Tự Động Hóa Phân Tích Dữ Liệu Sử Dụng Dịch Vụ Của Khách Hàng – Dẫn Lối Chiến Lược Kinh Doanh Ngân Hàng

Giải pháp tự động hóa phân tích tình hình sử dụng sản phẩm dịch vụ của khách hàng ngân hàng theo phân khúc khách hàng, kênh đang hỗ trợ ngân hàng chuyển đổi từ việc ra quyết định dựa trên cảm tính sang dựa trên dữ liệu, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh và tạo lợi thế cạnh tranh bền vững.

Xu hướng sử dụng dữ liệu hỗ trợ kinh doanh trong doanh nghiệp hiện nay

Dữ liệu đã trở thành tài sản có giá trị, giúp thúc đẩy sự tăng trưởng và đổi mới doanh nghiệp trong mọi ngành nghề. Từ bán lẻ, chăm sóc sức khỏe đến công nghệ, các doanh nghiệp đều đang khai thác dữ liệu để hiểu rõ khách hàng hơn, tối ưu hóa quy trình và đưa ra các quyết định sáng suốt. Ngành ngân hàng, với đặc thù sở hữu kho dữ liệu khổng lồ về hành vi tài chính của khách hàng, càng có tiềm năng khai thác mạnh mẽ xu hướng này.

Dữ liệu là nền tảng cho mọi quyết định kinh doanh hiện đại

• Hiểu sâu sắc khách hàng: Dữ liệu cho phép doanh nghiệp phân tích hành vi, sở thích, nhu cầu, và thậm chí cả cảm xúc của khách hàng. Điều này giúp tạo ra các sản phẩm, dịch vụ và trải nghiệm được cá nhân hóa, đúng người, đúng thời điểm.
• Tối ưu hóa hoạt động: Bằng cách phân tích dữ liệu vận hành, doanh nghiệp có thể nhận diện các nút thắt cổ chai, lãng phí nguồn lực, từ đó tinh gọn quy trình, tăng hiệu suất và giảm chi phí.
• Dự đoán xu hướng thị trường: Dữ liệu lịch sử và thời gian thực cung cấp thông tin quý giá để dự đoán các xu hướng tiêu dùng, sự thay đổi của thị trường, giúp doanh nghiệp chủ động điều chỉnh chiến lược thay vì phản ứng.
• Quản trị rủi ro hiệu quả: Trong các ngành như tài chính, dữ liệu là công cụ không thể thiếu để đánh giá và quản lý rủi ro tín dụng, rủi ro vận hành, và rủi ro tuân thủ.

Xu hướng sử dụng dữ liệu trong ngành ngân hàng

Ngân hàng là một trong những ngành sở hữu lượng dữ liệu khổng lồ nhất, từ thông tin giao dịch, số dư tài khoản, lịch sử tín dụng, thông tin nhân khẩu học đến tương tác trên các kênh số. Việc khai thác hiệu quả nguồn dữ liệu này đang trở thành yếu tố then chốt cho sự thành công.

• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Các ngân hàng đang sử dụng dữ liệu để cung cấp các sản phẩm, dịch vụ và ưu đãi “may đo” cho từng khách hàng, từ đó tăng cường sự hài lòng và lòng trung thành. Ví dụ, một ngân hàng có thể nhận diện khách hàng thường xuyên sử dụng dịch vụ chuyển tiền quốc tế và tự động đề xuất các gói tài khoản có phí chuyển tiền ưu đãi.
• Phân khúc khách hàng thông minh: Thay vì phân loại khách hàng theo các tiêu chí truyền thống, ngân hàng đang sử dụng dữ liệu để tạo ra các phân khúc động, dựa trên hành vi thực tế, giá trị trọn đời, và tiềm năng phát triển.
• Tối ưu hóa kênh phân phối: Phân tích dữ liệu tương tác khách hàng qua các kênh (chi nhánh, online banking, mobile app, ATM) giúp ngân hàng hiểu kênh nào hiệu quả nhất cho từng loại giao dịch hoặc từng phân khúc khách hàng, từ đó phân bổ nguồn lực hợp lý.
• Quản lý rủi ro và tuân thủ: Dữ liệu được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán rủi ro tín dụng, phát hiện gian lận, và đảm bảo tuân thủ các quy định của Ngân hàng Nhà nước.
• Phát triển sản phẩm mới: Phân tích dữ liệu về nhu cầu chưa được đáp ứng hoặc các vấn đề mà khách hàng đang gặp phải giúp ngân hàng phát triển các sản phẩm, dịch vụ mới sáng tạo.

