Aggressive Verkaufsstrategien gehören zum alltäglichen Bankgeschäft wie die Verwaltung unseres Geldes. Wenn Banken Big Data optimal wahrnehmen würden, könnten sie Vertrauen aufbauen und personalisierte Angebote verkaufen. Mit Online-Banking ist dieser Schritt längst nicht getan. Wie können Banken reagieren?
Die Digitalisierung veränderte die Art, wie wir mit Banken in Kontakt treten, fundamental. Früher war die Filiale und das Gespräch mit dem Berater der Weg, um Bankgeschäfte zu tätigen. Durch das Online-Banking wurde der Web-Browser zur Bankfiliale und das Web-Interface zum Bankschalter. Mobile Banking machte Bankgeschäfte von überall möglich. In Zukunft lösen digitale Bezahldienste wie Apple Pay und Google Wallet das traditionelle Tagesgeschäft der Banken weiter ab und virtualisieren das Geld.
Digitalisierung schafft allerdings nicht den Bedarf an Beratung ab. Kunden sind nach wie vor an guten Anlagemöglichkeiten interessiert. Die Banken als Gebäude werden dabei nur weniger wichtig. Deswegen besteht Handlungsbedarf. Die Digitalisierung und Big Data schaffen neue und bessere Möglichkeiten in der Beratung und der Kundenansprache. Wenn eine Bank ihre Daten dazu nutzt, um den persönlichen Bedürfnissen der Kunden besser zu entsprechen, dann gewinnen sie etwas, das darüber hinaus noch wichtiger ist: das Vertrauen der Menschen. In Zeiten von steigendem Wettbewerb bringen Vertrauen und Kundenloyalität den entscheidenden Vorteil.
Datenerhebung beherbergt Gefahren – doch die relevanten Informationen sind der Schlüssel zum Erfolg
Nachdem Banken das Online-Banking einführten, brauchten die Kunden nicht automatisch weniger Hilfe mit ihren persönlichen Bankgeschäften. Sie wählten nicht von selbst die für sie passenden Produkte und konnten nicht ohne Beratung alle Aufgaben übernehmen, bei denen die Bank sie bis dahin unterstützte. Kunden erwarten Beratung, die auf ihrer persönlichen Finanzsituation basieren, während Banken ihnen oft mit aggressiven Verkaufsangeboten begegnen. Provisionen, die beim Abschluss bezahlt werden, bildeten eher die Grundlage als die konkreten Bedürfnisse des Kunden. Die Online-Portale der Banken begegneten den Nutzern nicht als vollwertiger Ersatz für den Berater. Kunden erwarten von Apps und Anwendungen, dass diese sie ebenso gut kennen, wie ihr persönlicher Berater.
Die Erfahrung mit den Online-Angeboten von Banken ist weniger personalisiert als institutionalisiert. Ein Weg, der sich Banken als Ausweg bietet, besteht darin, datenbasierte Lösungen zu suchen. Datenauswertungen erlauben wertvolle Einsichten in das Verhalten von Kunden, stellen aber noch nicht die Lösung des Problems dar – das Vertrauen der Kunden zu gewinnen. Vielmehr liegt in der Datenerhebung selbst auch eine potentielle Gefahrenquelle: große Geldinstitute haben Zugriff auf enorme Datenarchive und Echtzeit-Traffic. Die große Datenmenge kann erst dann zum Wohle der Kunden eingesetzt werden, wenn Wege gefunden werden, aus den strukturierten und unstrukturierten Daten die relevanten Informationen herauszufiltern. Big Data im Bankwesen richtig anzuwenden, führt zu der Frage, was die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden und der Banken sind.
Die individuellen Bedürfnisse der Menschen und die Verkaufsstrategien der Banken können unterschiedlicher kaum sein
Finanzdienstleistungen sind eine komplexe Angelegenheit, für die Fachwissen und Erfahrung nötig sind. Der Übergang vom traditionellen Bankgeschäft zu Online Services führte bei den Kunden nicht dazu, keinen Beratungsbedarf mehr zu benötigen oder kein Interesse an der Anlage ihres Vermögens zu haben. Lediglich der räumliche Abstand zur Bank hat sich vergrößert. Der technologische Fortschritt hält jedoch Innovationen bereit, mit denen Banken ihre Dienstleistungen weiter anbieten können.
