Banken und Big Data – Datenschätze für eine erfolgreiche Omnichannel-Strategie richtig nutzen

Banken und Big Data – Datenschätze für eine erfolgreiche Omnichannel-Strategie richtig nutzen

Heute haben Unternehmen Zugang zu einer nochnie dagewesenen Menge an Daten. NeueAnalysemethoden ermöglichen es, dieseInformationen zu nutzen, um Geschäftsmodelleanzupassen und neue Strategien zu entwickeln.Denn Unternehmen möchten einen effizientenWeg finden, Big…

Heute haben Unternehmen Zugang zu einer nochnie dagewesenen Menge an Daten. NeueAnalysemethoden ermöglichen es, dieseInformationen zu nutzen, um Geschäftsmodelleanzupassen und neue Strategien zu entwickeln.Denn Unternehmen möchten einen effizientenWeg finden, Big Data zu nutzen, um darausWettbewerbsvorteile zu ziehen. Diese Entwicklunghat zu einem großen Hype um Big Data, dem„schwarzen Gold“, geführt.

Eine Untersuchung von KPMG und Bitkom zeigt,dass bereits etwa jedes dritte UnternehmenBig-Data-Technologien nutzt, um vor allemdas eigene Geschäftsmodell anzupassen.Big-Data-Analysen zahlen sich für die Befragten –Führungskräfte und Entscheider aus mehr als 700Unternehmen – aus: Sie gaben an, dass dieErkenntnisse helfen, Risiken zu minimieren (41%),den Umsatz zu steigern (27%) und Kosten zureduzieren (19%). Neben der Energie-, TransportundLogistikbranche gehören Banken zu denVorreitern in diesem Feld: laut der KPMG-Studiehat etwa jede dritte Bank sein Geschäftsmodellaufgrund von Datenanalysen verändert.

Was macht das „schwarzeGold“ so wertvoll?
Finanzinstitute haben ihr Potential aber nochlange nicht voll ausgeschöpft. Banken sitzen aufeinem Berg von „schwarzem Gold“, der in Zukunftdank immer weiter fortschreitender Digitalisierung,Social-Media-Nutzung und Smartphone-Gebrauchexponentiell ansteigen wird. Und Finanzinstitutehaben seit jeher Zugang zu Daten, die einenEinblick in das Leben des Kunden verschaffen. FürBanken ergeben sich dadurch neue Möglichkeiten,mit Endkunden zu interagieren und wertvolleErkenntnisse zu gewinnen, die die Kundenbindungund den Kundenservice verbessern sowie Umsätzesteigern.

Daten richtig nutzen
Für Banken war es bisher eine großeHerausforderung mit der Masse an Datenzurechtzukommen und die Erkenntnisseherauszufiltern, die einen echten Mehrwertbringen. Heute gibt es allerdings Analyse-Tools,die Daten von jedem Kontakt mit einem Kundenextrahieren, sammeln, aufbereiten und verfügbarmachen. Diese Werkzeuge erlauben es, wenn sierichtig in Big-Data-Plattformen integriert sind,bisher nicht mögliche Großprojekte zu realisieren:Dazu zählen beispielsweise das Erkennenvon Zusammenhängen im Kundenverhalten,die schnellere und genauere Analysevon Datenreihen und die Ermittlung von Trendsoder bestimmter Marktsegmente mit dem Ziel,neue Geschäftsmöglichkeiten auszuloten undzielgerichtete Marktstrategien zu entwickeln.

Mit Big Data zur erfolgreichenOmnichannel-Strategie
Der große Vorteil von Big Data ist das gewonneneWissen über den eigenen Kundenstamm, welchesBanken wiederum für ihre Kundenbeziehungnutzen können. Mit der Analyse von Kundendaten,welche Banken über verschiedene Kanälesammeln, können sie in Erfahrung bringen, wasKunden möchten und durch Personalisierung undindividualisierte Ansprache das Kundenverhältnisentscheidend verbessern.

