Quais são as 7 principais métricas de um negócio de aprendizado de máquina para aplicativos financeiros?

Como proprietário de uma pequena empresa ou artesão, operando no mercado competitivo de hoje, entender os principais indicadores de desempenho (KPIs) para aprendizado de máquina em aplicativos financeiros é crucial para o seu sucesso. Esses KPIs oferecem informações valiosas sobre o desempenho de seus negócios, ajudando você a tomar decisões orientadas a dados que podem impulsionar o crescimento e a lucratividade. Nesta postagem do blog, exploraremos sete KPIs específicos da indústria, essenciais para medir a eficácia do aprendizado de máquina nos mercados artesanais. Do custo de aquisição de clientes ao valor da vida útil, nos aprofundaremos nas métricas exclusivas que podem fornecer informações acionáveis ​​e moldar sua estratégia de negócios. Prepare -se para elevar o desempenho do seu mercado com o poder do aprendizado de máquina e dos KPIs!

Precisão de previsão algorítmica

Definição

A precisão da previsão algorítmica KPI mede a eficácia dos modelos de aprendizado de máquina na previsão de tendências financeiras e movimentos de mercado. Essa proporção é fundamental para medir, pois indica a confiabilidade e a confiabilidade de ferramentas preditivas para orientar a tomada de decisões financeiras. Para insights FINML, esse KPI é crucial para garantir que as ferramentas analíticas orientadas por aprendizado de máquina forneçam insights acionáveis ​​e conselhos personalizados que permitam que as PME e os investidores individuais façam estratégias de investimento bem informadas. A alta precisão da previsão algorítmica é fundamental, pois afeta o nível de confiança dos usuários nas idéias fornecidas e, finalmente, afeta seu desempenho comercial e de investimento.

Como calcular

A fórmula para calcular a precisão da previsão algorítmica KPI envolve a comparação do valor previsto dos modelos de aprendizado de máquina com o valor real em um determinado conjunto de dados. Esse cálculo percentual fornece uma indicação clara e concisa da precisão preditiva do algoritmo. A fórmula é a seguinte: Onde: - Número de previsões corretas: o número total de previsões que correspondem aos resultados reais. - Número total de previsões: o número geral de previsões feitas.

Exemplo

Por exemplo, se um modelo de aprendizado de máquina fizer 100 previsões nos movimentos do preço das ações e 80 dessas previsões correspondem corretamente aos movimentos reais, a precisão da previsão algorítmica seria calculada como (80/100) x 100 = 80%. Isso indica que o modelo prevê com precisão os movimentos de mercado 80% das vezes.

Benefícios e limitações

A alta precisão da previsão algorítmica KPI indica a robustez dos modelos de aprendizado de máquina para fornecer insights preditivos confiáveis, permitindo que empresas e investidores tomem decisões bem informadas. No entanto, uma limitação deste KPI é que ele não explica o significado das previsões. Uma alta taxa de precisão pode não representar necessariamente o impacto das previsões no desempenho real dos negócios ou do investimento. Além disso, o excesso de ajustes de modelos pode levar a números de precisão artificialmente altos, o que pode não se traduzir em sucesso no mundo real.

Benchmarks da indústria

No setor financeiro, uma precisão de previsão algorítmica de 75-80% é frequentemente considerada típica para modelos de aprendizado de máquina na previsão de movimentos e tendências do mercado. Os níveis de desempenho acima da média podem variar de 80 a 90%, enquanto a precisão excepcional é frequentemente reconhecida em 90%ou superior a 90%.

Dicas e truques

• Validar e refinar regularmente os modelos de aprendizado de máquina para melhorar a precisão.
• Utilize métodos de conjunto para combinar vários modelos para previsões mais precisas.
• Entenda as limitações da precisão da previsão algorítmica e complemente com outros KPIs para uma avaliação holística de ferramentas preditivas.

