Steigerung der Vertriebseffizienz und Profitabilität durch Customer Analytics Analytische Vertriebsunterstützung in der Berliner Sparkasse

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1 Steigerung der Vertriebseffizienz und Profitabilität durch Customer Analytics Analytische Vertriebsunterstützung in der Berliner Sparkasse Dr. Matthias Nolte Leiter Business Intelligence Competence Center

2 Inhalt 1 Vorstellung der Berliner Sparkasse 2 CRM Kernprozesse und generische CRM-Architektur 3 Customer Analytics als Weiterentwicklung der klassischen BI 4 Einbettung von Customer Analytics in die BI-Optimierung der Berliner Sparkasse 5 Agile Einführung von InfiniteInsight und Predictive Analysis Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

3 Struktur der Berliner Sparkasse Private Kunden Firmenkunden Treasury Betrieb Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

4 Fast jeder(r) Zweite ist unser Kunde Kein Kreditinstitut hat in Berlin mehr Standorte und so lange Öffnungszeiten Strukturierte Beratung nach dem Sparkassen-Finanzkonzept Zwei einfache und günstige Girokonten-Modelle mit persönlicher Beratung an keine Bedingungen geknüpft Fast 2 Mio. Privatkunden Mehr als 1,2 Mio. Privatgirokonten, im Jahr 2013 kamen netto Konten hinzu 1,4 Mio. SparkassenCards, Kreditkarten aktive Online-Banking-Nutzer Versorgung der Berliner Wirtschaft mit Finanzierungslösungen Mehr als Firmenkunden vom Gewerbekunden bis zum Großunternehmen Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

5 Flächendeckendes Vertriebs- und Standortnetz 1 Mobile Beratung 1 BusinessLine 119 PrivatkundenCenter 69 FinanzCenter 12 FirmenCenter für Gewerbekunden 7 FirmenCenter für Firmenkunden 23 VermögensanlageCenter 571 Kontoserviceterminals 3 ImmobilienCenter 1 Private Banking 35 SB-Center 4 KompetenzCenter 630 Geldautomaten 90 Geldautomaten-Standorte Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

6 Marktanteile und Marktreichweite Private Kunden (Marktanteil in Prozent) Firmenkunden (Marktreichweite in Prozent) Quelle: TNS Infratest Privatkundenbefragung, Marktanteile ab 5 % Stand: 2012 Quelle: TNS Infratest, Regionalmarktstudie Firmenkunden Berlin und Umland, Marktreichweite ab 10 %; Stand: 2012, Basis: 500 Unternehmen Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

7 Geprüfte und zertifizierte Qualität Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

8 Inhalt 1 Vorstellung der Berliner Sparkasse 2 CRM Kernprozesse und generische CRM-Architektur 3 Customer Analytics als Weiterentwicklung der klassischen BI 4 Einbettung von Customer Analytics in die BI-Optimierung der Berliner Sparkasse 5 Agile Einführung von InfiniteInsight und Predictive Analysis Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

9 Kernprozesse im CRM Kundenwert- Analyse Analytische CRM-Prozesse Übergreifende Prozesse Geschäftsverständnis Bereitstellung Kunden- Segmentierung Daten Evaluierung Datenverständnis Datenvorbereitung Modellierung Kunden- Charakterisierung Strategischer CRM-Prozess Strategische Zielsetzung Strategische Analyse Strategische Konzeption Strategie- Umsetzung Vision Umfeld- Analyse Ressourcenanalyse SWOT Analyse Strategie- Entwicklung Zielgruppenanalyse Massnahmenspezifische Prozesse Cross-Selling- Analyse Abwanderungsanalyse Kundenrisikoanalyse Strategisches Controlling Ergebnis- Controlling Prozess- Controlling Operative CRM-Prozesse Marketing-Prozesse Sales-Prozesse Service-Prozesse Leistungs- Kampagne Lead Opportunity Angebot Auftrag erstellung Feedback Support Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

