Im Zeitalter der Kundenzentrierung erhält die Analyse von Kundendaten zur proaktiven Bedarfserkennung eine zunehmend strategische Rolle bei der Transformation von Geschäftsmodellen. Datenstrategien sollten auf sechs Eckpfeilern aufbauen.
Big Data ist einer der umfassendsten Technologietrends und aufgrund der Vielfalt seiner Anwendungsmöglichkeiten auch für Banken und Sparkassen relevant. Im Bank Blog finden Sie aktuelle Studien rund um dieses interessante Thema.
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Die Menge an verfügbaren Kundendaten hat in den vergangenen Jahren stark zugenommen. Eine aktuelle Studie von Forrester zeigt eine starke Korrelation zwischen fortschrittlichen Kundendaten-Strategien und geschäftlichen Erfolgen. Die Analyse des Kundenverhaltens wird damit immer wichtiger, um personalisierte Nachrichten zu übermitteln und den Kunden im Augenblick der Kaufentscheidung zu erreichen.
Um dies zu gewährleisten, müssen Organisationsprozesse vermehrt in den Mittelpunkt der Geschäftstransformation geraten. Damit Unternehmen die in den Daten liegenden Chancen nutzen können, müssen sie eine klare Strategie entwerfen, angefangen bei einer Analyse ihrer aktuellen Fähigkeiten und zukünftigen Anforderungen.
Unternehmen müssen Daten geschäftsorientiert nutzen
Allerdings sind aktuell nur wenige Unternehmen darauf eingestellt. Zwar haben 90 Prozent der Unternehmen eine entsprechende Strategie implementiert, nur scheint es vielen schwer zu fallen, diese als Unterstützung zum Erreichen ihrer Geschäftsziele zu nutzen.
Je weiter ein Unternehmen bei der Datenverarbeitung fortgeschritten ist, desto eher kann es die Vorteile daraus gewinnbringend nutzen. Mehr als 83 Prozent der „Datenpioniere“ unter den befragten Firmen gaben an, dank der Integration von Kundendaten ein besseres Verständnis des Kunden erlangt zu haben, während 75 Prozent bei der Produktivität ihrer Marketing- und Analytics-Teams zulegen konnten.
Solche Datenpioniere sind besonders effektiv bei der Echtzeit-Datenanalyse von Kundeninteraktion und beim Erkenntnisgewinn durch eine gut ausgebaute Infrastruktur, die anwendbare Ergebnisse liefert. Einige unter ihnen sind mit ihren Datenanalyseprogrammen sogar in der Lage, auf Kontaktpunkte mit dem Kunden und Kundeninteraktionen zu reagieren und ein dauerhaftes Feedback für die Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen zu implementieren.
Herausforderungen bei der Datenstrategie
Allerdings sind viele Unternehmen der Meinung, dass ihr aktueller Ansatz nur unzureichend zu den wichtigsten Geschäftszielen beiträgt. Weniger als die Hälfte der Befragten geht davon aus, dass sie sehr gut von ihrer Kundendaten-Strategie dabei unterstützt werden, neue Kunden zu gewinnen (43 Prozent), das Kundenvertrauen zu erhöhen (47 Prozent), die Data-Governance und -Compliance zu verbessern (43 Prozent) und den Umsatz pro Kunde zu steigern (40 Prozent).
Vor allem die Koordinierung und Aktivierung ihrer Kundendaten und –fähigkeiten scheint vielen Unternehmen schwer zu fallen. Nur sechs Prozent haben ihre Kundendaten und ihren Analyse-Output auf mehrere Kernfunktionen wie Marketing, Kundenservice, Vertrieb, operativen Betrieb und Produktentwicklung gleichzeitig abgestimmt. Dies weist auf eine verpasste Chance hin, anwendbare Analyseergebnisse im gesamten Unternehmen einzusetzen, um eine nahtlose Interaktion mit dem Kunden über alle Kontaktpunkte hinweg zu ermöglichen.
Kundendaten strategisch angehen
Um fortschrittlich mit Daten umgehen zu können, müssen Unternehmen einen gut durchdachten Plan aufstellen, der Strategie, Unternehmensstruktur, Daten, Analytics und Measurement, Prozesse und Technologien wie Customer Data Plattformen einbezieht. Erst wenn die richtige Infrastruktur implementiert ist, können Unternehmen gesamthaft von den Vorteilen einer klaren Datenstrategie profitieren.
Die Forrester Studie zeigt, wie Unternehmen das Thema Kundendaten strategisch angehen und wie diese eingesetzt werden, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen, Erträge zu steigern, Data-Governance zu verbessern und die Profitabilität zu optimieren.
Die Studie stellt dazu sechs Eckpfeiler vor, auf denen Kundendatenstrategien aufbauen. Sie zeigt, wie Unternehmen die Datenreife Ihrer Organisation bewerten können und verdeutlicht, warum die Integration von Kundendaten eine Schlüsselkomponente der gesamten Kundendatenstrategie sein sollte.
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