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19 July 2016

Nutzen und Einsatz von Big Data für Finanzdienstleister



Welchen Nutzen bietet der Einsatz von Big Data für Finanzdienstleister? Daten sind Wissen und Wissen ist ja bekanntlich Macht. Deshalb wissen Unternehmer genau, wie wichtig das heutige Datensammeln in Form von Big Data ist. Besonders datenorientierte und -intensive Organisationen, wie Versicherungen und Banken sind davon immer abhängiger. Aber was tun, wenn das große Sammeln in die Auswertung geht? Wie können Finanzdienstleister Big Data am besten für sich nutzen?

Anforderungen von Big Data Analysen

Big DataÜber die riesigen Datenmengen gewinnen Versicherer und Banken genauere Erkenntnisse über ihre Kunden und potentiellen Kunden. Im Bestfall können daraus Strategien und Kampagnen entstehen, die weitere Interessenten anlocken und Umsätze stärken. Dazu braucht es aber eine genaue Strukturierung und Kategorisierung der Daten, die vor allem intuitiver zugänglich sein müssen. Es ist nicht immer wichtig, wo und in welchem Format die Daten vorliegen, hauptsache sie sind gespeichert und abrufbar. Durch diese Flexibilität können die Finanzgdienstleister schneller fundierte Entscheidungen treffen und Kunden effizienter beraten.

Einsatzbereiche von Big Data

Das Softwareunternehmen Sinequa hat vier Szenarien entworfen, wie Finanzdienstleister Big Data nutzen können:

  1. Die 360°-Sicht: Jeder Mitarbeiter muss Zugriff auf das Gesamtbild des Kunden haben. Sein Portfolio, seine Verträge, sein Status und seine Ziele müssen abrufbar sein, um eine 360°-Sicht zu ermöglichen. So haben alle Bereiche, ob Banking, Versicherung oder Vermögensverwaltung jederzeit die Möglichkeit den Kunden nach seinen persönlichen Bedürfnissen zu beraten.
  2. Kundenbindung verbessern: Analysen von Informationsanfragen oder Navigationsmuster von Kunden auf der Firmenwebsite geben noch mehr Einsicht in das Kundenverhalten. Gleichzeitig erfassen die Big Data Analysen Muster und Trends in den Transaktionen der Kunden, wodurch Finanzdienstleister schneller reagieren können, wenn Kunden darüber nachdenken, Verträge aufzulösen. Sie können dann lukrative Angebote machen, die wiederum auf ausgewählten Daten basieren.
  3. Verkaufsprozesse optimieren: Die gesammelten und analysierten Daten können zusätzliche Funktionalitäten erstellen. Sogenannte Machine-Learning-Algorythmen helfen dabei mit den gewonnenen Daten Marketing-Kampagnen zu optimieren, Verkaufsprozesse zu optimieren und Produkte dem Kunden zu empfehlen, für den sie auch interessant sind. Das erspart viele überflüssige Verkaufs- und Werbeprozesse.
  4. Betrug frühzeitig erkennen: Die konstante Auswertung von Big Data sowie die 360°-Sicht geben Banken und Versicherern die Möglichkeit frühzeitig Ungereimtheiten in den Datenmustern zu erkennen. Dafür sorgt maschinelles Lernen, das den Kunden zum Beispiel zu seiner Kreditkartennummer und Transaktionen zuordnet. Ungewöhnliche Verhaltensmuster fallen also schneller auf und die Finanzdienstleister können entsprechend früh reagieren.

Datenschutz nicht vergessen!

Je tiefer die Einblicke in Kundendaten und je mehr die Unternehmen Nutzen daraus ziehen, je mehr dürfen sie den Schutz dieser Daten nicht aus den Augen lassen. Der ethische Umgang mit Big Data sollte die Art und Weise zur Sammlung und Verwendung der Daten offenlegen. Um das Vertrauen der Kunden zu schützen und zu erhalten, müssen Unternehmen sorgsam mit den Kundendaten umgehen. Das amerikanische Marktforschungs- und Beratungsunternehmen Altimeter Group hat das Thema untersucht und dazu interessante Ergebnisse veröffentlicht. Anhand der Studie haben sich fünf grundlegende Prinzipien herauskristallisiert, nach denen die Nutzung von Kundendaten erfolgen sollte:

1. Mit beidseitigem Nutzen: das bedeutet, dass sowohl die Kunden, die die Daten produzieren, wie auch die Unternehmen, die die Daten nutzen, einen positiven Nutzen aus den Daten ziehen sollten.

2. Progressiv: die Nutzung von Kundendaten sollte möglichst progressiv vonstatten gehen. Unternehmen sollten also bei der Erhebung von Daten auf so wenig Daten wie möglich zugreifen und dafür den größten Kundennutzen durch die stetige Weiterentwicklung der Produkte ziehen.

3. Nachhaltig: werden Kundendaten erhoben und genutzt, sollten die Erkenntnisse, die aus den Daten gewonnen werden, einen langfristigen Nutzen bringen.

4. Respektvoll: Wenn Unternehmen Daten von Kunden sammeln, sollte dies auf eine respektvolle Art und Weise geschehen, sodass sich der Kunde in seiner Privatsphäre nicht verletzt fühlt. Das heißt, dass der Umgang mit Kundendaten so transparent wie möglich vonstatten gehen muss, um dem Kunden einen bestmöglichen Einblick in die Erhebung und Nutzung dieser Daten zu ermöglichen.

5. Fair: Eine faire Behandlung von Kundendaten schließt mit ein, dass die Privatsphäre von Kunden nicht verletzt wird und dass die Persönlichkeitsrechte des Kunden nicht angegriffen werden. Wenn dabei ein Fehler passiert, so sollte er korrigiert werden. Dieser Fehler sollte sich aber nicht wiederholen, sonst ist das Vertrauen womöglich dauerhaft verspielt.

Fazit: Big Data ist schon längst Teil von Marketing- und Geschäftsprozessen. Es ist wie eine Währung, ohne die Unternehmen heutzutage nichts mehr bekommen. Die Bedeutung der Daten-Analysen wächst in jeder Branche. Umso wichtiger, dass sich alle Gedanken machen, wie sie die Analysen und Big Data bestmöglich nutzen können. Beim SAS Forum 2016 haben sich einige Finanzdienstleister in die Karten gucken lassen. Ihre Strategien haben wir in dem Blogbeitrag: "SAS Forum 2016: Big Data Strategien im digitalen Zeitalter" zusammengefasst.

Weitere Beiträge zum Thema:

> Nutzen von Big Data für Versicherungen

> Großes Wachstum bei Big Data

> Ethik ist gefragt: Big Data und Datenschutz

> Studie: Versicherungen verschlafen Social Media

> Digitale Transformation: Handlungsempfehlungen für Versicherungen

Tags: Banken, Big Data, Finanzdienstleister, finanzdienstleister, Versicherungen

Über Prof. Dr. Claudia Hilker

Prof. Dr. Claudia Hilker

Prof. Dr. Claudia Hilker lehrt Marketing an der Fresenius Hochschule. Als Unternehmensberaterin, Beirat und Aufsichtsrat begleitet sie Unternehmen im digitalen Wandel. Ihr qualifiziertes Team sorgt für die fachgerechte Umsetzung der Maßnahmen. Als Bestseller-Autorin schreibt sie Marketing-Fachbücher. Als Speaker spricht sie auf internationalen Events über die digitale Business Transformation.

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