Autor: Frank Pfeiffer, Head of Data Engineering & BI
Analytics-gesteuerte Erkenntnisse verändern die Art und Weise, wie Organisationen ihre Beziehungen zu Privat- und Geschäftskunden entwickeln, verwalten und unterstützen. Wer einen klaren Blick auf den Kunden hat, kann die Kundenstrategie optimal an der Geschäftsstrategie ausrichten – und so schneller Potenziale realisieren. Diese Potenziale finden sich entlang der gesamten Wertschöpfungskette: etwa im Risiko, Daten- und Forderungsmanagement, bei der Neukundenansprache, Kundenbetreuung, Produktentwicklung und Betrugsprävention sowie beim Kunden-Onboarding.
Bank A: hohe interne Kosten, kein Umsatz, Kunde weg
Ein Beispiel zum Thema Risikomanagement macht das anschaulich: Ein Kunde beantragt online einen neuen Kredit. De facto hat er zwar keine gute Kredithistorie, aber er könnte sich die Rückzahlungen leisten. Bank A ist seine Hausbank. Sie fordert ihn auf, eine Filiale aufzusuchen und bestimmte Unterlagen vorzulegen. Vor Ort teilt man ihm mit, dass er eine Rückmeldung erhält, sobald seine Anfrage beurteilt wurde. Bank A führt eine manuelle Bewertung durch anhand definierter Kriterien – und lehnt den Antrag ab. Das erfährt der Kunde per E-Mail. Das Ergebnis: Bank A wendet Kapazitäten für die Bearbeitung auf, hat hohe interne Kosten. Dennoch geht ihr der Umsatz verloren – und vielleicht sogar der Kunde, weil die Customer Journey für ihn ein negatives Erlebnis war.
Bank B: minimaler Aufwand, realisierter Umsatz, Kunden- und Imagegewinn
Ganz anders geht dagegen Bank B vor. Der Kunde kann online den Zugriff auf seine Transaktionsdaten erlauben und sich identifizieren. Die Bank automatisiert, kombiniert und analysiert mehrere Datenquellen, um eine umfassende Einschätzung vom Kunden und seinem Kreditrisiko zu erhalten. Der Kunde erhält sofort die Bestätigung, dass sein Antrag zu einem etwas höheren Zinssatz akzeptiert wird. Das Ergebnis: Er bestätigt umgehend per Klick, dass er fortfahren möchte. Bank B hat einen Neukunden gewonnen und kann bei minimiertem Aufwand den Umsatz verbuchen. Ihr Kunde fühlt sich zudem veranlasst, seine positive Erfahrung an Freunde und Bekannte weiterzugeben und so aktiv für Bank B zu werben. Auf diese Weise generiert Bank B sogar zusätzlich potenzielle Neukunden.
Doch was genau ist das Erfolgsrezept von Bank B? Ihre Strategie beruht auf drei zentralen Faktoren. Erstens setzt sie darauf, interne und externe Daten optimal zu nutzen. So erhält sie eine Rundum-Sicht auf den Kunden und kann alle Chancen und Risiken berücksichtigen. Zweitens verschafft sie sich bessere Insights in den Kunden. Denn dank eines Daten-, Analytics- und Machine-Learning-orientierten Ansatzes kann sie umfassendere und differenziertere Erkenntnisse gewinnen. Drittens kann sie schneller reagieren, weil sie die Vorhersagen und analytischen Erkenntnisse nahtlos in automatisierte betriebliche Prozesse integriert hat.
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Benchmarkings und Vorhersagemodelle einsetzen
Dieses erfolgreiche Vorgehen lässt sich auf andere Anwendungsbereiche übertragen. Denn mit Advanced Analytics lassen sich Daten nach Belieben verknüpfen, analysieren und extrahieren – auch um zahlreiche weitere geschäftliche Anforderungen zu erfüllen. Beispiele hierfür finden sich im Benchmarking, wo Unternehmen ihre geschäftliche Performance und demografische Daten mit denen der Wettbewerber vergleichen können. So lassen sich neue Chancen identifizieren und frühzeitig ergreifen. Auch die Modellierung von Vorhersagemodellen ist ein Einsatzgebiet. Unternehmen können verschiedene Modelle und Methoden erstellen und evaluieren, um geschäftsbezogene Prognosemodelle zu entwickeln und zu kalibrieren.
Für die Umsetzung von Analytics-Projekten sind typischerweise viele Ressourcen sowie eine komplexe technische Infrastruktur erforderlich. Deshalb ist in vielen Fällen eine leistungsfähige Analytics-Plattform empfehlenswert, etwa Ascend Analytics on Demand von Experian. Als cloudbasierte Analytics-Plattform ermöglicht sie einen einfachen, sicheren und kostenkontrollierten Zugang zu zahlreichen internen und bei Bedarf auch externen Datenquellen. Gerade der Zugriff auf exklusive externe Daten ist nicht selbstverständlich – die Mehrheit der Plattform-Anbieter hat dieses umfassende, modulare Leistungsspektrum nicht im Angebot. Mit Experian Ascend Analytics on Demand dagegen können Unternehmen auf aggregierte, anonymisierte Experian Daten beispielsweise zum Zahlungsverhalten zugreifen und damit eigene Daten anreichern. Auf Wunsch bietet Experian Ascend auch eine übergreifende Kollaboration zwischen internen und externen Experten an.
Reportings für Management- und Business-Stakeholder erstellen
Auf der Plattform lassen sich mit zukunftsweisenden Analytics-Tools Benchmarks ebenso erstellen wie Modelle von Scorekarten bis hin zu ausgefeilten Machine-Learning-Ansätzen und Kundenmanagement-Analysen. Anschließend erfolgt eine Präsentation in verschiedenen Formaten, die sich auch für Reportings für Management- und Business-Stakeholder eignen.
Die Modelle entstehen immer auf Basis von historischen Daten. Die weitere Anwendung sowie das Monitoring dieser Modelle kann near-time oder sogar real-time erfolgen – entweder auf der Analytics-Plattform oder in anderen Systemen. In unserem Kreditantrag-Beispiel kommt das in Experian Ascend entwickelte Modell auf einer Decisioning-Plattform zur Anwendung. Sie generiert in Sekunden überzeugende Argumente zur Entscheidungsfindung. Diese Decisioning-Plattform ist wiederum mit dem Online-Portal von Bank B verknüpft – somit ist eine unmittelbare operative Weiterverwendung im Tagesgeschäft gewährleistet. Der Vorteil dieses Vorgehens besteht zunächst in einem automatisierten Prozess. Zudem ermöglichen die Anreicherung mit vielen Daten sowie die Visualisierung der Informationen bessere Insights – und am Ende auch bessere Entscheidungen. Und schließlich ist die Leistung flexibel skalierbar für maximale Individualität.
Mit der Kombination aus klassischer Business Intelligence – wie Dashboards und Reporting – mit modernen Analysen aus den Bereichen Big Data und Advanced Analytics unterstützt Experian Ascend Analytics on Demand dabei, erhebliche Wettbewerbsvorteile zu realisieren. Unternehmen können wertorientierte Geschäftsstrategien entwickeln, testen und implementieren – und in vielfältigen Anwendungsbereichen nutzen.