Thống kê cho thấy tầm quan trọng của dữ liệu:

• Theo Deloitte, các ngân hàng hàng đầu đang chuyển đổi sang mô hình “dữ liệu là ưu tiên hàng đầu” (data-first approach), coi dữ liệu là tài sản cốt lõi để thúc đẩy giá trị kinh doanh.
• Một báo cáo của PwC chỉ ra rằng, các tổ chức tài chính hàng đầu đầu tư vào phân tích dữ liệu lớn và AI có thể đạt được lợi nhuận cao hơn 30% so với các đối thủ.
• Forbes từng nhận định rằng, 80% thời gian của các nhà khoa học dữ liệu vẫn đang dành cho việc chuẩn bị và làm sạch dữ liệu, thay vì phân tích. Điều này nhấn mạnh nhu cầu tự động hóa quy trình dữ liệu.

Tuy nhiên, việc thu thập, phân loại, xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ này một cách thủ công là một thách thức lớn, dễ dẫn đến sai sót và chậm trễ. Chính vì vậy, giải pháp tự động hóa trở nên không thể thiếu để khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu trong ngành ngân hàng.

Giới thiệu giải pháp Tự động hóa phân tích dữ liệu tình hình sử dụng sản phẩm dịch vụ của khách hàng

Để đáp ứng nhu cầu cấp thiết về phân tích dữ liệu chính xác và kịp thời, giải pháp tự động hóa phân tích tình hình sử dụng sản phẩm dịch vụ của khách hàng theo phân khúc khách hàng, kênh là chìa khóa. Giải pháp này không chỉ tự động thu thập và xử lý dữ liệu mà còn tự động cập nhật dashboard hiển thị tình hình sử dụng sản phẩm dịch vụ theo phân khúc khách hàng, kênh bán hàng…, giúp quản lý nắm bắt xu hướng và điều chỉnh chiến lược một cách linh hoạt.

Mục tiêu của giải pháp tự động hóa phân tích dữ liệu

• Tăng cường khả năng hiểu biết khách hàng: Cung cấp cái nhìn đa chiều về hành vi sử dụng sản phẩm dịch vụ của từng phân khúc khách hàng qua từng kênh tương tác.
• Hỗ trợ ra quyết định chiến lược: Cung cấp dữ liệu và báo cáo tức thì, trực quan, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác về phát triển sản phẩm, chiến lược marketing, và tối ưu hóa kênh.
• Nâng cao hiệu quả vận hành: Giảm thiểu công sức thủ công, tiết kiệm thời gian và nguồn lực cho đội ngũ phân tích dữ liệu.

Mô tả từng bước của quy trình sau khi được ứng dụng tự động hóa

Quy trình này tích hợp các công nghệ như Robotic Process Automation (RPA), Business Intelligence (BI) và ở cấp độ cao hơn là Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Machine Learning (ML).

Bước 1: Tự động hóa thu thập dữ liệu thô (Automated Raw Data Collection)

Robot RPA được lập trình để tự động truy cập vào nhiều hệ thống nguồn khác nhau trong ngân hàng, bao gồm:

• Hệ thống Core Banking: Trích xuất dữ liệu giao dịch tiền gửi, tiền vay, thanh toán.
• Hệ thống quản lý thẻ: Lấy thông tin giao dịch thẻ tín dụng/ghi nợ, số lượng thẻ phát hành, tình trạng kích hoạt.
• Hệ thống CRM: Thu thập thông tin chi tiết về khách hàng (nhân khẩu học, lịch sử tương tác, phân khúc được gán).
• Hệ thống quản lý kênh: Lấy dữ liệu tương tác từ Online Banking, Mobile App, ATM, Website, tổng đài, chi nhánh (số lượt truy cập, thời gian sử dụng, loại giao dịch thực hiện trên từng kênh).
• Các nguồn dữ liệu khác: Có thể bao gồm dữ liệu từ các đối tác, các chiến dịch marketing.

