Effektives Empfehlungsmarketing durch Customer Analytics bei der BAWAG P.S.K.

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1 badger Effektives Empfehlungsmarketing durch Customer Analytics bei der BAWAG P.S.K. Die neue Bank. Die neue BAWAG. Montag, 25. Februar 2013

2 BAWAG P.S.K. EINE BANK MIT LANGER TRADITION 2 Februar 13 BAWAG P.S.K. Next Best Product

3 BAWAG P.S.K. DIE BANK HEUTE Eckdaten Positionierung 3 Februar 13 BAWAG P.S.K. Next Best Product

4 CRM AGENDA Kundenbedürfnisse als X-Selling Potential Verkaufskanäle Push & Pull Kampagnen-Prozeß Reporting Produkt-Empfehlungen Next-Best-Activity-Box Next-Best-Offer: Berechnung Regelwerk und Empfehlungsbaum Ergebnisse 4 Februar 13 BAWAG P.S.K. Next Best Product

5 CRM KUNDENBEDÜRFNISSE: X-SELLING POTENTIAL Ziel ist es den richtigen Kunden zum passenden Zeitpunkt über den richtigen Kanal mit einer relevanten Botschaft anzusprechen Jede Botschaft sollte vom Kunden als Empfehlung wahrgenommen werden. Welches Produkt passt am Besten zum Verhalten bzw. den Bedürfnissen des Kunden? 5 Februar 13 BAWAG P.S.K. Next Best Product

6 CRM PUSH & PULL: VERKAUFSKANÄLE Produkt-Empfehlungen bilden das unmittelbare X-Potential und bilden die Basis für CRM-Kampagnen: DATEN- MODELLE DATEN- MODELLE 6 Februar 13 BAWAG P.S.K. Next Best Product

7 PUSH KAMPAGNEN-PROZESS Data TRM Teradata Relationship Manager Output Teradata DWH Mailing Sales Person Analytical Datamart SUPPRESSIONS RECENCY CHANNEL- LIMITS Outbound Calls e.g. Data-Model e.g. Legal Cases e.g. Complaints Contact History e.g. Leads per Salesperson SMS Self Service Device External Data WWW Web Feedback-Loop 7 Februar BAWAG P.S.K. BAWAG Next P.S.K. Best Product

8 PUSH LEAD-FUNNEL & REPORTING Beratungsquote Erfolgsquote Kontaktquote Gelieferte Leads Bearbeitet Kontaktiert Beratungen vereinbart Beratungen erfolgt Abschlüsse Cross-Selling Retention NPV Net Present Value Wiederveranlagung Effektivitätssquote 8 Februar 13 BAWAG P.S.K. Next Best Product

9 PUSH REPORTING: KAMPAGNENERFOLG 9 Februar 13 BAWAG P.S.K. Next Best Product

10 PULL PRODUKT-EMPFEHLUNGEN Vor mir steht ein Kunde. - was soll ich ihm idealerweise anbieten? DATEN- MODELLE DATEN- MODELLE 10 Februar 13 BAWAG P.S.K. Next Best Product

11 PULL PRODUKT-EMPFEHLUNGEN NEXT-BEST-ACTIVITY-BOX Frontend-PopUp-Fenster mit Produktempfehlungen (und Servicehinweisen): Responsemöglichkeiten: - Kein Interesse - Interesse - Abschluß - Termin eingetragen: CC Produktempfehlungen ❶ ❷ Servicehinweise 11 Februar 13 BAWAG P.S.K. Next Best Product

12 NEXT-BEST-ACTIVITY-BOX NEXT-BEST-OFFER Ziel: Nützen zusätzlicher Verkaufschancen Aufladen der NBA-Box mit kundenspezifischen Produkt-Empfehlungen Herausforderung: Produktselektion mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit pro Kunde Wenn der Kunde Produkt A hat, dann könnte er auch Produkt B kaufen Vorgehensweise: a. Welche Produktbündel treten am häufigsten auf? Assoziationsanalysen, Sequenzanalysen b. Schätzen der Kaufwahrscheinlichkeit pro Kunde Klassifizierungsmodelle c. Zusammenfassen der Modellergebnisse unter Berücksichtigung von Business Rule Ergebnis: Empfehlungsbaum mit Regelwerk 12 Februar 13 BAWAG P.S.K. Next Best Product

