Vergangene Woche fand die zweite Ausgabe der Konferenz “Kundenmangagement in Versicherungen” statt. Dabei handelt es sich um ein Event, bei dem sich interdisziplinäre Akteure aus Versicherungs- und Finanzdienstleistungsunternehmen über ihre Best Practices austauschen.
Die Positive Thinking Company – vertreten durch Peter Neckel, unseren Leiter für Customer Analytics – hatte das große Vergnügen, gemeinsam mit unserem Kunden, Dr. Pascal Leuenberger, Leiter Customer Data Analytics der St. Galler Kantonalbank (nachfolgend SGKB), einen Vortrag zu halten. “Der hybride Kunde im Fokus: Data Science & Customer Strategy Hand in Hand” war das Thema, das sie den Teilnehmer*innen der Konferenz vorstellten. Die Take-away-Botschaft des Vortrags: Weniger Data Science, um kurzfristige Kostenvorteile zu erzielen – mehr Data Science, um langfristiges Kundenbeziehungsmanagement zu realisieren!
Data Science erfährt derzeit eine enorme öffentliche Aufmerksamkeit und viele Unternehmen sind der Meinung „Das müssen wir machen, das ist die Zukunft“. Daher stellen sie vermehrt Data Scientists ein, weil sie die entsprechenden Technologien beherrschen, und beauftragen sie, die ersten Data-Science-Projekte zu starten: „Macht etwas Sinnvolles mit unseren Daten“. Doch oft sind Data Scientists nicht effektiv in die Organisation eingebettet, es entstehen Silos und in der Folge werden wertvolle Erkenntnisse aus Data Science Projekten nicht angewendet, weil die Empfänger der Ergebnisse, also der Vertrieb oder das Marketing, nicht verstehen, wie diese entstanden sind oder – noch schlimmer – keine sinnvolle Anwendung für sie haben – weil sie nicht Teil des Projekts waren.
Was sind die Konsequenzen? Die Kundenperspektive wird in Data-Science-Projekten sehr oft vernachlässigt. Die Ziele sind kurzfristige Geschäfte, getreu dem Motto „make a sale!“ statt „create a customer!“. Da aber die durchschnittliche Kundenbeziehungsdauer im Bankwesen 11-13 Jahre beträgt, werden Unternehmen, die sich nur auf den nächsten Kauf fokussieren, die Kundenzufriedenheit auf Dauer nicht aufrechterhalten können.
Zudem ist die Digitalisierung nach wie vor ein Thema, das die Banken beschäftigt. Die meisten Banken haben ihr Angebot digitalisiert, und Bankkunden können fast alle Services auch digital nutzen. Mittlerweile gibt es sogar rein digitale Banken, die keine Filialen haben und alle ihre Bankprodukte nur noch elektronisch anbieten.
Wie der Titel des Vortrags vermuten lässt, konzentriert sich die @SGKB auf den hybriden Kunden. Der hybride Kunde wickelt viele seiner Transaktionen digital ab, zum Beispiel den Antrag für eine Kreditkarte. Es gibt aber auch andere Transaktionen, bei denen er persönlich und vor Ort beraten werden möchte, zum Beispiel bei der Beantragung einer Hypothek. Genau das will sich die SGKB zunutze machen und den gesamten Prozess – mit Hilfe von Data Science – so optimieren, dass der Kunde immer selbst entscheiden kann, wie er seine Transaktionen abwickelt, auch wenn er den Wunsch hat, mitten im Antragsprozess persönlich beraten zu werden.
Ein weiterer wichtiger Faktor für die SGKB ist es, die gesamte Kundenbeziehung im Empfehlungsmanagement zu erfassen. Empfehlungen für z. B. Bankprodukte, die personalisiert generiert werden, sollen dem Kunden nicht nur in seinem Online-Banking angezeigt werden, sondern gleichzeitig auch im Kundenkonto hinterlegt werden, sodass der Kundenberater immer und zu jeder Zeit darüber informiert ist, was dem Kunden empfohlen wurde, um ein reibungsloses Online-Offline-Erlebnis für den Kunden zu gewährleisten.
So sind die beiden wichtigen Kernbotschaften aus unserem gemeinsamen Projekt (und aus unserer langjährigen Erfahrung mit anderen Kunden & Branchen):
- Die Integration von digitalen Services und persönlichen Angeboten vor Ort ist der Schlüssel: One face to the customer!
- Betreiben Sie Data Science niemals ausschließlich aus der Datenperspektive, sondern beginnen Sie mit der Kundenstrategie und stellen Sie eine Verbindung zu den kundenkontaktbezogenen Geschäftsprozessen her – als Basis für alle Bemühungen, Data Science langfristig gewinnbringend einzusetzen.
Wir möchten uns an dieser Stelle bei Dr. Pascal Leuenberger bedanken, dass wir die SGKB in den letzten Jahren bei so vielen spannenden Analytics-Projekten unterstützen durften. Und natürlich auch dafür, dass wir eines unserer gemeinsamen Projekte vorstellen durften, um ein Beispiel für den Mehrwert zu zeigen, den Data Science bringen kann – wenn man den richtigen Ansatz wählt.
Danke an unsere*n
Autor*in
