MARKETS & ISSUES. Kundendatenmanagement im Versicherungssektor UNISERV CUSTOMER DATA MANAGEMENT KUNDENDATENMANAGEMENT IM VERSICHERUNGSSEKTOR

Transkript

1 UNISERV CUSTOMER DATA MANAGEMENT MARKETS & ISSUES KUNDENDATENMANAGEMENT IM VERSICHERUNGSSEKTOR Kundendatenmanagement im Versicherungssektor CHALLENGE In der Versicherungswirtschaft sind qualitativ hochwertige Kundendaten die Voraussetzung für eine optimale unternehmensweite Datenverwaltung. Dies betrifft vor allem die Integration der verschiedenen Versicherungssparten. Denn oft fehlt eine umfassende Sicht auf den Versicherungsnehmer. Für eine langfristige Kundenbindung, effiziente Policenverwaltung, belastbare Analysen zum Risikomanagement, Vertragsabschlüsse oder die optimale Beratung und Betreuung von Bestandskunden ist aber eine Kundensicht über alle Versicherungssparten hinweg die Voraussetzung. Heterogene, über Jahre gewachsene Systemwelten erschweren dies enorm. SOLUTION Uniserv Smart Customer MDM, die MDM- Lösung für Kundenstammdaten, konsolidiert alle Kundendatensätze aus den verschiedenen Systemen. Datensilos werden so aufgebrochen, eine 360 -Sicht auf die Kunden wird möglich. Kunden mit verschiedenen Versicherungen sind so schnell in den Systemen auffindbar und Dubletten werden als solche erkannt. So sind in jedem System die eindeutigen, korrekten und aktuellsten Kundeninformationen gespeichert. Smart Customer MDM schafft zudem die Voraussetzungen, um die Anforderung von Solvency II an die Qualität der Unternehmensdaten zu erfüllen.

2 Herausforderung Systemlandschaft Fast alle Versicherer haben verschiedene Systeme für ihre unterschiedlichen Produktlinien. Meistens haben sie ihr Back-Office in unterschiedlichen Systemen und Anwendungen organisiert, mit einem System pro Produkttyp. Dies liegt daran, dass für die unterschiedlichen Produkte unterschiedliche Informationen über den Kunden erfasst und verarbeitet werden müssen. Zum Beispiel ist es offensichtlich, dass für eine Wohngebäudeversicherung das Geburtsdatum des Eigentümers nicht so wichtig ist, wie beispielsweise für eine Lebensversicherung. Letztendlich führt dies zu verschiedenen Systemen. Im Beispiel auf der nächsten Seite ist dieselbe Person in zwei unterschiedlichen Systemen erfasst und es werden die aktuellsten Informationen, die in jedem der Systeme zur Verfügung stehen, gezeigt. Peter Jansen wurde im RISK POLICY System eingegeben, aber er ist auch im LIFE System bekannt. Die größte Herausforderung besteht darin, festzustellen, ob die zwei Einträge identisch sind, und wenn ja, wie Sie sicherstellen können, dass in jedem System die korrekte und aktuellste Kundeninformation gespeichert ist. Obwohl die Daten in diesem Beispiel fiktiv sind, gab es genau diese Situation bei einem unserer Kunden. Der Kunde war so nett, uns die Gründe für diese zwei Einträge darzulegen sowie deren Konsequenzen mitzuteilen: Eine der Sozialversicherungsnummern gehörte seiner Frau, von der er sich vor drei Jahren hatte scheiden lassen. Der jährliche Bescheid der Rentenversicherung wurde per Post an die Versicherungsgesellschaft zurückgeschickt. Das Postamt hatte auf dem Brief Inhaber verzogen vermerkt. Peter Jansen zog vor drei Jahren um, aber dies wurde nicht in das LIFE System eingegeben. Er erhielt regelmäßig Angebote per Direktwerbung für zusätzliche Rentenversicherungen. Die CRM-Abteilung verwendete die Daten vom RISK POLICY System und machte sich nicht die Mühe, die Daten mit dem LIFE System abzugleichen. Grund: viel zu viel Aufwand. Er hatte das Unternehmen und den Vermittler mehrmals über seinen Umzug informiert. Aber jedes Mal schien es, dass die Änderungen nicht korrekt verarbeitet wurden. Dies war darauf zurückzuführen, dass zwei verschiedene Vermittler jeweils in einem anderen System arbeiteten. Dieser Kunde war mit dem Service der Versicherung sehr unzufrieden. Die Chancen, dass er abwandern würde, standen sehr hoch. 2

