ثلاث طرق يمكن بها لدمقرطة البيانات أن تحسن دفع الفواتير للأعمال والعملاء الخاصين بها

قل مرحبًا باليوت بايت، الذي يمثل 1024 بايت، أو كمية البيانات التي يمكن أن تتناسب مع أقراص DVD المكدسة من الأرض إلى المريخ. من المتوقع أن ينتج العالم بحلول عام 2030 يوت بايت من البيانات سنويًا.

ما فائدة هذا المحيط الواسع من البيانات، إلا إذا كان يمكن الوصول إليه وتحليله واستخدامه بشكل سريع لإبلاغ القرارات الحالية والمستقبلية؟ لقد أثار هذا السؤال حديثًا متزايدًا حول قيمة “ديموقراطية البيانات” أو جعل البيانات أكثر وصولاً لجميع أجزاء المنظمة. عندما تصبح البيانات ديمقراطية، يمكن استخدامها لفهم صحة العمل، والتنبؤ بالنتائج، وتطوير استراتيجيات لتقليل النفقات التشغيلية وزيادة الأرباح. جزء من “الديموقراطية” ليس فقط الحصول على الوصول إلى البيانات، ولكن السماح للأشخاص ذوي الخلفيات التقنية المتنوعة باستخدام تلك البيانات لإبلاغ القرارات التجارية.

شركات التكنولوجيا المالية وعملاؤها، مثل الفواتير، هم في موقع متميز للمشاركة في حركة الديموقراطية نظرًا للكم الهائل من بيانات المدفوعات المتاحة - إذا كانت تلك البيانات يمكن جعلها متاحة لجميع أصحاب المصلحة في منظمة الفواتير. في هذه المقالة، سنناقش الحواجز الرئيسية لديموقراطية البيانات - صوامع البيانات وحراس تكنولوجيا المعلومات - وكيف يمكن أن يؤدي الحصول على الوصول إلى هذه البيانات إلى تحويل المدفوعات للفواتير وعملائها.

الصوامع وحارس تكنولوجيا المعلومات

على مدى الخمسين عامًا الماضية، كانت البيانات تحت سيطرة كبيرة من قبل التقنيين والمحللين في تكنولوجيا المعلومات الذين يمتلكون معرفة وتدريب خاصين. بيانات المدفوعات، على وجه الخصوص، عادةً ما تكون مقفلة في منصات المدفوعات، حيث يقوم فرق هندسة المزودين بتجميع تقارير قياسية لعملائهم ربع سنوية وإنشاء تقارير مخصصة عند الطلب.

لا ينبغي أن تكون بيانات المدفوعات مقفلة في أيدي القلة. هناك مليارات من نقاط البيانات التي تعيش ضمن منصات المدفوعات. تعتبر بيانات المدفوعات في الأساس الطريقة التي يتواصل بها العملاء مع مؤسسات الإقراض الخاصة بهم كل شهر. عندما يمكن للفواتير الوصول إلى تلك البيانات وتطبيقها بطرق جديدة ومبتكرة، يمكن استخدامها لمساعدة الجميع في منظمتهم على اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أفضل وتحسين العمليات.

تفتح ديموقراطية البيانات كنزًا من الرؤى القابلة للتطبيق التي يمكن تطبيقها بطرق جديدة ومبتكرة. إليك ثلاث طرق يمكن للفواتير استخدام تلك الرؤى لتعزيز الكفاءة التشغيلية وتمكين اتخاذ القرار:

2.      

### تحديد وتحسين مجالات الضعف وتوجيه الأولويات وفقًا لذلك

وجود بيانات المدفوعات والإحصاءات أمامك هو شيء واحد، ولكن ذلك غالبًا ما يؤدي إلى مزيد من الأسئلة بدلاً من الإجابات. هل تلك الأرقام جيدة؟ سيئة؟ هل يجب أن تتخذ إجراءً؟ وإذا كان الأمر كذلك، فأين؟

عندما يمكّنك مزود المدفوعات من قياس ومقارنة مدفوعاتك وبيانات العملاء مقابل بيانات الصناعة المجمعة، يمكنك تتبع اتجاهات المدفوعات والمستهلكين كما تتكشف في أسواق ومواقع متنوعة والتنبؤ بالتأثير على عملك.

تكشف بيانات المعايير عن الحالات الشاذة - المجالات التي تكون فيها ملحوظًا فوق أو تحت المعدل - وتساعدك على الحصول على إحساس بمكان تحرك الصناعة.

على سبيل المثال، يمكنك فحص معدلات المدفوعات المرفوضة واسترداد الأموال ثم تحديد ما يمكن القيام به لجعل أرقامك تتماشى مع المعدل الصناعي، أو تتجاوزه. يمكنك أيضًا دراسة الاتصالات المجمعة للانخراط، وطرح السؤال، “ما هي معدلات النقر النموذجية للرسائل النصية القصيرة مقابل البريد الإلكتروني، ومدى سرعة ذلك في التسبب في دفع مقابل عملنا مقارنة بالصناعة ككل؟” قد تلاحظ أماكن حيث يمكنك تغيير قواعد الأعمال أو المعايير، تقديم أنواع دفع جديدة أو نقل رسائل الانخراط إلى يوم أو وقت آخر من اليوم لتعزيز المدفوعات في الوقت المحدد.

