Strategische Analytik im Big Data-Kontext Vom reaktiven zum proaktiven Loyalitätsmanagement in der modernen Bank

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1 Strategische Analytik im Big Data-Kontext Vom reaktiven zum proaktiven Loyalitätsmanagement in der modernen Bank Frankfurt, Dr. Markus Guthier Senior Consultant Business Consulting Banking, Insurance & Financial Services

2 Kundenbindung ist nicht zwingend Kundenloyalität Quelle: Google Seite 2

3 Inhalt 1. SHS VIVEON Wer ist das? 2. Aktuelle Herausforderungen für Banken 3. Ansatzpunkte für ein proaktives Loyalitätsmanagement a. Einordnung Loyalitätsmanagement b. Analytische Ansatzpunkte für ein proaktives Loyalitätsmanagement 4. Fragen & Diskussion Seite 3

4 Inhalt 1. SHS VIVEON Wer ist das? 2. Aktuelle Herausforderungen für Banken 3. Ansatzpunkte für ein proaktives Loyalitätsmanagement a. Einordnung Loyalitätsmanagement b. Analytische Ansatzpunkte für ein proaktives Loyalitätsmanagement 4. Fragen & Diskussion Seite 4

5 SHS VIVEON im Überblick Die SHS VIVEON AG ist ein international agierender Business- und IT-Lösungsanbieter und gehört zu den führenden Anbietern für die Optimierung von Kundenbeziehungen. SHS VIVEON AG Gründung im Jahre Ganzheitlicher Beratungspartner: Von der Fachberatung über die technische Lösungsimplementierung bis hin zum fachlichen und technischen Betrieb. Eigenes Software-Produkthaus GUARDEAN. Langjährige Projekterfahrung in etlichen Branchen, insbesondere Telekommunikation, Banken, Versicherungen, Handel, Industrie. Mehr als 250 Kunden in 15 Ländern. Ca. 240 Mitarbeiter. 6 Standorte: München, Düsseldorf, Kastl, Stuttgart, Wien, Zürich. Seite 5

6 SHS VIVEON Customer Management Anbieter für ganzheitliches Customer Management SHS VIVEON bietet Beratung und Lösungen über die gesamte CRM-Leistungstiefe aus einer Hand Von strategischen und fachlichen Themen über Analytics, die Konzeption und Implementierung von CRM-Solutions, die Schaffung einer konsolidierten Datenbasis und Reportings bis hin zum Hosting und Betrieb von Services und IT-Infrastruktur Customer Management sichert und erhöht Ihren Erfolg in allen Phasen des Kundenlebenszyklus CRM-Leistungstiefe Strategie/Prozess Analytics CRM Solutions DWH/BI Managed Services Werthaltigkeit der Kundenbeziehung Gewinnung werthaltiger Neukunden mit hoher Affinität für Ihre Produkte Kundenentwicklung Bessere Nutzung von Cross- und Up-Selling- Potenzialen Kundenbindung mit Customer Value Management Erhöhung von Kundenzufriedenheit und Kundenbindung Phase des Kundenlebenszyklus Kundengewinnung Kundenrückgewinnung Identifikation und Rückgewinnung wertvoller Winback-Kandidaten ohne Customer Value Management Früherkennung und Verhinderung von Kundenabwanderung Zeit Seite 6

7 Customer Management für Banken (Themenauswahl) Customer Management Themen für Banken Seite 7

8 Auswahl unserer Kunden in der Finanzdienstleistungsbranche Seite 8

9 Unsere Referenzkunden und -projekte in der Bankenbranche Schaffung einer kundenzentrischen CRM-Architektur über alle Abteilungen zur Herstellung einer 360 Kund ensicht als Basis für ein integriertes Kundenmanagement (Vorstudie, Fachkonzeption, Support Implementierung) acrm und Kampagnenmanagement (Regel- und Ad-hoc-Kampagnen, Regel- und Ad-hoc-Analysen) Analysen zu Kundenprofilierung und segmentspezifische Kundenansprache Analyse von Kundenabwanderung und Customer Retention, Definition von Kundenbindungsmaßnahmen Durchführung einer CRM-Toolevaluierung (Ist-Analyse, Lastenheft, Proof of Concept, Business Case) Ermittlung von Vertriebsscores und Produktaffinitäten zur bedarfsgerechten Kundenansprache und Nutzung von Vertriebs- und Cross-Selling-Potenzialen Ermittlung eines Scorings für Beratungsaffinität zur bedarfsgerechten Bereitstellung von Kapitalanlageberatungen Ermittlung eines Churn-Scorings zur Ermittlung der Kündigerwahrscheinlichkeit, Definition von Gegenmaßnahmen Ist-Analyse des eingesetzten CRM-Tools und Daten/Gap-Analyse für ein bedarfsgerechtes Vertriebsmanagement Ableitung von Quick Wins und Erstellung einer CRM-Roadmap zur Generierung/Nutzung von Customer Insights Fachkonzeption eines Expertendokuments zum Empfehlungsmarketing im Firmenkundensegment Erarbeitung fachlicher und analytischer Grundlagen zur Modellierung und Steuerung eines Risk Based Pricing Programms, Begleitung der Implementierung des Risk Based Pricing Konzeption und Implementierung eines unternehmensweiten Data Warehouse sowie einer BI-Architektur Seite 9