3 KUNDENDATENMANAGEMENT IM VERSICHERUNGSSEKTOR Mr. P.J.M. Jansen Plein EH Rotterdam Peter Jansen Buijs Ballotsingel EC Schiedam Vermittler Sozialvers. # Telefon # 0010-Rotterdam Vermittler Sozialvers. # Telefon # 0324-Schiedam Produkte Hausversicherung Reiseversicherung Autoversicherung Produkte Lebensversicherung Rentenversicherung Abbildung 1: Beispiel von Datensätzen in zwei Systemen von ein und derselben Person 3

4 Stolpersteine im Alltag Dieses einfache Beispiel zeigt, warum so viele Unternehmen Mühe mit dem Verwalten von Kundendaten haben. Es gibt eine Reihe von Hürden bei Kundendaten, die im Tagesgeschehen entstehen und gemeistert werden müssen: UNTERSCHIEDLICHE UND WIDERSPRÜCHLICHE INHALTE Obwohl die gleichen Einträge und Merkmale erfasst werden, werden sie unter Nutzung von unterschiedlichen Codes in den verschiedenen Systemen erfasst. Sogar die gleichen Daten können sehr verschiedene Informationen von einem System zum anderen übertragen. In diesem Beispiel gibt es zwei verschiedene Telefonnummern, wobei die eine Nummer eine Handy-Nr. ist. Jeder Mitarbeiter würde das auf Anhieb erkennen, aber für ein System ist eine Nummer eine Nummer. SYSTEMÜBERGREIFENDE DOPPELTE SCHLÜSSEL Jedes System kann eindeutige Schlüssel haben, allerdings sind Schlüssel normalerweise nicht systemübergreifend eindeutig. Um das zu erreichen, ist nicht nur ein System erforderlich bei dem beide Systeme aufeinander abgestimmt werden, sondern auch eine Methode, um die unterschiedlichen Datensätze abzugleichen. Bei diesem Beispiel ist es offensichtlich, dass einfache Vergleichsalgorithmen, d.h. Vergleich der Postleitzahl und Hausnummer nicht ausgereicht hätten. In diesem Fall sind Fuzzylogik-Algorithmen gefragt und eine Geschäftsregel zur Handhabung von Geburtstagen und verwechselten Datums- und Monatsfeldern. Diese zwei Datensätze werden dann als sehr ähnlich gekennzeichnet. Data Stewards müssen die Historie der Policen analysieren und dann letztendlich die zwei Datensätze zusammenführen. BEZIEHUNGEN ZWISCHEN DATENSÄTZEN Fragen Sie in einem Unternehmen fünf verschiedene Leute Wer ist Ihr Kunde?, bekommen Sie fünf verschiedene Antworten. Im Versicherungssektor gibt es verschiedene Arten von Rollen. Die Person, die die monatliche Rechnung bekommt, muss nicht die gleiche Person sein, die versichert ist. Sie ist möglicherweise das Familienoberhaupt, das auch seine Kinder und Ehefrau versichert hat. Möglicherweise ruft seine Frau beim Service-Center an und stellt Fragen bezüglich ei- 4