10 ERP - System Supply Chain Management Generische CRM-Architektur Marketing- Prozesse Sales- Prozesse Service- Prozesse Interaktionskanäle Pers. Kontakt Telefon www Brief/Fax Etc. Customer Touch Points Außendienst Filiale Innendienst Website CIC Etc. CRM- Anwendungen Kampagne Lead Opportunity Angebot/Auftrag Feedback Support Basis- Anwendungen Stammdaten Aktivitäten Kontakt Eskalation Workflow Operative CRM-Systeme Operative Kundendaten Analytisches CRM-System Vertriebs-DWH Analytischer Baukasten Reports Analytik Dashboards Exploration Analytisches Labor Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

11 Inhalt 1 Vorstellung der Berliner Sparkasse 2 CRM Kernprozesse und generische CRM-Architektur 3 Customer Analytics als Weiterentwicklung der klassischen BI 4 Einbettung von Advanced Analytics in die BI-Optimierung der Berliner Sparkasse 5 Agile Einführung von InfiniteInsight und Predictive Analysis Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

12 Komplexität Fachliche Einordnung von Advanced Analytics Zukunftsorientierte Prognosemodelle: Weiterentwicklung der klassischen BI Hoch Reporting Was ist passiert? Analyse Warum ist es passiert? Monitoring Was passiert aktuell? Prognose Was könnte passieren? BI Komponente Advanced Analytics Dashboards, Scorecards Exploration, Visualisierung Queries, Reportings Niedrig analog: TDWI Business Value Hoch Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

13 Typische Anwendungsgebiete für Customer Analytics Customer Lifetime Value / Kundenwert In welchen Segmenten und wie entwickelt sich künftig der Kundenstamm? Mit welchen Strategien lässt sich das zukünftige Kundenverhalten beeinflussen? Welche Entscheidungsmerkmale sprechen dafür, dass Endkunden ein Produkt kaufen? Über welche Kommunikationskanäle lassen sich Kunden in den Segmenten am besten ansprechen? Wie lassen sich Kundensegmente langfristig loyalisieren und nachhaltig entwickeln? Wie können Budget und Ressourcen bei kundenorientierten Investitionen am effektivsten eingesetzt und gesteuert werden? Lead Management/Aktionsmanagement Wie kann die Reichweite und Wirksamkeit von Marketing-Kampagnen erhöht werden? Up- und Cross-Selling: Welche Kunden haben eine hohe Abschlussaffinität hinsichtlich weiterer ausgewählter Produkte? Zu welchem Anlass hat ein Beraterkontakt die größte Wirksamkeit? Churn Management/Attrition Welche Kunden werden wahrscheinlich in nächster Zeit kündigen beziehungsweise sind stornogefährdet? Wie lassen sich unzufriedene Kunden erkennen bevor sie eine Kündigungsabsicht äußern? Welche Maßnahmen zur Kündigungsverhinderung oder gar Kündigerrückgewinnung sind unter Berücksichtigung ökonomischer Kennzahlen, wie beispielsweise des Kundenwertes, in der jeweiligen Konstellation am erfolgversprechendsten? Vertriebsplanung/Standortplanung Wie entwickeln sich die Kunden regional? Welche Vertriebswege sind für welche Produkte und Kundensegmente effektiv und effizient? Welche Filialstandorte werden wo benötigt? Welche Filialen und Berater werden künftig welchen DB mit welchem Produkt erwirtschaften? Welche Produkte müssen sich wie oft verkaufen, um künftigen Entwicklungen des Marktes zu begegnen? Wie entwickelt sich der Markt im Zeitraum X für bestimmte Produkte? Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

14 Advanced Analytics setzt optimalerweise auf 100% korrektem Managed Data auf Rohdaten Mangementinformationen Advanced Analytics Tools für Advanced Analytics Statistik Predictive Modeling Data Mining BI Suite Business Intelligence Metadaten-Ebene (alle Daten auswertbar) Analysen, Qualitätssicherung, Redaktion, Reports, Dashboards Business Warehouse Single Point Of Truth Managed Data (100% korrekt) kontinuierlich, trusted Relevante Rohdaten (100% vollständig) Operative Systeme OSPlus CRM FIBU Kosten Risiko... Abwicklung Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

