Ba Cách Dân Chủ Hóa Dữ Liệu Có Thể Cải Thiện Trả Hóa Đơn cho Doanh Nghiệp và Khách Hàng Của Họ

Chào mừng yottabyte, đơn vị đại diện cho 1024 byte, hoặc lượng dữ liệu đủ để chất trên đĩa DVD xếp từ Trái Đất đến Sao Hỏa. Đến những năm 2030, thế giới dự kiến sẽ tạo ra một yottabyte dữ liệu mỗi năm.

Tuy nhiên, lượng dữ liệu khổng lồ này có ích gì nếu không thể truy cập, phân tích và sử dụng một cách nhanh chóng để đưa ra các quyết định hiện tại và tương lai? Câu hỏi này đã thúc đẩy cuộc trò chuyện ngày càng tăng về giá trị của việc “dân chủ hóa dữ liệu” hoặc làm cho dữ liệu dễ tiếp cận hơn với tất cả các bộ phận trong tổ chức. Khi dữ liệu được dân chủ hóa, nó có thể được sử dụng để hiểu rõ sức khỏe của doanh nghiệp, dự đoán kết quả và phát triển chiến lược giảm thiểu chi phí vận hành và thúc đẩy lợi nhuận cao hơn. Một phần của “dân chủ hóa” không chỉ là truy cập dữ liệu mà còn cho phép những người có nền tảng kỹ thuật khác nhau có thể sử dụng dữ liệu đó để hỗ trợ các quyết định kinh doanh.

Các công ty fintech và khách hàng của họ, như các nhà lập hóa đơn, đặc biệt phù hợp để tham gia phong trào dân chủ hóa dữ liệu nhờ vào lượng lớn dữ liệu thanh toán sẵn có – nếu dữ liệu đó có thể được làm cho dễ tiếp cận với tất cả các bên liên quan trong tổ chức lập hóa đơn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về các rào cản chính của việc dân chủ hóa dữ liệu – các silo dữ liệu và các người quản lý IT – và cách việc truy cập vào dữ liệu này có thể biến đổi ngành thanh toán cho các nhà lập hóa đơn và khách hàng của họ.

Silos và Người Quản Lý IT

Trong 50 năm qua, dữ liệu chủ yếu do các kỹ thuật viên và nhà phân tích IT kiểm soát, những người có kiến thức và đào tạo chuyên sâu. Dữ liệu thanh toán, đặc biệt, thường bị khóa trong các nền tảng thanh toán, từ đó các nhóm kỹ thuật của nhà cung cấp tổng hợp các báo cáo tiêu chuẩn cho khách hàng hàng quý và tạo các báo cáo tùy chỉnh theo yêu cầu.

Dữ liệu thanh toán không nên bị khóa trong tay của một số ít người. Có hàng tỷ điểm dữ liệu nằm trong các nền tảng thanh toán. Dữ liệu này về cơ bản là cách khách hàng liên lạc với các tổ chức cho vay của họ mỗi tháng. Khi các nhà lập hóa đơn có thể truy cập và ứng dụng dữ liệu đó theo những cách mới và sáng tạo, nó có thể giúp mọi người trong tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn và thúc đẩy cải tiến vận hành.

Dân chủ hóa dữ liệu mở ra kho tàng các hiểu biết có thể hành động, có thể áp dụng theo những cách mới và sáng tạo. Dưới đây là ba cách các nhà lập hóa đơn có thể sử dụng những hiểu biết đó để nâng cao hiệu quả vận hành và thúc đẩy quyết định:

Xác định và cải thiện các điểm yếu, điều chỉnh ưu tiên phù hợp

Có dữ liệu và thống kê thanh toán trước mắt là một chuyện, nhưng điều đó thường dẫn đến nhiều câu hỏi hơn là câu trả lời. Các con số đó tốt hay xấu? Nên hành động chứ? Và nếu có, thì ở đâu?

Khi nhà cung cấp dịch vụ thanh toán của bạn cho phép bạn đo lường và so sánh dữ liệu thanh toán và khách hàng của mình với dữ liệu tổng hợp ngành, bạn có thể theo dõi xu hướng thanh toán và tiêu dùng khi chúng diễn ra ở các thị trường và địa phương khác nhau, từ đó dự đoán tác động đến doanh nghiệp của bạn.

Dữ liệu so sánh giúp phát hiện các điểm ngoại lệ – những nơi bạn vượt quá hoặc thấp hơn trung bình rõ rệt – và giúp bạn hình dung hướng đi của ngành.

Ví dụ, bạn có thể xem xét tỷ lệ từ chối thanh toán và hoàn tiền, rồi xác định những gì có thể làm để đưa các số liệu của bạn phù hợp hoặc vượt mức trung bình ngành. Bạn cũng có thể phân tích các chiến dịch truyền thông tương tác tổng hợp, hỏi: “Tỷ lệ nhấp chuột trung bình cho SMS so với email là bao nhiêu, và điều đó dẫn đến thanh toán nhanh hơn cho doanh nghiệp của chúng ta so với toàn ngành như thế nào?” Bạn có thể nhận thấy những nơi có thể điều chỉnh quy tắc kinh doanh hoặc tham số, giới thiệu các loại thanh toán mới hoặc chuyển đổi thời điểm gửi thông điệp để thúc đẩy thanh toán đúng hạn.

