Məlumatların təhlili elektron ticarət və fintech tətbiqlərinin inkişafında əsas rol oynayır. İstifadəçi davranışı haqqında ətraflı məlumat əldə etməklə şirkətlər auditoriyalarını dəqiq seqmentləşdirə, qarşılıqlı əlaqələri fərdiləşdirə və müştəri təcrübəsini optimallaşdıra bilərlər. Bu yanaşma təkcə yeni istifadəçilərin əldə edilməsini asanlaşdırmır, həm də mövcud istifadəçi bazasının saxlanmasına və genişlənməsinə kömək edir.
Juniper Research tərəfindən aparılan son araşdırma, *Ən Yaxşı 10 Fintech və Ödəniş Trendləri 2024*, qabaqcıl analitikadan istifadə edən şirkətlərin əhəmiyyətli irəliləyişlər əldə etdiyini vurğuladı. Məlumatlara əsaslanan fərdiləşdirmə hədəf kampaniyalar həyata keçirən şirkətlərdə satışları 5%-ə qədər artıra bilər. Bundan əlavə, proqnozlaşdırıcı analitika marketinq xərclərini optimallaşdırmağa, müştəri cəlb etmə səmərəliliyini artırmağa və xərcləri azaltmağa imkan verir.
Bu yanaşmanın təsiri aydındır. Məlumatların istifadəsi bizə istifadəçi davranışı haqqında hərtərəfli bir fikir verir və təcrübə və məmnuniyyəti artırmaq üçün real vaxt rejimində düzəlişlər etməyə imkan verir. Bu, daha effektiv kampaniyalara və istifadəçi ehtiyaclarına uyğun olaraq inkişaf edən bir tətbiqə çevrilir. Real vaxt rejimində məlumatların toplanması və təhlili imkanların və çətinliklərin dərhal müəyyən edilməsinə imkan verir və şirkətlərin həmişə rəqabətdən öndə olmasını təmin edir.
Məlumatlara əsaslanan fərdiləşdirmə və saxlama.
Fərdiləşdirmə məlumatların istifadəsi ilə təmin edilən ən böyük üstünlüklərdən biridir. İstifadəçi davranışını təhlil etməklə, hər bir müştərinin profilinə uyğunlaşdırılmış təklifləri uyğunlaşdırmaqla, baxış, alış-veriş və qarşılıqlı əlaqə nümunələrini müəyyən etmək mümkündür. Bu yanaşma kampaniyaların aktuallığını artırır və nəticədə daha yüksək konversiya nisbətləri və müştəri sədaqəti yaranır.
Appsflyer və Adjust kimi alətlər marketinq kampaniyalarını izləməyə kömək edir, Sensor Tower kimi platformalar isə rəqiblərlə performansı müqayisə etmək üçün bazar məlumatları təqdim edir. Bu məlumatları daxili məlumatlarla çarpaz istinad etməklə şirkətlər böyüməni sürətləndirmək üçün daha məlumatlı qərarlar qəbul edə bilərlər.
Əlimizdə olan məlumatlarla, düzgün müştəriyə düzgün zamanda düzgün tövsiyələr təqdim edə bilərik ki, bu da əlaqəni artırır və istifadəçi təcrübəsini zənginləşdirir. Bu, saxlama nisbətlərini artırır və istifadəçiləri aktiv və maraqlı saxlayır.
Maşın öyrənməsi və süni intellekt texnologiyaları böyüməni sürətləndirir.
Maşın öyrənməsi (ML) və süni intellekt (AI) kimi texnologiyalar fintech və e-ticarət tətbiqlərinin böyümə strategiyasında getdikcə daha çox yer tutur. Onlar davranış proqnozlaşdırılmasına, marketinq avtomatlaşdırılmasına və hətta real vaxt rejimində fırıldaqçılığın aşkarlanmasına imkan verir və nəticədə daha yüksək səmərəlilik və təhlükəsizlik təmin edilir.
Bu alətlər istifadəçinin imtina ehtimalı və ya alış-verişə meylliliyi kimi hərəkətlərini təxmin etməyə kömək edir və müştərinin əlaqəni kəsməzdən əvvəl müdaxilələrə imkan verir. Bu, düzgün vaxtda promosyonlar və ya fərdi tövsiyələr təklif etmək kimi daha effektiv strategiyaların həyata keçirilməsini təmin edir. Bundan əlavə, süni intellekt marketinq proseslərini avtomatlaşdırır, kampaniyaları optimallaşdırır və investisiya gəlirliliyini maksimum dərəcədə artırır.
Təhlükəsizlik və məxfilik: məlumatların istifadəsindəki çətinliklər.
Fintech və elektron ticarət tətbiqlərində məlumatların istifadəsi faydalı olsa da, məxfilik və təhlükəsizliklə bağlı çətinliklər də yaradır. Məlumatların bütövlüyünü və istifadəçi etibarını təmin etmək üçün həssas məlumatların qorunması və LGPD (Braziliya Ümumi Məlumatların Mühafizəsi Qanunu) və GDPR (Ümumi Məlumatların Mühafizəsi Qaydası) kimi qaydalara riayət edilməsi vacibdir.
Çətinlik məlumatların qorunmasından kənara çıxır. Şirkətlər həmçinin istifadəçilərin məlumatlarının necə istifadə olunduğunu başa düşmələrini təmin etməlidirlər və şəffaflıq etimadın qurulması üçün əsasdır. Platformaların davamlı və təhlükəsiz böyüməsini təmin etmək üçün möhkəm təhlükəsizlik təcrübələri və diqqətli razılıq idarəetməsi vacibdir.
Məlumat və innovasiya arasında balans
Məlumatların təhlilinin vacibliyinə baxmayaraq, kəmiyyət anlayışlarının istifadəsini keyfiyyət yanaşması ilə balanslaşdırmaq vacibdir. Məlumatlara həddindən artıq diqqət yetirmək bəzən innovasiyanı boğa bilər və səhv şərhlər səhv qərarlara səbəb ola bilər.
Buna görə də, məlumatların təhlilini istifadəçi ehtiyaclarının dərindən anlaşılması ilə birləşdirmək vacibdir. Bu, daha iddialı və innovativ qərarlar qəbul etməyə imkan verir və strategiyaların bazar tendensiyalarına uyğunlaşmasını və uyğunlaşa bilməsini təmin edir.
Bu tarazlıqla məlumatların istifadəsi təkcə böyümə üçün bir vasitə deyil, həm də innovasiya və rəqabətli fərqlənmə üçün möhkəm bir təmələ çevrilir.