No tempo para a visão

Definição

O Time-to-Insight é um indicador de desempenho essencial (KPI) que mede o tempo necessário para os algoritmos de aprendizado de máquina processar dados e gerar informações acionáveis. No contexto das aplicações financeiras, esse KPI é fundamental para entender a eficiência e a eficácia das ferramentas de análise para fornecer informações valiosas para a tomada de decisões. Uma visão mais curta indica acesso mais rápido às tendências do mercado e análise preditiva, permitindo decisões financeiras mais ágeis e informadas. Esse KPI é importante, pois afeta diretamente a velocidade e a precisão das estratégias financeiras, permitindo que empresas e investidores aproveitem oportunidades e mitigassem riscos em tempo hábil.

Como calcular

A fórmula para calcular o KPI do tempo até a visão envolve a medição do tempo total necessário para o processamento e análise de dados, dividido pelo número de insights acionáveis ​​gerados. Esse índice fornece uma indicação clara da velocidade na qual as idéias são entregues em relação à quantidade de dados processados.

Exemplo

Por exemplo, se uma ferramenta de análise financeira processar dados de mercado por um período de uma semana e gerar 20 insights acionáveis ​​durante esse período, o KPI de tempo até a visão seria calculado dividindo o tempo total de processamento pelo número de insights: tempo total (7 dias) / número de informações (20) = 0,35 dias por insight.

Benefícios e limitações

O benefício de medir o KPI de tempo até a visão é a capacidade de avaliar a velocidade e a eficiência das ferramentas analíticas no fornecimento de informações acionáveis. Uma visão mais curta pode levar a uma tomada de decisão mais rápida, o que é crucial nos mercados financeiros dinâmicos. No entanto, é importante observar que um foco apenas na velocidade pode comprometer a qualidade e a precisão das idéias; portanto, um equilíbrio entre velocidade e precisão deve ser mantido para evitar limitações em potencial.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks da indústria, o tempo-a-visão médio para aplicações financeiras nos EUA varia de 0,5 a 1 dia por percepção acionável. O desempenho acima da média pode atingir uma proporção de 0,3 a 0,5 dias por insight, enquanto o desempenho excepcional pode resultar em menos de 0,3 dias por insight, refletindo um processamento e análise de dados rápidos e eficientes.

Dicas e truques

• Otimize os algoritmos de processamento de dados para reduzir o tempo necessário para a análise
• Implementar técnicas de processamento paralelo para acelerar a geração de insights
• Revise regularmente e refine a qualidade das idéias geradas para manter a precisão

Melhoria de desempenho do portfólio de clientes

Definição

O KPI de melhoria de desempenho do portfólio de clientes mede a eficácia geral das ferramentas analíticas orientadas pelo aprendizado de máquina para otimizar o processo de tomada de decisão financeira para pequenas e médias empresas e investidores individuais. É fundamental medir esse KPI, pois fornece informações sobre o impacto das ferramentas no desempenho e sucesso dos negócios. Ao rastrear esse KPI, as empresas podem entender os benefícios tangíveis de alavancar análises avançadas em suas decisões e estratégias financeiras.

Como calcular

A fórmula para calcular o KPI de melhoria de desempenho do portfólio de clientes envolve a avaliação da melhoria geral no processo de tomada de decisão financeira após a implementação das ferramentas analíticas orientadas pelo aprendizado de máquina. Isso inclui a análise da precisão das previsões, a capacidade de identificar oportunidades lucrativas de investimento e a eficácia dos conselhos financeiros personalizados na geração de resultados positivos. Os componentes da fórmula contribuem para fornecer uma compreensão abrangente das melhorias de desempenho alcançadas.

Exemplo

Por exemplo, uma pequena empresa que implementou as ferramentas analíticas orientadas por aprendizado de máquina do FINML Insights observa uma melhoria de 20% na precisão das previsões, um aumento de 25% na identificação de oportunidades lucrativas de investimento e um impacto notável de conselhos financeiros personalizados na condução bem-sucedida resultados. Usando a fórmula KPI, o KPI de melhoria de desempenho do portfólio de clientes para este negócio é calculado para refletir a melhoria agregada nesses componentes.

