Kevéssé hathat az újdonság erejével, hogy a MasterCard hatalmas adatmennyiséggel dolgozik. Úgy tűnik, úgy döntöttek kezdenek is vele valamit – már persze azon túl, hogy segítségével elszámolják a fizetési tranzakciókat.
A legutóbbi bankszámlakivonatomat nézegetve, meglepődve vettem észre néhány apróbb tételt. Nem azért, mert nem vettem volna meg az adott terméket, hanem mert már nem is emlékeztem rá. Az jutott eszembe, hogy a jelek szerint van, aki többet tud a vásárlásaimról, mint én magam. Az a helyzet, hogy nem sokan rendelkeznek annyira átfogó képpel vásárlási szokásainkról, mint az a cég, melynek segítségével ezek a tranzakciók bonyolódnak. Ez bizony értékes tudás, nem csoda, ha szeretnék hasznosítani.
A MasterCard új terület meghódítása felé vette az irányt, amikor elkezdte felépíteni az általa kínált szolgáltatás egy újabb területét. Tranzakciós-, illetve kutatási adatokra épülő analitikai megoldást nyújt partnereinek. A cél az üzlet (első körben nem a MasterCard) fejlesztése. A háttérben húzódó logika egyszerű. Ha jól megy az elfogadóhelynek, az nagyobb összegű és gyakoriságú vásárlásokat jelent, ez pedig a tranzakciókon keresztül többletbevételt jelent a kártyatársaságnak is. Tekintve, hogy az analitika sem díjmentes, gyakorlatilag kétszer lehet keresni az üzleten.
Ugyanakkor, bár ma még nem is összemérhető a két profil bevételi és nyereségességi mutatója, biztos, hogy az analitikai szolgáltatás önmagában is sikeres lehet. A világ 210 országában kibocsájtott 1,9 milliárd kártya, a 32 millió online és offline elfogadóhely, a hozzájuk tartozó 65 milliárd tranzakcióval egy több, mint 10 petabytos aranybányát jelent az adatelemzőknek. Nem véletlen, hogy még 2013-ban elindult Indiában a MasterCard analitikai központja (Advanced Analytcs Center of Excellence). Működésük eredményeként elérhető a weben olyan esettanulmány, amely az elfogadóhely és a MasterCard sikeres együttműködéséről számol be. A tanácsadói projektben a meglévő hűségprogram, a tranzakciók és kutatások adatait összekapcsolva alakítottak ki fogyasztói szegmenseket, prioritásokat és szegmens specifikus célokat és stratégiákat.
Forrás: datafloq.com, slideshare.net
