Mit künstlicher Intelligenz, Analytik und Entscheidungsplattformen werden Kundendaten an allen Touchpoints der Customer Journey für kundenzentriertes Angebotsmanagement nutzbar.
Maximale Flexibilität bei maximaler Sicherheit, hohe Benutzerfreundlichkeit, Omnichannel-Kommunikation – neben Fintechs und Neobanken haben auch klassische Geldinstitute die Zeichen der Zeit erkannt und reagieren mit umfassenden technologischen Investitionen auf die Anforderungen der Kunden. So ermöglichen Banking-Apps den Nutzern einfachen Zugang zu den verschiedenen Produkten und Dienstleistungen. Konten lassen sich in kürzester Zeit via Smartphone eröffnen und Wertpapierdepots werden selbstverständlich online verwaltet. Doch ein ganzheitlich kundenzentrierter Ansatz geht über die reine Digital Experience hinaus. Er zielt darauf ab, an allen Touchpoints entlang der Customer Journey Daten zu sammeln, auszuwerten und miteinander in Beziehung zu setzen. Aus der Zahlungshistorie, dem Nutzerverhalten, Produktbewertungen und einer Vielzahl weiterer Interaktionen ergeben sich wertvolle Hinweise, die Banken dabei helfen können, ihre Kunden besser zu verstehen und ihnen so Angebote zu unterbreiten, die wirklich relevant für sie sind.
Datenzugang und Datenaustausch verbessern. Die benötigten Daten sind in der Regel im Überfluss vorhanden. Doch wie kann dieser wertvolle Schatz genutzt werden? Denn in der Praxis sind die Informationen meist in unterschiedlichen Anwendungen gespeichert oder liegen nur in Form frei zugänglicher, aber unstrukturierter und schwer nutzbarer Daten aus internen und externen Quellen vor. Moderne Cloudlösungen bieten die Möglichkeit, verschiedene Technologien zu integrieren und Daten innerhalb des Unternehmens effektiv zu erfassen, auszutauschen und zuzuordnen. Auf Entscheidungsplattformen können die Informationen und Datenprodukte dann zusammengeführt, ausgewertet und unternehmensweit zur Verfügung gestellt werden.
KI sorgt für Durchblick im Datenchaos. Eine große Herausforderung ist aber nicht nur die Vielfalt der vorhandenen Daten, sondern grundsätzlich die unglaubliche Komplexität, die ein kundenzentriertes Angebotsmanagement bedeutet. Nehmen wir beispielsweise einen Kreditentscheidungsprozess. Wenn man drei verschiedene Angebote betrachtet – die Erhöhung des Kreditlimits, eine Autofinanzierung und einen Immobilienkredit – ergeben sich bei fünf Kunden mit unterschiedlichen Kreditrisikoprofilen, Demografien, Präferenzen und Zahlungsfähigkeiten sowie fünf verschiedenen Kanälen wie SMS, Brief, E-Mail, Telefon und Online-Portal allein über 700.000 mögliche Angebotskombinationen.
Wo das menschliche Gehirn den Überblick verliert, sind Technologien wie künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Modelle die ideale Ergänzung. Diese innovativen Lösungen sind in der Lage, Unmengen von Daten in kürzester Zeit zu verarbeiten. Mit Hilfe von präskriptiver Analytik, einer Kombination aus prädiktiver Analytik, Entscheidungsregeln und mathematischer Optimierung, können unzählige Kundenfälle unter verschiedensten, angenommenen und veränderlichen Rahmenbedingungen in kürzester Zeit simuliert werden. So ist es unter anderem möglich, vorherzusagen, wie gut eine Marketingstrategie bei Kunden ankommen wird.
Praktische und komfortable Lösungen erleichtern den Alltag. Darüber hinaus können Banken vor allem in den Bereichen punkten, die Kunden im Alltag besonders häufig nutzen: Onlinezahlungen. Wenn eine Kundin beispielsweise ein Geburtstagsgeschenk für ihre Mutter kaufen und dafür ein Buy-Now-Pay-Later-Angebot wahrnehmen möchte, kann der Onlinehändler über die digitale Plattform sehen, ob
sie schon früher bei ihm eingekauft hat. Die Plattform erstellt eine Kreditauskunft, berechnet die Variablen und berechnet das Kreditrisiko der Kundin. Ein Optimierungsmodell und ein Regelset ermitteln einen individuellen Ratenzahlungsplan und leiten ihn an die Website des Onlineshops weiter. Diese Vorgänge laufen komplett im Hintergrund ab. Die Kundin freut sich einfach nur über den Service ihrer Bank, der ihr das Leben in dieser Situation erleichtert.
Bequem und sicher zugleich. Ebenso unkompliziert funktioniert es, wenn diese Kundin beim gemeinsamen Mittagessen mit ihrer Freundin eine sogenannte Peer-to-Peer-Zahlung (P2P-Überweisung) vornehmen möchte. Fast jeder kennt die Situation aus eigener Erfahrung: Man will sich die Kosten teilen, ohne die Rechnung umständlich auseinanderklamüsern zu müssen. Bar hat man den passenden Betrag aber gerade nicht zur Hand. Mobile P2P-Zahlungsmethoden sind da die ideale Lösung und vor allen Dingen einfacher und deutlich schneller als eine herkömmliche Banküberweisung. Bei aller Bequemlichkeit legen die Kunden aber auch großen Wert auf Sicherheit. Laut einer Verbraucherstudie von FICO gehört für 70 Prozent der Deutschen der Schutz vor Finanzbetrug zu den drei wichtigsten Kriterien bei der Wahl eines Finanzinstituts [1]. Banken müssen sich daher ständig anpassen, um neue Betrugstechniken zu bekämpfen, die Kundenaufklärung und -kommunikation auf dem neuesten Stand zu halten und gleichzeitig eine reibungslose und komfortable Kundenerfahrung zu gewährleisten. Unterstützt werden sie dabei von intelligenten Lösungen, die datenbasiert und mithilfe von künstlicher Intelligenz und Advanced Analytics Betrugsversuche auch bei Echtzeitzahlungen rechtzeitig erkennen und abwehren.
Der perfekte Moment für das perfekte Angebot. Gelebte Kundenzentrierung sieht vor, dass Banken nicht nur auf Anfragen reagieren, sondern ihren Kunden proaktiv Produkte und Services vorschlagen, die individuell auf deren Bedürfnisse und finanziellen Verpflichtungen oder Möglichkeiten zugeschnitten sind. Wenn also unsere oben genannte fiktive Kundin bei ihrer Bank einen Kredit zur Autofinanzierung beantragt, dann könnte sie automatisiert zugleich auch Angebote für Kfz-Versicherungen erhalten – zu dem Zeitpunkt und auf den Kanälen, die das Optimierungsmodell als ideal für die Ansprache dieser speziellen Kundin ermittelt hat. Die Kundin gewinnt dadurch einen echten Mehrwert und wird nicht durch Vorschläge verärgert, die für sie und ihre aktuelle Lebenssituation irrelevant sind. Das maximiert die Antwortquote bei jeder Interaktion und sorgt für ein positives Verhältnis zwischen Bank und Kundin, die sich bei ihrem Finanzinstitut mit ihren Bedürfnissen verstanden weiß und in jeder Lebenslage gut aufgehoben fühlt.
Jens Dauner,
Vice President und Managing Director
bei FICO
[1] https://www.fico.com/en/latest-thinking/ebook/consumer-survey-2022-fraud-identity-and-digital-banking-germany