Der Wettbewerbsdruck im Finanzdienstleistungssektor ist hoch wie nie. Banken, die auch in Zukunft bestehen wollen, müssen die Themen Kunden- und Vertriebsmanagement völlig neu denken. Welche Rolle künstliche Intelligenz dabei spielt, zeigt eine aktuelle Studie.
Zahlreiche Trends und Entwicklungen sind von übergeordneter strategischer Bedeutung für Banken und Sparkassen. Im Bank Blog finden Sie Studien zu den wichtigsten strategischen Trends und Entwicklungen im Finanzbereich.
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Für ein gezieltes Kundenmanagement sind Analysen notwendig, die in dieser Tiefe zukünftig nur noch Künstliche Intelligenz (KI) leisten kann. Zwar ist KI der Schlüssel zum Kundenmanagement der Zukunft, jedoch wird es aktuell noch relativ selten eingesetzt. Was fehlt, sind neben Expertenwissen tiefergehende Prozessanalyse sowie empirisch basierte Anwendungsszenarien.
Eine aktuelle Studie der PPI AG soll hier Abhilfe schaffen und liefert praktikable Fallbeispiele. Schwerpunktmäßig wird das Thema Churn Management (Kündigungsprävention) beleuchtet, aber auch andere Beispiele aus verschiedenen Bereichen des Kunden- und Vertriebsmanagements kommen zur Sprache.
Etablierte Finanzinstitute mit Wettbewerbsvorteilen
Nach Ansicht der Studienautoren könnten etablierte Institute ihre jahrelang gesammelten Kundendaten als Wettbewerbsvorteil gegen ihre Konkurrenten ausspielen. Zu diesen Kundendaten zählen insbesondere Kunden-, Zahlungsverkehrs- und Drittanbieterdaten. Diese bildeten die Grundlage für effiziente und aussagekräftige KI-Modelle. Und die Ergebnisse dieser Modelle seien schlussendlich die Eintrittskarte für den Finanzdienstleistungsmarkt der Zukunft.
Durch KI lernen, welche Produkte Kunden wirklich brauchen
Entscheidend für den Markterfolg sei in Zukunft vor allem ein möglichst umfassendes und zugleich genaues Wissen über die Wünsche und Anforderungen der Kunden. Nur so ließen sich passgenaue Angebote entwickeln und teure Fehlentwicklungen in einem zunehmend technologiegeprägten Wettbewerb vermeiden. Finanzdienstleister könnten nicht mehr rein auf Kostenersparnisse achten, sondern müssten sich gleichzeitig ständig neu erfinden.
Dies sei nur mit einer konsequenten digitalen Transformation möglich, die aktuell auch fast überall stattfinde. Andererseits sei immer wieder zu beobachten, wie Anwendungen schnell in den Markt gedrückt würden, ohne dass wirklich klar sei ob die Verbraucher sie tatsächlich benötigten. Wer das vermeiden wolle, müsse seine Kunden sehr genau kennen. Da immer mehr Banken ihren persönlichen Kundenkontakt reduzieren und stattdessen auf digitale Vertriebsmethoden setzen, sei KI die notwendige Lösung für das Problem mangelnden persönlichen Kontakts.
Überblick über die Auswirkungen der verschiedenen Ansätze im Vertriebs- und Kundenmanagement hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf Kosten, Kundendialog, Bedürfnisermittlung und die Möglichkeit, passgenaue und somit besonders attraktive Angebote zu erstellen.
Wie künstliche Intelligenz Kundenbedürfnisse erkennt
KI-Anwendungen untersuchen vorliegende historische Kundendaten auf Gemeinsamkeiten und Unterschiede. So werden Strukturen in den Datenmengen sichtbar, die aufgrund der schieren Masse mit menschlichen kognitiven Fähigkeiten kaum bis gar nicht erkennbar wären. Sind anhand vordefinierter Eigenschaften sich ähnelnde Kunden gefunden, lassen sich bedürfnisorientierte Serviceangebote bis auf die Ebene des einzelnen Kunden hin aussteuern.
Es gebe dabei eine ganze Reihe möglicher Anwendungsszenarien von KI im Vertriebs- und Kundenmanagement. Besonders relevant sei dabei das Thema Churn Prevention. In einem Fallbeispiel wird aufgezeigt, wie mit Hilfe von KI deutlich genauere Einschätzungen der Abwanderungswahrscheinlichkeit eines Kunden möglich werden.
Mit dem Kundenwert in Beziehung gesetzt, sei so eine erheblich gezieltere Aussteuerung von Folgemaßnahmen machbar, als dies bisher der Fall sei. Die Studienautoren lieferten darüber hinaus Fallbeispiele aus den Bereichen Kundenanalyse, Kundenbedarfsmanagement, Cross- und Upselling, Prozesse und Abläufe sowie Kundenservice.
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