Benefícios e limitações

O KPI de melhoria de desempenho do portfólio de clientes oferece a vantagem de fornecer uma visão holística do impacto das ferramentas orientadas para o aprendizado de máquina na tomada de decisões financeiras, permitindo que as empresas façam estratégias orientadas a dados e impactantes. No entanto, uma limitação potencial é que ela pode não explicar tendências mais amplas de mercado ou fatores externos que podem influenciar o desempenho do portfólio.

Benchmarks da indústria

Dentro do contexto dos EUA, os benchmarks típicos do KPI de melhoria de desempenho do portfólio de clientes variam de 15% a 25%, refletindo os níveis médios de desempenho alcançados por empresas que aproveitam as ferramentas analíticas orientadas pelo aprendizado de máquina. O desempenho acima da média pode estar na faixa de 25% a 35%, enquanto o desempenho excepcional é considerado uma melhoria acima de 35% na eficácia geral da tomada de decisões financeiras.

Dicas e truques

• Avalie regularmente a precisão das previsões e a identificação de oportunidades lucrativas para impulsionar a melhoria contínua no KPI de melhoria de desempenho do portfólio de clientes.
• Envolva-se em aprendizado e treinamento em andamento para maximizar a utilização de ferramentas analíticas orientadas por aprendizado de máquina para uma tomada de decisão financeira aprimorada.
• Colabore com especialistas e colegas do setor para obter insights e práticas recomendadas para otimizar o impacto da análise avançada no desempenho do portfólio.

Taxa de adoção do usuário

Definição

A taxa de adoção do usuário é um indicador de desempenho essencial que mede a porcentagem de usuários que adotaram uma tecnologia, produto ou serviço específico dentro de um determinado período. Essa proporção é fundamental para medir para entender com que eficácia as ferramentas analíticas orientadas por aprendizado de máquina estão sendo utilizadas por PME e investidores individuais no contexto da tomada de decisões financeiras. Uma alta taxa de adoção do usuário significa que as ferramentas estão agregando valor e causando um impacto positivo nas estratégias financeiras dos usuários. Por outro lado, uma baixa taxa de adoção do usuário pode indicar a necessidade de educação, treinamento ou melhoria do produto. Por fim, esse KPI é fundamental para medir, pois afeta diretamente o desempenho dos negócios, determinando o nível de engajamento e satisfação entre os usuários.

Como calcular

A taxa de adoção do usuário é calculada dividindo o número de usuários de adoção pelo número total de usuários e, em seguida, multiplicando o resultado por 100 para obter uma porcentagem. O número de usuários adotados representa aqueles que utilizaram ativamente as ferramentas analíticas orientadas por aprendizado de máquina para sua tomada de decisão financeira. Enquanto isso, o número total de usuários abrange todos os usuários em potencial que têm acesso às ferramentas.

Exemplo

Por exemplo, se o FINML Insights tiver 500 clientes de PME e 300 investidores individuais que têm acesso a suas ferramentas analíticas orientadas por aprendizado de máquina e, desses, 400 clientes de PME e 200 investidores individuais utilizaram ativamente as ferramentas em um determinado período, então os A taxa de adoção do usuário seria calculada da seguinte forma: Taxa de adoção do usuário = (400 + 200) / (500 + 300) x 100 Taxa de adoção do usuário = 600 /800 x 100 Taxa de adoção do usuário = 75%

Benefícios e limitações

A alta taxa de adoção do usuário indica que as ferramentas do FINML Insights estão efetivamente envolvendo os usuários e impulsionando sua tomada de decisão financeira, levando a um melhor desempenho nos negócios em geral. No entanto, uma desvantagem em potencial pode ser a necessidade de melhoria contínua para atender aos 25% restantes dos usuários que ainda não adotaram as ferramentas.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor nos EUA, a taxa típica de adoção do usuário para ferramentas analíticas orientadas por aprendizado de máquina no setor financeiro é de aproximadamente 70-80%, com desempenho acima da média variando entre 80-90%. O desempenho excepcional seria refletido na taxa de adoção do usuário superior a 90%.