15 Inhalt 1 Vorstellung der Berliner Sparkasse 2 CRM Kernprozesse und generische CRM-Architektur 3 Customer Analytics als Weiterentwicklung der klassischen BI 4 Einbettung von Customer Analytics in die BI-Optimierung der Berliner Sparkasse 5 Agile Einführung von InfiniteInsight und Predictive Analysis Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

16 Aktueller Change-Auftrag Inhouse: Optimierung der gesamten BI-Architektur, Reduktion der Datenkomplexität Informations-Governance Komplexitätsreduktion durch Überführung aller IST-Systeme in ein einheitliches Schichtenmodell Daten- Drehscheiben- Funktion BI Nutzungsschicht BI Funktionen Traditionelle DWH-Komponenten Datenvirtualisierung Komplexe Event- Steuerung Analytisches Labor Datenquellen BI-Systeme IST Analytisches Ökosystem Horizontale und vertikale Integration vorhandener BI-Lösungen sowie Füllung der weißen Flecken Advanced Analytics-Tool(-Set) primär zur Unterstützung der Vertriebsaktivitäten Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

17 CRM-Architektur der Berliner Sparkasse Closed Loop zwischen Sparkassen-Standard und Individual-BI Aufgabe des Analysten: intelligente Analysen bauen, Thema und dessen Lösung fachlich einkreisen Predictive Analysis KXEN/InfiniteInsight fachkundige Modellierung und Interpretation der Ergebnisse Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

18 Inhalt 1 Vorstellung der Berliner Sparkasse 2 CRM Kernprozesse und generische CRM-Architektur 3 Customer Analytics als Weiterentwicklung der klassischen BI 4 Einbettung von Customer Analytics in die BI-Optimierung der Berliner Sparkasse 5 Agile Einführung von InfiniteInsight und Predictive Analysis Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

19 Bisheriges Roadmap für die Tool-Einführung 1. Überprüfung Herstelleralternativen nach einheitlichem Kriterienkatalog Funktionale Abdeckung der fachlichen use cases Data Mining Funktionen Statistic Summary für erste Datenexploration Visualisierungskomponente Anbindung von Datenquellen Vernetzungsfähigkeit mit bestehender BI Investitions- und Maintenance-Kosten Aufwand für den fachlichen Betrieb der Lösung Nötiges Skillset vorhanden/aufbaubar? bereichsübergreifende Synergien bei Anwendern und BICC 2. Technischer POC Installation von PA und KXEN auf Evaluationsservern Anbindung von operativen Vertriebsdaten Testweises Clustering durch SAP 3. Protypisierung anhand eines abgegrenzten Business-Cases (BusinessLine) 4. Agile Ausweitung auf weitere Business Cases 2013 Sept/Okt Nov/Dez Jan/Feb Mär/Apr Mai/Jun Entscheidung, für SAP Predictive Analysis eine technischen POC durchzuführen 2014 Jul Abschaltung bisheriger FK-Lösung Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

20 Agile Prototypisierung anhand eines abgegrenzten Business-Cases -> Unterstützung des Vertriebsprozesses der BusinessLine Die BusinessLine telefonischer Vertriebsweg im Firmenkundengeschäft ca Geschäftskunden (bis EUR Jahresumsatz) Betreuungsintensität: 822 Geschäftskunden je Betreuer Produktpalette: aktive und reaktive (Standard-) Produkte Produktnutzungsquote soll gesteigert werden Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

