Wie Banken mit Big Data Kunden besser binden
(Mynewsdesk) GFT schafft einheitliche Datenbasis über Systemgrenzen hinweg. Simulationen in Echtzeit prognostizieren Kundenverhalten nahe an der Realität.Hannover/Stuttgart, 10. März 2014 – Wenn aus einem guten Kunden plötzlich ein Ex-Kunde wird, ist der Aufschrei in vielen Banken groß: Wie konnte das bloß passieren? In den meisten dieser Fälle gibt es vorab Anzeichen – diese in der Masse der täglichen Daten automatisiert zu erkennen und richtig zu interpretieren war bislang kaum möglich. Neue Big-Data-Lösungen ändern dies nun. GFT versetzt Banken in die Lage, abwanderungswillige Kunden zu identifizieren und frühzeitig Gegenmaßnahmen zu ergreifen. Die sogenannte Churn-Rate ist bei Telekommunikationsunternehmen schon lange eine der wichtigsten Kennziffern. Sie zeigt, wie viele Kunden ein Unternehmen innerhalb eines bestimmten Zeitraums verloren hat. Für Banken war die Churn-Rate in der Vergangenheit eher nebensächlich. Sie profitierten viele Jahre von dem gering ausgeprägten Wechselwunsch ihrer Kunden. Neue Wettbewerber und Produkte plus Finanz- und Vertrauenskrise haben die Loyalität der Kunden allerdings deutlich sinken lassen. Strukturiertes Churn-Management tut Not; also das Bemühen, insbesondere gute Kunden zu halten.GFT unterstützt Finanzdienstleister bei der Planung und Umsetzung eines Churn-Management-Systems. „Drei Fragen muss sich jede Bank stellen, die ihre Kunden halten möchte“, sagt Marika Lulay, Mitglied des Vorstands der GFT Group und verantwortlich für das operative Geschäft von GFT. „Erstens: Wer sind meine guten Kunden? Zweitens: Wie bringe ich die Daten meiner Kunden intelligent zusammen, um ihre Signale zu erkennen? Und drittens: Was muss ich tun, wenn einer wechselbereit ist?“ Alle notwendigen Informationen seien in den verschiedenen Datenbanken einer Bank vorhanden. Aber unstrukturiert und oftmals ohne Bezug zueinander. „Wir sorgen mit unserem Big-Data-Ansatz dafür, dass die IT hier nicht länger die Möglichkeiten einer Bank begrenzt. Mit unserer Lösung auf Basis der In-Memory-Technik und der Expertise unserer Berater schaffen wir eine einheitliche Datenbasis pro Kunde über Systemgrenzen hinweg. Unabhängig von der IT-Landschaft der Bank und ohne neue Schnittstellen.“Da jede Bank anders ist, stellen sich die GFT Experten individuell auf den Kunden ein. In einem ersten Schritt analysieren sie die IT-Umgebung und klären die Fragen: In welcher Datenbank finde ich welche Daten? Wie komme ich an die Daten ran? Wie kann ich den Gesamtdatenbestand pro Kunde so harmonisieren, dass ich in Echtzeit alle relevanten Informationen erhalte? Im zweiten Schritt wird dann mit der Bank ein Prozess entwickelt, der diese neue Datenbasis nutzbar macht. Marika Lulay: „Hier schauen wir genau hin: Welche Muster lassen sich aus den Daten bereits abgewanderter Kunden erkennen? Wie können wir diese Muster auf die Bestandskunden übertragen. Und ganz wichtig: Wie erkenne ich einen perspektivisch guten Kunden?“Also Big Data in Reinkultur. Um diesen qualitativ neuen Datenmassen Herr zu werden, arbeitet GFT bei seiner Churn-Management-Lösung mit SAP HANA. Verschiedenste Szenarien können so simuliert werden, beispielsweise die Reaktionen der Kunden auf eine Änderung des Zinssatzes für Tagesgeldeinlagen. Oder wie einzelne Kunden auf spezielle Angebote reagieren, also Cross-Selling-Potenziale genutzt werden können. Marika Lulay: „Natürlich bilden wir mit den Simulationen nicht die Realität ab. Aber wir kommen ihr dank der vielen zur Verfügung stehenden Daten sehr nahe. Das ist die Chance für Finanzdienstleister, ihre Maßnahmen zur Kundenbindung gezielt zu intensivieren. Letztlich gilt: Es ist deutlich günstiger, einen Kunden zu halten, als einen neuen zu gewinnen.“
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