10 Inhalt 1. SHS VIVEON Wer ist das? 2. Aktuelle Herausforderungen für Banken 3. Ansatzpunkte für ein proaktives Loyalitätsmanagement a. Einordnung Loyalitätsmanagement b. Analytische Ansatzpunkte für ein proaktives Loyalitätsmanagement 4. Fragen & Diskussion Seite 10

11 Aktuelle Herausforderungen für Banken Finanzkrise und verlorenes Kundenvertrauen Keine bedarfsorientierten Produktangebote Reduzierte Loyalität und hohe Wechselbereitschaft Massiv gestörtes Kundenvertrauen Kundenzufriedenheit auf sehr niedrigem Niveau Wahrgenommene Lücke zwischen Kundenbedarfen und Angeboten Hohe Wechselbereitschaft bedingt hohe Preissensitivität Bank-/Versicherungshopping Multi-/Omnikanal-Präsenz Verschärfte regulatorische Anforderungen Big Data Kunden unterscheiden zunehmend nicht mehr zwischen Online/Offline Integration aller Vertriebskanäle Stärkere regulatorische Anforderungen erfordern stärkere Ausrichtung am Kunden Schnellere Erzeugung von immer mehr Daten (auch unstrukturiert) Seite 11

12 Aktuelle Herausforderungen für Banken Im Branchenvergleich sehr niedrige Kundenloyalität bei Retail Banken (ausgedrückt durch den Net Promoter Score). Seite 12

13 Der Wert loyaler Kunden für Banken Promotoren erwerben fast 30 Prozent mehr Produkte, bleiben ihrer Bank im Durchschnitt 1,2 Jahre länger treu, empfehlen sie mehr als 4,5 Mal so oft weiter wie Kritiker. Seite 13

14 Inhalt 1. SHS VIVEON Wer ist das? 2. Aktuelle Herausforderungen für Banken 3. Ansatzpunkte für ein proaktives Loyalitätsmanagement a. Einordnung Loyalitätsmanagement b. Analytische Ansatzpunkte für ein proaktives Loyalitätsmanagement 4. Fragen & Diskussion Seite 14

15 Stufen des Loyalitätsmanagements und Loyalitätstreiber bei Banken kein aktives Loyalitätsmanagement reaktives Loyalitätsmanagement proaktives Loyalitätsmanagement Produktfokus Passive Kenntnisnahme Kundenverlust Ggf. Reaktivierungsbemühungen Erkennen gefährdeter Kunden, z. B. Churn-Scoring Einzelmaßnahmen Unternehmensgetrieben Ausrichtung an den Kundenbedarfen Regelmäßige Maßnahmen Enabling freiwilliger Kundentreue (kundengetrieben) Loyalitätstreiber bei Banken 1 2 Kompetente, individuelle, vertrauensvolle Beratung und Ausrichtung an den individuellen Kundenbedarfen Zuverlässiger, empathischer Service 3 4 Transparente Preispolitik (ohne versteckte Kosten/Gebühren) Klare Positionierung und Emotionalisierung der Marke Seite 15

16 Inhalt 1. SHS VIVEON Wer ist das? 2. Aktuelle Herausforderungen für Banken 3. Ansatzpunkte für ein proaktives Loyalitätsmanagement a. Einordnung Loyalitätsmanagement b. Analytische Ansatzpunkte für ein proaktives Loyalitätsmanagement 4. Fragen & Diskussion Seite 16

17 Strategische Analytik im Big Data-Kontext Gegenstand und Business-Ziele von Big Data Analytics Erlangung von Wettbewerbsvorteilen Generierung von Einsparpotenzialen Schaffung von neuen Geschäftsfeldern Seite 17

18 Analytische Ansatzpunkte für ein proaktives Loyalitätsmanagement Bedarfsorientierte Kundensegmentierung Customer Identification & Customer Education Identifikation von Kunden-(gruppen) mit ähnlichen Bedarfen und Verhalten Differenzierte Ansprache und Produktangebote gemäß tatsächlicher Bedarfe Wettbewerbsvorteile Neue Geschäftsfelder Erkennen von Kunden-(gruppen), die aus Kundensicht suboptimal handeln Frühzeitige, kontinuierliche Ansprache Unterstützung, selbst bessere Entscheidungen zu treffen Seite 18

