Die oben beschriebene Entwicklung hat ihren Preis: Entscheidungstrรคger kรถnnen sich im heutigen Marktumfeld nicht mehr darauf verlassen, nur 20 Prozent der gesamten Zusammenhรคnge zu verstehen. Denn wie bei einem Eisberg liegt die Gefahr in den unbekannten, unter der Wasseroberflรคche liegenden, 80 Prozent. Lange Zeit lagen Daten im Verborgenen โ mittlerweile gibt es jedoch unzรคhlige Tools, um sie wieder zu erschlieรen.
Finanzinstitute verfรผgen รผber enorme Bestรคnde an Kunden- und Transaktionsdaten, nutzen diese allerdings oft nur rudimentรคr. Dabei birgt die vollumfรคngliche Nutzung dieser Datensรคtze profitable Chancen fรผr nachhaltiges Wachstum. Neue Technologien und Methoden im Bereich Business Intelligence (BI) erรถffnen Finanzinstituten neue Wege in der Datenverwertung. Werden neben bestehenden Daten auch Echtzeitdaten integriert, lassen sich Aussagekraft und Wirkung intensivieren und Trends prognostizieren โ dies hat direkte Auswirkungen auf den Geschรคftserfolg. Auรerdem kann die Fehleranfรคlligkeit bisheriger Analysetools wie Excel eliminiert werden.
Ein weiterer Vorteil liegt in den Mรถglichkeiten zur Kollaboration: Mit einer professionellen BI-Lรถsung kรถnnen alle Kennzahlen in einem einzigen System zusammengefรผhrt, in jeder gewรผnschten Kombination zueinander in Beziehung gesetzt, analysiert und unternehmensweit geteilt werden. Dank einer zentralen Plattform greifen sรคmtliche Mitarbeiter somit auf die gleiche Datenbasis zu, was die Entscheidungsgeschwindigkeit sowie -zuverlรคssigkeit drastisch erhรถht.
Finanzinstitute, die flexibel und zukunftsorientiert handeln mรถchten, sollten in eine Self-Service-BI-Lรถsung investieren, bei der Datenanalysen wie auch die Reporterstellung fรผr jeden Mitarbeiter im Unternehmen mรถglich ist. Eine intuitive Bedienbarkeit gewรคhrleistet eine schnelle Anwenderadaption, wovon strategische Bereiche profitieren (siehe Abbildung links).
1. Kundenprofitabilitรคt: Um rentable und unrentable Kunden zu identifizieren und Akquisitionsaktivitรคten dementsprechend anzupassen, mรผssen nicht nur zuverlรคssige Customer-Lifetime-Value-Analysen, sondern auch Kundenservice- und Einlagenentwicklungsanalysen angewendet werden. Zudem sind Stimmungsanalysen in sozialen Medien sowie 360ยฐ-Kundenanalysen fรผr Cross- und Upsell von strategischer Bedeutung.
2. Fรผr prรคzises Performance-Management sollte jedes Finanzinstitut in der Lage sein, die Wirtschaftlichkeit aller Filialen zu verstehen. Das Messen und der Vergleich der Filialperformances ermรถglichen es, Schwachpunkte zu identifizieren und Korrekturen frรผhzeitig vorzunehmen.
3.ย Auch die Marketingeffektivitรคt spielt in Zeiten steigender Kosten fรผr Kundengewinnung und -bindung eine wichtige Rolle. Eine der effektivsten Maรnahmen ist die Beeinflussung von Kundenverhalten mittels gezielter, personalisierter Echtzeitangebote. Dies bedarf jedoch zuverlรคssiger Verbraucherdaten und deren Auswertung โ รผber sรคmtliche Marketingkanรคle hinweg.
4. Das Risikomanagement stรผtzt sich oft auf Predictive Analytics, unter anderem zur Entwicklung neuer Kreditvergabe-Modelle,ย zwecks Einschรคtzung der Wahrscheinlichkeit von Kreditausfรคllen, oder um umfassende Erkenntnisse zu Portfolio-Performance, Liquiditรคtspositionen und Betriebsmittelbedarf zu erhalten.
Fazit
Eine professionelle Datenauswertung und damit einhergehende aussagekrรคftige Erkenntnisse tragen nicht nur zu Kostensenkungen und Effizienzsteigerungen, sondern auch zur Verbesserung der Customer Experience bei. Die Investition in eine professionelle BI-Lรถsung lohnt sich. Ausschlaggebend fรผr den Erfolg ist dabei die ganzheitliche Sicht. Um diese zu gewรคhrleisten, bedarf es einer sorgsamen, strategischen Planung, einer fundierten Datengrundlage sowie der Auswahl einer auf das Finanzinstitut abgestimmten Lรถsung. Nur so lassen sich wichtige strategische Wettbewerbsvorteile im hartumkรคmpften Finanzmarkt heute noch generieren.
Heiko Bรถhm ist Senior Sales Executive bei Pyramid Analytics und seit รผber 20 Jahren in der IT-Industrie tรคtig. In verschiedenen Positionen hat er seine umfassenden Erfahrungen in der Beratung, Business Development und Vertrieb von strategischen Themen wie Big Data, SaaS Enablement, Cloud- und Mobility-Consulting gesammelt.