STRATEGIE20. Juli 2020

Finanz Informatik: Optimiertes Kundenmanagement mit Data Analytics

Malte Lange, Produktverantwortlicher Data Analytics, Finanz Informatik
Malte Lange, Produktverantwortlicher Data Analytics, Finanz Informatik FI

Die konsequente Datenauswertung (Data Analytics) und -nutzung gelten als wichtige Evolution, mit denen Banken und Versicherungen entscheidende Wettbewerbsvorteile generieren können. Die Institute der Sparkassen-Finanzgruppe setzen Sparkassen-DataAnalytics gezielt ein, um den Vertrieb zu optimieren und Kundenbedürfnisse besser zu verstehen.

von Malte Lange, Produktverantwortlicher Data Analytics, Finanz Informatik

Ban­ken und Ver­si­che­run­gen be­nö­ti­gen tra­di­tio­nell ei­ne Viel­zahl von In­for­ma­tio­nen über ih­re Kun­den zur Durch­füh­rung ih­rer Ge­schäftstä­tig­kei­ten wie zur Be­wil­li­gung ei­ner Kre­dit­fi­nan­zie­rung. Die­sen wert­vol­len Roh­stoff kön­nen In­sti­tu­te deut­lich ef­fi­zi­en­ter ein­set­zen. Wer die­se Da­ten ana­ly­sie­ren und nut­zen will, braucht ne­ben Da­ta-Ana­ly­tics-Tech­no­lo­gi­en kla­re Ziel­set­zun­gen: Wel­che Ana­ly­sen sind sinn­voll und wie las­sen sie sich mög­lichst ziel­füh­rend verwenden?

Als größte Kreditinstitutsgruppe in Deutschland verfügt die Sparkassen-Finanzgruppe über den enormen Datenschatz von rund 50 Millionen Kunden. Dazu gehören Stammdaten, Transaktionsdaten, Depotbewegungen bis hin zu Online-Nutzungsdaten. Um in diesen Daten versteckte Muster, unbekannte Korrelationen sowie andere wertvolle Informationen zu entdecken und auf diese Weise im Verbund das volle Potenzial der analytischen Verfahren und Technologien für die insgesamt 376 Sparkassen auszuschöpfen, bündeln verschiedene Partner der Finanzgruppe ihre Kräfte: Den strategischen Rahmen setzt der Deutsche Sparkassen- und Giroverband (DSGV) in Zusammenarbeit mit den Regionalverbänden der Finanzgruppe.

Die S-Rating und Risikosysteme GmbH (SR) verantwortet die Methodik und die Fertigung der Datenanalysen. Der zentrale IT-Dienstleister der Sparkassen-Finanzgruppe, die Finanz Informatik (FI), setzt Data Analytics technisch um.“

Dazu wurde die gemeinsame Lösung Sparkassen-DataAnalytics (SDA) entwickelt und in das Gesamtbanksystem OSPlus der Finanzgruppe integriert. Hierfür baut der IT-Dienstleister einen vertrieblichen Analysebestand auf und stellt eine tiefgreifende Prozessintegration in die OSPlus_neo-Vertriebsprozesse sicher. Erst durch diese Integration ist gleichzeitig auch die Umsetzung einer Closed-Loop-Fähigkeit sichergestellt. Die DSV-Gruppe verantwortet das Online-Marketing und die Multikanal-Kommunikation.

Nutzung von Data Analytics für den Vertrieb

Damit auf Grundlage des umfangreichen Datenschatzes den Sparkassen-Kunden zur richtigen Zeit mit der richtigen Ansprache und über den richtigen Ansprachekanal das ideale Produkt angeboten werden kann, deckt die datenbasierte Lösung die gesamte Customer Journey ab. Dabei wird sie im Gesamtbanksystem OSPlus zum integralen Bestandteil des gesamten Vertriebskreislaufs – angefangen von der Planung über die Vertriebsvorbereitung, Vertriebsdurchführung bis zum Controlling.

