Effizientes Marketing: Mit Analyse-Lösungen die Kundenbedürfnisse kennen

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Fremdgehen bei Bankkunden verhindern

Zehn Jahre nach der Finanzkrise herrscht eigentlich eher Aufbruchsstimmung in der Finanzbranche und zuversichtlich werden Wachstumspläne geschmiedet und Innovationen vorangetrieben.1 Doch nun zeigt eine aktuelle Studie der Managementberatung Bain & Company eine bedenkliche Entwicklung: Schweizer Bankkunden gehen ihren Hausbanken fremd. So würde in Zukunft jeder Dritte ein Finanzprodukt von einem Tech-Konzern wie z. B. Apple oder Amazon kaufen. Ein Grund dafür sind die günstigeren Konditionen, mit denen die Konzerne neue Kunden werben. Knapp die Hälfte der Retail-Bankkunden nutzt heute schon neben seiner Hausbank Finanzprodukte von Wettbewerbern.2 Das zwingt Banken in einen ganz neuen Konkurrenzkampf um ihre Kunden. In Zukunft müssen sie sich nicht mehr nur gegen andere Finanzinstitute, sondern auch gegen neue Wettbewerber auf den schwierigen Markt behaupten.

Der Kunde muss noch stärker in den Focus rücken

Um dem entgegen zu wirken, müssen Geschäftsprozesse optimiert werden. Und wer seine Geschäftsprozesse optimieren möchte, der muss auch seinen Vertrieb künftig anders steuern. Denn der Vertrieb muss genau wissen, für welche Kundengruppe das jeweilige Produkt interessant sein könnte. „Bei vielen Retail- oder kleineren Kantonalbanken erfolgt die Vertriebssteuerung immer noch rein intuitiv“, meint Jörg Koch, Experte im Bereich Analyselösungen für die Finanzbranche bei der iRIX Software Engineering AG. „Durch statische Adressselektionen wird der vermeintliche Kunde ausfindig gemacht und per Mailing oder Werbebrief kontaktiert. Gestützt wird die Erkenntnis, welcher Kunde beworben werden soll, auf demografische Filter wie Alter, Beruf usw. sowie Informationen über Vermögen und Anzahl Produkte. Desto mehr Parameter manuell einbezogen werden, desto größer ist letztendlich der Aufwand. Deshalb wird bei dieser Vorgehensweise eher auf die breite Masse gegangen, was die Responserate verringert, weil sich unter 10‘000 Angeschriebenen vielleicht nur 10 Interessenten finden.“

Egal, über welche Kanäle ein Unternehmen in Kontakt mit seinen Kunden tritt, es wird immer vonseiten der Konsumenten erwartet, dass sie persönlich erkannt und wahrgenommen werden. Deshalb gilt es vor allem im Marketing darauf zu achten, Kunden so präzise wie möglich anzusprechen. Doch in den wenigsten Banken gibt es aktuell ein durchgängiges Profil jeder Kundenentwicklung.3 Das ist allerdings wichtig, um zu verstehen, wie ein Kunde am Ende seiner persönlichen „Customer Journey“ zu seiner Kaufentscheidung kommt.

Die richtige Botschaft zur richtigen Zeit an den richtigen Empfänger

Um den richtigen Kunden erreichen zu könne, genügt es nicht, sich allein auf demografische und statische Finanzdaten zu verlassen. Es muss vor allem das Kundenverhalten genau analysiert werden, um herausfinden zu können, wann welche Botschaft am besten ankommt. So benötigt beispielsweise derjenige, der gerade schon eine Immobilie über die Bank finanziert, keine Angebote über Bausparverträge. Im Gegensatz dazu interessiert sich ein gut situierter Berufseinsteiger wahrscheinlich für Anlagemöglichkeiten im Alter. Hierbei können intelligente Analyselösungen Unterstützung bieten. Es wird dabei auf historische Kampagnendaten zurückgegriffen. Mithilfe von statistischen Modellen werden Handlungen, Ausgabeverhalten und (potentiell eintretende) Ereignisse im Leben eines Kunden analysiert und es wird ermittelt, welche Hintergründe die Personen hatten, die sich von der Kampagne angesprochen fühlten. Anhand dieser Informationen wird dann ein Zielgruppenprofil erstellt. Auf Basis dieser Profile werden dann einzelne Kunden selektiert, um herauszufinden, welche bei der nächsten Kampagne angegangen werden sollen. Anstatt einer Liste von 2‘000 Kontakten wird an dieser Stelle eine geringere Stückzahl an Adressen ausgegeben, die aber – aufgrund besserer Profil-Übereinstimmung – mit einer höheren Wahrscheinlichkeit reagieren werden.

Durch diese Vorgehensweise können letztendlich Kampagnen zielgerichteter umgesetzt werden, was dazu führt, dass sich Marketingbudgets vielseitiger einteilen lassen. Anstatt einer großen Kampagne können so mehrere kleinere ausgeführt werden, die aufgrund der eingesetzten statistischen Modelle eine höhere Rücklaufquote erzielen. Unnötige Kontaktaufnahmen, die Kunden als uninteressant empfinden könnten, werden vermieden und es landet dann nur noch die Information bei dem jeweiligen Empfänger, die diesen auch wirklich interessiert. Dadurch können sich Kunden besser verstanden und wahrgenommen fühlen, was letztendlich zu einer erhöhten Kundenbindung führt.

Lesen Sie im folgenden Anwenderbericht, wie bei der Basler Kantonalbank mithilfe von IBM Customer Insights for Banking die Marketing-Response-Raten um das Fünffache gesteigert werden konnten.

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www.moneytoday.ch/news/zahlungsverkehr-am-staerksten-von-strukturwandel-betroffen/
2/3 Studie: Retail-Banking: Die digitale Herausforderung, Bain & Company JAHR

Bildquelle: © fotolia; everythingpossible

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