5 KUNDENDATENMANAGEMENT IM VERSICHERUNGSSEKTOR nes Schadensfalls für eines der Kinder. Eine Police kann leicht für mehrere Personen gelten, wobei jede Person mit der anderen verwandt ist. In vielen Fällen wird dies in den Systemen nicht richtig oder oftmals sogar überhaupt nicht erfasst. jemand anruft, er in beiden Feldern Kontakt und Konto suchen muss, um alle Einzelheiten abzurufen. VIELE SICH IMMER ÄNDERNDE DATEN VERSCHIEDENE KUNDENTYPEN Berücksichtigt man neben den Beziehungen zwischen den Datensätzen auch noch Geschäftsbeziehungen, wird es noch komplexer. Die Versicherungspolicen für Gesundheits- und Altersvorsorge werden vom Arbeitgeber des Versicherten und seiner Familie vorgenommen. Dies bedeutet, dass nochmals ein anderer Kundentyp erfasst und ins System eingepflegt werden muss. Mit der steigenden Zahl von Selbstständigen kann dies auch ein Thema für das Verwalten von Kundendaten werden. Soll die Person als Unternehmen (mit einem Angestellten, nämlich ihm selbst) oder als privater Verbraucher behandelt werden. Und auch wenn dies separat in den Systemen erfasst wird, stellt sich die Frage, ob sich der Angestellte im Service-Center darüber im Klaren ist, dass, wann immer Versicherungsgesellschaften verfügen oft über Millionen von Kundendatensätzen. Riesige Datenmengen zu verwalten, die sich auch noch ständig ändern, ist ohne Automatisierung fast unmöglich. Im Durchschnitt ziehen Leute alle fünf bis sieben Jahre um und dies bedeutet, dass sich 15% der Kundendaten jedes Jahr ändern. Bei einer Million Datensätzen bedeutet dies etwa 600 Änderungen pro Tag. Und das sind nur die Änderungen der Adresse, Änderungen der Familiensituation, neue Telefonnummer, Adresse usw. werden dabei gar nicht berücksichtigt. Genau hier setzt die Lösung Smart Customer MDM von Uniserv an. 5

6 Die smarte Lösung Vereinfacht gesagt werden alle Kundendatensätze von den verschiedenen Systemen von der Uniserv Lösung zusammengetragen. Smart Customer MDM wendet dann Geschäfts- und Bereinigungsregeln an und nachdem ähnliche Datensätze verglichen wurden erstellt eine allumfassende Sicht auf den Kunden. Dieser sogenannte Golden Record besteht aus den besten und vollständigen Informationen, die über den Kunden im Unternehmen bekannt sind. Für die 360 -Sicht auf den Kunden wird alles zusammengetragen, was Sie über Ihren Im Golden Record werden alle Daten identischer Personen zusammengefasst. Kunden wissen müssen. In unserem Beispiel auf der gegenüberliegenden Seite enthält der Golden Record nun sowohl die Anfangsbuchstaben als auch den vollen Vornamen von Peter Jansen. In den Niederlanden steht Mr. für einen akademischen Titel "Meester in de rechten". Peter ist vermutlich Rechtsanwalt oder Staatsanwalt. Seine aktuelle Adresse in Rotterdam wird angezeigt und beide Telefonnummern werden nun angegeben. Die Sozialversicherungsnummer, die zu seiner Ex-Frau gehörte, wurde entfernt und es ist nun bekannt, dass zwei Vermittler mit Peter Jansen als Kunden zu tun haben - einer aus Rotterdam und der andere aus Schiedam. Diese überarbeiteten Einzelheiten wurden an die beiden Systeme RISK POLICY und LIFE zurückgeschickt und die Daten wurden synchronisiert. Dies war kein einmaliger Prozess: Mit Smart Customer MDM erfolgt dies nun kontinuierlich und in Echtzeit. Wann immer eine Änderung bei einem Kunden in irgendeinem System eintritt, wird sie erfasst, verarbeitet und an die anderen Systeme weitergegeben. Jedes einzelne System hat tatsächlich eine fortlaufende Verbindung zu den Golden Records, die in der Smart Customer MDM-Lösung verwaltet werden. ÜBRIGENS: Es ist eigentlich logisch anzunehmen, dass bei Geschlechtsangaben M immer für männlich steht, aber bei Projekten mit niederländischen Unternehmen stellten wir fest, dass es manchmal auch für "Meisje" (holländisch für Mädchen) stehen kann. Dies wurde allerdings nie angegeben. Da wir über spezielle Software für das Erkennen von Namenselementen verfügen und überprüfen, ob das Geschlecht korrekt ist, konnte dies schnell identifiziert werden. 6

7 KUNDENDATENMANAGEMENT IM VERSICHERUNGSSEKTOR Mr. P.J.M. Jansen Plein EH Rotterdam Peter Jansen Buijs Ballotsingel EC Schiedam Vermittler Sozialvers. # Telefon # 0010-Rotterdam Vermittler Sozialvers. # Telefon # 0324-Schiedam Mr. P.J.M. (Peter) Jansen December 6th, 1956 Plein EH Rotterdam Vermittler Intermediary Sozialvers. # Telefon - Home # Telefon - Mobile # Rotterdam Schiedam Abbildung 2: Mehr als nur ein Kundenindex: Zwei Duplikate verschmelzen zu einem Golden Record 7

