投資數據一直是電子商務和金融科技應用發展的關鍵策略。透過對使用者行為的深入分析，品牌可以更精準地細分受眾，實現個人化互動並優化客戶體驗。這不僅有助於獲取新用戶，還能留住並擴大現有用戶群。
根據 Juniper Research 發布的《2024 年十大金融科技與支付趨勢》研究報告，採用高階分析技術的公司績效顯著提升。數據驅動的個人化行銷能夠為實施精準行銷活動的公司帶來高達 5% 的銷售額成長。此外，透過運用預測分析，應用程式可以優化行銷支出，降低成本並提高客戶獲取效率。
Appreach 的數據與商業智慧主管 Mariana Leite 解釋了這種方法的影響：「利用數據可以讓我們全面了解用戶，從而實現即時調整，改善用戶體驗並提升用戶滿意度。這有助於開展更有效的營銷活動，並使應用程式能夠根據用戶需求不斷演進。」此外，即時數據收集和分析能夠立即識別機會和問題，確保企業在競爭中保持領先地位。
基於數據的個人化和用戶留存。
個人化是數據應用帶來的一大優勢。透過分析使用者行為，應用程式可以識別使用者的瀏覽、購買和互動模式，並根據每位使用者的個人資料調整其提供的服務。這種個人化方法提高了行銷活動的針對性，從而提升了轉換率和用戶忠誠度。
使用 Appsflyer 和 Adjust 等專業工具對於監控行銷活動至關重要，而 Sensor Tower 等平台則提供市場洞察，幫助企業將自身績效與競爭對手進行比較。透過將這些數據與內部資訊交叉比對，企業可以做出明智的決策，從而最大限度地實現成長。
瑪麗安娜強調了這項策略的影響：「有了數據，我們就能在合適的時間為合適的客戶提供合適的推薦。這提高了用戶參與度，打造了獨一無二的用戶體驗，從而顯著提升了用戶留存率。」 透過監控和解讀人口統計、行為和跨國數據，企業可以設計出能夠保持用戶活躍度和興趣的精準行銷活動。
機器學習和人工智慧技術加速成長。
機器學習 (ML) 和人工智慧 (AI) 在金融科技和電子商務應用的成長策略中扮演著越來越重要的角色。這些技術能夠實現行為預測、行銷自動化，甚至即時詐欺偵測，從而提高交易的營運效率和安全性。
「機器學習工具能夠幫助我們預測用戶行為，例如放棄購買的可能性或購買傾向。有了這些工具，我們就能在客戶流失之前採取行動，提供促銷活動或個人化推薦，」瑪麗安娜說。此外，人工智慧還能自動化行銷流程，快速且有效率地調整行銷活動，進而降低成本並最大化投資報酬率。
安全與隱私：資料使用中的挑戰。
儘管金融科技和電子商務應用中的資料使用具有諸多優勢，但也帶來了隱私和安全的挑戰。由於這些平台處理敏感資訊，因此必須確保資料免遭洩露，並確保公司遵守《一般資料保護法》(LGPD) 和《一般資料保護規範》(GDPR) 等法規，這些法規對資料的使用和儲存有著嚴格的規定。
瑪麗安娜強調了遵守法律的重要性：「挑戰不僅在於保護數據，還在於確保用戶了解其資訊的使用方式。透明度是建立信任的關鍵因素。」謹慎的同意管理和採取穩健的安全措施是確保數據安全和應用程式持續發展的基礎。
數據與創新之間的平衡
數據分析對應用成長至關重要，但平衡量化分析與定性洞察同樣重要。過度依賴數據有時會扼殺創新和創造力。此外，誤讀數據會導致決策錯誤，無法反映市場實際情況。
「將數據分析與對用戶需求的深刻理解相結合至關重要。這使我們能夠做出更果斷、更具創新性的決策，」瑪麗安娜總結道。投資數據必須輔以對消費者行為的密切關注，確保策略始終能夠適應市場變化和趨勢。
