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Case Study: Wie eine Schweizer Regionalbank ihre Vertriebseffizienz steigerte

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Case Study: Wie eine Schweizer Regionalbank ihre Vertriebseffizienz steigerte

Für etablierte Banken bietet die bestehende Kundenbasis das größte Potenzial für Wachstum. Die Märkte sind oftmals gesättigt und die Neukundengewinnung ist im Vergleich zum Ausbau der bestehenden Kundschaft teuer und aufwändig. Für Banken ist es daher elementar, die Bedürfnisse ihrer Kunden zu erkennen und den Vertrieb so einzusetzen, dass diese effizient und schnell beraten werden können. Wie wir eine Schweizer Regionalbank dabei unterstützt haben, ihr Betreuungsmodell erfolgreich zu transformieren:

In der Finanzberatung findet die Erkennung von potenziellen Bedürfnissen und die Weiterentwicklung von Kunden typischerweise in persönlichen Interaktionen statt. Da Kundenkontakte jedoch zunehmend über unpersönliche Interaktionskanäle erfolgen, wird das Erkennen und Bedienen von Bedürfnissen für Banken immer schwieriger. Bestehende Betreuungs- und Vertriebsmodelle kommen an ihre Grenzen und müssen überdacht werden.

Die verschiedenen Interaktionskanäle und die fehlende Transparenz über die potenziellen Bedürfnisse erschweren es Banken, ihre Vertriebsressourcen effizient einzusetzen.

Unser Klient, eine Schweizer Regionalbank, stand vor der Herausforderung begrenzter Vertriebsressourcen, abnehmender Kenntnisse über die Kundschaft und einer dadurch unsystematischen Pflege, Entwicklung und Bindung der Kundenbasis. In enger Zusammenarbeit mit der Bank sind wir folgende Frage angegangen:  

Wie können die Ressourcen im Vertrieb effizient eingesetzt und die bestehende Kundenbasis systematisch entwickelt werden?

Mit drei wesentlichen Schritten haben wir für den Klienten das Betreuungsmodell überarbeitet und die Effizienz in der Kundenbetreuung und Lead-Bearbeitung gesteigert:

1. Potenziale im Kundenbuch identifizieren

Durch die digitalen Kanäle interagieren Kunden häufiger – aber unpersönlicher – mit ihrer Bank. Mithilfe von Data Analytics haben unsere Expertenteams die verfügbaren Informationen aus allen Interaktionspunkten aggregiert und für die einzelnen Kundenberater transparent zur Verfügung gestellt. So werden potenzielle Bedürfnisse aus der eigenen Kundenbasis aufgedeckt und für den Vertrieb aufbereitet. Die Berater können sich nun effektiv und zielgerichtet auf Kunden mit Potenzial fokussieren. Anstatt nur reaktiv auf Kundenanfragen zu agieren, bearbeitet die Bank ihren Kundenpool nun proaktiv.

2. Potenziale systematisch bearbeiten

Die identifizierten Kundenpotenziale werden kategorisiert, bewertet und priorisiert. Eindeutig identifizierte Potenziale und Kundenbedürfnisse werden direkt zu den entsprechenden Beratern geleitet, die diese Potenziale mithilfe innovativer Tools in persönlichen (physischen und digitalen) Interaktionskanälen entlang des Kaufentscheidungsprozesses in einen Produktabschluss überführen. So wird sichergestellt, dass aktiv geäußerte Anliegen und Anfragen seitens der Kundschaft schnell und kompetent angenommen und bearbeitet werden. Weniger konkrete Potenziale werden mit automatisierten Marketingmaßnahmen verknüpft, um so eine breite und effiziente Kundenansprache zu ermöglichen.

3. Sales Stories auf die Bedürfnisse des Kunden ausrichten

Kunden müssen entlang ihres Kaufentscheidungsprozesses begleitet werden. Insbesondere bei persönlichen Gesprächen, wenn sich also das Bedürfnis der Kundschaft konkretisiert, ist es wichtig, dass Berater die Bedürfnisse identifizieren und kompetent ansprechen können. Hierfür hat Simon-Kucher auf die unterschiedlichen Bedürfnisse der Kundschaft zugeschnittene Sales Stories als digitale Hilfsmittel entwickelt. Diese unterstützen die Kundenberater dabei, ein produktives Beratungssetting zu schaffen. So können die richtigen Lösungen und Produkte für die artikulierten Erwartungen und Probleme der Kundschaft adressiert werden. Die Sales Stories sind an die unterschiedlichen Persönlichkeitsmerkmale der Kundschaft angepasst und richten sich konsequent an deren Bedürfnissen aus. Dies erhöht nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern auch die Abschlussquote.

Fazit: Mehr Vertriebseffizienz durch Data Analytics

Um angesichts der zunehmenden Digitalisierung Kundenbedürfnisse auch in Zukunft erfolgreich erkennen und bedienen zu können, gilt es für Banken, ihre bisherigen Vertriebs- und Betreuungsmodelle von Grund auf zu überarbeiten. Mithilfe von Data Analytics können Kundenbedürfnisse ermittelt, bewertet sowie proaktiv und produktiv angesprochen werden. Werden auch Sie aktiv – unser Expertenteam hilft.

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