Vừa rồi tôi đã xem một nghiên cứu của McKinsey khá tiết lộ về điều gì phân biệt các fintech thực sự bứt phá khỏi những fintech bị mắc kẹt. Kết luận rõ ràng: những công ty thành thạo phân tích dữ liệu phát triển nhanh gấp 2,6 lần. Và điều thú vị là khoảng cách này không đang thu hẹp lại, ngược lại còn ngày càng lớn hơn. Các doanh nghiệp có khả năng phân tích dữ liệu chín muồi vẫn tiếp tục tích lũy lợi thế trong khi hoàn thiện các mô hình của mình.

Nhưng đây là điều mà nhiều người trong ngành fintech news vẫn chưa hiểu rõ: phân tích dữ liệu không phải là một bộ phận hỗ trợ. Nó thực sự là động cơ của sự cạnh tranh. Không có nó, tăng trưởng trở nên đắt đỏ và dễ tổn thương hơn.

Dữ liệu đã phân tích 800 công ty fintech ở 40 quốc gia, nên chúng ta không nói về các trường hợp cá biệt. Phân tích hoạt động ở bốn cấp độ. Đầu tiên là mô tả, đó là những điều cơ bản: chuyện gì đã xảy ra, bao nhiêu giao dịch, doanh thu là bao nhiêu. Hầu hết fintech đã làm chủ điều này. Nhưng những công ty thực sự tăng trưởng đã tiến tới dự đoán và đề xuất. Đó là nơi phép màu xảy ra.

Lấy vay vốn làm ví dụ. Các fintech cho vay sử dụng mô hình dự đoán tiên tiến phê duyệt 30% khách hàng nhiều hơn so với các nhà cho vay truyền thống, nhưng vẫn giữ tỷ lệ vỡ nợ tương đương hoặc tốt hơn. Làm thế nào? Họ phân tích hàng trăm tín hiệu mà hệ thống truyền thống bỏ qua: các mẫu giao dịch, sự ổn định của thu nhập, tính nhất quán của chi tiêu. Các tổ chức tín dụng cũ đơn giản là không nhìn thấy những điều đó.

Trong thanh toán cũng tương tự. Phân tích đề xuất tối ưu hóa định tuyến theo thời gian thực. Khi bạn bắt đầu một giao dịch thanh toán, động cơ sẽ đánh giá hàng chục tuyến đường khả thi và chọn ra tuyến tối ưu nhất để tăng tỷ lệ phê duyệt đồng thời giảm thiểu chi phí. Các nền tảng làm điều này báo cáo tỷ lệ phê duyệt cao hơn từ 2 đến 4 điểm phần trăm so với các quy tắc cố định.

Điều thực sự ảnh hưởng đến lợi nhuận cuối cùng là giữ chân khách hàng. Các fintech phân tích hành vi khách hàng để dự đoán việc bỏ cuộc có thể can thiệp trước khi khách hàng rời đi. Theo Bain & Company, điều này giảm tỷ lệ bỏ cuộc xuống 25% và tăng giá trị trọn đời của khách hàng lên 40%. Nghĩa là: việc thu hút khách hàng fintech tốn gấp 5 đến 7 lần so với giữ chân họ. Vì vậy, cải thiện khả năng giữ chân trực tiếp tác động đến lợi nhuận.

Có một chi tiết tôi cho là rất quan trọng trong các tin fintech gần đây: phân tích theo nhóm khách hàng (cohort). Khi theo dõi cách các nhóm khách hàng được thu hút trong cùng một giai đoạn hành xử theo thời gian, bạn sẽ phát hiện ra rằng khách hàng qua giới thiệu có giá trị trọn đời cao hơn 50% so với khách hàng qua quảng cáo trả phí. Điều này hoàn toàn thay đổi cách bạn phân bổ ngân sách marketing. Và mỗi quý dữ liệu thu thập được giúp mô hình chính xác hơn, tạo ra các nhóm khách hàng tương lai tốt hơn. Đó là một vòng lặp tích cực.

Điều thú vị dành cho các nhà đầu tư là: chỉ 23% fintech đã đạt đến mức trưởng thành dựa trên dữ liệu theo Gartner. 77% còn lại sử dụng dữ liệu một cách phản ứng, phân tích quá khứ thay vì thúc đẩy các quyết định trong tương lai. Đó là một khoảng cách cơ hội lớn. Các công ty đẩy nhanh trưởng thành phân tích dữ liệu của mình sẽ có lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ chậm hơn.

Và đối với các startup fintech tìm kiếm vốn đầu tư mạo hiểm, hạ tầng phân tích đã trở thành một yếu tố trong quá trình đánh giá đầu tư. Các VC không chỉ quan tâm đến doanh thu và tăng trưởng. Họ muốn thấy công ty ra quyết định dựa trên dữ liệu trong phát triển sản phẩm, quản lý rủi ro, thu hút khách hàng. Một công ty phát triển dựa trên cảm tính và các chỉ số cơ bản đơn giản sẽ ít thuyết phục hơn so với một công ty có phân tích tích hợp trong từng quyết định quan trọng.

Tóm lại, trong ngành fintech news ngày nay, phân tích dữ liệu không còn là một lựa chọn. Nó là nền tảng để xây dựng mọi thứ khác. Không có nó, tăng trưởng trở nên đắt đỏ, dễ bị tổn thương và khó duy trì. Các fintech hiểu rõ điều này đã và đang giành lợi thế.