Bankwesen: Wie kann man mit Big Data finanziellen Erfolg aufbauen?
Das Überwachen des Online-Verhaltens von Kunden und das Ziehen von Schlussfolgerungen aus großen Datenmengen stellt jedoch eine echte Herausforderung dar. Wie sieht ein Beispiel für verhaltensbasiertes Targeting aus?
Die Bank sollte ihr Angebot an unterschiedliche Kunden anpassen
Nehmen wir an, eine Bank möchte ihr neues Kreditprodukt den Kunden kommunizieren. Wenn nur eine einzige Nachricht vorbereitet wird, die allen Nutzern in derselben Weise gezeigt wird, ist die Effektivität geringer, als wenn die Kommunikation an die Bedürfnisse bestimmter Gruppen angepasst wird. Bei der Vorbereitung eines Angebots sollte man berücksichtigen, dass die Website der Bank die primäre Quelle für Produktinformationen (über den Kredit) ist. Daher könnte es von Vorteil sein, die Kunden basierend auf den in den Big-Data-Speichern gesammelten Daten in „potenzielle“, „suchende“ und „entschlossene“ Kunden zu unterteilen.
Der potenzielle Kunde weiß noch nicht genau, was er will. Er betritt die Website der Bank ohne ein konkretes Ziel, blättert schnell durch das Angebot und verlässt den Online-Service bald wieder. Um einen solchen Internetnutzer zu motivieren, einen Kredit aufzunehmen, sollten die Maßnahmen der Bank hauptsächlich darauf abzielen, sein Interesse zu verlängern, beispielsweise durch das Präsentieren einer Vielzahl von verfügbaren Produkten.
Der suchende Kunde lässt sich daran erkennen, dass er die Website der Bank mehrmals besucht, länger bleibt als die meisten anderen Nutzer, auf viele Unterseiten klickt, das Angebot gründlich durchsieht und dann weitere Informationen über den Kredit im Internet sucht. Die Interaktion der Bank mit einem solchen Kunden sollte darauf basieren, seine Aufmerksamkeit geschickt zu lenken, indem Hinweise (z.B. Links zu Produktseiten) gegeben und über die Möglichkeit informiert wird, einen Berater zu kontaktieren.
Schließlich konzentriert sich der entschlossene Kunde auf ein konkretes Produkt, in diesem Fall einen Kredit. Wenn dieser Nutzer zur Website der Bank zurückkehrt, wird er sich auf jene Elemente (Unterseiten und Ähnliches) konzentrieren, die sich mit dem betreffenden Kredit befassen. Außerdem wird er mehr Zeit darauf verwenden, die Inhalte zu lesen, seine Kontaktdaten zur Interaktion mit einem Berater zu hinterlassen und PDFs mit den Geschäftsbedingungen, Formularen usw. herunterzuladen. Die Reaktion der Bank sollte darin bestehen, den Kontakt mit dem Kunden durch einen Mitarbeiter herzustellen, um die Transaktion abzuschließen.
Virtuelle Datenspeicher bieten echtes Potenzial
Wie oben gezeigt, bietet die Planung und Durchführung einer Marketingkampagne auf Basis der Analyse von Daten aus Big-Data-Speichern und der kontinuierlichen Überwachung des Verhaltens von Internetnutzern Banken die Möglichkeit, schnell die Anzahl der Kunden zu erhöhen und dauerhafte Beziehungen zu ihnen aufzubauen. Die Online-Aktivität einer Bank eröffnet eine Vielzahl von Möglichkeiten, wenn es darum geht, das Produktsortiment zu präsentieren und die gewünschten Kundengruppen zu gewinnen. Das Wissen über das Verhalten von Internetnutzern bildet den Ausgangspunkt für den Aufbau jeder weiteren Verkaufsstrategie und die Anpassung von Produkten an die Bedürfnisse von Personen mit klar definierten Anforderungen. Am wichtigsten ist jedoch, dass das Bewusstsein für diese Möglichkeit Teil der täglichen Geschäftsentscheidungen sein sollte.