Die entstandene Lücke durch die Verlagerung des Bankgeschäftes hin zum Online-Banking kann durch Big Data geschlossen werden. Das Verhalten der Bankkunden, ihre persönliche finanzielle Situation und ihre Wünsche lassen sich aus ihren Daten decodieren. Die Datenanalyse ermöglicht maßgeschneiderte Beratung und identifiziert die passenden Produkte. Wenn Banken sich wieder auf die individuellen Bedürfnisse der Menschen konzentrieren, entsteht bei Kunden wieder das Vertrauen zu Banken.
Wie kann Digitalisierung und Big Data den Banken helfen, den Kundenwünschen gerecht zu werden?
Ein einfaches Szenario hilft den Nutzen von Big Data gestütztem Banking deutlich zu machen. Angenommen ein Bankkunde nutzt ein laufendes Konto für alle regelmäßigen Zahlungen und Abbuchungen wie Miete, Raten für Versicherungen, Gebühren, etc. Manche Buchungen werden monatlich vorgenommen, andere vierteljährlich, wieder andere jährlich. Damit das Konto gedeckt ist, richtet er eine automatische Buchung eines fixen Betrages ein. Kommt es außerplanmäßig zu einer erhöhten Abbuchung, weil etwa die Nebenkosten bei der Miete gestiegen sind oder eine Sonderzahlung bei der Versicherung fällig ist, kann das Konto ins Minus rutschen, automatisch Rückbuchungen veranlasst und Strafgebühren fällig werden.
Stellen wir uns dasselbe Szenario in einer Smart Bank vor, die Big-Data-Methoden für einen personalisierten Kundenservice einsetzt. Das Datenprofil dieses Kontos weist sowohl die regelmäßigen Eingänge als auch die regelmäßigen Abbuchungen auf. Ebenso im Kundenprofil enthalten sind die Informationen zum Sparguthaben, dem Tagesgeld und den fest verzinsten Anlagen. Wenn nun die Situation mit der außerplanmäßigen Abbuchung auftritt, könnte automatisch eine E-Mail, eine SMS oder ein Alarm auf die Buchung hinweisen. Sogar ein Lösungsvorschlag wird direkt unterbreitet, wenn die Deckung auf den anderen Konten ausreichend und liquide ist.
Die Ziele von Big Data im Bankwesen
- Verständnis der Bedürfnisse der Kunden durch Auswertung der historischen Daten und der Echtzeit-Analyse der Geschäftsaktivitäten.
- Verlässlichkeit. Big Data gibt den Bankberatern ein zusätzliches Messinstrument an die Hand, um Entscheidungen zu überprüfen.
- Kostenreduktion
- Gewinnsteigerung durch schlankeren und automatisierten Kundenservice und mehr Effizienz im operativen Geschäft.
- Gewinn von Vertrauen der Kunden.
- Gewinn von Kunden durch Vertrauen.
Die Vorteile von Big Data im Bankwesen
- Risikominimierung bei der Geldanlage und der Kreditvergabe.
- Kundenorientiertes Marketing, bei dem die wirklichen Bedürfnisse der Kunden im Zentrum stehen.
- Individualisierte Servicedienstleistungen erlauben jeden Kunden als Individuum mit all seinen Bedürfnissen anzusprechen.
- Echtzeitanalyse aller Transaktionen ermöglicht sofortiges Handeln, wenn sich gute Anlagemöglichkeiten bieten oder außerplanmäßige Zahlungen fällig sind.
- Betrugsprävention durch die Registrierung von Unregelmäßigkeiten und Abweichung vom individuellen Verhalten des Kontoinhabers.
[selectivetweet float=“right“]Schluss mit aggressiven Verkaufsstrategien! Kann #BigData die Lösung im Bankwesen sein?[/selectivetweet]Die positive Wahrnehmung von Banken durch die Kunden und der Gewinn von Vertrauen sind die zentralen Anliegen der digitalen Transformation des Bankwesens. Big Data gestützte Services, die personalisierte Lösungen ermöglichen, sind nur die Mittel, um dieses Ziel zu erreichen. Die Technologien, die zur Daten-Analyse in Echtzeit, zur Konzeption von individualisierten Produkten und Anwendungen notwendig sind, stehen bereit. Nötig zur Umsetzung ist nur ein Wandel der Mentalität, die den Menschen mit seinen Wünschen und Bedürfnissen in den Mittelpunkt stellt. Ein Unternehmen, das diese Möglichkeit bereits zum Teil erkannt hat, ist Kreditech.