8 Effektives Customer Data Management Mit Smart Customer MDM verarbeiten Sie Ihre Kundenstammdaten bequem in verschiedenen Schritten: CLEANSE Cleanse Zuerst werden die Daten unter Anwendung von Geschäftsregeln und verschiedenen Referenzdaten korrigiert. Sowohl für Adressen als auch für Namen werden Referenzdaten verwendet, um zu prüfen, ob eine Adresse richtig ist und sie gegebenenfalls automatisch zu korrigieren. FORMAT Format Dann werden die verschiedenen Datenelemente formatiert, so dass sie dem gewünschten Standard entsprechen. Die Großschreibung bei Namen wird beachtet, Telefonnummern werden einheitlich formatiert und Geschlechtsangaben werden standardisiert. Für Standardisierung (ISO oder ähnlich) werden globale Standards verwendet. MATCH Match Nach Korrektur und Formatierung werden die Daten auf Dubletten untersucht. Verschiedene Vergleichsalgorithmen werden verwendet, um mögliche Übereinstimmungen zu finden und somit Mehrfach im System vorkommende Datensätze im System zu identifizieren. Merge Nur wenn das Übereinstimmungsergebnis höher ist als die Schwellenwerte, werden die doppelten Datensätze zu einem einzigen Datensatz zusammengefasst. MERGE MERGE 8

9 KUNDENDATENMANAGEMENT IM VERSICHERUNGSSEKTOR Search Mit der Suchfunktion ist es möglich Kundendaten zu suchen und abzurufen, wie wir es heutzutage von Google kennen. SEARCH ENRICH Enrich Mit der Anreicherungsfunktion ist es einfach, externe vertrauenswürdige Datenquellen hinzuzufügen. VALIDATE Validate Wenn Zweifel bei möglichen Übereinstimmungen oder Korrekturen der Daten auftauchen, wird dies an den Data Steward weitergeleitet. Der Data Steward kann alle verfügbaren Daten validieren und, wenn nötig, Korrekturen vornehmen. INTEGRATE Integrate Die gesamte Lösung basiert auf webgestützten Diensten, die sich leicht in bereits bestehende Anwendungen und Systeme integrieren lassen. FAZIT 9

10 Vorteile der MDM-Lösung Analysten wie Gartner und Forrester betreiben kontinuierliche Forschung im Hinblick darauf, welche Geschäftsvorteile durch Implementierung einer MDM-Lösung für Kundenstammdaten gewonnen werden können: Umfassende Kundenkenntnis Verbesserter Kundenservice Regelmäßige Berichterstattung Verbesserte Wettbewerbsfähigkeit Verbessertes Risikomanagement Verbesserte Effizienz der Betriebsabläufe und Kostenreduzierung Bessere Analyse und Planung der Ausgaben Einhaltung geltender Rechtsvorschriften Verbesserte Informationsqualität Schnellere Marketingergebnisse Verbesserte Produktivität Vereinfachte Anwendungsentwicklung Verbesserte Entscheidungsfindung Forrester hat einen erwähnenswerten Artikel über den Geschäftsnutzen bei der Implementierung einer solchen Lösung veröffentlicht. Seit 2012, als die Folgen der Finanzkrise in der Volkswirtschaft sogar für ganze Nationen zu spüren waren, gilt dies auch heute noch. Forrester stellte die Vorteile gegenüber dem wirtschaftlichen Klima und dem wahrgenommenen Projektrisiko dar. Die Gründe für den Start eines Projekts finden sich hauptsächlich auf der linken Seite der nachfolgenden Darstellung wieder: 10

