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

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

Omnichannel-Strategie

Heute haben Unternehmen Zugang zu einer noch nie dagewesenen Menge an Daten. Neue Analysemethoden ermöglichen es, diese Informationen zu nutzen, um Geschäftsmodelle anzupassen und neue Strategien zu entwickeln. Denn Unternehmen möchten einen effizienten Weg finden, Big Data zu nutzen, um daraus Wettbewerbsvorteile zu ziehen. Diese Entwicklung hat zu einem großen Hype um Big Data, dem »schwarzen Gold«, geführt.

Eine Untersuchung von KPMG und Bitkom [1] zeigt, dass bereits etwa jedes dritte Unternehmen Big-Data-Technologien nutzt, um vor allem das eigene Geschäftsmodell anzupassen. Big-Data-Analysen zahlen sich für die Befragten – Führungskräfte und Entscheider aus mehr als 700 Unternehmen – aus: Sie gaben an, dass die Erkenntnisse helfen, Risiken zu minimieren (41 %), den Umsatz zu steigern (27 %) und Kosten zu reduzieren (19 %). Neben der Energie-, Transport- und Logistikbranche gehören Banken zu den Vorreitern in diesem Feld: Laut der KPMG-Studie hat etwa jede dritte Bank sein Geschäftsmodell aufgrund von Datenanalysen verändert.

Was macht das »schwarze Gold« so wertvoll?
Finanzinstitute haben ihr Potenzial aber noch lange nicht voll ausgeschöpft. Banken sitzen auf einem Berg von »schwarzem Gold«, der in Zukunft dank immer weiter fortschreitender Digitalisierung, Social-Media-Nutzung und Smartphone-Gebrauch exponentiell ansteigen wird. Und Finanzinstitute haben seit jeher Zugang zu Daten, die einen Einblick in das Leben des Kunden verschaffen. Für Banken ergeben sich dadurch neue Möglichkeiten, mit Endkunden zu interagieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die die Kundenbindung und den Kundenservice verbessern sowie Umsätze steigern.

Daten richtig nutzen
Für Banken war es bisher eine große Herausforderung mit der Masse an Daten zurechtzukommen und die Erkenntnisse herauszufiltern, die einen echten Mehrwert bringen. Heute gibt es allerdings Analyse-Tools, die Daten von jedem Kontakt mit einem Kunden extrahieren, sammeln, aufbereiten und verfügbar machen. Diese Werkzeuge erlauben es, wenn sie richtig in Big-Data-Plattformen integriert sind, bisher nicht mögliche Großprojekte zu realisieren: Dazu zählen beispielsweise das Erkennen von Zusammenhängen im Kundenverhalten, die schnellere und genauere Analyse von Datenreihen und die Ermittlung von Trends oder bestimmter Marktsegmente mit dem Ziel, neue Geschäftsmöglichkeiten auszuloten und zielgerichtete Marktstrategien zu entwickeln.

Mit Big Data zur erfolgreichen Omnichannel-Strategie
Der große Vorteil von Big Data ist das gewonnene Wissen über den eigenen Kundenstamm, welches Banken wiederum für ihre Kundenbeziehung nutzen können. Mit der Analyse von Kundendaten, welche Banken über verschiedene Kanäle sammeln, können sie in Erfahrung bringen, was Kunden möchten und durch Personalisierung und individualisierte Ansprache das Kundenverhältnis entscheidend verbessern.

So ist es beispielsweise möglich, sowohl die Interaktion 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 den Kunden ist, desto besser können sie den gestiegenen Kundenerwartungen und komplexen Anforderungen gerecht werden. Big-Data-Analysen sind hier entscheidend, denn: Analyseinstrumente sind in der Lage, die Kaufkraft zu ermitteln und somit passgenaue Produkte anzubieten, sowie mittel- bis langfristig neue Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen.

Interne Prozesse und Bankgeschäfte optimieren
Die intelligente Nutzung von Daten hat nicht nur positive Auswirkungen auf das Kundenerlebnis, sondern auch auf die internen Prozesse und auf die Bankgeschäfte. So kann man beispielsweise durch die Anzahl der Abhebungen an Geldautomaten (je nach Tag, Zeitzone und Typ) ermitteln, wie lange Kunden warten müssen, bis sie drankommen und mit welcher Wahrscheinlichkeit sie die Warteschlange verlassen und gehen bevor sie an der Reihe sind.

Mithilfe dieser Informationen ist es möglich, Vertriebskanäle noch genauer zu analysieren. Banken haben somit die Möglichkeit, die Kosten und den Ertrag einer Leistung sowie eventuelle Verluste und Ineffizienzen abzuwägen. Hinzu kommt, dass operationelle Risiken verringert und neue Strategien entwickelt werden können.

Zudem zeigt ein Blick in die Zukunft: Die Nachfrage nach Datenanalysen zur Unterstützung und Förderung des Geschäftsbestriebs wird zunehmen. Immer beliebter wird dabei das Erkennen umfassenderer Zusammenhänge von dynamischen Datenmengen und Datenströmen. Diese Korrelationen können allerdings nur dann ermittelt werden, wenn die Systeme maschinelles Lernen beherrschen, künstliche Intelligenz nutzen können und diese komplexe Arbeit eigenständig und in Echtzeit ausführen können.

Im Hinblick auf das Internet of Things (IoT), das Unmengen an unstrukturierten Daten hervorbringt, sind Unternehmen gefordert, ihre IT-Infrastruktur aufzurüsten. Es werden immer leistungsfähigere Business-Intelligence-Lösungen benötigt, die die Masse an Daten analysiert und in Wissen verwandelt, von dem Unternehmen in vielerlei Hinsicht profitieren können: Kostenersparnis, Identifizierung neuer Umsatzquellen oder das Vorantreiben von Innovationen.

Vertrauen der Kunden gewinnen
Nicht zu vernachlässigen ist, dass Banken das Vertrauen der Kunden immer wieder aufs Neue gewinnen oder behalten müssen. Es liegt bei den Banken, die persönlichen Daten, einschließlich Social-Media-Aktivitäten, zu schützen und die Kunden über den Mehrwert der Datenanalyse zu informieren. Am Vertrauen muss stetig gearbeitet werden und Kunden müssen sich sicher sein können, dass sich ihre Bank zu 100 Prozent an die geltenden Datenschutzbestimmungen hält.

Grundsätzlich erfüllen Banken aber alle Voraussetzungen, um Big-Data-Analyse zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und der eigenen Leistungsfähigkeit nutzen zu können. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, die Erkenntnisse aus der Analyse zum richtigen Zeitpunkt und im richtigen Kontext umzusetzen. Denn dadurch werden sich Banken hinsichtlich Beratung und Service neu positionieren können und somit die Möglichkeit haben, langfristig konkurrenzfähig zu bleiben.

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