Dicas e truques

• Comunique regularmente o valor e os benefícios das ferramentas analíticas orientadas por aprendizado de máquina aos usuários.
• Ofereça treinamento e suporte para aprimorar a proficiência e a confiança do usuário na utilização das ferramentas.
• Solicite e age com o feedback do usuário para melhorar continuamente as ferramentas e abordar quaisquer pontos problemáticos.

Confiabilidade da previsão financeira

Definição

A confiabilidade da previsão financeira é um indicador de desempenho essencial (KPI) que mede a precisão e a confiabilidade das projeções financeiras de uma empresa. Esse KPI é fundamental para medir, pois reflete a capacidade da organização de fazer previsões realistas e confiáveis, que afetam a tomada de decisões, orçamento e alocação de recursos estratégicos. É essencial no contexto dos negócios, pois influencia diretamente a confiança de investidores, credores e outras partes interessadas no potencial de estabilidade e crescimento financeiro da empresa. Melhorar a confiabilidade da previsão financeira pode levar a um melhor planejamento financeiro, riscos reduzidos de investimento e maior eficiência operacional.

Como calcular

A fórmula para calcular a confiabilidade da previsão financeira é a proporção do desempenho financeiro real e o desempenho projetado, expresso como uma porcentagem. O numerador representa os resultados financeiros reais, enquanto o denominador significa os números previstos. Ao comparar esses dois componentes, o cálculo determina a precisão das previsões iniciais e a confiabilidade das previsões financeiras da empresa.

Exemplo

Por exemplo, se uma empresa projetasse receita total de US $ 1.000.000 no trimestre e obtivesse receita real de US $ 950.000, a confiabilidade da previsão financeira seria calculada como (US $ 950.000 / US $ 1.000.000) * 100, resultando em uma confiabilidade de 95%.

Benefícios e limitações

O principal benefício de medir a confiabilidade da previsão financeira é a capacidade de aumentar a precisão do planejamento financeiro e da tomada de decisões, levando a melhorar o desempenho e a confiança dos investidores. No entanto, uma limitação deste KPI é que ele depende fortemente da qualidade e integridade dos dados de entrada, bem como nas suposições usadas na previsão, o que pode afetar a confiabilidade dos resultados.

Benchmarks da indústria

No contexto dos EUA, a referência média do setor para a confiabilidade da previsão financeira no setor de serviços financeiros é de aproximadamente 85%, enquanto as organizações de melhor desempenho atingem taxas de confiabilidade acima de 90%. Os níveis de desempenho excepcionais nesse KPI são representados por taxas de confiabilidade excedendo 95%, demonstrando precisão e confiabilidade da previsão superior.

Dicas e truques

• Revise e atualize regularmente os modelos de previsão de previsão com base em dados em tempo real para melhorar a precisão.
• Implemente a análise de sensibilidade para avaliar o impacto de vários fatores nas projeções financeiras.
• Utilize algoritmos avançados de aprendizado de máquina para análises preditivas para aprimorar a confiabilidade da previsão.

Taxa de rotatividade de clientes

Definição

A taxa de rotatividade de clientes é um indicador de desempenho essencial que mede a porcentagem de clientes que param de usar os produtos ou serviços de uma empresa dentro de um determinado período de tempo. Essa proporção é fundamental para medir, pois afeta diretamente o potencial de receita e crescimento de uma empresa. No contexto das aplicações financeiras, o entendimento da taxa de rotatividade de clientes é crucial para prever o fluxo de caixa futuro e identificar áreas de melhoria nas estratégias de retenção de clientes. Ao monitorar esse KPI, as empresas podem abordar proativamente a insatisfação do cliente e tomar medidas para reduzir a rotatividade, mantendo assim uma base de clientes saudável e sustentando o crescimento dos negócios.

Como calcular

A taxa de rotatividade de clientes pode ser calculada usando a seguinte fórmula: Nesta fórmula, o número de clientes perdidos em um período refere -se à contagem total de clientes que pararam de usar os produtos ou serviços da empresa dentro de um prazo específico. O total de clientes no início do período representa a contagem inicial do cliente no início do mesmo período. Ao dividir o número de clientes perdidos pelo total de clientes e multiplicar o resultado por 100, a taxa de rotatividade do cliente é determinada.

