数据和统计在塑造金融科技应用程序成功方面的关键作用

金融科技世界是一个复杂且竞争激烈的世界，许多初创公司进入市场时都承诺彻底改变消费者处理在线金融的方式，并简化从在线支付到网络游戏等的一切。

创办金融科技初创公司可能是一项冒险的尝试。然而，在金融科技应用程序的成功或失败方面，利用数据和统计数据可能是决定因素。

利用金融科技中的数据和统计

当客户注册金融科技服务并下载应用程序时，很多事情都可能会出错，反馈非常重要。然而，直接从最终用户生成的传统形式的反馈并不是公司找出客户最喜欢哪些功能以及他们倾向于完全忽略哪些功能的唯一方法。

通过从应用程序收集使用数据，您可以了解客户在使用应用程序时通常会经历的过程，并删除一些不必要的步骤以使体验更加简化，或者添加一些功能来丰富应用程序
客户的旅程。

因此，收集对客户不敏感的数据和统计数据非常重要，也是公司做出必要调整以提高其数字产品生活质量的最有效方法之一。

iGaming 中的数据和统计

另一方面，金融科技应用程序还可以将游戏化元素纳入其服务套件中，以使最终用户的体验更具吸引力。

例如，在线赌博公司通常提供机会游戏，例如掷骰子，这是一种骰子游戏，玩家对掷骰结果或一系列两个六面骰子的掷骰结果进行投注。有关掷骰子游戏的更多信息，您可以访问
https://www.casinomeister.com/blog/。

这个游戏完全取决于机会，这意味着合并统计数据提供了整个产品的基础：

• 与掷骰子游戏类似，金融科技产品也依赖于概率和猜测结果，同时计算风险和预期回报

• 风险评估是掷骰子游戏以及任何金融科技服务不可或缺的一部分。例如，在双骰子游戏中，玩家必须决定是否选择过关线或不过关线投注，这意味着投注自然和双骰子，反之亦然

• 数据分析——收集和分析过去的数据是金融科技体验的重要组成部分，对于掷骰子游戏也是如此，因为玩家会查看过去的结果，这往往会影响他们未来的判断

虽然骰子游戏和金融科技看似截然不同，但未来的金融科技初创公司可以通过观察玩家如何与此类游戏互动以及游戏制定的规则来学到很多东西。

从数据收集到高级分析

一旦您从金融科技应用程序上的客户旅程中收集了足够的数据，您可以通过实施来加快流程
机器学习进入分析过程。

例如，您可以查看客户旅程地图，并使用机器学习来计算新客户在使用您的应用程序时采取特定旅程的概率。

当客户注册并打开您的应用程序时，他们会从主页转到哪里？ – 您可以使用无数不同的路线进行分析，找出最佳路线，并删除或更改其他路线，以减少混乱并减少从打开应用程序到最终确定客户执行的旅程之间所花费的时间一个动作。

银行应用程序就是一个很好的例子。假设客户打开您的银行应用程序并想要支付水电费：

• 首次客户的账户设置和入职流程有多快？如何在不跳过重要的客户数据步骤的情况下加快速度？

• 客户在应用程序上找到特定实用程序有多容易？ （煤气、电、水等）

• 付款确认流程有多清晰和快捷？

• 如果发生错误，应用程序处理错误的速度有多快？

这些都是值得提出的有效问题，可以帮助您减少客户使用您的应用程序所需的时间，并对他们支付账单的速度感到满意。

机器学习可以为您提供有关客户如何使用应用程序的准确统计数据，并帮助识别潜在问题或需要改进的领域，以便在未来提供更令人满意和更高效的客户体验。