Unterschiedliche Anforderungen der Bankkunden

Bankkunden haben heute die unterschiedlichsten Anforderungen an ihre Bank: beispielsweise eine Zahlung übers E-Banking auslösen, die aktuellen Hypothekarzinsen über die Mobile App abfragen, den morgendlichen Kaffee am Bahnhof mit mobiler Bezahllösung begleichen oder Bargeld in London beziehen, allenfalls sogar mit einem QR-Code über die Mobile App. All diese Geschäftsfälle werden in einer zentralen Datenhaltung erfasst und verwaltet. Und schlussendlich hilft dies dabei, den Kunden mit einem ganzheitlichen Ansatz noch besser zu beraten.

Verständnis über Customer Management

Customer Management bedeutet nicht, die aktuellen Daten schöner darzustellen. Wir verstehen unter Customer Management, die Daten aus beliebigen Systemen und Applikationen in einer zentralen Datenhaltung zusammenzuführen, zu analysieren und entsprechend aufbereitet wieder zur Verfügung zu stellen. Schon heute haben die Banken sehr viele Informationen über ihre Kunden: Wie steht es um ihre Liquidität, tätigen sie viele Auslandbezüge, auf welchen Kanälen treten sie mit der Bank in Kontakt, handeln sie mit Wertschriften oder wünschen sie in Zukunft ein Eigenheim? All diese Informationen können genutzt werden, um ein klares und detailliertes Kundenbild zu erhalten. Sie ermöglichen es, den Kunden besser, effizienter und gezielter über seinen bevorzugten Kanal zu beraten.

What's next?

Zusätzlich sind Erweiterungen für bestehende Produkte geplant. Das heutige Pendenzensystem beispielsweise wird weiter optimiert, umgestaltet und signifikant ausgebaut. Die Pendenzen werden im Berater- und Bankenumfeld immer wichtiger. Eine aktuelle Auswertung zeigt, dass die Berater durchschnittlich bis zu 250 Pendenzen unter Kontrolle haben müssen. Mit dem Ausbau vom Pendenzensystem zum Pendenzenmanagement lassen sich Pendenzen künftig noch besser verwalten, kategorisieren und priorisieren.

#getintouch-Studie: Customer Insights

Dem Customer Management kommt im Kontext der steigenden Anzahl von Kunden-Touchpoints eine immer grössere Bedeutung zu. Der von Finnova angewandte hybride Ansatz im Management dieser Touchpoints entlang der Customer Journey wird von der Studie bestätigt.

Dr. Martin Widmer, Head Data Analytics & Compliance, sieht sich in der dualen Strategie von Finnova bestärkt: Er spricht sich klar für einen Ansatz aus, bei dem das klassische Customer Management via CRM mit hoch performanter, selbstlernender Maschinenintelligenz kombiniert und so operationalisiert, personalisiert und automatisiert wird. Dazu braucht es neben einer entsprechenden Engine eine clever aufgesetzte Analytics-Lösung, wie sie das Finnova Analytical Framework bietet.

Personas_#getintouch_study_2020

Finnova hat die von Prof. Dr. Nils Hafner durchgeführte Studie des Instituts für Finanzdienstleistungen IFZ der Hochschule Luzern unterstützt. Hier gehts zur #getintouch-study_Finnova_IFZ (nur auf Deutsch erhältlich)