Exemplo

Por exemplo, se uma empresa de serviços financeiros começar o mês com 500 clientes e perder 25 clientes ao longo desse mês, a taxa de rotatividade de clientes será calculada da seguinte forma: Taxa de rotatividade de clientes = (25/500) x 100 = 5% Isso significa que a taxa de rotatividade de clientes para esse período é de 5%.

Benefícios e limitações

Medir efetivamente a taxa de rotatividade de clientes permite que as empresas identifiquem padrões e tendências no atrito do cliente, permitindo que eles implementem estratégias de retenção direcionadas para mitigar a perda de clientes e preservar a receita. No entanto, é importante observar que a taxa de rotatividade de clientes não fornece informações sobre as razões pelas quais os clientes estão saindo, portanto, são necessárias análises adicionais para descobrir problemas subjacentes.

Benchmarks da indústria

No setor financeiro, a taxa média de rotatividade de clientes pode variar amplamente, dependendo do setor específico e da demografia dos clientes. De acordo com os benchmarks da indústria, uma taxa típica de rotatividade de clientes no setor de serviços financeiros varia de 12% a 15%. Instituições financeiras de alto desempenho podem manter uma taxa de rotatividade de clientes tão baixa quanto 5%, enquanto artistas excepcionais atingem taxas inferiores a 3%.

Dicas e truques

• Monitore regularmente a taxa de rotatividade de clientes para detectar sinais de alerta precoce de insatisfação do cliente
• Implementar mecanismos de feedback do cliente para entender as razões por trás do atrito do cliente
• Desenvolva estratégias proativas de retenção de clientes direcionadas a segmentos de clientes em risco
• Utilize análises preditivas para prever possíveis rotatividade e tomar ações preventivas

Economia de custos por cliente

Definição

A economia de custos por cliente KPI mede a quantidade de dinheiro que uma empresa economiza em atender a cada cliente. É importante medir esse KPI, pois fornece informações sobre a eficiência da empresa que está operando e quão bem está gerenciando seus recursos. Ao rastrear a economia de custos por cliente, as empresas podem identificar áreas para melhoria e redução de custos, impactando os resultados da empresa. É importante porque afeta diretamente a lucratividade e a sustentabilidade dos negócios.

Como calcular

Para calcular a economia de custos por cliente, use a seguinte fórmula: Onde: - Economia total de custos = a quantia total de dinheiro economizada em servir clientes - Número de clientes = o número total de clientes atendidos

Exemplo

Por exemplo, se uma empresa alcançou uma economia total de custos de US $ 500.000 e atendeu 1.000 clientes, o cálculo seria: Economia de custo por cliente = US $ 500.000 / 1.000 clientes = US $ 500 por cliente Isso significa que, em média, a empresa economizou US $ 500 por cliente em atendê -los.

Benefícios e limitações

Os benefícios de medir a economia de custos por cliente incluem a capacidade de identificar áreas para redução de custos, melhorar a eficiência operacional e aumentar a satisfação do cliente por meio de serviço econômico. No entanto, uma limitação deste KPI é que ele pode não explicar variações nas preferências do cliente ou a qualidade do serviço fornecida, o que pode afetar a economia de custos por cliente.

Benchmarks da indústria

No setor financeiro, a economia média de custos por cliente é de aproximadamente US $ 400, com empresas de melhor desempenho alcançando economia de custos de US $ 600 por cliente. Esses benchmarks refletem a capacidade do setor de otimizar os custos operacionais em atender a cada cliente.

Dicas e truques

- Implementar metodologias de melhoria do processo enxuto para identificar e eliminar o desperdício em operações - Ofereça serviços personalizados aos clientes para maximizar a economia de custos sem comprometer a qualidade - Revise e analise regularmente os processos de atendimento ao cliente para identificar áreas para melhorar a eficiência.