Ulaganje u podatke je bila ključna strategija za rast aplikacija za e-trgovinu i fintech kompanija. Kroz detaljne analize ponašanja korisnika, brendovi mogu preciznije segmentirati svoju publiku, personalizovanje interakcija i optimizacija iskustva klijenta. To omogućava ne samo sticanje novih korisnika, ali i zadržavanje i proširenje postojeće baze
Prema studiji "Top 10 Fintech & Payments Trends 2024", pripremio Juniper Research, preduzeća koja koriste napredne analize beleže značajna poboljšanja u performansama. Personalizacija zasnovana na podacima može dovesti do povećanja prodaje do 5% za kompanije koje sprovode ciljanje kampanja. Pored toga, prilikom korišćenja prediktivnih analiza, aplikacije mogu optimizovati troškove marketinga, smanjenje troškova i povećanje efikasnosti sticanja klijenata
Маријана Леите, Šef za podatke i BI u Appreach, objašnjava uticaj ovog pristupa: "Korišćenje podataka nam daje potpunu sliku korisnika", omogućavajući prilagođavanja u realnom vremenu za poboljšanje iskustva i povećanje zadovoljstva. To dovodi do efikasnijih kampanja i aplikacije koja se razvija u skladu sa potrebama korisnika. Pored toga, prikupljanje i analiza podataka u realnom vremenu omogućavaju identifikaciju prilika i problema na neposredan način, osiguravajući da kompanije ostanu ispred konkurencije
Personalizacija i zadržavanje na osnovu podataka
Personalizacija je jedna od velikih prednosti koju korišćenje podataka pruža. Sa analizom ponašanja korisnika, aplikacije mogu identifikovati obrasce pretraživanja, kupovine i interakcije, prilagođavajući svoje ponude prema profilu svakog klijenta. Ovaj personalizovani pristup povećava relevantnost kampanja, rezultirajući u višim stopama konverzije i lojalnosti
Korišćenje specijalizovanih alata, kao Appsflyer i Adjust, je esencijalno za praćenje marketinških kampanja, dok platforme kao što su Sensor Tower nude uvide u tržište koji pomažu u poređenju performansi sa konkurencijom. Kada se uporede ovi podaci sa internim informacijama, moguće je doneti informisane odluke za potenciranje rasta
Mariana ističe uticaj te strategije: “Sa podacima u rukama, uspeli smo da ponudimo pravu preporuku pravom klijentu, у правом времену. To povećava nivo angažovanja i čini korisničko iskustvo jedinstvenim, značajno povećavajući šanse za zadržavanje. Prilikom praćenja i tumačenja demografskih podataka, ponašanja i transnacionalni, preduzeća mogu da osmisle specifične kampanje koje održavaju korisnike aktivnim i zainteresovanim
Tehnologije mašinskog učenja i veštačke inteligencije ubrzavaju rast
Mašinsko učenje (ML) i veštačka inteligencija (IA) igraju sve važniju ulogu u strategiji rasta aplikacija za fintech i e-trgovinu. Tehnologije omogućavaju predikciju ponašanja, automatizacija marketinga i čak otkrivanje prevara u realnom vremenu, donoseći veću operativnu efikasnost i sigurnost za transakcije
„Alati mašinskog učenja pomažu nam da predvidimo akcije korisnika“, kao verovatnoća napuštanja ili sklonost kupovini. Sa tim, možemo delovati pre nego što se klijent odvoji, nudeći promocije ili personalizovane preporuke, kaže Mariana. Pored toga, veštačka inteligencija automatizuje marketinške procese, brzo i efikasno prilagođavanje kampanja, šta smanjuje troškove i maksimizira povrat na investiciju
Bezbednost i privatnost: izazovi u korišćenju podataka
I porednosti, korišćenje podataka u fintech i e-commerce aplikacijama takođe donosi izazove vezane za privatnost i sigurnost. Kako te platforme upravljaju osetljivim informacijama, bitno je osigurati da su podaci zaštićeni od curenja i da kompanije poštuju regulative kao što su LGPD i GDPR, koje zahtevaju stroge smernice o korišćenju i skladištenju podataka
Marijana ističe važnost usklađenosti sa zakonima: “Izazov nije samo zaštita podataka, ali i da os korisnici razumeju kako se njihove informacije koriste. Transparentnost je suštinski faktor za izgradnju poverenja. Pažljivo upravljanje pristancima i usvajanje robusnih sigurnosnih praksi su ključni za osiguranje zaštite podataka i nastavak rasta aplikacija
Ravnoteža između podataka i inovacija
Iako je analiza podataka ključna za rast aplikacija, važno je izbalansirati kvantitativni fokus sa kvalitativnim uvidima. Prekomerna upotreba podataka može, ponekad, ugušiti inovaciju i kreativnost. Pored toga, neisna interpretacija podataka može dovesti do pogrešnih odluka, koji ne odražavaju stvarnost tržišta
"Bitno je kombinovati analizu podataka sa dubokim razumevanjem potreba korisnika". Tako, uspeli smo da donosimo preciznije i inovativnije odluke, zaključuje Marijana. Ulaganje u podatke treba da bude praćeno pažljivim posmatranjem ponašanja potrošača, osiguravajući da strategije budu uvek prilagodljive promenama i trendovima na tržištu
