Gezielt auf Kundenbedürfnisse eingehen – Datengetriebene Marktkampagne zur Kundenloyalisierung und –entwicklung

May 28, 2019

Banking - simon-kucher

Bei beratungsintensiven Bankprodukten ist der Kundenberater oft überfordert, rechtzeitig Abwanderungsrisiken und Kundenentwicklungspotenziale zu erkennen und entsprechend auf sie zu reagieren. Mithilfe einer Analyse des Nutzungsverhaltens können die wichtigsten Kundenbedürfnisse und Abwanderungstreiber frühzeitig identifiziert werden. Ein Sales-Tool stellt diese Informationen auf intuitive Art zur Verfügung und unterstützt so eine systematische Marktbearbeitung.

Ein entscheidender Faktor für den künftigen Erfolg einer Bank ist die Kundennähe. Nur wer die Bedürfnisse seiner Kundschaft begreift, kann die Kundenbeziehung pflegen und vertiefen. Die Kundenbedürfnisse ändern sich jedoch im Zeitverlauf aufgrund von diversen Faktoren, wie beispielsweise Alter und Familiensituation oder Technologiewandel. Um eine potenzielle Kundenabwanderung zu verhindern und den Kunden langfristig zu binden, ist es daher wichtig, diese Änderungen der Bedürfnisse früh zu erkennen. Zudem kann eine Änderung der individuellen Kundenbedürfnisse Cross- und Up-Selling-Möglichkeiten für die Bank eröffnen, die zeitnah adressiert werden sollten.

„Kundenbedürfnisse und damit einhergehende Chancen und Risiken zu erkennen ist eine Herausforderung für den Berater“

Wie aber kann der Kundenberater rechtzeitig erkennen, wie sich die Bedürfnisse seiner Kunden verändern und welche Chancen und Risiken sich dadurch ergeben? Wie kann er beispielsweise feststellen, wenn einer seiner Kunden in der Anlageberatung aus Mangel an Zeit nicht mehr selber Investitionsentscheide treffen will, sondern diese lieber an die Bank delegieren möchte? Offensichtlich sollte einem solchen Kunden rechtzeitig ein Vermögensverwaltungsmandat unterbreitet werden. Damit lässt sich möglicherweise verhindern, dass der Kunde abwandert und gleichzeitig kann der Kunde so in ein margenstärkeres Produkt migriert werden.

Der Kundenberater muss also neben dem Tagesgeschäft auch die relevanten Veränderungen der Bedürfnisse seiner Kunden erkennen und rechtzeitig darauf reagieren. Wenige Banken haben hierzu ein systematisches Vorgehen. Meist muss sich der Kundenberater dazu die Daten zum Nutzungsverhalten seines Kunden aus verschiedenen Systemen zusammensuchen. Dabei reicht es nicht, wenn er die gesammelten Daten einzeln betrachtet. Um Einblicke in das Nutzungsverhalten und die Bedürfnisse des Kunden zu erhalten, müssen die Nutzungsdaten intelligent kombiniert werden. Beispielsweise wird ein Kundenberater am reinen Volumen im Depot oder an der Anzahl Positionen des Kunden nicht erkennen können, ob dieser seine Investitionsentscheide lieber der Bank delegieren möchte. Der Kundenberater muss sich das Portfolio des Kunden im Detail anschauen und sich einen Überblick über sein Nutzungsverhalten verschaffen. Eine solche Analyse ist für den Kundenberater zeitaufwändig und kann daher meist nicht regelmäßig für das gesamte Kundenbuch durchgeführt werden. Zudem ist es für den Kundenberater oft schwierig zu verstehen, welche Informationen überhaupt relevant sind, um die Wahrscheinlichkeit einer Kundenabwanderung oder Cross- und Up-Selling-Potenziale vorherzusagen. Sicherlich weiß er zum Beispiel, dass Erben eine viel höhere Abwanderungswahrscheinlichkeit aufweisen als seine angestammten Kunden. Aber welche Kunden mit welchen Portfoliozusammensetzungen und welchem Trading-Verhalten eher abwandern als andere, ist schwierig zu eruieren.