تساعدك بيانات المعايير أيضًا على تحديد اتجاهات المدفوعات الناشئة حتى تتمكن من التكيف بسرعة لمعالجة المشكلات أو تلبية المطالب الجديدة. قد تلاحظ نوع دفع معين يكتسب زخمًا أو تأخر الدفع التلقائي في ديموغرافية معينة. عندما يمكنك رؤية بياناتك على مستوى دقيق، مكدسة مقابل المعدلات الصناعية، يمكنك التفاعل والتكيف، وتحديد مؤشرات الأداء الرئيسية الواقعية، والتركيز على تحسينات العمليات التي تعزز الكفاءة التشغيلية الحقيقية.

3.      

### التنبؤ بما هو قادم لتمكين التخطيط الأفضل

يمكن أن يؤدي تقييد تحليل البيانات بالمصادر الداخلية، وحتى المصادر الصناعية، إلى وجود فجوات في الفهم. لهذا السبب تقوم العديد من الشركات بإدماج البيانات الخارجية في تحليلاتها؛ فهم يسعون إلى عدسة أوسع لفهم كيف يمكن أن يؤثر ما يحدث في “العالم الخارجي” على سلوك الدفع اليوم وفي المستقبل.

مع استمرار مزودي منصات المدفوعات في التعمق في ديموقراطية البيانات، يمكن أن يفتح ذلك الفرص لبث بيانات المدفوعات إلى نظام الفواتير. عند دمجها مع نقاط بيانات أخرى مثل درجات الائتمان، مؤشر أسعار المستهلك، أو معلومات التعداد، يمكن أن تساعد مزود المدفوعات في تحديد ملف المخاطر لفرد أو مجموعة ديموغرافية، مما يساعدك على التنبؤ بأنماط الدفع، واستهداف رسائل الانخراط، وأتمتة قواعد الأعمال المعروفة لتشجيع المدفوعات في الوقت المحدد.

يمكن أن تكشف البيانات الاقتصادية من المصادر الحكومية عن مناطق حيث يمكن أن يؤثر ارتفاع البطالة أو انخفاض الناتج المحلي الإجمالي على القوة المالية لمجموعة كبيرة من العملاء. حتى بيانات التنبؤ بالطقس يمكن أن تكون مفيدة. على سبيل المثال، أحدث إعصار إيان دمارًا في اقتصاد ولاية فلوريدا بالكامل حيث أغلقت الأعمال، وفر السكان، وضخ المستهلكون الأموال في التحضير للتوّرات والتعافي من العاصفة، مما تركهم بقدرة أقل بكثير على دفع الفواتير.

عندما تتوفر لديك بيانات جاهزة لجعل التنبؤات المبنية على الحقائق، يمكنك إعداد عملك لتأثيرات الدفع قبل حدوثها. يمكنك أيضًا العمل مع مزود المدفوعات لديك لأتمتة التواصل مع الدافعين بشكل استباقي قبل أن تؤدي المدفوعات الفائتة إلى مشكلة أكبر وأكثر تكلفة. قد تتمكن من تقديم حلول مثل تقسيم المدفوعات، تغيير مواعيد استحقاق المدفوعات لتتزامن مع يوم الدفع، أو إرسال تذكيرات دفع أكثر تكرارًا.

4.      

### أتمتة اتخاذ القرار لمعالجة الاحتيال والمشكلات الأخرى

تولد صناعة المدفوعات كمية هائلة من البيانات التي يمكن أن تكون مفيدة للإشارة إلى المشكلات المحتملة - ولكن فقط إذا كان لدى الفواتير وسيلة لتحليل تلك البيانات في الوقت الحقيقي، والتنبؤ بالنتائج وأتمتة الاستجابات. يجب أن يكون مزود المدفوعات لديك قادرًا على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) لتحقيق تلك الأهداف، مما يجعل من الممكن اكتشاف وتوقع النشاط الاحتيالي، المدفوعات المتأخرة، مرتجعات ACH، وأكثر من ذلك، وبدء الإصلاحات بشكل استباقي من خلال قواعد الأعمال الأوتوماتيكية.

ترتبط ML وAI معًا في نفس النظام البيئي - أنظمة AI مبنية باستخدام ML، بالإضافة إلى تقنيات أخرى. مع ML، تتعلم الآلات من مجموعات البيانات بدلاً من الحاجة إلى برمجتها. يمكنهم تصنيف البيانات، والتعرف على الأنماط وإنشاء نماذج تنبؤية. تستفيد برامج AI من هذه القدرات لأداء مهام معقدة، محاكية القدرات والإجراءات البشرية. الروبوتات المحادثة، المساعدون الذكيون مثل أمازون أليكسا، والسيارات ذاتية القيادة هي جميع تطبيقات للذكاء الاصطناعي.

