تجزیه و تحلیل داده های FX در زمان واقعی: کاوش در بهره وری و مزایای رقابتی

برای شرکت های طرف فروش ، تمایز در بازار ارز (FX) یک چالش فزاینده است. با وجود بسیاری از سازندگان بازار در بازار نقطه ، رقابت شدید است و بنگاه های بدون تمایز واضح ، حفظ و کسب سهم بازار را به طور فزاینده ای دشوار می دانند.

موفق ترین بازیکنان این بازار متوجه شده اند که اگر می خواهند حاشیه و سودآوری را حفظ کنند ، تمرکز آنها باید مشتری محور باشد. بنگاه های سمت فروش باید بتوانند بیش از اجرای آن را ارائه دهند ، آنها باید یک سرویس مناسب و متناسب را به مشتریان ارائه دهند که از تخصص واقعی ، بینش بازار و حقایق تجربی حمایت می شود.

نسل جدید مدل های تجزیه و تحلیل داده ها مسیر ارائه یک سرویس استثنایی و مشتری محور در بازار امروز است. بزرگترین و آینده نگر ترین بنگاهها ، چه در سمت فروش و چه در خرید ، این موضوع را به وضوح درک کرده اند و در حال حاضر مشغول تبدیل موسسات خود برای ارائه خدمات بهتر مشتری از طریق شیوه های تجاری مدل محور هستند.

این آینده ، نه فقط از بازار ارز ، بلکه بازارهای مالی به طور گسترده تر است و این یک تحول است که به سرعت خواهد آمد.

مدل های داده - نسل بعدی تجزیه و تحلیل

اولا ، مهم است که دقیقاً منظور ما از یک تجارت مدل محور را روشن کنیم. در حالی که این اصطلاح ممکن است ناآشنا باشد ، این مفهومی است که هر خواننده احتمالاً روزانه با آن در تماس خواهد بود. یک تجارت مدل محور یک چرخه فضیلت از داده ها را ایجاد می کند که از تجزیه و تحلیل پیشرفته استفاده می کند و منجر به جمع آوری داده های بیشتر می شود که ارزش تجزیه و تحلیل را افزایش می دهد و منجر به جمع آوری داده های بیشتر و غیره می شود.

به عنوان مثال Google را بگیرید. اگر رستوران های نزدیک خود را جستجو کنم ، Google می تواند ببیند کدام یک از نتایج آن را انتخاب می کنم تا روی آن کلیک کنم. سپس ، هنگامی که افراد دیگر همان جستجو را انجام می دهند ، می تواند از این داده ها استفاده کند تا مجموعه ای از نتایج مناسب تر را در اختیار آنها قرار دهد و به آنها کمک می کند تا اطلاعات مورد نظر خود را سریعتر دریافت کنند. از آنجا که بسیار کارآمد است ، افراد بیشتری از جستجوی آن استفاده می کنند و داده های بیشتری را برای بهبود بیشتر جستجوی خود و تولید نتایج مرتبط با آن ارائه می دهند.

این مدل به طور مستقیم برای تجزیه و تحلیل FX قابل استفاده است. بانک هایی که می توانند از داده های تراکنش های خود به طور مؤثر برای ایجاد بینش تحلیلی استفاده کنند، می توانند خدمات بهتری به مشتریان خود ارائه دهند و باعث کسب و کار بیشتر آنها شود. این به نوبه خود به معنای سهم بیشتری از جریان و داده های بیشتری است که در تجارت آنها حرکت می کند. هرچه مدل های تحلیلی آن ها داده های بیشتری داشته باشند، بینش هایی که می توانند ارائه دهند ارزشمندتر است. این یک چرخه فضیلت پذیر از داده ها و بهبود خدمات مشتری که توسط تجزیه و تحلیل هدایت می شود، ایجاد می کند.

به عنوان یک مدل تجاری، این رویکرد به تجزیه و تحلیل نشان داده شده است که در دنیای فناوری مصرف کننده بسیار موثر است. از آنجایی که موسسات مالی خود را به عنوان شرکت های مبتنی بر فناوری و داده ها تغییر می دهند، این رویکرد مطمئناً در بازارهای مالی تأثیر خواهد گذاشت.

این رویکرد یک مفهوم کلیدی دارد: مزیت محرک اولیه قوی ایجاد می کند. شرکت هایی که زودتر به سمت تجزیه و تحلیل داده ها حرکت می کنند، نسبت به شرکت هایی که بعداً می آیند، شروع قابل توجهی خواهند داشت.