11 KUNDENDATENMANAGEMENT IM VERSICHERUNGSSEKTOR PROJECT RISK COMPLIANCE Address Wall Street regulations Attend to security issues Support privacy prefernces Basel II, SOX, etc. EFFICIENCY Improve supplier and procurement leverage Identify aggregate credit risks Manage personnel hierarchies Reduce swivel chair data integration Reduce cost of sale STRATEGIC Know the customer Address retention Identify customer value Improve data quality GROWTH Target top accounts Grow sales by cross-sell or upsell Market effectivity Improve response times ECONOMIC CLIMATE Abbildung 5: Wirtschaftlichkeitsberechnung für Master-Data-Management, Forrester VERBESSERTE EFFIZIENZ DER BETRIEBSABLÄUFE UND KOSTEN- REDUZIERUNG Die Implementierung von Uniserv Smart Customer MDM verbessert die Produktivität im gesamten Unternehmen. Es ermöglicht Rationalisierung der Arbeitsabläufe wie Rechnungsstellung, Schadenabwicklung, Verteilung der Jahresberichte etc. Eine wesentliche Verbesserung, die Unternehmen meistens übersehen, ist die Tatsache, dass eine Adressenänderung nur einmal eingegeben werden muss und die Änderung dann automatisch mit allen anderen Systemen synchronisiert wird. Es kommt häufig vor, dass ein Kunde seinem Versicherungsunternehmen mitteilt, dass er die Absicht hat, umzuziehen. Ohne eine MDM-Lösung könnte eine solche Mitteilung leicht mehrmals durch die Hände eines Mitarbeiters gehen. Jedes 11

12 Mal müsste der Mitarbeiter die gleiche geänderte Adresse in ein anderes System eingeben. Bei einem unserer Kunden musste dies fünfmal und mehr gemacht wurde, da es fünf voneinander getrennte Systeme gab. Der Kundenservice geriet dabei immer mehr unter Druck, je stärker das Unternehmen wuchs und je mehr Produkte und Systeme eingeführt wurden. Nach Implementierung unserer MDM-Lösung konnte die Anzahl der Mitarbeiter für den Kundenservice deutlich reduziert werden, die Bearbeitungszeit ist nun wesentlich schneller und letztendlich landen alle Änderungen und Korrekturen in allen Systemen. Einen weiteren, sehr geschätzten Vorteil stellen die deutlich verbesserten Suchfunktionen dar. In den meisten Systemen kann man nur nach bestimmten Suchbegriffen suchen, wie Nachname, Postleitzahl und Geburtsdatum. Aber heutzutage sind wir an die Google Suche gewöhnt und möchten uns nicht einschränken. Und genau das bietet Smart Customer MDM. Sie können nach Kunden in jedem wichtigen Bereich suchen und benötigen nur ein Eingabefeld. Den richtigen Kunden abzurufen und einen vollständigen Überblick über alle seine aktuellsten Daten zu haben, geht nun viel schneller. Es passiert nicht mehr, dass vergessen wird, eine Adressenänderung in ein System einzugeben. Diese Verbesserung gilt nicht nur für die Abteilung Kundenservice, sondern auch das Call-Center profitiert davon. Kunden beschweren sich nicht mehr über fehlende Auszüge und die Anzahl der Rückläufer ist stark gesunken. Nun kommen Briefe nur zurück, wenn der Kunde das Versicherungsunternehmen nicht informiert hatte. Um dies in den Griff zu bekommen, wurde eine neue externe Quelle in die MDM-Lösung integriert. Informationen eines externen Datenlieferanten, der die Umzugsdaten sogar schon vor dem tatsächlichen Umzug erfasst, wurden integriert. Und es geht sogar noch einen Schritt weiter: Indem die Adressänderung eines Kunden als trigger im Verkaufs-/Marketingsystem verwendet wird. Wann immer jemand umzieht, ist dies ein geeigneter Moment, um alle Versicherungspolicen zu überprüfen. Letztendlich hat sich die Situation komplett gedreht. Adressenänderungen waren oft Anlass für Stress, Tippfehler und jede Menge vergessene Mitteilungen und Rückstände, für die Studenten angestellt wurden, um sie zu beheben. Nun sind sie zu einem wertvollen Beitrag für Verkauf und Marketing geworden. Nicht zuletzt ist die Migration von (Back-Office-) Systemen sehr viel einfacher geworden. Da die Kundendaten bereits mit Smart Customer MDM bereinigt, dublettenfrei und konsolidiert sind, muss nur noch die Information bezüglich der Versicherungspolice migriert werden. Im Allgemeinen ist dies einfacher zu erreichen und zudem ist es möglich, endlich alte teure Mainframe-Systeme stillzulegen. VERBESSERTES RISIKOMANAGEMENT UND COMPLIANCE In dem Beispiel für Peter Jansen gingen wir davon aus, dass er ein netter und echter Kunde ist. Dies ist jedoch bei Kunden nicht immer der Fall. Es gibt immer einige wenige, die Versicherungsunternehmen ausnutzen wollen und versuchen, Schadensersatzansprüche mehrmals geltend zu machen. Oder sogar einen Schadenersatzanspruch fälschen; wie beispielsweise im Fale einer teuren Digitalkamera, die während der Ferien in Thailand gestohlen wurde. Wenn solch ein Betrug ans Licht kommt, wollen Sie dann den Kunden noch akzeptieren? In den meisten Fällen wohl nicht. Wenn Sie jedoch keine geeignete Methode haben, um festzustellen, ob ein neuer Kunde bereits im System existiert, dann passiert es, dass ein neuer Datensatz in das System 12

