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Wie Sparkassen und Genossenschaftsbanken von Smart Data Analytics profitieren

12. February 2019 / in Trends

Stellen Sie sich vor: Sie sitzen auf einer Goldader, doch Ihnen fehlt das richtige Werkzeug zum Schürfen und Waschen. So ähnlich dürften sich gelegentlich Verantwortliche fühlen, die im Produktmanagement, Marketing oder Vertrieb bei Genossenschaftsbanken und Sparkassen tätig sind. Mit einer jahrhundertealten Geschichte gehören die genossenschaftlichen und öffentlich-rechtlichen Finanzinstitute zu den Urgesteinen in der europäischen Bankenwelt.

Mehr als 900 Genossenschaftsbanken mit über 18 Millionen Mitgliedern gibt es allein in Deutschland. Die Sparkassen-Finanzgruppe zählt 385 Finanzinstitute und ist mit 50 Millionen Kunden der deutsche Branchenprimus unter den Banken. Im täglichen Geschäft entstehen pausenlos neue Datensätze – für jeden Kunden, bei jeder einzelnen Transaktion. Hier ist Big Data wirklich „Big“. Doch wie lässt sich dieser gigantische Datenschatz ertragssteigernd nutzen?

Bevor Sie weiterlesen: Kennen Sie die Analytics Plattform von FinTecSystems? Damit kategorisieren und analysieren Sie die Einnahmen- und Ausgaben aus dem Online-Banking Ihrer Kunden mithilfe von Machine Learning. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Produktseite.

Smart Data Analytics ermöglicht personalisiertes Cross-Selling

Wie nahezu alle Finanzinstitute stehen auch Sparkassen und Genossenschaftsbanken vor der Herausforderung, neue Geschäftspotenziale durch Cross- und Up-Selling effizienter zu nutzen. Dabei setzen die Institute seit Jahren auf ein Allfinanz-Konzept, bei dem Partner aus dem Genossenschafts- oder Sparkassenverbund Produkte und Lösungen zur Verfügung stellen, die für Kunden interessant sein könnten und den Umsatz pro Kunden erhöhen sollen.

Allerdings informieren sich Kunden in der digitalen Finanzwelt am liebsten selbstständig. Der altbekannte Sparkassen-Flyer mit Infos zum Bausparvertrag oder Fondssparplan verstaubt zusehends in der Auslage. Stattdessen sind individuelle, auf einen einzelnen Kunden zugeschnittene Angebote gefragt. Der Schlüssel zu erfolgreichem Cross-Selling liegt in der Personalisierung. Und der Schlüssel zur Personalisierung liegt wiederum in der intelligenten Analyse und Kategorisierung von Daten – kurz: Smart Data Analytics.

Doch wie sieht eine effiziente Lösung für Smart Data Analytics bei Sparkassen und Genossenschaftsbanken aus?

Mit der sauberen Kategorisierung und intelligenten Analyse von Kunden- und Kontodaten legen Banken das Fundament für neue Geschäftsmodelle. Wie Smart Data Analytics funktioniert und warum das Thema so wichtig ist in Zeiten der Digitalisierung, erfahren Sie in unserem Whitepaper.

Die gute Nachricht zuerst: Im Gegensatz zu Newcomern in der Finanzwelt hapert es bei Sparkassen und Genossenschaftsbanken nicht am Zugang zu Kunden- und Kontodaten. Während FinTech-Startups mit neuen Services in den Markt einsteigen und wegen der fehlenden Kundenhistorie bestehende Kunden- und Kontodaten über Banking APIs erst nutzbar machen müssen, sitzen die etablierten Finanzinstitute direkt an der Quelle.

Analytics-Plattformen verwandeln Big Data in Smart Data

Die Herausforderung für Sparkassen und Genossenschaftsbanken besteht vielmehr darin, mittels moderner Kategorisierung und Analyse diesen enormen Datenschatz für Cross-Selling und Up-Selling aufzubereiten. Beim konventionellen Marketing- und Vertriebsansatz vieler Sparkassen und Genossenschaftsbanken wurden Produkte und Services aus dem Allfinanz-Verbund bisher eher nach dem Gießkannenprinzip angeboten. In der Folge wirkten Cross-Selling-Kampagnen wenig kundenorientiert, weil die Voraussetzungen für die Personalisierung und Individualisierung fehlten.

Wenn #Sparkassen und #Genossenschaftsbanken wüssten, was sie wissen: Mit #SmartDataAnalytics können sie endlich ihren gigantischen Datenschatz heben.
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Für einen innovativen Marketing- und Vertriebsansatz gibt es eine Lösung, von der jetzt endlich auch Genossenschaftsbanken und Sparkassen profitieren, um ihren Datenschatz nutzbar machen: Analytics-Plattformen, die sich auf die Auswertung und Kategorisierung von Rohdaten in der Bankenwelt spezialisiert haben. (Disclaimer: Auch wir bei FinTecSystems bieten Finanzinstituten diesen Service seit Kurzem an.)

Analytics-Plattformen verwandeln Big Data in Smart DataDurch die Auswertung von Rohdaten über eine Analytics-Plattform erhalten Sparkassen und Genossenschaftsbanken tiefe Einblicke in das Kundenverhalten, die sie für Cross-Selling nutzen können.

Um die Verhaltensmuster ihrer Kunden besser zu verstehen, können Genossenschaftsbanken und Sparkassen das volle Potenzial von spezialisierten Analytics-Plattformen nutzen:

  • Datentransfer: Per Schnittstellenaufruf überträgt ein Finanzinstitut die zu analysierenden Kunden- und Kontodaten in branchenüblichen Formaten, wie zum Beispiel im CAMT-Format (XML), an die Analytics-Plattform. Der Anbieter der Analytics-Plattform liest die Daten per Adapter in seine Plattform ein und analysiert die Kunden- und Kontodaten.
  • Datenkategorisierung: Nach der Transformation der Kontodaten werden diese durch den Analytics-Anbieter kategorisiert und beispielsweise in Form einer Haushaltsrechnung und mit Kennzahlen versehen für die Sparkasse oder Genossenschaftsbank übersichtlich aufbereitet.
  • Datenauswertung: Nach der Kategorisierung kann das Institut das Verhaltensmuster seiner Kunden besser einschätzen und daraus Cross-Selling-Potenzial für jeden einzelnen Kunden individuell ableiten.
  • Datennutzung: Kauft beispielsweise ein Kunde erstmals Babyartikel, dürfte es sich um eine Familiengründung handeln. Lässt sich gleichzeitig aufgrund der niedrigen Miete darauf schließen, dass der Kunde in einer kleinen Wohnung wohnt, könnte die Sparkasse oder Genossenschaftsbank dem Kunden ein Finanzierungsangebot für den Kauf einer größeren Wohnung unterbreiten.

Sparkassen und Genossenschaften, die auf der Suche nach Marketing- und Vertriebsinnovationen sind, erhalten mit solchen Smart Data Analytics-Ansätzen eine konkrete Lösung, um mehr aus ihren Daten herauszuholen und am Ende kundenorientierter zu arbeiten. Das eröffnet nicht nur neue Umsatz- und Ertragsmöglichkeiten durch effektives Cross-Selling. Es verbessert auch die Customer Experience und trägt zur langfristigen Kundenbindung bei.

Wenn Sie weiterlesen möchten: Big Data ist in aller Munde. Doch welche Rolle spielt das Phänomen in der Bankenwelt insgesamt, die ja bereits seit Jahrzehnten mit datengetriebenen Geschäftsprozessen arbeitet? Unser Blogbeitrag klärt auf.

Schlagworte: Trends

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