Улагање у податке је била кључна стратегија за раст е-трговине и финтех апликација. Кроз детаљну анализу понашања корисника, брендови могу прецизније сегментирати своју публику, персонализујући интеракције и оптимизујући корисничко искуство. Ово омогућава не само стицање нових корисника, већ и задржавање и проширење постојеће корисничке базе.
Према студији „Топ 10 Финтецх & Паyментс Трендс 2024“, коју је припремио Јунипер Рисерч, компаније које користе напредну аналитику виде значајна побољшања у учинку. Персонализација заснована на подацима може довести до повећања продаје и до 5% за компаније које спроводе циљане кампање. Штавише, коришћењем предиктивне аналитике, апликације могу оптимизовати маркетиншке трошкове, смањујући трошкове и повећавајући ефикасност аквизиције купаца
Маријана Леите, шефица одељења за податке и пословну интелигенцију у компанији Appreach, објашњава утицај овог приступа: „Коришћење података нам даје потпун увид у корисника, омогућавајући прилагођавања у реалном времену ради побољшања искуства и повећања задовољства. То резултира ефикаснијим кампањама и апликацијом која се развија у складу са потребама корисника.“ Штавише, прикупљање и анализа података у реалном времену омогућавају тренутну идентификацију могућности и проблема, осигуравајући да компаније остану испред конкуренције.
Персонализација и задржавање података на основу података.
Персонализација је једна од великих предности које пружа коришћење података. Анализирајући понашање корисника, апликације могу да идентификују обрасце прегледања, куповине и интеракције, прилагођавајући своје понуде према профилу сваког купца. Овај персонализовани приступ повећава релевантност кампања, што резултира вишим стопама конверзије и лојалности.
Коришћење специјализованих алата попут Appsflyer-а и Adjust-а је неопходно за праћење маркетиншких кампања, док платформе попут Sensor Tower-а нуде увиде у тржиште који помажу у поређењу учинка са конкуренцијом. Укрштањем ових података са интерним информацијама, могуће је доносити информисане одлуке како би се максимизирао раст.
Маријана истиче утицај ове стратегије: „Са подацима у рукама, можемо понудити праву препоруку правом купцу у право време. Ово подиже ниво ангажовања и чини корисничко искуство јединственим, значајно повећавајући шансе за задржавање.“ Праћењем и тумачењем демографских, бихевиоралних и транснационалних података, компаније могу да осмисле специфичне кампање које одржавају кориснике активним и заинтересованим.
Машинско учење и технологије вештачке интелигенције убрзавају раст.
Машинско учење (ML) и вештачка интелигенција (AI) играју све важнију улогу у стратегији раста финтех и апликација за електронску трговину. Ове технологије омогућавају предвиђања понашања, аутоматизацију маркетинга, па чак и откривање превара у реалном времену, доносећи већу оперативну ефикасност и безбедност трансакција.
„Алати за машинско учење нам помажу да предвидимо радње корисника, као што је вероватноћа напуштања или склоност ка куповини. Помоћу овога можемо да делујемо пре него што купац одустане, нудећи промоције или персонализоване препоруке“, каже Маријана. Штавише, вештачка интелигенција аутоматизује маркетиншке процесе, брзо и ефикасно прилагођавајући кампање, што смањује трошкове и максимизира повраћај инвестиције.
Безбедност и приватност: изазови у коришћењу података.
Упркос предностима, коришћење података у финтех и апликацијама за електронску трговину такође доноси изазове везане за приватност и безбедност. Пошто ове платформе обрађују осетљиве информације, неопходно је осигурати да су подаци заштићени од цурења и да се компаније придржавају прописа као што су LGPD и GDPR, који захтевају строге смернице о коришћењу и складиштењу података.
Маријана наглашава важност поштовања закона: „Изазов није само заштитити податке, већ и осигурати да корисници разумеју како се њихове информације користе. Транспарентност је суштински фактор у изградњи поверења.“ Пажљиво управљање сагласношћу и усвајање робусних безбедносних пракси су фундаментални за обезбеђивање заштите података и континуирани раст апликација.
Равнотежа између података и иновација
Иако је анализа података кључна за раст апликација, важно је уравнотежити квантитативни фокус са квалитативним увидима. Прекомерна употреба података понекад може угушити иновације и креативност. Штавише, погрешно тумачење података може довести до погрешних одлука које не одражавају тржишну стварност.
„Кључно је комбиновати анализу података са дубоким разумевањем потреба корисника. То нам омогућава да доносимо одлучније и иновативније одлуке“, закључује Маријана. Улагање у податке мора бити праћено пажљивим праћењем понашања потрошача, осигуравајући да су стратегије увек прилагодљиве променама и трендовима на тржишту.