21 Management-Ziele der BusinessLine Individual-Ansprache Hebung von Cross-/Up-Selling - Potenzialen: Im Zuge des telefonischen Kundenkontakts (In-/Outbound) soll der Kundenbetreuer eine aktuellen Hinweis auf potentielle Cross-/Up-Selling Produkte erhalten, für die der Kunde aufgrund seines Profils eine besonders hohe Affinität aufweist und damit eine hohe Abschlusswahrscheinlichkeit besteht. Kampagnen-Ansprache Optimierung von Produkt - Kampagnen: Im Rahmen von Produktkampagnen sollen vorrangig Kunden mit einer hohen Affinität zum Kampagnenprodukt angesprochen werden, um einerseits den Ansprachefehler zu minimieren und andererseits bei gleichzeitiger Reduktion des monetären und personellen Kampagnenaufwandes den Kampagnenerfolg zu erhöhen. Kurzfristziel im Projekt: Lauffähiger Prototyp für 10 priorisierte Verkaufsereignisse ist bis implementiert. Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

22 Warum Kampagnenmanagement mit Customer Analytics? Response 100% 20% 40% 60% 80% Kunden Kunden ohne Data Mining Es müssten im Rahmen einer Kampagne 10% der Kunden angesprochen werden, um 10% der Kunden-Abschlüsse zu erreichen. 50 Produktabschlüsse = 10 % mit Data Mining Es müssten im Rahmen einer Kampagne 10% der Kunden angesprochen werden, um mit 40% Kunden- Abschlüsse zu erreichen Kunden Lift-Faktor = Produktabschlüsse = 40% 500 Produktabschlüsse = 5% 20% 40% 60% 80% 100% Population Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

23 Modellierungsprozess Kunden(stamm)daten Vertriebs-DWH Konto-/Produktdaten Transaktionsdaten Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

24 Kunden-Produkt-Matrix Ad-hoc-Ansprache Produkt-Kampagne Im Rahmen der Kampagne für Produkt (VE) 2 werden die Kunden mit den höchsten P-Scores angesprochen. Kunde 4713 hat für das Verkaufsereignis (VE) 4 in den nächsten 3 Monaten eine Abschlusswahrscheinlichkeit von 46%. P-Scores VE 1 VE 2 VE 3 VE 4 VE 5 Kunde % 47% 23% 77% Nutzer Kunde % 46% Nutzer 84% 14% Kunde 4713 Nutzer 78% 73% 46% 57% Kunde % Nutzer 27% 64% 99% Kunde 4715 Nutzer 24% 5% Nutzer 32% VE 10 16% 12% 30% 0% 67% Im In-/Outbound- Gespräch wird der Kunde 4717 auf das/die Produkt/e (VE) mit den höchsten P-Scores angesprochen. Kunde % 84% 67% 48% 28% Kunde % 83% 40% 87% Nutzer Kunde % 97% 90% 50% 88% Nutzer 5% 41% Kunde % 72% Nutzer 96% 71% 10% Kunde % 55% 32% 45% 9% 3% VE = Verkaufsereignis Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

25 Analyse-Prozesse und fachliche Folgeprozesse ERP BI Dashboards CRM Applikationen Vertriebs- Ereignisse CRM WEB (Vertriebs-) DWH Predictive Analysis Advanced Analytics Marketing Automation Vertriebs- Ereignisse Closed loop Analytische Unterstützung des Operativen Vertriebs Systematische Analyse der Vertriebsereignisse Steigerung von Vertriebseffizienz und Profitabilität Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

26 Wie geht es weiter? Kurz- und mittelfristige Entwicklungslinien Modellierung von 10 priorisierten Verkaufsereignissen (momentan 3) bis Start Produktkampagne auf Basis der Projektergebnisse Etablierung Closed Loop Zwischenzeitige Kampagnenerfolgsanalytik Modellvalidierung Ausweitung der Affinitätsanalyse auf andere Kundengruppen Integration anderer Anwendungsgebiete Prototypischer Einsatz von Predictive Analysis Einbeziehung weiter Unternehmenseinheiten (Private Kunden, Immobilienkunden, ) Customer Analytics für die Berliner Sparkasse

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