Big Data pour les grandes banques et les compagnies d’assurance
Les grandes banques et compagnies d’assurances doivent respecter une multitude d’exigences réglementaires et stocker des données de clients particulièrement sensibles. Afin de répondre aux exigences en constante évolution, de plus en plus de solutions logicielles sont ajoutées. Un chaos de données est inévitable. C’est pourquoi nos clients décident d’utiliser une version récente de solution Big Data. Les grandes banques et les compagnies d’assurance travaillent non seulement plus efficacement, mais améliorent également la communication avec les clients.
Améliorer le service client avec l’analyse-Big-Data
Lorsqu’un employé parle à un client, il obtient beaucoup plus d’informations que ce que le client dit. Le client est-il détendu ou déjà frustré? Il peut ensuite poser des questions et trouver une solution individuelle pour ce client.
Une grande banque ou compagnie d’assurance comptant de nombreux clients, qui contactent l’entreprise par divers canaux, ne peut plus se permettre ce service client très personnel. La solution: analyse-Big-Data, d’enregistrements vocaux, commentaires de clients et plus encore. L’analyse de ces données montre où et avec quels produits les clients ont des problèmes. Cela peut améliorer votre propre portefeuille de produits et renforcer la fidélité de vos clients.
Par exemple, si le système Big Data détecte un mauvais pressentiment peu de temps avant la fin du contrat, le service clientèle peut intervenir directement et proposer une solution. De cette manière, les mesures d’intervention de service client peuvent être priorisé
pour créer une expérience client individualisée plus efficacement.
Les grandes entreprises, les banques et les compagnies d’assurance peuvent utiliser le Big Data pour combiner leur customer relationship management (CRM) avec les données du customer communications management (CCM) au sein d’un même système.
Cela permettra de mettre le bon contenu entre les mains de personnes qui pourront ensuite l’utiliser pour créer des messages pertinents pour vos clients.
Personnaliser le marketing avec l’analyse-Big-Data
Les campagnes marketing ciblent généralement un public spécifique, un segment de clientèle, etc. Cela semble abstrait, et c’est abstrait. Le marketing a une idée auto-définie de la clientèle idéale. Cette idée est-elle correcte? Qu’est-ce que les clients veulent et pensent vraiment?
Les analyses-Big-Data peuvent identifier les besoins et les désirs réels des clients: les campagnes marketing peuvent être ciblées de manière à ce qu’elles puissent cibler spécifiquement les clients.
Comment fonctionne le Big Data?
La solution Big Data des grandes banques et des compagnies d’assurance est basée sur un «Data Lake». Cela prend les données des différentes sources de données, par exemple Fichiers Excel, fichiers texte, fichiers audio, données de Outlook CRM et bien plus encore.
L’avantage d’un Data Lakes: les données stockées peuvent être analysées rapidement et facilement. Les questions hautement spécialisées et complexes peuvent être répondues de manière idéale.
Gérez plusieurs milliards de données avec Big Data
La solution Big Data se fonde sur un système de fichiers distribués, par exemple, Hadoop. Cela permet aux données d’être stockées sur différents systèmes d’un réseau informatique. Le système Big Data est capable de gérer plusieurs milliards de données.
Analyse Big Data en temps réel
Pour la solution Big Data destinée aux grandes banques et sociétés d’assurances, nous nous appuyons sur la diffusion de données en temps réel avec Spark et Informatica BDM. Avec Spark, des informations importantes peuvent être temporairement stockées afin que les employés aient un accès immédiat aux données.
Big Data et confidentialité
Avec une solution Big Data, la protection des données doit être une priorité absolue. Surtout lorsqu’il s’agit de données sensibles, comme c’est le cas pour les grandes banques et les compagnies d’assurance. La protection des données inclut la protection contre les accès non autorisés et la sécurisation des durées de stockage légales.
Les entreprises devraient déjà créer un concept de » DATA Road-Map » lors de la planification de projets Big Data. Pour la protection des données, Apache Ranger est un composant important pour contrôler le concept d’accès. En général, certains utilisateurs, groupes ou départements ne sont autorisés à accéder qu’à des données spécifiques via certains chemins depuis HDFS (Hadoop Distributive File System).
Dans la section Marketing, les offres personnalisées augmentent la probabilité de conversion. Toutefois, une fausse « personnalisation » peut amener le client à se méfier de l’entreprise. Les entreprises ne doivent utiliser que les données nécessaire pour créer « une expérience client personnalisée ».