신용 카드 데이터 분석 | 금융 서비스를 위한 지역 밀착형 고객 인사이트

데이터 노이즈에서 의미 있는 신호 추출

금융 서비스 공급자는 신용 카드 및 거래 기록부터 고객 프로필 및 분석에 이르기까지 엄청난 양의 고객 데이터를 보유하고 있습니다. 많은 기업은 매년 데이터 수집 및 분석에 수백만 달러를 지출하고 있음에도 여전히 해당 데이터에서 인사이트를 도출하거나 어떤 변수가 중요한지 판단하는 것이 사실상 불가능합니다. 로케이션 인텔리전스를 사용하면 겉보기에는 분리된 변수의 연결을 파악할 수 있어 그렇지 않으면 놓쳤을 귀중한 패턴을 밝혀낼 수 있습니다.

고객 인사이트를 위한 기능

공간정보 기반 고객 세분화
고객 행동 분석
공간적 지원이 가능한 거래

성공이 반복될 수 있는 위치 파악

모든 기업은 비즈니스 성장 잠재력이 가장 높은 고객 및 해당 이유를 파악하고자 하지만 적절하게 성공을 반복할 수 있는 방법을 이해하는 기업은 거의 없습니다. 기업은 공간 분석을 통해 기존 고객으로부터 잠재력이 높은 고객의 주요 속성을 파악하고 유사한 잠재 고객이 있는 새로운 커뮤니티를 찾아낼 수 있습니다.

탁월한 정밀도로 페르소나 구축

제품 및 서비스를 고객 세그먼트에 맞게 맞춤화하려면 구식의 인구 통계 워크플로 그 이상이 필요합니다. 엘리트 기업들은 고객에게 필요한 서비스를 제공하기 위해서는 행동 및 커뮤니티별 영향을 이해해야 한다는 것을 알고 있습니다. Esri의 공간 도구는 기업이 사이코그래픽스를 기반으로 초정밀 고객 페르소나를 생성할 수 있도록 지원합니다.

금융 활동이 발생하는 위치 및 이유 파악

고객 거래 데이터에서 의미 있는 패턴을 도출하는 것은 기업에 큰 장애물이었음에도 기존 방법으로는 이 문제를 해결할 수 없습니다. 공간 분석은 전례 없는 규모로 제품 및 서비스를 구체화하기 위한 컨텍스트를 제공하는 주요 변수를 식별하여 새로운 차원의 거래 경로를 제공합니다.