Quá trình này diễn ra tự động theo lịch trình (ví dụ: hàng giờ, hàng ngày, cuối tuần) hoặc theo sự kiện (khi có dữ liệu mới). Giải pháp giúp loại bỏ hoàn toàn việc thu thập thủ công, đảm bảo dữ liệu luôn cập nhật và đầy đủ.

Bước 2: Tự động hóa làm sạch, chuẩn hóa và hợp nhất dữ liệu

Dữ liệu thô từ nhiều nguồn thường không đồng nhất và có thể chứa lỗi. Bot RPA thực hiện các thao tác dưới đây: 

• Làm sạch: Loại bỏ các giá trị trùng lặp, thiếu sót, không hợp lệ.
• Chuẩn hóa: Đưa tất cả dữ liệu về một định dạng thống nhất (ví dụ: định dạng ngày tháng, đơn vị tiền tệ, mã phân khúc khách hàng).
• Hợp nhất: Ghép nối dữ liệu từ các nguồn khác nhau dựa trên các trường khóa (ví dụ: mã khách hàng, số tài khoản) để tạo ra một bộ dữ liệu toàn diện và có cấu trúc.

Giải pháp giúp đảm bảo chất lượng dữ liệu cao, là nền tảng cho phân tích chính xác, giảm thiểu sai sót do xử lý thủ công.

Bước 3: Tự động hóa phân tích và tính toán chỉ số (Automated Analysis & KPI Calculation)

Dựa trên các quy tắc đã định nghĩa, hệ thống tự động thực hiện:

• Phân khúc khách hàng: Tự động phân loại khách hàng vào các phân khúc đã định (ví dụ: khách hàng ưu tiên, khách hàng trẻ, SME, khách hàng truyền thống) dựa trên thông tin nhân khẩu học và hành vi sử dụng sản phẩm.
• Phân tích theo kênh: Gán các giao dịch và tương tác vào kênh tương ứng (online, offline, di động, ATM).
• Tính toán các chỉ số KPI: Tự động tính toán các chỉ số quan trọng như: Tổng số lượng sản phẩm/dịch vụ đang được sử dụng theo từng phân khúc/kênh, tần suất giao dịch bình quân, giá trị giao dịch trung bình, tỷ lệ sử dụng các tính năng cụ thể của sản phẩm, mức độ gắn kết của khách hàng với sản phẩm/kênh, doanh thu và lợi nhuận ước tính từ từng phân khúc/kênh, tỷ lệ khách hàng mới, tỷ lệ khách hàng rời bỏ.

Giải pháp tự động tạo ra các insight từ dữ liệu thô, loại bỏ công sức tính toán phức tạp và sai sót.

Bước 4: Tự động cập nhật Dashboard và báo cáo

Công cụ Business Intelligence (BI): Dữ liệu đã được phân tích sẽ được tự động đưa vào các công cụ BI (như Power BI, Tableau, Qlik Sense) để cập nhật các bảng điều khiển (dashboard) và báo cáo tương tác.

Trực quan hóa: Dashboard hiển thị trực quan các biểu đồ, đồ thị, bản đồ nhiệt, giúp quản lý dễ dàng:

• Nắm bắt tình hình tổng quan và chi tiết về việc sử dụng sản phẩm/dịch vụ theo từng phân khúc khách hàng (ví dụ: nhóm khách hàng trẻ tuổi đang ưa chuộng sản phẩm vay tiêu dùng online hơn, trong khi khách hàng ưu tiên vẫn thích giao dịch tại chi nhánh cho các khoản lớn).
• Theo dõi hiệu quả của từng kênh bán hàng (ví dụ: kênh di động có tỷ lệ giao dịch cao nhất nhưng giá trị trung bình thấp hơn kênh chi nhánh).
• Nhận diện xu hướng (tăng/giảm) của từng chỉ số theo thời gian.
• So sánh hiệu suất giữa các phân khúc/kênh.

Dashboard được cập nhật tự động theo thời gian thực hoặc theo lịch trình đã định (ví dụ: mỗi giờ, mỗi ngày, mỗi tuần). Từ việc lập báo cáo thủ công sang dashboard cập nhật liên tục, cung cấp thông tin kịp thời cho ra quyết định.

