Mit intelligentem Analysetool einen Schritt voraus sein

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Private Banking up-to-date: Kundenbindung leicht gemacht

Schweizer Privatbanken haben derzeit mit einer Menge Schwierigkeiten zu kämpfen. Die jährliche Privatbankenstudie von KPMG und der Universität St. Gallen besagt, dass neben M&A-Prozessen das schlechte Aufwand-Ertrags-Verhältnis und niedrige Gewinnmargen den Privatbanken zu schaffen machen.1 Zudem besteht laut KPMG eine große Schwierigkeit in der Neukundenakquirierung.2 Daher ist es insbesondere für kleine und mittelgroße Privatbanken umso wichtiger, ihre bestehenden Kunden bestmöglich zu betreuen, um sie auch in Zukunft halten zu können. Dafür ist die persönliche Beziehung ebenso wichtig, wie exakt auf die Kundenbedürfnisse zugeschnittene Angebote zum passenden Zeitpunkt.

Doch woher weiß ein Berater, was seine Kunden brauchen? Und ob sie zufrieden sind oder sich bereits auf dem Absprung befinden? Banken haben sehr viele Daten über ihre Kunden. Sei es ein Umzug und einhergehend die neue Adresse, ein Jobwechsel und damit ein verbessertes Gehalt, ein geänderter Familienstand oder erwarteter Nachwuchs und deswegen spezielle Ausgaben. Das ist allein durch Kontotransaktionen abzulesen. Zudem herrscht im Bankwesen auch eine Aufzeichnungspflicht: seit 2015 müssen in der Schweiz (seit 2017 auch europaweit) telefonische Beratungsgespräche, sowohl vom Festnetz als auch über mobile Netze, zum Schutz der Bankkunden aufgezeichnet werden. Also liegen den Banken Aufzeichnungen über alle Telefonate ihrer Kunden vor.

Doch manuell ist diese Masse an aktuellen Kundendaten sowie die Auswertung ehemaliger Klienten nicht zu bewältigen. Und für einen Finanzberater ist es schon schwer genug, den Überblick über seine zu betreuenden Kunden zu erhalten. Im Private Banking wird angenommen, dass ein Berater zwischen 90 bis 150 Kunden betreut.3 Die Einsicht in alle Kundenaccounts, um gegebenenfalls Veränderungen festzustellen, ist schon bei einstelligen Kundenzahlen schwierig. Zudem wird die These laut, dass sich betreuungsintensive Kunden nur rechnen, wenn ein hohes Ertragspotential dahinter steckt.4

Die Aufgabenstellung lautet also: Aus der Masse an Daten für jeden Kunden zur richtigen Zeit das passende Angebot finden. Da diese Anforderung manuell nicht lösbar ist, muss eine automatisierte Anwendung her. Ein Analyse-Tool beispielsweise, das mit künstlicher Intelligenz einzelne Kundendaten mit der Masse an vorhandenen Informationen abgleicht und daraus individuelle Einschätzungen liefert. Der Kundenberater erhält über ein Dashboard aktuelle Informationen und Handlungsempfehlungen, sodass er proaktiv agieren kann. Das ist vor allem bei Kunden relevant, die prognostiziert kurz vor einem Bankenwechsel stehen. So kann der Berater einschreiten und seinem Kunden durch individuelle Angebote den Anreiz bieten, der Bank die Treue zu halten. Wie das intelligente Analyse-Tool vor allem bei absprunggefährdeten Kunden funktioniert, zeigen wir im Video:

Detailliertere Informationen, wie eine intelligente Analytics-Lösung zukünftige Entwicklungen von Kunden prognostiziert, sodass Berater proaktiv agieren können, erhalten Sie in unserem deutschsprachigen Info-Paper „Intelligente Analyse-Lösungen im Private Banking am Beispiel von IBM Customer Insight for Wealth Management“.

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