Digitale Kundenakquise & Kundenbindung
Bedarfsgerechte Services, nahtlose Customer Journeys und die Echtzeit-Verfügbarkeit von Angeboten entscheiden heute mehr und mehr über den Erfolg in der Kundenakquise als auch bei der Kundenbindung.
In der analogen Welt war der persönliche Kontakt in der Bankfiliale ausreichend, um die individuellen Bedarfe des Kunden zu besprechen und durch entsprechende Angebote eine Lösung bereitzustellen. Der Gang zur Bankfiliale war häufig unabdingbar, etwa um die Wohnadresse nach einem Umzug zu aktualisieren. Diese Gelegenheit nutzte der Bankberater, um im persönlichen Kontakt mehr über die Situation des Kunden zu erfahren. Dadurch konnte der Bankberater dem Kunden beispielsweise einen Kredit vorschlagen, um die Neueinrichtung der Wohnung zu unterstützen. Auch konnten hilfreiche Leistungen oder Verbesserungen für den Kunden direkt besprochen und die nächsten Schritte abgeleitet werden.
In der digitalen Welt nutzen Kunden statt dem persönlichen Kontakt die Self-Services im Online-Banking-Portal. An Stelle des persönlichen Kontakts treten digitale Interaktionen, die eine Vielzahl von Daten hinterlassen. Das Decision Management setzt an dieser Stelle an und stellt Unternehmen die richtigen Ansätze zur Verfügung, um auf Basis des Kundenverhaltens und der Daten bessere operative Entscheidungen direkt an den digitalen Kontaktpunkten zu treffen: Welches Produkt ist gerade besonders relevant für den Kunden? Welchen Service könnte der Kunde benötigen, wenn ein Kontoüberzug stattfindet? Welche Konditionen zur Kreditvergabe sind gültig und wie kann der Antragsprozess möglichst schnell (automatisiert) und unkompliziert (digitalisiert) bearbeitet werden?
Bei der digitalen Kundenakquise und Kundenbindung stehen also intelligente, operative Entscheidungen im Fokus, um Mehrwerte für den Kunden zu erzielen.
Typische Ziele:
- Höhere Relevanz an allen digitalen Kundenkontaktpunkten
- Geringere Kosten und höhere Effizienz
- Kurze Time-to-Market für neue Ideen und Anpassungen
Fallbeispiele:
- Direktbank ING realisiert digitale Kundenkommunikation in Echtzeit
- Versicherungsnetzwerk ASSU 2000 setzt auf Multi-Channel-Pricing
Risikomanagement & Compliance
Auch in der digitalen Welt müssen Unternehmen die Risikomanagement- und Compliance-Anforderungen erfüllen. Die Finanz- und Versicherungsbranche ist hiervon besonders betroffen: Kreditrisikobewertung, Betrugserkennung, Anti-Geldwäsche und die digitale Schadenabwicklung sind nur eine kleine Auswahl der typischen Einsatzbereiche für das Decision Management.
Wie hilft Decision Management dabei, die Anforderungen an Risikomanagement und Compliance zu erfüllen?
- Finanztransaktionen erfolgen automatisiert und digital. Das setzt voraus, dass auch die Überprüfung der begleitenden wirtschaftlichen und rechtlichen Risiken automatisiert und digital erfolgt. Das Decision Management stellt Mittel bereit, um die entsprechenden Prüfungen und Berechnungen nachvollziehbar abzubilden, zentral zu speichern und in allen Systemen und Prozessen konsistent und automatisiert auszuführen.
- Finanztransaktionen müssen revisionssicher nachvollziehbar sein. Transparenz und Nachvollziehbarkeit sind zentrale Aspekte des Decision Management. Welches Entscheidungsmodell kam zur Prüfung einer Finanztransaktion hinsichtlich Sanktionslisten zum Einsatz? Wie wurde sichergestellt, dass die Regularien zum Anlegerschutz auch im Online-Wertpapierhandel berücksichtig wurden?
- Der Einbezug der Fach- und Compliance-Experten ist essentiell. Das Decision Management bezieht die verschiedenen fachlichen Experten (wie Compliance-Officers oder Risikoanalysten) direkt in den Entwicklungs- und Pflegeprozess der Fachlogik mit ein. Es setzt auf einen grafischen Modellierungsansatz, um Vorgaben, Richtlinien, Berechnungen, Prüfungen, etc. zu definieren. Damit sorgt das Decision Management für hohe Transparenz und ein besseres Business-IT-Alignment. Das Erstellen von Compliance- und Risiko-Modellen ist automatisiert ausführbar und wird als “Decision Web Services”, bzw. als Compliance-Services oder Risk-Services einfach und konsistent in die IT-Umgebung eingebunden.
Typische Ziele:
- Höhere Effizienz durch automatisierte Risikobewertung
- Geringere Aufwände für Compliance
- Revisionssichere Nachvollziehbarkeit
Fallbeispiele:
- Großbank UBS Hong Kong erfüllt Regularien zum Anlegerschutz
- Automatisierte Kreditentscheidungen bei der TeamBank
- Privatbank LGT setzt “Turn Regulation Into Value”