Bước 5: Cảnh báo tự động và thông báo 

Hệ thống có thể được cấu hình để tự động gửi cảnh báo (qua email, SMS) đến các nhà quản lý khi có sự thay đổi đáng kể về một chỉ số nào đó (ví dụ: tỷ lệ sử dụng sản phẩm X của phân khúc Y giảm đột ngột, doanh số qua kênh Z vượt mục tiêu đề ra). Chuyển từ việc thụ động chờ báo cáo sang chủ động nhận thông báo về các vấn đề hoặc cơ hội quan trọng. Với quy trình tự động hóa này, ngân hàng có thể biến dữ liệu thành thông tin có giá trị một cách nhanh chóng, chính xác và hiệu quả, đặt nền móng vững chắc cho các chiến lược kinh doanh thông minh.

Lợi ích từ việc ứng dụng tự động hóa phân tích dữ liệu

Việc ứng dụng tự động hóa vào phân tích dữ liệu tình hình sử dụng sản phẩm dịch vụ của khách hàng theo phân khúc và kênh mang lại những giá trị cụ thể và đáng kể, tác động trực tiếp đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.

Tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh và chiến lược

• Ra quyết định nhanh chóng và chính xác: Với dashboard được cập nhật liên tục, quản lý có thể nắm bắt xu hướng thị trường và hành vi khách hàng tức thời, từ đó đưa ra quyết định chiến lược (ví dụ: điều chỉnh chính sách sản phẩm, thay đổi ngân sách marketing, tối ưu hóa kênh phục vụ) một cách nhanh chóng và dựa trên dữ liệu thực tế, chứ không phải cảm tính. Theo một nghiên cứu của IBM, các doanh nghiệp dẫn đầu về việc sử dụng dữ liệu để ra quyết định có lợi nhuận cao hơn 8% so với mức trung bình.
• Tăng cường khả năng cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ: Khi hiểu rõ từng phân khúc khách hàng đang sử dụng sản phẩm/kênh nào, ngân hàng có thể “may đo” các gói sản phẩm, ưu đãi và dịch vụ phù hợp hơn. Điều này giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. McKinsey & Company ước tính rằng việc cá nhân hóa có thể tăng doanh thu lên 10-15% cho các tổ chức dịch vụ tài chính.
• Phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn: Dữ liệu về hiệu quả của từng kênh giúp ngân hàng biết nên đầu tư vào kênh nào, cải thiện kênh nào. Ví dụ: nếu khách hàng trẻ ngày càng sử dụng mobile banking, ngân hàng có thể giảm đầu tư vào chi nhánh truyền thống ở khu vực đó và tăng cường phát triển ứng dụng di động. Accenture chỉ ra rằng, việc tối ưu hóa kênh phân phối dựa trên dữ liệu có thể giảm chi phí vận hành tới 15-20%.
• Tối ưu hóa chiến dịch Marketing và Sales: Thay vì các chiến dịch đại trà, ngân hàng có thể triển khai marketing mục tiêu, nhắm đúng đối tượng, đúng kênh, đúng thông điệp. Điều này giúp giảm chi phí tiếp thị lãng phí và tăng tỷ lệ phản hồi. Các công ty sử dụng dữ liệu hiệu quả để tối ưu hóa marketing có thể đạt được ROI (Tỷ suất hoàn vốn) cao hơn tới 15-20% cho các chiến dịch của mình.

Giảm thiểu chi phí vận hành và rủi ro

• Tiết kiệm thời gian và nguồn lực nhân sự:

Các tác vụ thu thập, làm sạch, tổng hợp và phân tích dữ liệu thủ công, vốn chiếm trung bình 60-80% thời gian của các nhà phân tích dữ liệu (theo thống kê của Forbes), giờ đây được robot thực hiện tự động trong vài phút hoặc vài giờ. Điều này giúp giải phóng nhân viên khỏi công việc lặp đi lặp lại, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị gia tăng cao hơn như phân tích chuyên sâu, đưa ra khuyến nghị chiến lược và phát triển các mô hình mới. Theo Gartner, các doanh nghiệp có thể giảm chi phí hoạt động tới 30% thông qua việc triển khai RPA.