„Kundenbedürfnisse können mithilfe einer quantitativen Datenanalyse abgeleitet und dem Kundenberater mithilfe eines Sales-Tool bereitgestellt werden“

Mithilfe einer umfassenden Datenanalyse des Kundenverhaltens lassen sich jedoch Abwanderungsrisiken frühzeitig erkennen. Hierbei wird untersucht, wie sich Kunden, die in der Vergangenheit abgewandert sind, von denjenigen unterscheiden, die geblieben sind. Die Erkenntnisse aus dieser Analyse werden dann angewendet, um die Abwanderungswahrscheinlichkeit der Bestandskunden vorherzusagen. Zuerst werden also Hypothesen gebildet, welche Faktoren die Entscheidung eines Kunden zum Abwandern erklären könnten und welche Daten zu diesen Faktoren systemtechnisch überhaupt verfügbar sind. Diese Daten müssen danach aus dem internen Datawarehouse extrahiert werden. Da es sich teilweise um Informationen zu Kunden handelt, die schon abgewandert sind, stellt dies manchmal eine besondere Herausforderung dar. Als Nächstes werden die verfügbaren Daten daraufhin analysiert, welche Faktoren in der Vergangenheit einen Erklärungsbeitrag zur Kundenabwanderung erbracht haben. Das Ergebnis dieser Analyse ist eine Sammlung von Faktoren, welche die Abwanderungswahrscheinlichkeit eines Kunden begünstigen und solchen, welche diese reduzieren. Basierend auf den Erkenntnissen kann dann die Abwanderungswahrscheinlichkeit von jedem einzelnen Bestandskunden vorhergesagt werden. Die Abwanderungswahrscheinlichkeit kombiniert mit dem Kundenwert für die Bank ist die Grundlage für eine Priorisierung der Kunden für die Marktbearbeitung. Kunden mit hoher Abwanderungswahrscheinlichkeit und hohem Kundenwert sollten zuerst angegangen werden, diejenigen mit tiefer Abwanderungswahrscheinlichkeit und tiefem Kundenwert zuletzt.

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In einem nächsten Schritt werden die Massnahmen erarbeitet, mit denen abwanderungsgefährdete Kunden stärker gebunden werden und Cross- und Up-Selling-Potenziale ausgenutzt werden können. Die Maßnahmen sollten individuell auf das Nutzungsprofil des Kunden zugeschnitten sein. Eine Maßnahme mag für den einen Kunden sehr wirkungsvoll sein, während sie für den anderen Kunden überhaupt keinen Sinn macht. Sehr abwanderungsgefährdeten Kunden können aggressivere Maßnahmen offeriert werden, wie beispielsweise Sonderkonditionen auf die Depotgebühr. Kunden mit einem geringeren Abwanderungsrisiko können günstigere Maßnahmen angeboten werden, wie beispielsweise Gratis-Kurzberatungen.

Alle relevanten Informationen über die Bankbeziehung des Kunden, sein Nutzungsverhalten, seine Abwanderungstendenz und die vorgeschlagenen Maßnahmen werden dann in einem Sales-Tool zusammengefasst, um den Kundenberater bei einer systematischen Marktbearbeitung zu unterstützen.

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Der Kundenberater kann also mit Hilfe des Tools und der Schätzung der Abwanderungswahrscheinlichkeit schnell erkennen, welche Kunden er prioritär angehen muss. Bevor er einen solchen Kunden kontaktiert, macht er sich im Tool ein Bild von seinem Nutzungsverhalten und leitet daraus mögliche Kundenbedürfnisse ab. Während des Kundengesprächs schlägt der Berater von den vorgeschlagenen Maßnahmen diejenigen vor, welche für den jeweiligen Kunden sinnvoll und erfolgsversprechend sind.

Während desm Gesprächs wird sich der Kunde somit viel besser „abgeholt“ fühlen, da der Berater nicht einfach mit generischen Vorschlägen aufwartet, sondern ihm bedürfnisgerechte Angebote unterbreitet. Für den Kundenberater ist es zudem einfacher, einen sinnvollen Einstieg in das Kundengespräch zu finden und proaktiv auf sich verändernde Kundenbedürfnisse einzugehen.

„Eine maßgeschneiderte, umfassende Beratung braucht gut aufbereitete, toolbasierte Informationen und führt zu höherer Kundenzufriedenheit sowie weniger Abwanderung“

Mithilfe einer umfassenden Datenanalyse der zur Verfügung stehenden Informationen über das Nutzungsverhalten der Kunden können Abwanderungsrisiken und Cross- und Up-Selling-Potenziale früh erkannt werden. Werden diese Informationen dem Kundenberater auf intelligente und intuitive Art zur Verfügung gestellt, können diese ihre Kundschaft viel individueller und proaktiver bedienen.