مثال على نموذج ML في قطاع المدفوعات المصمم لتحقيق AI هو تحديد نمط مرتجعات مرتفعة لمجموعة معينة من العملاء وتطبيق قاعدة عمل تلقائيًا لإزالة البطاقات كخيار دفع بمجرد أن يبدأ العميل مرتجعه الثالث خلال فترة ستة أشهر. تجعل ML هذا الاستجابة فورية، محددة، وتلقائية، مما يلغي الحاجة إلى الإدخال اليدوي أو اتخاذ القرار.

يمكن لـ AI أيضًا المساعدة في تحسين تجربة العملاء وتقليل النفقات التشغيلية. على سبيل المثال، يمكن أن يكون نموذج ML هو المحرك وراء تطبيق معين للذكاء الاصطناعي لتحديد وتوجيه العملاء ذوي التاريخ الدفع الموثوق إلى خيارات دفع الخدمة الذاتية باستخدام IVR، أو الروبوتات المحادثة أو قدرات الرسائل النصية المدمجة مع روابط الدفع الشخصية. يمكن أن ترسل أيضًا تلك الرسائل للعملاء رسائل تفاعل خاصة لتشجيع الاشتراك في الدفع التلقائي، بما في ذلك الروابط الشخصية لجعل تلك العملية سهلة وسلسة.

يمكن، من جهة أخرى، إرسال اتصالات للعملاء الذين لديهم نمط من المدفوعات الفائتة أو مرتجعات ACH تتضمن خيارات كيفية التسوية. على سبيل المثال، هل يفضلون تقسيم دفعهم الفائت إلى مدفوعات متعددة وإضافتها إلى الفواتير المستقبلية؟ هل سيكون من المفيد لهم نقل موعد الدفع الخاص بهم ليتزامن مع يوم الدفع؟ أم هل سيكون من الأفضل إجراء مدفوعات أسبوعية بدلاً من دفعة شهرية واحدة؟ يمكن للعملاء بعد ذلك النقر على الروابط لتنفيذ قراراتهم بشكل مستقل بدلاً من الاعتماد على مكالمة هاتفية مع وكيل. يضمن هذا النوع من اتخاذ القرار التلقائي، المدفوع بالبيانات، وصول العملاء إلى تجربة الدفع الأكثر ملاءمة وسرعة بالنسبة لهم مع تخصيص وقت ممثلي الخدمة للحالات التي تحتاج إلى اهتمام خاص.

في هذه الأثناء، تذهب بيانات قرارات هؤلاء العملاء، وأنماط الدفع المستقبلية، إلى تدريب نموذج ML لتقديم الخيارات الأكثر احتمالاً للعملاء المستقبليين التي ستؤدي إلى دفع مستقل وفي الوقت المحدد في المستقبل.

كيفية ديموقراطية البيانات عبر منظمتك

لا تحدث ديموقراطية البيانات بشكل عضوي أو مستقل. يتطلب أولاً التزامًا من مزود المدفوعات لديك لإزالة الصوامع وحراس البوابات الذين يقفون في طريق الحصول على البيانات بشكل كامل وسريع في أيدي أصحاب المصلحة لديك. إذا لم يكن مزود المدفوعات الحالي لديك يجعل هذا أولوية، فقد حان الوقت للبحث في مكان آخر.

يجب أن يقوم مزود المدفوعات لديك أولاً بتطوير مستودع بيانات حيث يقوم بتجميع وتطبيع جميع بيانات المدفوعات. يجب عليه بعد ذلك تسليم البيانات بالشكل الأكثر فائدة لك. قد يعني هذا توفير بيانات خام لفريقك لتنزيلها وتحليلها داخليًا، أو إكمال التحليل من أجلك، أو تصور بياناتك بشكل مجمع مع بيانات الصناعة، أو تقديم بيانات سياقية من مصادر خارجية.

بمجرد أن تكون تلك العناصر في مكانها، يكون الدور عليك لجعل البيانات مرئية لجميع أصحاب المصلحة في منظمتك - حتى الأقل تقنية - حتى يتمكنوا من اتخاذ الإجراءات والسعي نحو الأهداف بناءً على الحقائق، وليس المشاعر.

لقد وضعت حركة ديموقراطية البيانات الأساس للفواتير لإضافة الأدلة والسياق إلى اتخاذ القرارات في جميع أنحاء المنظمة. أولئك الذين يستفيدون من ذلك سيكون لديهم الأفضل في تحسين الاستراتيجيات لزيادة الخدمة الذاتية وخلق تجربة عملاء خالية من الاحتكاك ومرضية.

عن المؤلف

ستيف كرامر هو نائب رئيس المنتجات في PayNearMe، حيث يقود فريق تطوير المنتجات. مع أكثر من 25 عامًا من الخبرة في المدفوعات والمنتجات، يضمن ستيف أن حلول PayNearMe تقود السوق من خلال تقليل احتكاك المستهلك وتقديم أوسع مجموعة من خيارات الدفع والقنوات، مع التركيز على الأمان والموثوقية لضمان جمع العملاء لكل دفعة، في كل مرة.