• Nâng cao độ chính xác của dữ liệu và báo cáo: 

Robot loại bỏ các lỗi do con người (nhập liệu sai, lỗi công thức Excel), đảm bảo rằng dữ liệu trên dashboard và trong các báo cáo là chính xác tuyệt đối. Điều này giảm thiểu rủi ro ra quyết định sai lầm. Deloitte cho biết tự động hóa có thể giảm lỗi trong quy trình xuống dưới 1%.

• Đảm bảo tính kịp thời của thông tin: 

Dữ liệu được cập nhật liên tục trên dashboard, cho phép quản lý có cái nhìn thời gian thực về tình hình kinh doanh. Sự chậm trễ trong việc tiếp cận thông tin có thể dẫn đến việc bỏ lỡ cơ hội hoặc phản ứng quá muộn với các vấn đề.

Cải thiện trải nghiệm khách hàng và lòng trung thành

• Tăng cường sự hài lòng: Khi ngân hàng hiểu rõ nhu cầu và hành vi của khách hàng, họ có thể cung cấp dịch vụ cá nhân hóa hơn, khiến khách hàng cảm thấy được quan tâm và đánh giá cao. Điều này trực tiếp cải thiện trải nghiệm khách hàng.
• Giảm thiểu quảng bá sản phẩm, dịch vụ không đúng đối tượng: Khi các sản phẩm và dịch vụ được chào bán phù hợp với nhu cầu, khách hàng sẽ không cảm thấy bị “làm phiền” bởi những thông tin không liên quan, từ đó tăng sự hài lòng và tin tưởng vào ngân hàng.
• Xây dựng mối quan hệ bền chặt: Một trải nghiệm khách hàng tích cực, được hỗ trợ bởi dữ liệu và cá nhân hóa, sẽ củng cố lòng trung thành và khuyến khích khách hàng tiếp tục sử dụng sản phẩm dịch vụ của ngân hàng trong thời gian dài.

Nâng cấp giải pháp để đạt tới những nấc thang mới hỗ trợ kinh doanh

Giải pháp tự động phân tích dữ liệu về tình hình sử dụng sản phẩm dịch vụ hiện tại đã mang lại những giá trị to lớn. Tuy nhiên, tiềm năng của nó còn rất lớn khi được nâng cấp và mở rộng ứng dụng bằng cách tích hợp sâu hơn các công nghệ tiên tiến như Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning). Khi đó, giải pháp có thể đạt tới những nấc thang mới, hỗ trợ kinh doanh một cách toàn diện và thông minh hơn.

Dự đoán xu hướng và hành vi khách hàng với AI/Machine Learning

• Dự báo nhu cầu sản phẩm: Thay vì chỉ hiển thị tình hình hiện tại, hệ thống có thể sử dụng các thuật toán ML để phân tích dữ liệu lịch sử và các yếu tố bên ngoài (xu hướng kinh tế, mùa vụ, chính sách) để dự đoán nhu cầu sử dụng các sản phẩm dịch vụ trong tương lai của từng phân khúc khách hàng hoặc qua từng kênh. Ví dụ: Dự đoán rằng nhóm khách hàng SME trong ngành công nghệ sẽ có nhu cầu vay vốn tăng cao trong quý tới, hoặc khách hàng cá nhân có xu hướng mở tài khoản tiết kiệm online nhiều hơn vào cuối năm.
• Dự đoán rủi ro rời bỏ khách hàng (Customer Churn Prediction): AI có thể phân tích các dấu hiệu tinh vi trong hành vi sử dụng sản phẩm/kênh (ví dụ: giảm số dư, giảm tần suất giao dịch, không đăng nhập ứng dụng trong thời gian dài) để dự đoán những khách hàng có nguy cơ rời bỏ ngân hàng. Điều này cho phép ngân hàng chủ động đưa ra các chiến dịch giữ chân cá nhân hóa trước khi quá muộn.
• Phát hiện gian lận và rủi ro tín dụng sớm: ML có thể liên tục học hỏi từ các mẫu hình gian lận đã biết và các chỉ số rủi ro tín dụng. Nếu có các giao dịch hoặc hành vi bất thường, hệ thống sẽ tự động cảnh báo hoặc thậm chí chặn giao dịch/đề xuất các biện pháp phòng ngừa.