Dữ liệu so sánh còn giúp bạn nhận diện các xu hướng thanh toán mới nổi để nhanh chóng thích ứng, giải quyết vấn đề hoặc đáp ứng yêu cầu mới. Bạn có thể nhận thấy một loại hình thanh toán nào đó đang tăng trưởng hoặc thanh toán tự động chậm lại trong một nhóm khách hàng cụ thể. Khi bạn có thể xem dữ liệu ở cấp độ chi tiết, so sánh với trung bình ngành, bạn có thể phản ứng và thích nghi, đặt ra các KPI thực tế, và tập trung vào cải tiến quy trình để nâng cao hiệu quả vận hành thực sự.

Dự đoán tương lai để lập kế hoạch tốt hơn

Chỉ dựa vào phân tích dữ liệu nội bộ hoặc dữ liệu toàn ngành có thể để lại những khoảng trống trong hiểu biết. Đó là lý do nhiều công ty đang tích hợp dữ liệu bên ngoài vào phân tích của họ; họ muốn có một góc nhìn rộng hơn để hiểu cách các diễn biến bên ngoài có thể ảnh hưởng đến hành vi thanh toán ngày nay và trong tương lai.

Khi các nhà cung cấp nền tảng thanh toán mở rộng việc dân chủ hóa dữ liệu, điều này có thể tạo ra cơ hội truyền dữ liệu thanh toán vào hệ sinh thái của nhà lập hóa đơn. Khi kết hợp với các dữ liệu khác như điểm tín dụng, chỉ số giá tiêu dùng hoặc dữ liệu điều tra dân số, nó giúp nhà cung cấp thanh toán xác định hồ sơ rủi ro của từng cá nhân hoặc nhóm dân cư, từ đó dự đoán tốt hơn các mẫu thanh toán, nhắm mục tiêu truyền thông và tự động hóa các quy tắc kinh doanh khuyến khích thanh toán đúng hạn.

Dữ liệu kinh tế từ các nguồn chính phủ có thể tiết lộ các khu vực có tỷ lệ thất nghiệp tăng hoặc GDP giảm, ảnh hưởng đến khả năng tài chính của một nhóm khách hàng lớn. Ngay cả dữ liệu dự báo thời tiết cũng có thể hữu ích. Ví dụ, cơn bão Ian đã gây thiệt hại cho toàn bộ nền kinh tế bang Florida khi các doanh nghiệp đóng cửa, cư dân sơ tán, và người tiêu dùng đổ tiền vào chuẩn bị và phục hồi sau bão, khiến họ ít khả năng thanh toán các hóa đơn hơn.

Khi bạn có dữ liệu sẵn sàng để đưa ra dự đoán dựa trên thực tế, bạn có thể chuẩn bị cho doanh nghiệp của mình đối mặt với tác động thanh toán trước khi chúng xảy ra. Bạn cũng có thể hợp tác với nhà cung cấp dịch vụ thanh toán để tự động liên hệ với người trả tiền trước khi các khoản thanh toán bị trễ gây ra vấn đề lớn hơn và tốn kém hơn. Có thể cung cấp các giải pháp như chia nhỏ thanh toán, thay đổi ngày đến hạn phù hợp với ngày lĩnh lương, hoặc gửi nhắc nhở thanh toán thường xuyên hơn.

Tự động hóa quyết định để xử lý gian lận và các vấn đề khác

Ngành thanh toán tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ có thể hữu ích để phát hiện các vấn đề tiềm ẩn – nhưng chỉ khi các nhà lập hóa đơn có cách phân tích dữ liệu đó trong thời gian thực, dự đoán kết quả và tự động phản ứng. Nhà cung cấp dịch vụ thanh toán của bạn nên có khả năng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) để đạt được các mục tiêu này, giúp phát hiện và dự đoán các hoạt động gian lận, thanh toán trễ, hoàn trả ACH, và nhiều hơn nữa một cách hiệu quả về chi phí và đáng tin cậy, đồng thời tự động khắc phục qua các quy tắc kinh doanh tự động.

ML và AI liên kết chặt chẽ trong cùng một hệ sinh thái – các hệ thống AI được xây dựng dựa trên ML cũng như các kỹ thuật khác. Với ML, máy móc học hỏi từ dữ liệu thay vì phải lập trình sẵn. Chúng có thể phân loại dữ liệu, nhận diện mẫu và tạo ra các mô hình dự đoán. Các chương trình AI tận dụng các khả năng này để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, mô phỏng khả năng và hành động của con người. Các chatbot, trợ lý thông minh như Amazon Alexa, và xe tự lái đều là các ứng dụng của AI.