13 NEXT-BEST-ACTIVITY-BOX a.assoziationsanalyse Die finale Produktempfehlung ist abhängig vom aktuellen Produktbesitz Prüfung: Welche Produktkombinationen treten am häufigsten auf ( Bier und Windel )? Hinzunahme der zeitlichen Abfolge: Welche Pfade treten am häufigsten auf? Giro Konsumkredit Sparen Bausparen 13 Februar 13 BAWAG P.S.K. Next Best Product

14 NEXT-BEST-ACTIVITY-BOX a.assoziationsanalyse Die Erkenntnisse aus der Assoziationsanalyse bilden die Basis des Regelwerks: Kundengruppe: Neukunden der letzten 4 Jahre Basis Kunden 90% besitzen nur 1 oder 2 Produkte Zielgruppe getrennte Betrachtung BAWAG / P.S.K. sinnvoll, z.b.: BAWAG: Giro Konsumkredit P.S.K.: Sparen Bausparen Zusammenfassen der einzelnen Produkte in 7 Produktkategorien sinnvoll Kunden müssen Basis-Produktkriterien erfüllen Berücksichtigung der zeitlichen Sequenz in der Produktabfolge bringt keinen Mehrwert 14 Februar 13 BAWAG P.S.K. Next Best Product

15 NEXT-BEST-ACTIVITY-BOX b.kaufwahrscheinlichkeiten Grundgesamtheit: alle Giro-Kunden ohne Einschränkung auf weiteren Produktbesitz Modellbildung mit Logistischer Regression oder Classification Trees Separate Modellierung pro Produktkategorie als abhängige Variable Analytische Datensatz enthält insb. auch kategorisierte Giro-Umsätze mit verschiedenen Zeithorizonten Training und Testsample; Out-Of-Period Testing Response Kunden Jeder Kunde wird mit jedem Modell gescort Wahrscheinlichkeiten der unterschiedlichen Produktkäufe werden skaliert und in Bezug zueinander gebracht Höchste Scorewert bestimmt Produktempfehlung 15 Februar 13 BAWAG P.S.K. Next Best Product

16 NEXT-BEST-ACTIVITY-BOX c.regelwerk Erkenntnisse aus Assoziationsanalysen als Basis Kunden aller Altersklassen; Girokunden zwischen 25 und 60 Jahren werden gescored Kombination aus Business Rules und Modellergebnissen Produktbesitz liefern Baumstruktur unter Berücksichtigung der Kundenattribute Scoreergebnisse werden nur über gewisser Wahrscheinlichkeitswerte berücksichtigt Business Rules - Giro erst ab 14 Jahren - unter 14 Jahren Sparprodukt oder Bausparen - Kunden ohne Giro wird immer Giroprodukt angeboten - hat Kunde 2 Produkte, aber noch kein Sparen, wird Sparprodukt angeboten - insgesamt 15 Knoten - Recency 6 Monate 16 Februar 13 BAWAG P.S.K. Next Best Product

17 NEXT-BEST-ACTIVITY-BOX EMPFEHLUNGSBAUM 17 Februar 13 BAWAG P.S.K. Next Best Product

18 NEXT-BEST-ACTIVITY-BOX PRODUKTEMPFEHLUNGEN Verteilung der Produktempfehlungen nach Kategorie: 18 Februar 13 BAWAG P.S.K. Next Best Product

19 NEXT-BEST-ACTIVITY-BOX ERGEBNISSE Quoten - Produktempfehlungen: > Kunden - Nutzung: 2% - ca Responses pro Monat 550 pro Tag - Response Kunde hat Interesse : 21% - Response Kauf : 12% - Ø Wert (NPV) pro Abschluß: 410,- - Trefferquote 70% im ganzen Baum - tatsächlichem Kauf entspricht der Prognose - Erneuerung auf monatlicher Basis Benutzer: Berater, Inbound-Calls Geplante Erweiterungen: - Nutzung der Produktempfehlungen für weitere Kanäle (SB-Geräte, Web ) - Ausweiten der Menge (dzt. nur Kunden mit 1/2 Produkten) - Erweiterung um Churn-Aspekte für Retention Infos - Neue CRM-Kampagnen aufgesetzt auf Responses 19 Februar 13 BAWAG P.S.K. Next Best Product

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