Cá nhân hóa đề xuất và tự động hóa hành động

• Hệ thống khuyến nghị sản phẩm/dịch vụ: Dựa trên phân tích hành vi và sở thích của từng khách hàng (dù thuộc phân khúc nào, sử dụng kênh nào), AI có thể tự động đề xuất các sản phẩm dịch vụ phù hợp nhất. Ví dụ: Một khách hàng sử dụng thẻ ghi nợ thường xuyên chi tiêu tại siêu thị có thể được khuyến nghị thẻ tín dụng có chương trình hoàn tiền tại siêu thị lớn, hoặc một gói bảo hiểm liên quan đến chi tiêu gia đình. Gartner dự đoán rằng đến năm 2025, các ngân hàng sử dụng AI cho cá nhân hóa sẽ tăng doanh thu từ dịch vụ tài chính lên 20%.
• Tự động hóa kích hoạt chiến dịch: Khi AI xác định được một cơ hội hoặc rủi ro, hệ thống có thể không chỉ đề xuất mà còn tự động kích hoạt các hành động tiếp theo thông qua robot RPA. Ví dụ: Nếu AI dự đoán một khách hàng sắp rời bỏ, robot có thể tự động gửi một ưu đãi giữ chân cá nhân hóa qua email hoặc ứng dụng ngân hàng. Nếu một khách hàng mới có hành vi chi tiêu đặc biệt, robot có thể tự động gửi lời chào mời tham gia chương trình khách hàng thân thiết.

Phân khúc khách hàng động và giá trị trọn đời 

• Phân khúc động (Dynamic Segmentation): Thay vì phân khúc khách hàng cố định, AI có thể tự động điều chỉnh và cập nhật phân khúc của khách hàng dựa trên hành vi và giá trị thay đổi theo thời gian.
• Dự báo giá trị trọn đời của khách hàng (CLTV): AI có thể ước tính giá trị tiềm năng mà một khách hàng mang lại cho ngân hàng trong suốt vòng đời của họ, giúp ngân hàng tập trung nguồn lực vào việc nuôi dưỡng những khách hàng có giá trị cao nhất.

Hỗ trợ ra quyết định chiến lược phức tạp

• Phân tích kịch bản (Scenario Analysis): AI có thể chạy các mô phỏng để đánh giá tác động của các quyết định chiến lược khác nhau (ví dụ: giảm lãi suất cho vay, tăng phí dịch vụ, mở rộng kênh mới) lên hành vi khách hàng và hiệu quả kinh doanh.
• Tối ưu hóa danh mục sản phẩm/kênh: AI có thể phân tích để xác định các lỗ hổng trong danh mục sản phẩm, các kênh chưa được khai thác hiệu quả, từ đó đưa ra khuyến nghị về việc phát triển sản phẩm mới hoặc mở rộng/thu hẹp kênh.
• Tương tác với trợ lý ảo quản lý: Trong tương lai, các nhà quản lý có thể tương tác trực tiếp với các trợ lý ảo AI để đặt câu hỏi về tình hình kinh doanh, nhận các báo cáo tức thời và các khuyến nghị chiến lược.

Việc nâng cấp giải pháp tự động hóa phân tích dữ liệu lên tầm cao mới với AI/ML sẽ biến ngân hàng thành một tổ chức “thông minh thực sự”, có khả năng không chỉ hiểu quá khứ và hiện tại mà còn dự đoán tương lai, chủ động định hình các chiến lược kinh doanh và mang lại trải nghiệm vượt trội cho khách hàng. Đây chính là con đường để ngân hàng duy trì vị thế dẫn đầu trong bối cảnh cạnh tranh không ngừng của ngành tài chính.

Kết luận

Trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, nơi dữ liệu là một loại tài sản đáng giá của doanh nghiệp, khả năng khai thác và chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích là yếu tố sống còn cho mọi doanh nghiệp, đặc biệt là trong ngành ngân hàng. Khách hàng ngày nay mong đợi trải nghiệm được cá nhân hóa, và việc hiểu rõ hành vi sử dụng sản phẩm dịch vụ của họ theo từng phân khúc và kênh là nền tảng để đáp ứng kỳ vọng đó.

Giải pháp tự động hóa phân tích tình hình sử dụng sản phẩm dịch vụ của khách hàng theo phân khúc khách hàng, kênh chính là chìa khóa để ngân hàng mở khóa tiềm năng này.