Payment Asia首席数据分析师Toby Lam表示︰“商户往往擅长推销商品及服务,却忽略了数据探勘的技巧。”
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只要得到适当的分析,对企业而言,数据将是他们的宝库,因此每个商户都应该建立一个专门进行数据分析的部门,可惜由于成本及商业模式,这个情况实际上并不常见。商户往往擅长推销商品及服务,却忽略了数据挖掘的技巧。所以,他们需要一个第三方机构去处理收集所得的数据,而Payment Asia正正是一间提供专业数据分析方案的机构。
数据分析
Payment Asia除了为商户提供支付方案,更会协助他们发展数码营销、网站及流动应用程式,成功为多间商户增加网站浏览量,从而提高销售量和交易率。对商户而言,了解顾客及其消费行为均十分重要。
我们的专业团队会根据商户顾客的付款数据,进行深入的数据分析。例如,我们会根据消费者本身、相关业务及交易量,将顾客仔细归类成不同组别。这些资讯能够帮助商户洞察消费趋势,从而作出营销活动及产品设计上的重要决定。
人工智能助理/机械人
全球共有超过41亿人正使用通讯应用程式,而商户亦因为聊天机械人而开拓商机 — 多个通讯平台如Facebook、WhatsApp、WeChat和Skype等均设有聊天机械人功能。
多项研究显示,(i)65%的客户偏好使用通讯应用程式与企业联系;(ii)50%的客户偏好透过通讯应用程式完成交易;(iii)超过50%的客户偏向选择24小时年中无休营业的商户。
尤其对于金融业而言,要处理大量来自不同渠道的客户查询绝对是一项挑战。由客户服务部门收集的数据未经过完整分析,无法提供企业所需的深入见解,因此企业亦无法进一步改善服务或产品的质素。为了增进与客户的互动(尤其是金融行业的商户),我们的数据分析团队正在开发一个具备人工智能功能的客户服务聊天机械人,将登陆多个渠道,24小时全天候回应客户查询。
情感分析
数据分析的另一种实用之处,特别适用于外汇或其他市场交易者,了解市场观感对他们来说是至关重要,因为他们需要同时考虑自己和他人的意见。现时,我们的数据分析团队正在开发一个人工智能情感分析监控系统,以实时分析金融消息、股票新闻及社交媒体。我们采用了最先进的自然语言处理(NLP)和深度学习,以训练系统获取情绪分数。目前系统的规模已足以处理大量数据,能够根据情感分数指标,生成对金融分析有所作用的关键字,当中的资料将有助交易者评估市场情况。