13 KUNDENDATENMANAGEMENT IM VERSICHERUNGSSEKTOR Mr. P.J.M. Jansen Plein EH Rotterdam Peter Jansen Buijs Ballotsingel EC Schiedam Intermediary Social Security # Phone # 0010-Rotterdam Intermediary Social Security # Phone # 0324-Schiedam Mr. P.J.M. (Peter) Jansen December 6th, 1956 Plein EH Rotterdam Intermediary Intermediary Social Security # Phone - Home # Phone - Mobile # Rotterdam Schiedam Abbildung 6: Wenn Sie Ihre Kunden kennen, können Sie Risiken reduzieren. 13

14 eingegeben wird. Vertriebsmitarbeiter (einschließlich Vermittler) sind normalerweise glücklich, einen Neukunden zu gewinnen und führen keine großen Überprüfungen durch, wenn dies ein mühsamer Prozess ist. Solvency II Der Stichtag für Solvency II (aufsichtsrechtliche Regelungen in Bezug auf Insolvenzen einzelner Versicherungsunternehmen) wurde auf den 1. Januar 2016 verschoben. Die europäische Union und die Zentralbank empfehlen jedoch Unternehmen im Versicherungssektor nachdrücklich, ihre Compliance Programme nicht später als 31. Januar 2015 zu starten. Insbesondere da die Europäische Solvency II Untersuchung 2014", die von Ernst & Young im April 2014 durchgeführt wurde, aussagt, dass über 75% der Unternehmen die Berichtspflichten nicht erfüllen und dass Daten und Systeme hinterherhinken. Die Solvency-II-Regelung wird für alle Versicherungsunternehmen gelten, die den EU Markt bedienen und Beitragseinnahmen von über fünf Millionen Euro haben. Gemäß den Solvency-II-Regelungen sind Versicherungsunternehmen verpflichtet, ihre Geschäftsbeziehungen offen zu legen, einschließlich ihrer Kunden. Gemäß den Regelungen müssen Versicherungen alles unternehmen um sicherzustellen, dass sie Geschäfte mit rechtmäßigen Kunden machen und keine übermäßigen Risiken eingehen. Dies erfordert, dass Kundendaten validiert werden und es erkennbar ist, wie sie ermittelt wurden. Mit der Uniserv MDM-Lösung für Kundenstammdaten wird zu jedem Kunden eine vollständige Kundenhistorie geführt. Tatsächlich ist eine gesamte Protokollaufzeichnung eingebaut, mit der leicht nachzuvollziehen ist, an welchem Tag und zu welchem Zeitpunkt ein Kundendetail geändert wurde. Es zeigt auch, in welchem System die Kundendatensätze geändert wurden und, wenn verfügbar, von wem. In den Niederlanden ist eine ähnliche Regelung für Altersrenten bereits in Kraft getreten. Heutzutage muss jedes Rentenversicherungsunternehmen in der Lage sein, die Details des Kunden zur Verfügung zu stellen, zusammen mit seinen aufgebauten Rentenansprüchen. Jeder niederländische Staatsangehörige kann sich mit seiner Sozialversicherungsnummer auf einer Webseite einloggen, die von der niederländischen Regierung unterhalten wird. Es wird eine vollständige Übersicht aller seiner Rentenansprüche gezeigt, so dass jeder sehen kann, ob seine Rente ausreicht oder ob er zusätzliche Versicherungen abschließen muss. Wenn er während seines Berufslebens bei verschiedenen Unternehmen gearbeitet hat, werden ihm alle Ansprüche aufgezeigt. Dies setzt voraus, dass Versicherungsunternehmen die korrekten und aktuellen Kundendaten zur Verfügung stellen. Durch Anreicherung der Daten mit externen Quellen, wie beispielsweise Robinsonlisten oder Sterberegistern, kann die Qualität der Daten verbessert werden. Das Risiko, dass eine bereits verstorbene Person als Kunde im System verbleibt, wird ebenfalls verringert. 14