19 Von transaktionsorientierter zu bedarfsorientierter Segmentierung Transaktionsorientierte Segmentierung Bedarfsorientierte Segmentierung Grobe Segmente Segment C Feingranulare, multidimensionale Segmente Segment A 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Anteil Umsatz 80 % 15 % 5 % A B C Segment B Anteil Kunden C 20 % 50 % 30 % A B Transaktionsorientierte Kundensegmentierungen lassen keine Aussagen bzgl. Kundenbedarfen zu Dies fördert die Produktzentrierung im Vertrieb und führt zur wahrgenommenen Lücke zwischen Kundenbedarfen und Angeboten Seite 19

20 Big Data-Aspekte für eine bedarfsorientierte Kundensegmentierung Junge Familien Familie Involvement niedrig hoch 1 2 Mündige Selbst- Beratungsgesteuertekunden 3 4 Desinteres- Delegierer sierte niedrig hoch Delegationsneigung Einflussgröße Initialmodell Mögliche Erweiterungen qualitativ quantitativ Größe soziales Netzwerk Word of Mouth Kundenfeedback Kundenengagement bei Konkurrenten Cross-Selling Potenzial Kundenlebenszeit Kosten je Kunde Umsatz je Kunde vergangene Perioden Stichtag (jetzt) zukünftige Perioden Bestandswert (retrospektiv) Potenzialwert (prospektiv) Customer Value Zeit Kundenwert Hoch Niedrig Mittel Niedrig Mittel Hoch Potenzialwert Seite 20

21 Vorgehen zur Bildung bedarfsorientierter Kundensegmente Segment 1 Segment 2 Segment 3 Segment 4 Segment n Segmentbildung Maßnahmen-Planung Maßnahmen-Umsetzung Einbezug unterschiedlichster Datenquellen zur Segmentierung ( Datenwolke, Big Data) Analytische Segmentierung nach Bedarf, Verhalten, Wert Ziel: Feingranulare Bedarfssegmente (Produkte, Familienlebensphase, Kontaktkanäle, Risikopräferenz) Bedarfsorientiere Segmente als Basis für die Maßnahmenplanung Kundenwert als Steuerungsgröße (Werthaltigkeit der Kundenbeziehung) Umsetzung der Strategien über bedarfsorientierte Produktangebote Kontaktstrategien Kanalauftritte Serviceangebote Erhöhung Kundenzufriedenheit und -loyalität durch Ausrichtung an Kundenbedarfen Seite 21

22 Customer Identification & Customer Education: Überblick Identifikation von Kundenkreisen, die sich beim Trading mit Finanzinstrumenten die Finger verbrannt haben Hohe Verluste bis hin zu Churn Aufdeckung von Indizien für schlechtes Trading auf Basis des Transaktionsverhaltens (Transaktionsabfolge, Erfolg der Transaktionen) Kundenzentrisches Handeln Verhindern von suboptimalem und schädigendem Verhalten für die Kunden Ansatz zu proaktiven Loyalitätsmanagement Neues Geschäftsfeld Angebot von Trading-Schulungen für relevante Kundenkreise Auswertung des Kundenfehlverhaltens gegen Honorar Anlage-/Trading-Beratung für bessere Anlageentscheidungen gegen Honorar Seite 22

23 Kundengeschichten (Muster) im Tradingverhalten Signifikante Abnahme Anzahl Trades im Betrachtungszeitraum Performance mit Optionsscheinen: Signifikante Verluste im Zeitverlauf Gesamtvermögen: Signifikante Abnahme von Depotsaldo/Kontosaldo 6.000, , , , , ,00 0,00 Kundengeschichten Verbrannte Kunden Depotsaldo Betrachtungszeitraum Gesamtsaldo Betrachtungszeitraum 6.000, , , , , ,00 0, TA Option Gesamt 3.000, , ,00 Kontosaldo Betrachtungszeitraum 50,00% 0,00% Prozent Veränderung Saldo Betrachtungszeitraum 20 0,00-50,00% ,00-100,00% ,00-150,00% Verhältnis_G ewinn_optio nen_gesamt saldo Verhältnis_V erlust_option en_gesamts aldo Anzahl TA_Optionen Anzahl_TA_O Anzahl_TA_O ptionen_verk ptionen_gesa Anzahl_TA_W Anzahl_TA_W Anzahl_TA_W Anzahl_TA_g Veränderung Saldo_gesam Summe_Gew Summe_Verl Gew innn_ver _Saldo_gesa Monat _Kauf auf mt P_Kauf P_Verkauf P_gesamt esamt Saldo_Depot Saldo_Konto t inn_optionen ust_optionen lust_saldo mt 2010_ , , ,10-12,82% #DIV/0! #DIV/0! 2010_ , , ,50-4,97% 0,00% 0,00% 2010_ , , ,89 48,15% 0,00% 0,00% 2010_ , , ,77 0, , ,00-29,44% 0,00% -1,32% 2010_ , , , , , ,00-23,21% #DIV/0! #DIV/0! 2010_ , , , ,96-670, ,67-44,64% #DIV/0! #DIV/0! 2010_ , , , , , ,87-83,25% #DIV/0! #DIV/0! 2010_ , , ,36 381, , ,32-32,20% #DIV/0! #DIV/0! 2010_ ,00-2,71-2, , , ,92-100,06% #DIV/0! #DIV/0! 2010_ ,00 0,30 0,30-111,07% #DIV/0! #DIV/0! 2010_11 0,00 0,30 0,30 0,00% #DIV/0! #DIV/0! 2010_12 0,00 0,30 0,30 0,00% #DIV/0! #DIV/0! Seite 23

