金融サービス向けのソリューション
Google のソリューション ポートフォリオは、売上増、カスタマー エクスペリエンスの改善、業務の効率化に役立ちます。
取引明細はユーザーにとってわかりにい場合が多く、「Acme Houseware」といった販売者名ではなく、「ACMEHCORP」といった略称が使われるため、カスタマー サポートへの問い合わせ増や多大なコストを伴う紛争につながることがあります。Google では、販売者の正式名称や業種、店頭の写真、地図上の位置、詳細な連絡先情報などの情報を提供して、こうした取引をわかりやすくしています。
販売者名や取引日時を追加することで、ユーザーがどこでどのように料金を支払ったのかがわかりやすくなります。また、Google マップ上に料金を表示できます。
ユーザーは通常、実店舗を訪れる前に具体的な情報を検索するため、それぞれの場所に関する詳細なプロフィールを掲載する必要があります。ユーザーが使い慣れた Google マップ上で、店舗を簡単に見つけられるようにしましょう。営業時間や利用可能サービス、ユーザー レビュー、場所の写真、360 度のストリートビュー画像を追加して、わかりにくい場所にある ATM をユーザーが見つけられるようサポートします。
Directions や Distance Matrix を使用して、ユーザーが店舗を簡単に見つけられるようにします。最新の交通状況を基に、2 地点の住所からいくつかのパターンの経路と、距離や到着予定時刻を割り出します。Dynamic Maps のリスティングやルートでは、正確な情報が提供され、読み込みも速くレスポンシブです。Google マップならではの強みです。
Quick Builder を使ってみるQuick Builder を使うと、コードを 1 行も記述せずに Locator Plus のカスタム地図を作成できます。
特定の地域をターゲットにした特典を提供することで、セール プログラムやリワード プログラム、キャッシュバック プログラムを強化できます。そうした特典は、情報量に優れる Google マップ上にすべて表示されます。購入履歴と地理空間データを組み合わせることで、企業はパーソナライズされた特典プログラムや報酬プログラムを実施し、ブランド エンゲージメントを促進すると同時に顧客に報酬を提供することができます。これにより NPS を高め、アプリ利用時間を延ばすことができます。
Dynamic Maps では、業種や営業時間、レーティング、レビュー、写真などの情報を表示する Place Details を埋め込み、視覚的かつインタラクティブな形で特典情報をユーザーに提示できます。ユーザーが特典を選ぶと、Directions によって、さまざまな種類の移動手段でのその販売者の店舗までの最適なルートが、リアルタイムの交通状況の予測とともに提示されます。効果的に新規顧客をネットワーク内の販売者の場所まで誘導することができます。
Sign-up
新規アカウントの開設やクレジット カード、ローンを申し込む際に入力される住所のうち、5% に入力間違いがあります3。住所を手動入力にすると、コンバージョン数の減少や CRM データの不備、コストのかかる配送ミスにつながる恐れがあります。オートコンプリートを導入すると、数回のタップで付近の住所が瞬時に表示されるため、申し込み手続きが簡単になり、決済時間が短縮されます2。Static Maps は、入力された住所を確認用に表示することで、申し込み手続きが早くなり、コンバージョンが増え、クリック率が高まります。
Use Address Validation to help augment security and identity protection measures. Minimize expensive complications due to incorrect address inputs by ensuring that the address exists at account sign-up and periodically over time.
銀行は、依然としてハッカーや犯罪者の主要な標的です。Google Maps Platform では、デバイスベースの位置情報サービスを使用して、オプトインしているユーザーの所在地を割り出すことで、ATM からの多額の引き出しなどの不審なアクティビティをリアルタイムで検出できます。Geocoding か Distance Matrix を使用して、デバイスの位置が、取引が行われた場所から近いかどうかを確認します。このシグナルは、金銭が動く前に不正取引を検出する一助になります。
地理的な距離に不審な点がある場合も、不正が疑われます。Google Maps Platform では、銀行側が一連の取引が行われた場所の関連性を把握できる Distance Matrix を使用して、不審な取引パターンを識別することができます。たとえば 1 人の顧客が、時間的に不自然に離れた場所でクレジット カードでの購入を複数回行った場合(ロンドンとパリで 10 分間隔で何かを購入した場合など)、不正行為の可能性を示す有力なシグナルとなります。