15 KUNDENDATENMANAGEMENT IM VERSICHERUNGSSEKTOR Verbesserter Kundenservice Warum nicht über die bloße Verbesserung des Kundenservices hinausgehen und Self-Service-Webseiten für die Verwaltung von Kundendaten anbieten? Im Bankenwesen ist es bereits üblich, dass Sie Ihre Transaktionen online tätigen, alle Kontoauszüge in PDF-Format erhalten usw. Wenn Sie jedoch Ihre Adresse oder Ihre -Adresse ändern möchten, werden Sie zum Call-Center weitergeleitet oder müssen ein Web-Formular ausfüllen oder sogar manchmal zu Ihrer örtlichen Bankfiliale gehen. Dies ist ein wenig absurd, da wir als Kunden mehr als fähig sind, unser eigenes Kundenprofil auf Facebook, LinkedIn, Twitter und all den anderen sozialen Netzwerken zu verwalten. Warum wird das Sammeln von Daten von Kunden noch immer als Unternehmenstätigkeit behandelt, die während der Neukundenakquise vom Vertrieb durchgeführt werden und danach von der Abteilung für Kundenbetreuung verwaltet werden muss? ÜBRIGENS: Die Studie Rethinking Personal Data: Strengthening Trust 1 untersucht, wie die sachgemäße Verwendung von persönlichen Daten für Regierungen, Organisationen und Einzelpersonen erfolgreich genutzt werden kann. Das World Economic Forum hat diesen Bericht im Mai 2012 in Zusammenarbeit mit der Boston Consulting Group vorgelegt. Der Bericht vermittelt eine Multi-Stakeholder- Perspektive, wie der potentielle Wert von persönlichen Daten freigesetzt werden kann, um neue betriebliche Effizienz zu erreichen, neue maßgeschneiderte und personalisierte Produkte zu schaffen, Unterstützung bei der Bewältigung neuer globaler Herausforderungen zu bieten und Einzelpersonen zu befähigen, sich in sozialen, geschäftlichen und politischen Aktivitäten effektiver zu engagieren

16 CUSTOMER DATA MANAGEMENT vom europäischen Marktführer Uniserv ist Experte für erfolgreiches Kundendatenmanagement. Smart Customer MDM, die MDM-Lösung für Kundenstammdaten, vereint Datenqualitätssicherung und Datenintegration zu einem ganzheitlichen Ansatz. Kundendaten stehen im Mittelpunkt von Initiativen für Datenqualität, Datenmigration, Data Warehousing sowie Master Data Management, beispielsweise im Umfeld von CRM-Anwendungen, E-Business, Direct & Database Marketing, CDI / MDM-Anwendungen und Business Intelligence. Mit mehreren Tausend Installationen weltweit bedient Uniserv die Erwartung einer ganzheitlichen Lösung für alle Geschäfts- und Kundendaten über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg. Am Stammsitz in Pforzheim sowie in den Niederlassungen in Paris und Amsterdam beschäftigt das Unternehmen über 130 Mitarbeiter und zählt branchenübergreifend und international zahlreiche renommierte Unternehmen wie beispielsweise Allianz, Deutsche Bank, ebay, EDEKA, E.ON, France Telecom, Lufthansa, OTTO, Siemens, Time Warner sowie TUI und Volkswagen zu seinen Kunden. UNISERV GmbH Rastatter Str. 13, Pforzheim, Deutschland T: F: E: info@uniserv.com Uniserv GmbH, Pforzheim, All rights reserved