنوك لأنه يتيح لها اتخاذ إجراءات سريعة.
- تحسن تحليلات سلوك العملاء تجربة العملاء: من خلال رؤية الميزات التي يستخدمها العملاء بشكل أكبر أو أقل، يمكن للمؤسسات المالية تحسين عروضها لتناسب احتياجات المستخدمين بشكل أفضل. بعبارة أخرى، يمكن أن تكشف البيانات السلوكية عن الإحباطات أو التفضيلات، مما يساعد في تخصيص تجربة المستخدم.
- تساعد تحليلات سلوك العملاء في تخصيص الخدمات: مع رؤى حول عادات المستخدمين، يمكن للمؤسسات المالية إنشاء منتجات واستراتيجيات تسويقية مخصصة. من المحتمل أن يزيد هذا من تفاعل العملاء وولائهم من خلال تقديم حلول ذات صلة.
أنواع مختلفة من تحليلات سلوك العملاء في المؤسسات المالية
تركز تحليلات سلوك العملاء على فهم كيفية تصرف الناس ولماذا يتصرفون بهذا الشكل، وهناك أنواع مختلفة رئيسية مستخدمة في الخدمات المالية لتحسين تجربة العملاء وتعزيز الأمان:
1. تحليل السلوك الوصفي:
- الغرض: النظر في الإجراءات والأنماط السابقة.
- الاستخدام: تحديد سلوكيات العملاء الشائعة، مثل عادات المعاملات أو أوقات تسجيل الدخول. يساعد هذا البنوك في فهم "ما حدث" بطريقة واضحة.
2. تحليل السلوك التشخيصي:
- الغرض: لفهم سبب حدوث أو وقوع سلوكيات معينة.
- الاستخدام: يتعمق في الأسباب الجذرية للأفعال. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد في اكتشاف سبب تخلي المستخدمين عن طلب قرض أو لماذا يتصل عميل بدعم العملاء بشكل متكرر.
3. تحليل السلوك التنبؤي:
- الغرض: توقع الإجراءات المستقبلية.
- الاستخدام: يستخدم البيانات السابقة للتنبؤ بما قد يفعله العملاء بعد ذلك، مثل مؤشرات الاحتيال المحتملة أو الاهتمام المحتمل في خدمات جديدة.
4. تحليل السلوك الإرشادي:
- الغرض: اقتراح إجراءات لتحسين النتائج.
- الاستخدام: يوصي باستجابات محددة استنادًا إلى سلوك العميل، مثل تقديم منتجات مالية مخصصة أو تشديد الأمان بناءً على ملفات تعريف المخاطر.
5. تحليل السلوك في الوقت الفعلي:
- الاستخدام: يحلل الإجراءات الحالية لرصد سلوك غير عادي أو محفوف بالمخاطر على الفور. يعد هذا ضروريًا للكشف السريع عن الاحتيال ودعم العملاء الاستجابي.
6. تحليل السلوك المقارن:
- الغرض: مقارنة السلوكيات عبر مجموعات مختلفة أو فترات زمنية.
- الاستخدام: يدرس الفروق، مثل كيفية تصرف العملاء ذوي المخاطر العالية مقارنةً بأولئك ذوي المخاطر المنخفضة، أو تغييرات السلوك بعد إطلاق خدمة جديدة.
أدوات تحليل سلوك المستخدم والسلوك التنبؤي وتحليل الشبكات
أدوات تحليل سلوك المستخدم
تُعتبر أدوات تحليل سلوك المستخدم من الوسائل الفعّالة التي تسهم في مساعدة المؤسسات المالية على جمع وتحليل البيانات السلوكية. يُعتبر Google Analytics مثالًا شائعًا، حيث يُستخدم عادة لمواقع الويب، ويمكن أن تقدم هذه المنصة بيانات سلوكية رؤى قيّمة حول تفاعل المستخدمين مع المواقع المصرفية، مما يُعدّ مفيدًا لكلا الجانبين التسويقي والأمني.
ومن الأمثلة الأخرى على أدوات التحليل السلوكي، منصة فوكال، التي تُساعد في:
- تحليل الاتجاهات والتنقل بين التعقيدات المالية.
- توقع الدخل وفهم الإمكانيات المستقبلية لربح العميل استنادًا إلى عوامل مثل الدخل الحالي، الاتجاهات السوقية، زيادات الرواتب، والأداء التاريخي.
1. أدوات تحليل السلوك التنبؤي
تستند أدوات تحليل السلوك التنبؤي إلى البيانات التاريخية لتقدير السلوكيات المستقبلية. تستخدم المؤسسات المالية هذا النوع من التحليل لـ:
- تخصيص تجارب العملاء: تساعد القدرة على توقع احتياجات العملاء البنوك في تقديم خدمات تناسب احتياجاتهم بشكل أفضل.
على سبيل المثال، إذا رصد أحد البنوك أن عميلًا يستخدم الخدمات المصرفية عبر الهاتف المحمول قد يستجيب لعروض معينة، فيمكنهم إرسال تلك العروض مباشرة إليه.
