Executive Summary: Banken und Versicherungen Wettbewerbsfaktor Analytics - Reifegrad ermitteln, Wirtschaftlichkeitspotenziale entdecken

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1 Executive Summary: Banken und Versicherungen Wettbewerbsfaktor Analytics - Reifegrad ermitteln, Wirtschaftlichkeitspotenziale entdecken Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Electronic Government Universität Potsdam Chair of Business Information Systems and Electronic Government University of Potsdam Univ.-Prof. Dr. Ing. habil. Norbert Gronau Lehrstuhlinhaber Chairholder August-Bebel-Str Potsdam Germany Tel Fax Web lswi.de

2 Nutzen aus verfügbaren Daten gewinnen - Aktuell und zukünftig Gewinnung von Innovationsspielräumen Zukunftsprognosen Aufdecken von Optimierungspotenzialen Erkennen von Wirkungszusammenhängen Identifikation von Schwachstellen Erstellen von Berichten Höhere Wertschöpfung Proaktives Handeln Profitableres Wachstum Erhöhung Zielgenauigkeit in Organisationsentscheidungen Effizientere Unternehmenssteuerung Definiton von KPI s 15 % 1 1 Schnelles Reagieren auf Anforderungen in neuen Geschäftsfeldern 2 45 % 45 % % % 5 45 % 65 % % Aktuell Zukünftig

3 Unterschiedlich starke Nutzung von Analytics in den Fachbereichen CRM/Kundenmanagement 48 % Marketing 44 % F&E Risikomanagement 39 % 41 % Finance General Management Vertrieb 27 % 26 % 29 % Qualitätsmanagement 21 % Service 9 %

4 Nutzung von Business Intelligence und Analytics im Vergleich General Management Finance F&E Marketing Risikomanagement Service Vertrieb Qualitätsmanagement CRM/Kundenmanagement 18 % 8 % 14 % 1 29 % 3 34 % 29 % 42 % 58 % 71 % 7 66 % 71 % 82 % 92 % 86 % 9 ; Darstellung bezieht sich nur auf die Unternehmen die davor den Bereich als relevant genannt haben.

5 Datenquellen Externe Marktforschungsdaten 81 % Customer Relationship Management 71 % Transaktionsdaten 6 Standortdaten 31 % Point of Sale 26 % Social Media 16 % Webites 12 % ERP 11 %

6 Probleme bei der Informationsversorgung Interpretierbarkeit 62 % Starke Abhängigkeit von Spezialisten 53 % Daten sind nicht individualisiert 34 % Menge an Informationen (zu viel/zu wenig) 22 % Verfügbarkeit der Analysen 14 % Fehlende Anpassbarkeit 9 %

7 Konsequenzen die aus der Entscheidung Big Data zu nutzen, gezogen werden können Umgestaltung der Prozesse 43 % Schulung von Analytics-Fachleuten 39 % Konsolidierung der Informationssysteme 35 % Erschließung neuer Datenquellen 29 % Analyse der Informationsbedürfnisse 23 % Schulung aller Mitarbeiter im Umgang mit Big Data Analytics 11 % Schaffung neuer Organisationseinheiten 3 %

8 Ziele von Big Data Analytics im Marketing Management Erhöhung des Gesamtumsatzes durch kundenspezifische Kampagnen 61 % Reduzierung der Abwanderung von Bestandskunden 56 % Steigerung der Neukundengewinnung 55 % Umsatzerhöhung durch Kundenbindung 48 % Umsatzerhöhung durch Cross Selling 46 % Senkung Vertriebskosten durch wirtschaftlichsten Vertriebsweg 27 % Optimierung der Markteinführungszeit 7 %

9 In welchen Bereichen nutzen Versicherungen Big Data Analytics Geobasierte Versicherungsprodukte 2 8 Schaffung neuer Versicherungsprodukte 2 8 Kundenindividuelle Versicherungsprodukte 75 % Anwendung im Tarifmanagement Optmimierung im Forderungsmanagement 4 6 Risikomanagement 4 6 Stiften keinen Nutzen Stiftet Nutzen Stiftet Nutzen, Projekte wurden realisiert Quelle:

10 In welchen Bereichen nutzen Banken Big Data Analytics Kundescoring Einschätzung Kunden Individualisierte Servicedienstleistungen Echtzeitanalyse von Transaktionen Betrugsprävention Liquiditätsplanung Risk Management Trading Analysen 8 % 8 % 33 % 33 % 5 58 % 58 % 42 % 67 % 75 % 67 % 67 % Stiften keinen Nutzen Stiftet Nutzen Stiftet Nutzen, Projekte wurden realisiert Quelle:

11 Hürden *Nur Banken Fehlendes Know How 67 % Zu wenig interne Ressourcen 58 % Mangelndes Datenmanagement 47 % Rechtliche Hürden im Bereich der Kreditvergabe* 45 % Keine klare Verantwortlichkeit für das Thema Big Data 33 % Keine etablierten Analysenprozesse in den Fachabteilungen 22 % Fehlende Technologie 8 % Kein zusätzlicher Nutzen gegenüber herkömmlichen Verfahren Keine Unternehmensstrategie

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