با تغییرات تکنولوژیکی قبلی، یک شرکت می تواند با خرید جدیدترین فناوری و یادگیری از تجربیات رقبای آینده نگر خود، به سرعت به عقب بیفتد. با یک رویکرد مبتنی بر مدل، فقط این نیست که چه کسی پیچیده ترین تحلیل ها را دارد. این شرکت با ترکیبی از تجزیه و تحلیل های پیشرفته و گسترده ترین مجموعه داده ها برای استفاده از این مزیت برخوردار است. انتقال دهندگان اولیه به سرعت یک داده و همچنین یک مزیت فنی ایجاد می کنند. این یک جلوه شبکه ایجاد می کند که رسیدن به عقب را دشوارتر می کند.

اگر تیم جدیدی از محققان موتور جستجویی با الگوریتم های بهتر از فردای گوگل راه اندازی کنند، همچنان برای ارائه تجربه جستجوی بهتر تلاش می کنند زیرا گوگل روزانه حدود 3. 5 میلیارد جستجو دارد و به طور مداوم خدمات خود را بهبود می بخشد. در هر بازار مدل محور هم همینطور است.

خدمات مشتری مدل محور

این منجر به یک سوال مهم بعدی می شود: چگونه تجزیه و تحلیل داده ها باعث بهبود خدمات مشتری می شود؟

تجزیه و تحلیل داده ها می تواند تیم های فروش FX را در هر مرحله از گردش کار بهبود بخشد. این می تواند به آنها کمک کند تا زمان و توجه خود را به سمت مشتریان مناسب هدایت کنند، مشتریانی که احتمالاً تجارت بیشتری با بانک دارند و تیم ها را سازنده تر می کند. این می تواند به آنها کمک کند تا نیازهای آن مشتری را شناسایی و درک کنند و به آنها امکان می دهد به طور فعال تر به مشتریان خدمات ارائه دهند. و در نهایت، می تواند به ارائه بینش های مفید بازار برای تیم های فروش به مشتری کمک کند و ارزش بیشتری را از معامله برای مشتری ایجاد کند.

افزایش بهره وری

هر یک از اعضای تیم فروش باتجربه درک می کند که بهترین مشتری های آنها چه کسانی هستند و مشتری ها به توجه بیشتری نیاز دارند. این بخشی از کار آنها برای ایجاد و حفظ این روابط است. با این حال ، این دیدگاه ، در نهایت ، ذهنی است. عضو تیم فروش احتمالاً بینش مهمی در مورد ظرافت ها و ظرافت های روابط مشتری خواهد داشت ، ظرافت هایی که با یک تحلیل کاملاً کمی قابل تکرار نیستند. گفته می شود ، تکمیل تجزیه و تحلیل آنها با تجزیه و تحلیل مربوط به زمان واقعی در کل پایگاه مشتری ، چه در سطح کل و چه در سطح دانه ، می تواند بسیار مفید باشد.

در بعضی موارد ، این تجزیه و تحلیل کمی ممکن است با تعداد دقیق حس شهودی تیم فروش از موقعیت خود با مشتری ها تأیید کند. با این حال ، در موارد دیگر ، ممکن است منجر به بینش تازه یا دیدگاه های جدید شود. به عنوان مثال ، تجزیه و تحلیل کمی می تواند کمک کند تا نشان دهد مشتری به تدریج بخشی از معاملات خود را که با بانک معامله می کند ، کاهش می دهد. تجزیه و تحلیل همچنین ممکن است به نشان دادن اینكه اخیراً از بانك عدم تأمین مشاغل مشتری صرفاً ناهنجاری در یك رابطه سالم و غیر سالم است ، یا نشانه اینكه چیزی معنی دار در آن رابطه مشتری تغییر كرده است كه نیاز به تحقیقات بیشتر تیم دارد ، باشد.

با ارائه این بینش ها ، تجزیه و تحلیل می تواند به تیم فروش کمک کند تا تلاش های خود را مستقیماً روی مشتری ها با بیشترین پتانسیل برای افزایش تجارت با بانک متمرکز کند. این می تواند افزایش قابل توجهی در بهره وری فروش باشد و منجر به سهم بیشتر بازار و افزایش سودآوری شود.

مشارکت فعال

با آخرین پیشرفت در تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین ، اکنون می توان تجزیه و تحلیل های علتی و پیش بینی کننده و همچنین تجزیه و تحلیل توصیفی را تولید کرد. به عبارت دیگر ، یادگیری ماشین اجازه می دهد تا تجزیه و تحلیل ها فراتر از آنچه اتفاق می افتد برود و به این دلیل بپردازد که چرا این اتفاق می افتد یا چه چیزی را در مرحله بعدی قرار می دهد.

برای بانکهایی که به دنبال تبدیل شدن به مشتری محور تر هستند ، این یک ابزار قدرتمند است. این اجازه می دهد تا تیم های فروش رابطه خود را با مشتری از یک واکنشی به یک رابطه فعال تغییر دهند.