2. أدوات تحليل سلوك الشبكات
تعمل أدوات تحليل سلوك الشبكات على دراسة كيفية تفاعل المستخدمين مع الشبكات بهدف اكتشاف الأنشطة غير العادية. تستخدم المنتجات الرائدة التكنولوجيا المتقدمة لرصد علامات التهديدات السيبرانية.
كيف تُستخدم تحليلات سلوك العملاء في المؤسسات المالية؟
1. اكتشاف ومنع الاحتيال
تُعتبر تحليلات سلوك العملاء وسيلة فعّالة في كشف الاحتيال. من خلال دراسة أنماط سلوك المستخدمين، يمكن للمؤسسات المالية:
- تحديد القواعد السلوكية العادية: يسهل فهم ما يُعتبر سلوكًا طبيعيًا اكتشاف أي سلوكيات غير اعتيادية.
- مراقبة المعاملات في الوقت الحقيقي: تُساعد أنظمة البرمجيات الخاصة بتحليلات سلوك العملاء، التي تراقب المعاملات أثناء حدوثها، في التعرف على الأنشطة المشبوهة فورًا. على سبيل المثال، إذا حاول عميل يستخدم عادةً تطبيق البنك من منزله إجراء تحويل كبير من دولة مختلفة، فقد يؤدي ذلك إلى إصدار إنذار يتطلب مزيدًا من التحقيق.
2. تحسين تجربة العملاء
تستطيع المؤسسات المالية الاستفادة من تحليلات سلوك العملاء لتعزيز تفاعلها مع العملاء. من خلال فهم كيفية استخدام العملاء لخدماتهم، يمكنهم:
- تصميم واجهات سهلة الاستخدام: تساعد معرفة النقاط التي يواجه العملاء فيها صعوبات في تحسين تصميم التطبيقات والمواقع.
- تقديم منتجات مخصصة: يمكن للمؤسسات المالية تطوير منتجات مالية مخصصة بناءً على سلوك العملاء، مما يعزز فرص التفاعل.
3. تعزيز الأمن السيبراني
مع تزايد عدد المعاملات الإلكترونية، أصبح الأمن السيبراني أمرًا بالغ الأهمية للبنوك. تُعزز تحليلات سلوك الأمن السيبراني من تدابير الأمان من خلال:
- رصد الأنشطة غير الاعتيادية: يساعد مراقبة السلوكيات الغريبة في التعرف بسرعة على التهديدات الأمنية المحتملة.
تحديات استخدام تحليلات سلوك العملاء
رغم فوائد تحليلات سلوك العملاء، إلا أنها تواجه بعض التحديات:
- قضايا الخصوصية والامتثال
مع وجود قوانين مثل GDPR وCCPA، يتعين على المؤسسات المالية توخي الحذر بشأن كيفية جمعها واستخدامها لتحليلات البيانات السلوكية. يجب أن تكون واضحة بشأن البيانات التي تجمعها وكيفية استخدامها، مما يتطلب أنظمة قوية لإدارة الموافقة.
- دمج البيانات
قد يكون دمج تحليلات سلوك العملاء ضمن الأنظمة الحالية عملية معقدة. تعتمد العديد من المؤسسات المالية على أنظمة قديمة قد لا تتوافق بسهولة مع أدوات التحليل الجديدة. لذا، فإن وضع خطة متينة لدمج البيانات وتحديث التكنولوجيا يعد أمرًا ضروريًا.
دور التكنولوجيا في تحليلات سلوك العملاء
مع استمرار تطور التكنولوجيا، سيستمر أيضًا تطور تحليلات سلوك العملاء.
1. تحليلات سلوك العملاء وتعلم الآلة
يسهم دمج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في تعزيز فعالية تحليلات سلوك العملاء، مما يسهل تحليل البيانات بشكل أفضل. يمكن لتقنيات مثل منصة فوكال أن تُساعد في تحسين كيفية توقع الاحتيال والاستجابة للسلوكيات المريبة.
2. التحليلات في الوقت الحقيقي
تتزايد الحاجة إلى تحليل البيانات في الوقت الحقيقي. تستثمر المؤسسات المالية بشكل متزايد في التقنيات التي تتيح لها تحليل البيانات أثناء حدوثها، مما يمكّنها من الاستجابة السريعة لأي محاولات احتيال وتحسين خدمات العملاء.
3. تخصيص على نطاق واسع
مع تقدم تقنيات جمع البيانات، ستتمكن المؤسسات المالية من تقديم خدمات مخصصة بشكل كبير للعملاء، ومن المحتمل أن يؤدي هذا التحول نحو تجارب مخصصة إلى زيادة رضا العملاء وولائهم.
الخلاصة
تُعدّ تحليلات سلوك العملاء فرصة رائعة للمؤسسات المالية لتعزيز الكفاءة وتقوية جهود منع الاحتيال وزيادة رضا العملاء. من خلال فهم علوم البيانات السلوكية واستخدام منصات تحليل سلوك متطورة، تستطيع المؤسسات المالية حماية نفسها وتلبية الاحتياجات المتغيرة لعملائها.
Request Demo.svg)
.svg)