Ví dụ, một mô hình ML trong lĩnh vực thanh toán nhằm đạt được AI là nhận diện các mẫu hoàn tiền cao cho một nhóm khách hàng nhất định và tự động áp dụng quy tắc loại bỏ thẻ làm phương thức thanh toán khi khách hàng bắt đầu có lần thứ ba hoàn tiền trong vòng sáu tháng. ML làm cho phản ứng này trở nên tức thì, chính xác và tự động, loại bỏ nhu cầu can thiệp thủ công hoặc quyết định thủ công.

AI cũng có thể giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng và giảm chi phí vận hành. Ví dụ, một mô hình ML có thể hỗ trợ AI trong việc xác định và hướng dẫn khách hàng có lịch sử thanh toán đáng tin cậy đến các phương thức thanh toán tự phục vụ qua IVR, chatbot hoặc tin nhắn, kết hợp với liên kết thanh toán cá nhân hóa để dễ dàng và thuận tiện hơn.

Ngược lại, những khách hàng có lịch sử thanh toán trễ hoặc hoàn trả ACH có thể nhận được các liên hệ với các tùy chọn để điều chỉnh thanh toán. Ví dụ, họ có muốn chia nhỏ khoản thanh toán trễ thành nhiều phần và cộng dồn vào các hóa đơn tương lai? Họ có thấy hữu ích khi chuyển ngày thanh toán phù hợp với ngày lĩnh lương không? Hay thanh toán hàng tuần sẽ phù hợp hơn một lần mỗi tháng? Khách hàng có thể nhấp vào các liên kết để tự thực hiện quyết định của mình mà không cần gọi điện thoại cho nhân viên hỗ trợ. Loại quyết định tự động, dựa trên dữ liệu này giúp khách hàng có trải nghiệm thanh toán nhanh chóng và phù hợp nhất, đồng thời dành thời gian cho nhân viên dịch vụ khách hàng xử lý các trường hợp đặc biệt.

Trong khi đó, dữ liệu từ các quyết định của khách hàng đó và các mẫu thanh toán trong tương lai sẽ được dùng để huấn luyện mô hình ML, giúp đề xuất các tùy chọn phù hợp nhất để khách hàng có thể thanh toán đúng hạn, tự lập và độc lập trong tương lai.

Cách Dân Chủ Hóa Dữ Liệu Trong Tổ Chức Của Bạn

Dân chủ hóa dữ liệu không xảy ra một cách tự nhiên hoặc độc lập. Trước tiên, cần có cam kết từ nhà cung cấp dịch vụ thanh toán của bạn trong việc loại bỏ các silo và người kiểm soát dữ liệu cản trở việc đưa dữ liệu đầy đủ và nhanh chóng vào tay các bên liên quan. Nếu nhà cung cấp hiện tại của bạn chưa ưu tiên điều này, đã đến lúc xem xét các lựa chọn khác.

Nhà cung cấp dịch vụ thanh toán của bạn nên bắt đầu xây dựng một kho dữ liệu (data warehouse) nơi tổng hợp và chuẩn hóa tất cả dữ liệu thanh toán. Sau đó, họ cần cung cấp dữ liệu theo định dạng phù hợp nhất với bạn. Điều này có thể là cung cấp dữ liệu thô để nhân viên của bạn tải xuống và phân tích nội bộ, hoàn thành phân tích giúp bạn, trực quan hóa dữ liệu tổng hợp cùng dữ liệu ngành, hoặc cung cấp dữ liệu bối cảnh từ các nguồn bên ngoài.

Khi các yếu tố này đã sẵn sàng, trách nhiệm của bạn là làm cho dữ liệu đó trở nên rõ ràng, dễ quan sát cho tất cả các bên liên quan trong tổ chức – kể cả những người ít kỹ thuật hơn – để họ có thể hành động và theo đuổi các mục tiêu dựa trên dữ liệu, chứ không phải cảm tính.

Phong trào dân chủ hóa dữ liệu đã mở ra cơ hội để các nhà lập hóa đơn bổ sung bằng chứng và bối cảnh cho quá trình ra quyết định trong toàn tổ chức. Những ai tận dụng sẽ có lợi thế trong việc tối ưu hóa chiến lược tăng cường tự phục vụ và tạo ra trải nghiệm khách hàng liền mạch, hài lòng.

Về tác giả

Steve Kramer là Phó Chủ tịch Sản phẩm tại PayNearMe, nơi anh dẫn dắt đội ngũ phát triển sản phẩm. Với hơn 25 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực thanh toán và sản phẩm, Steve đảm bảo các giải pháp của PayNearMe dẫn đầu thị trường bằng cách giảm thiểu trở ngại cho người tiêu dùng và cung cấp đa dạng các phương thức, kênh thanh toán, đồng thời luôn chú trọng đến an ninh và độ tin cậy để đảm bảo khách hàng thanh toán đầy đủ mọi lần.