Asiakaskokemusta parantaakseen sijoitusyhtiöt voisivat oppia tavasta, jolla asianajoyritykset ja vakuutusyhtiöt käyttävät luonnollista kielenkäsittelyä (NLP). NLP voi poimia avaintiedot pitkistä asiakirjoista sekunneissa, tarjoamalla sijoitusyhtiöille mahdollisuuden virtaviivaistaa asiakasprosesseja kaikilla asiakassegmenteillä.
Vaihtoehtoisen datan mahdollisuudet
Parempien datatyökalujen kääntöpuoli on kyky valjastaa käyttöön enemmän lähdetietoja. Koneoppimista, AI:n muotoa, joka opettaa itsensä havaitsemaan toistuvat kuviot, käytetään monilla aloilla arvon saamiseksi jäsentämättömistä tietolähteistä, kuten internet-haut, sosiaalisen median chatit, satelliittikuvat, lähetystiedot, online-myynti ja luoton hyväksyntä.
Energiasektorin yritykset kuvaavat yhtä hyödyllistä tapaa yhdistää vaihtoehtoinen data asiakastietoihin. He käyttävät näitä tietoja ennustaakseen, milloin asiakkaat aikovat vaihtaa palveluntarjoajaa lähestyäkseen heitä oikea-aikaisilla, kohdennetuilla tarjouksilla. Sijoitusyhtiöt voisivat tehdä samoin tarjoamalla vaihtoehtoisia palkkiojärjestelyjä tai muita kannustimia lisätäkseen asiakkaiden pysyvyyttä.
Älykäs tietoanalyysi kasvaa myös terveydenhuollossa, ja jotkut palveluntarjoajat yhdistävät kannettavien laitteiden potilastiedot maantieteellisiin tietoihin ennustaakseen lääkkeiden paikallista tarvetta. Samalla tavalla varainhoitajat voisivat käyttää verkkokeskustelua ja asiakkaiden sijaintitietoja tunnistaakseen tärkeimmät tapahtumat –kuten yliopistosta valmistumisen – jotka edustavat mahdollisuutta tarjota asiakkaille räätälöityä, arvokasta tukea.
Sijoitusyhtiöt voivat myös oppia kuluttajatuotealalta, jolla on pitkä kokemus asiakastietojen hankinnasta ja analysoinnista. EY:n FutureConsumer.Now.-tutkimus ennustaa, että AI:n tulkitsemat henkilötiedot ja mieltymykset antavat kuluttajille yhä enemmän mahdollisuuksia muokata elämänsä kaikkia puolia luomalla "parempia versioita itsestään". AI auttaa kuluttajia optimoimaan kaikkea; syömästään ruoasta tunteestaan siitä, miten he viettävät sosiaalista aikaansa ja etenevät urallaan. Se auttaa heitä jopa hallitsemaan henkilökohtaisia suhteitaan. Sijoituspalveluyritykset voisivat hyötyä käyttämällä AI:tä asiakastietojen hyödyntämiseen, jotta niillä olisi suurempi rooli siinä, mihin, miten ja milloin heidän asiakkaansa sijoittavat.
Mahdollisuuksien tunnistaminen
Kolmas mahdollisuus, joka voi syntyä uusista tietovälineistä ja datajoukoista, liittyy toiseen asiakaskokemuksen elintärkeään näkökohtaan – sijoittamisen tulokseen.
Johtavat yritykset käyttävät jo AI:tä ja vaihtoehtoista dataa sijoitustutkimukseen, ja erikoistuneiden yritysten on jopa kerrottu käyttävän neuroverkkoja varojen allokointipäätöksissä.
Voi kuitenkin olla syytä katsoa muiden alojen tuoretta ajattelua. Yksi esimerkki tästä voivat olla lääkeyhtiöt, jotka tutkivat valtavia määriä potilas- ja tutkimustietoa yrittääkseen tunnistaa tulevia lääkekehitysmahdollisuuksia tai kohdentaa uudelleen olemassa olevia lääkkeitä. Öljy- ja kaasualan yritykset käyttävät myös AI:tä ennustaakseen mahdollisia ongelmia, ja jotkut toivovat, että AI voisi auttaa heitä etsimään ja hyödyntämään uusia resursseja.
Tietojen, prosessoinnin ja analyysien saatavuuden kasvaessa yritykset voisivat samalla tavalla tunnistaa pitkäaikaisia sijoitusmahdollisuuksia ja -ideoita. Tämä näkemys voisi auttaa yrityksiä tekemään sellaisia varhaisen vaiheen sijoituksia, jotka oli rajattu aiemmin vain pääomasijoittajiin – kiinnostava vetovoimatekijä institutionaalisille ja erittäin varakkaille asiakkaille.
Ehdotukseni sijoitusyhtiöille on, että ne alkavat ajatella eri tavalla datasta ja etsiä inspiraatiota kaltaistensa ulkopuolelta. Teollisuuden konvergenssin lisääntymisen myötä yritykset, jotka tutkivat strategioita perinteisen ekosysteeminsä ulkopuolella, saattavat hyötyä enemmän big datasta.
Yhteenveto
Sijoitusyhtiöiden pitäisi tutkia, miten muut sektorit hyödyntävät big dataa asiakaskokemuksen parantamiseksi ja sijoitusmahdollisuuksien tunnistamiseksi.
