अनेक बँकांकडे खालील प्रश्नांची स्पष्ट उत्तरे नसतात.
ग्राहकाने ऑफर स्वीकारली का?
कर्ज किंवा खाते उघडण्याची प्रक्रिया पूर्ण केली का?
मोहिमेमुळे महसूल किंवा ग्राहक टिकवून ठेवण्यात वाढ झाली का?
ही माहिती उपलब्ध नसल्यामुळे मार्केटिंगवरील खर्च आणि त्यातून मिळणारे व्यावसायिक परिणाम यांच्यातील संबंध स्पष्ट होत नाही.
डिजिटल बँकिंगमध्ये बिल पेमेंट, फंड ट्रान्सफर, खाते उघडणे, कर्ज अर्ज किंवा तक्रार नोंदविणे अशा अनेक प्रक्रिया असतात.
बहुतेक बँकांकडे किती ग्राहकांनी प्रक्रिया सुरू केली आणि किती जणांनी पूर्ण केली याची माहिती असते. मात्र ग्राहक कोणत्या टप्प्यावर थांबला, कोणत्या स्क्रीनवर अडचण आली किंवा कोणत्या ग्राहक गटाला जास्त समस्या आल्या, याचे सूक्ष्म विश्लेषण अनेक संस्थांकडे नसते.
यामुळे डिजिटल सेवांमध्ये आवश्यक सुधारणा करण्याची संधीही गमावली जाते
तज्ज्ञांच्या मते, बँकांनी स्वतःची डेटा परिपक्वता (Data Maturity) खालील तीन टप्प्यांमध्ये तपासली पाहिजे.
या स्तरावर बँका तयार डॅशबोर्ड, KPI आणि मानक अहवालांवर अवलंबून असतात.
डेटा उपलब्ध असतो; परंतु तो केवळ पूर्वनियोजित स्वरूपात वापरला जातो. त्यामुळे नवीन किंवा गुंतागुंतीच्या प्रश्नांची उत्तरे शोधणे कठीण होते.
या टप्प्यावर संस्था कच्चा डेटा (Raw Data) स्वतःच्या डेटा वेअरहाऊसमध्ये साठवून त्याचे सखोल विश्लेषण करतात.
यामुळे पुढील प्रश्नांची उत्तरे मिळू लागतात.
कोणती मोहीम प्रभावी ठरली?
ग्राहक कोणत्या टप्प्यावर प्रक्रिया सोडतो?
कोणत्या ग्राहक गटावर कोणत्या मोहिमेचा अधिक परिणाम होतो?
मात्र डेटा उशिरा उपलब्ध होणे (Latency) आणि अपूर्ण डेटा फीड ही अजूनही मोठी आव्हाने राहतात.
या टप्प्यावर संस्था जवळपास रिअल-टाइम डेटा, मशीन लर्निंग आणि वर्तनावर आधारित विश्लेषणाचा वापर करतात.
यामुळे त्या केवळ भूतकाळाचे विश्लेषण करत नाहीत, तर भविष्यात काय होऊ शकते याचाही अंदाज बांधू शकतात.
उदाहरणार्थ,
कोणता ग्राहक बँक सोडण्याची शक्यता आहे?
कोणत्या ग्राहकाला कोणते उत्पादन सुचवावे?
फसवणुकीचा धोका कुठे निर्माण होऊ शकतो?
अनेक संस्था आधुनिक AI टूल्स किंवा मशीन लर्निंग प्लॅटफॉर्म खरेदी करतात. मात्र डेटा योग्य पद्धतीने उपलब्ध नसेल, तर ही साधनेही प्रभावी ठरत नाहीत.
एकाच डिजिटल प्लॅटफॉर्ममध्ये डेटा व्यवस्थित जोडलेला असल्यामुळे पुढील स्तरावर जाणे तुलनेने सोपे होते.
अनेक वेगवेगळ्या प्रणालींमधून डेटा गोळा करावा लागत असल्यामुळे प्रत्येक विश्लेषणासाठी स्वतंत्र इंटिग्रेशन करावे लागते. त्यामुळे खर्च, वेळ आणि गुंतागुंत मोठ्या प्रमाणात वाढते.
प्रगत डेटा परिपक्वता असलेल्या संस्था पुढील क्षमता विकसित करतात.
मोहिमेचा सुरुवातीपासून शेवटपर्यंत परिणाम मोजणे.
ग्राहक कोणत्या टप्प्यावर अडखळतो हे ओळखणे.
वर्तनावर आधारित ग्राहक विभाग (Personas) तयार करणे.
मशीन लर्निंगच्या मदतीने ग्राहक गळती, क्रॉस-सेल संधी आणि फसवणुकीचा धोका आधीच ओळखणे.
उत्पादन सुधारणा आणि मार्केटिंग निर्णय रिअल-टाइम डेटावर आधारित घेणे.
निष्कर्ष:- डिजिटल युगात डेटा हा केवळ अहवाल तयार करण्याचे साधन राहिलेला नाही, तर तो धोरणात्मक निर्णयांचा पाया बनला आहे. ज्यांच्याकडे योग्य डेटा आर्किटेक्चर, सखोल विश्लेषण आणि प्रगत डेटा परिपक्वता आहे, त्या बँका ग्राहकांचा अनुभव सुधारू शकतात, मार्केटिंग अधिक प्रभावी बनवू शकतात आणि व्यवसायात शाश्वत वाढ साधू शकतात. भविष्यातील स्पर्धेत टिकून राहण्यासाठी बँकांनी केवळ डेटा गोळा करण्यावर नव्हे, तर त्याचा योग्य वापर करण्यावर भर देणे आवश्यक आहे.