تجزیه و تحلیل می تواند به شناسایی انواع خدماتی که مشتری اغلب در شرایط مشابه نیاز دارد کمک کند و این را به تیم فروش پرچم گذاری کند. این می تواند به تیم فروش اجازه دهد تا نیاز مشتری برای محافظت از تجارت اخیر را از قبل پیش بینی کند ، به عنوان مثال ، تلفن را انتخاب کنید تا خدمات بانکها را بطور فعال ارائه دهد.

با نشان دادن درک عمیق و فعال از نیازهای مشتری ، بانک ها می توانند مراقبت از مشتری در سطح بعدی را ارائه دهند و سودآوری روابط ارزشمند مشتری را به حداکثر برسانند.

ارائه بینش

یکی دیگر از مزیت های اصلی تجزیه و تحلیل داده هایی که تیم های فروش می توانند از مزیت مشتری خود استفاده کنند ، تولید بینش و رنگ منحصر به فرد بازار است. حتی در بازار به اندازه بازار ارز ، بانک های بزرگ در حال افزایش حجم معنادار از معاملات هستند و بخش بزرگی از بازار را می بینند.

این بانک با جمع کردن داده های معامله از طریق عملیات خود ، می تواند یک چشم انداز منحصر به فرد در مورد فعالیت بازار ایجاد کند که می تواند برای مشتری بسیار ارزشمند باشد.

با استفاده از پروتکل های امنیتی با دقت کالیبره شده و مجوزها برای اطمینان از اینکه هیچ اطلاعاتی به دست اشتباه منتقل نمی شود ، برای بانک ها امکان می دهد تا به تیم های فروش ، دیدگاه جمع شده و در زمان واقعی از کل تجارت FX ارائه دهند. اعضای تیم فروش سپس می توانند از این تجزیه و تحلیل ها برای ارائه رنگ بازار مشتریان در معاملات خود استفاده کنند و ارزش قابل توجهی را به معامله اضافه می کنند.

این بینش و رنگ می تواند ابزاری بسیار مؤثر در کیت تیم فروش در هنگام پیروزی در تجارت باشد و به مشتریان خود کمک کند تا به طور همزمان با FX تجارت کنند.

ارائه یک رویکرد درایو مدل: دیدگاه واحد

یک رویکرد مدل تحلیلی محور به فروش FX نوید می بخشد که سودهای قابل توجهی در بهره وری داشته باشد و منجر به مزایای مهم رقابتی و پتانسیل افزایش سهم بازار و سودآوری شود. آن دسته از بانکهایی که این رویکرد را پیاده سازی می کنند ، به خوبی در حال پیشرفت خواهند بود زیرا تغییر بازار طی چند سال آینده ، به ویژه که مدل های یادگیری ماشین ، API و قابلیت های ابری همچنان به صورت نمایی بهبود می یابند.

گفته می شود ، نکات مهمی در مورد اجرای چنین تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد.

تجزیه و تحلیل در بازارهای مالی چیز جدیدی نیست. بسیاری از وعده های بزرگ ساخته شده است و اغلب اوقات ، تحویل عقب مانده است.

بستر هر بستر تحلیلی مؤثر داده های جمع آوری ، نرمال و غنی شده است. این اولین گام اساسی برای ارائه تجزیه و تحلیل مؤثر است و نباید از آن غافل شد.

در حالی که تعدادی از محصولات تجزیه و تحلیل خاص در محل در دسترس است ، قدرت واقعی این رویکرد مدل محور فقط هنگامی تحقق می یابد که بانک بتواند در طول فعالیت FX خود به یک دیدگاه واحد و در زمان واقعی دسترسی پیدا کند. با نقدینگی FX که در بسیاری از کانال های مختلف تکه تکه شده است ، بخش مهمی از مزیت بانک ناشی از توانایی جمع آوری جریان است که در تمام کانال ها از جمله الکترونیکی ، فروشنده و صدا در حال معامله است.

این امر مستلزم ایجاد زیرساخت داده های دقیق و بسیار پیشرفته است تا داده ها را از طریق سیستم عامل ها به یک دیدگاه عادی وارد کنند تا بتوانند زبانهای مختلف پیام رسانی را به همان روش مورد تجزیه و تحلیل قرار دهند. با این حال ، تجزیه و تحلیل داده های عالی بر روی آماده سازی جامد ساخته شده است.

بدون یک مجموعه داده کامل و استاندارد ، به دست آوردن یک دید دقیق تاریخی یا در زمان واقعی یا استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی به طور مؤثر غیرممکن است. ضبط و ذخیره صحیح داده های خود بانک و داده هایی که به پر کردن شکاف در دانش خود کمک می کند ، برای باز کردن پتانسیل کامل این اطلاعات ارزشمند ضروری است. این زمان و منابع فشرده است ، اما پس از اتمام مؤثر ، سرمایه گذاری بسیار خوشایند خواهد بود.