So ist es beispielsweise möglich, sowohl dieInteraktion des Kunden mit Selbstbedienungsgeräten(Geldautomaten, Assisted Self-Service Device,Assisted Self-Service Terminal, Willkommens-Desk),als auch mit dem Bankpersonal zu verbessern. Denn:Je größer das Wissen der Mitarbeiter über denKunden ist, desto besser können sie den gestiegenenKundenerwartungen und komplexen Anforderungengerecht werden. Big-Data-Analysen sind hierentscheidend, denn: Analyseinstrumente sind inder Lage, die Kaufkraft zu ermitteln und somitpassgenaue Produkte anzubieten, sowie mittel- bislangfristig neue Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen.

Interne Prozesse undBankgeschäfte optimieren
Die intelligente Nutzung von Daten hat nicht nurpositive Auswirkungen auf das Kundenerlebnis,sondern auch auf die internen Prozesse und auf dieBankgeschäfte. So kann man beispielsweise durchdie Anzahl der Abhebungen an Geldautomaten (jenach Tag, Zeitzone und Typ) ermitteln, wie langeKunden warten müssen, bis sie drankommenund mit welcher Wahrscheinlichkeit sie dieWarteschlange verlassen und gehen bevor sie ander Reihe sind.

Mithilfe dieser Informationen ist es möglich,Vertriebskanäle noch genauer zu analysieren.Banken haben somit die Möglichkeit, die Kostenund den Ertrag einer Leistung sowie eventuelleVerluste und Ineffizienzen abzuwägen. Hinzukommt, dass operationelle Risiken verringert undneue Strategien entwickelt werden können.

Zudem zeigt ein Blick in die Zukunft: DieNachfrage nach Datenanalysen zur Unterstützungund Förderung des Geschäftsbestriebs wirdzunehmen. Immer beliebter wird dabei dasErkennen umfassenderer Zusammenhänge vondynamischen Datenmengen und Datenströmen.Diese Korrelationen können allerdings nur dannermittelt werden, wenn die Systeme maschinellesLernen beherrschen, künstliche Intelligenz nutzenkönnen und diese komplexe Arbeit eigenständigund in Echtzeit ausführen können.Im Hinblick auf das Internet of Things (IoT), dasUnmengen an unstrukturierten Daten hervorbringt,sind Unternehmen gefordert, ihre IT-Infrastrukturaufzurüsten. Es werden immer leistungsfähigereBusiness-Intelligence-Lösungen benötigt, die dieMasse an Daten analysiert und in Wissenverwandelt, von dem Unternehmen in vielerleiHinsicht profitieren können: Kostenersparnis,Identifizierung neuer Umsatzquellen oder dasVorantreiben von Innovationen.

Vertrauen der Kundengewinnen
Nicht zu vernachlässigen ist, dass Banken dasVertrauen der Kunden immer wieder aufs Neuegewinnen oder behalten müssen. Es liegt bei denBanken, die persönlichen Daten, einschließlichSocial-Media-Aktivitäten, zu schützen und dieKunden über den Mehrwert der Datenanalyse zuinformieren. Am Vertrauen muss stetig gearbeitetwerden und Kunden müssen sich sicher seinkönnen, dass sich ihre Bank zu 100 Prozent an diegeltenden Datenschutzbestimmungen hält.

Grundsätzlich erfüllen Banken aber alleVoraussetzungen, um Big-Data-Analyse zurVerbesserung des Kundenerlebnisses und dereigenen Leistungsfähigkeit nutzen zu können.Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, dieErkenntnisse aus der Analyse zum richtigenZeitpunkt und im richtigen Kontext umzusetzen.Denn dadurch werden sich Banken hinsichtlichBeratung und Service neu positionieren könnenund somit die Möglichkeit haben, langfristigkonkurrenzfähig zu bleiben.

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