减少不确定性以改善客户决策

持续做出更好、更快的决策可以带来更好、更具竞争力的业务成果。更好的客户体验、保留率、客户满意度和终生钱包份额是我们的目标。

不幸的是，这可能是说起来容易做起来难的情况。改善决策需要确定性，而这需要在人员、流程和技术方面付出努力、创新和投资。

重要的是从人开始——谁能够提供必要的领域专业知识来确保明智、经验丰富的决策？接下来是流程——如何在每个阶段管理所有相互关联的活动，例如发起、入职、欺诈和风险评估、批准/拒绝以及下一步最佳行动？最后，技术——它如何提高决策速度、准确性和分析洞察力以消除不确定性？

在最近的 FICO World 会议上，我的主题演讲讨论了从三个角度消除不确定性：数据管理和力量倍增、分析和个性化预测以及信息编排。

数据管理和力倍增 – 使用长杠杆时移动重物要容易得多。事实上，杠杆越长，移动以前不可移动的物体就越容易。同样，应用于决策的数据和见解越多（延长数字杠杆）就越容易做出正确的决策。通过添加人工智能、分析、模拟和优化来提高影响力，进一步强化决策。例如，客户洞察使您能够创造引人注目的用户体验，并为每个消费者维护个性化、可行的策略，从而推动整个组织的规模和效率。

分析和个性化预测 – 客户行为似乎难以预测。尽管有最好的分析，预测客户未来的需求和行动仍然是一门不精确的科学。在大多数情况下，组织拥有做出最佳决策所需的信息，但这些信息分散在各处，就像未组装的拼图一样。一旦组合起来，分析就可以为公司提供更好的方式来理解和预测客户行为。通过不断将人工智能、机器学习、分析、模拟和优化应用于不断改进的数据收集，您可以比简单的客户分类更准确地对未来客户需求做出超准确的预测。这可以实现更丰富的个性化，并提高客户满意度、保留率和终身钱包份额。

信息编排—— 随着公司内客户交互和接触点数量的增加，数据量、决策资产以及利益相关者交互和依赖性也会增加。由于应用程序之间的数据实时相互影响，因此协调跨应用程序数据的相互关系变得越来越困难。人和环境都在不断地运动和变化。编排可以通过提供变更管理控制、可追溯性、验证/确认、可审计性、自动检查点和其他基本业务功能来克服不确定性。这可以帮助您验证他们所依据的战略决策信息的准确性和及时性。

数据价值最大化

为了实现业务目标，公司应该拥有全面的信息架构和良好的协调决策功能。我曾与许多处于转型不同阶段的公司合作过，我发现成功的关键是大幅提高数据价值，同时提高决策的有效性、准确性、一致性和确定性。

数据建模、治理和完整性是构建和组织数据的蓝图。它们通过提高准确性、效率和可用性来提高决策的确定性，同时提供分析模型可以学习的模式、趋势和关系。

由于数据质量对于最佳决策至关重要，因此了解其复杂性和互连性，同时确保对其进行正确管理和标记非常重要。这可以提高您获得见解并减少不确定性的能力，同时最大限度地减少法律和合规问题。

世界各地的公司发现，通过从需要做出的决策中逆推，绘制决策所需的信息，并在决策策略中利用人工智能和分析，他们可以更成功地管理不确定性。