24 Kundenzentrisches Handeln zum proaktiven Loyalitätsmanagement Retrospektiv: Analytische Identifikation von Mustern ( Kundengeschichten ) Next Steps: Erweiterung um zusätzliche Dimensionen (Big Data) Weitere Wertpapiere/Trading-Produkte Zeit (ähnliche Muster im Zeitablauf, Zeitreihen über Gewinne/Verluste, Handelsvolumen der Wertpapiere) Marktsignale und Marktentwicklungen Börsenkurse Ad-hoc Meldungen Prospektiv: Prognose von Kunden(-gruppen), die potenziell gefährdet sind ähnlichen Mustern zu entsprechen Geeignete Gegenmaßnahmen bevor Churn eintritt Schulung von Kunden/ Trading-Seminar Fehleranalyse, Kapitalanlageberatung Ggf. Angebot weniger riskanter Produkte Seite 24

25 Einbezug neuer Informationsquellen: Beispiel Textmining Aktienforen Autoren-Clustering mittels Textmining Über was reden Forenteilnehmer, wie sind Bedarfe und Interessen Markt-Perspektive vs. Kundenperspektive Clustering nach: Beitragsinhalt Geschlecht Quelle Beitragslänge Datum Autorenhäufigkeit Markt-Perspektive Informationen in Grafik: Forum Beitragslänge Geschlecht Seite 25

26 Ökosystem für ein proaktives Loyalitätsmanagement Systeme, Prozesse, Informationen & Analytik Strategie & Organisation Kunden Filiale Außendienst Website Call-Center Social Media CRM-Anwendungssystem, Decision Support, Realtime-Engine, Workflow-Management Mitarbeiter 3 Zentrales Kontakt- & Response-Management Frequenz Kanal Response Analyseumgebung Customer Analytics Social Media Analytics Big Data Analytics 2 Commitment zur kundenzentrischen Denkweise Change Management Unterstützende Incentives 4 1 Externe Datenquellen Konsolidierte Datenbasis Spartenübergreifende CRM-Kundenbasis Interne Datenquellen Ausrichtung der gesamten Organisation auf Kunden Spezialisierte Mitarbeiter- Skills (z. B. Data Scientist) Seite 26

27 Inhalt 1. SHS VIVEON Wer ist das? 2. Aktuelle Herausforderungen für Banken 3. Ansatzpunkte für ein proaktives Loyalitätsmanagement a. Einordnung Loyalitätsmanagement b. Analytische Ansatzpunkte für ein proaktives Loyalitätsmanagement 4. Fragen & Diskussion Seite 27

28 KONTAKT Dr. Markus Guthier Senior Consultant Business Consulting Banking, Insurance & Financial Services SHS VIVEON AG Clarita-Bernhard-Str München +49 (0) Seite 28

29 HEADQUARTERS SHS VIVEON AG Clarita-Bernhard-Str München T F WEITERE STANDORTE SHS VIVEON AG Geschäftsstelle Düsseldorf Bennigsen-Platz Düsseldorf SHS VIVEON AG Geschäftsstelle Kastl Rudolf-Diesel-Straße Kastl TOCHTERGESELLSCHAFTEN SHS VIVEON GmbH Bennigsen-Platz Düsseldorf SHS VIVEON Schweiz AG Badenerstraße Zürich SHS VIVEON AG Geschäftsstelle Stuttgart Nikolaus-Otto-Straße Leinfelden-Echterdingen GUARDEAN GmbH Clarita-Bernhard-Str München SHS VIVEON AG Geschäftsstelle Wien Bräuhausgasse 37/ Wien Seite 29

30 Inhalt Backup Seite 30

31 Loyalitätstreiber für Banken Wichtige Loyalitätstreiber bei Banken sind: Qualitativ hochwertige Beratung, transparente Preispolitik, zuverlässiger und empathischer Service. Seite 31

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