Die neue Lösung automatisiert die analytics-getriebene Kundenansprache über alle Kanäle und individualisiert diese mit zielgruppenspezifischem Content für selektierte Kunden. Data Analytics wird damit zu einem essenziellen Bestandteil der strategischen Vertriebsplanung und deren operativer Durchführung und Erfolgsmessung.“

Eine wichtige Komponente der Lösung ist die neue Data-Analytics- Plattform. In dieser werden vertriebsrelevante Informationen insbesondere aus dem Integrierten Datenhaushalt (IDH) verarbeitet. Darüber hinaus werden zukünftig auch Marktdaten, geographische Merkmale, Web-Tracking, Fremdverträge, Verbundpartnerdaten und weitere Daten für die Datenanalyse berücksichtigt.

Wahrscheinlichkeiten und Empfehlungen

Autor Malte Lange, Pro­dukt­ver­ant­wort­li­cher Data Analytics, FI
Malte Lange ist Produktverantwortlicher für Data Analytics bei der Finanz Informatik (FI, Website), dem zentralen IT-Dienstleister der Sparkassen-Finanzgruppe. Er hat in der Finanz Informatik den Aufbau der neuen Data Analytics-Plattform mitverantwortet und begleitet deren Weiterentwicklung.
Für SDA sind aus den unterschiedlichen Quellen des Kernbanksystem OSPlus alle erforderlichen Daten zusammengeführt. Sie bilden die Grundlage zur Anwendung von Machine-Learning-Algorithmen, welche die Eintrittswahrscheinlichkeiten für die unterschiedlichen Finanzprodukte ermitteln. Auf diese Weise identifiziert sie Neigungen von Kunden für bestimmte Produkte oder auch mögliche Abwanderungstendenzen. Auf dieser Basis können entsprechende Handlungsempfehlungen abgeleitet und Kunden individueller auf dem jeweiligen Vertriebskanal zum persönlichen Finanzbedarf angesprochen werden.

In mehreren Testkampagnen, die von Projektsparkassen durchgeführt wurden, haben sich die Stärken und Vorteile von SDA gegenüber einer klassischen Expertenselektion im Rahmen einer Kampagnenplanung deutlich gezeigt. In den Pilotierungen wurden bis zu 150 bis 250 Prozent höhere Abschlussquoten erreicht. Die Gründe liegen unter anderem in der dank statistischer Methoden optimierten und zielgenauen Kundenauswahl. Darüber hinaus hilft SDA in einer Kampagne, die Ressourcen effizient zuzuteilen und so Kosten zu sparen.

Neue Oberfläche und weitere Funktionen

Die FI hat in ihrem jüngsten OSPlus-Release den Funktionsumfang von SDA stark ausgebaut. Das betrifft nicht nur den initialen Aufbau der Data-Analytics-Plattform. Die FI stellt den Sparkassenmitarbeitern neben den bereits etablierten Scores im Privatkundengeschäft weitere SDA-Scores für zehn Finanzprodukte zur Verfügung.

Für das Firmenkundengeschäft gibt es erstmals fünf SDA-Scores. Die Mehrwerte der OSPlus-Integration sind nun für den Berater in der Filiale durch die neue Empfehlungsfunktion »Next-Best-Action« präsent.“

Sie wird direkt in der Kundenübersicht sowie im Cross-Selling angezeigt. Ergänzend ist eine Integration des Marketing Abfrage-Client für Zielgruppen (MAZ) vorgenommen worden, welcher als fachliches Selektionswerkzeug seit Jahren in der vertrieblichen Kundenselektion bei Sparkassen im Einsatz ist und nun auch von den analytischen SDA-Scores profitiert.

Datengetriebene und automatisierte Kundenansprache

Durch den sukzessiven Ausbau des Gesamtprozesses werden die einzelnen Phasen von Selektion über Steuerung, Ausspielung sowie Controlling noch effektiver aufeinander abgestimmt und dass Potenzial der Lösung weiter gesteigert.

Automatisierungs- und Individualisierungsprozesse gehen dabei Hand in Hand, angefangen von der automatisierten Selektion relevanter Kunden über das automatisierte Ansteuern der passenden Kommunikationskanäle bis hin zum ebenfalls automatisierten Ausspielen der Handlungsempfehlungen.“

Die Kundenansprache und die entsprechenden Reaktionen werden synchronisiert und gehen in eine Erfolgsmessung ein. Dann zeigt sich auch, wie weit man sich dem Zielbild bereits genähert hat: Zufriedene Kunden, erfolgreiche Berater und eine Vervielfachung der Abschlussquoten.Malte Lange, FI

 
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