Die Rolle von Daten im personalisierten Banking

Mit über 70% Immer mehr Kunden betonen die Bedeutung personalisierter Angebote im Banking. Es ist offensichtlich, dass die Menschen die maßgeschneiderten Erfahrungen ihrer Finanzinstitute sehr schätzen. Allerdings trotz dieser starken Kundenpräferenz nur 14% der Banken haben sich für personalisiertes Banking entschieden.

Dies zeigt eine erhebliche Lücke zwischen den Kundenerwartungen und den derzeit von der Finanzbranche bereitgestellten Dienstleistungen. Um diese Lücke zu schließen, muss die Rolle der Daten genutzt werden.

Personalisierte Bankerlebnisse basieren auf der Nutzung von Kundeninformationen und aus Daten gewonnenen Erkenntnissen. Diese Erkenntnisse sind entscheidend für die Gestaltung von Dienstleistungen, die besser auf die individuellen Vorlieben und Bedürfnisse abgestimmt sind.

Was ist personalisiertes Banking?

Personalisiertes Banking konzentriert sich darauf, den Kunden einzigartige Erlebnisse zu bieten, die auf ihren finanziellen Bedürfnissen und Präferenzen basieren, die durch Verhaltensweisen dargelegt werden. Dieser personalisierte Ansatz geht über den Einheitsansatz traditioneller Bankdienstleistungen hinaus.

Banken sammeln riesige Mengen an Kundendaten, von der Transaktionshistorie bis zum Online-Surfverhalten. Durch die Nutzung dieser Daten für Analysen können Banken wertvolle Einblicke in das Verbraucherverhalten gewinnen und maßgeschneiderte Empfehlungen und Angebote anbieten.

Moderne Banken erkennen die Bedeutung der Personalisierung in jedem Aspekt ihrer Geschäftstätigkeit – sei es Kundenakquise, Service, Onboarding oder allgemeines Engagement.

Vorteile des personalisierten Bankings

• Kundenzufriedenheit und -loyalität: Personalisierung erhöht die Kundenzufriedenheit, indem sie auf spezifische finanzielle Bedürfnisse eingeht und den Kunden das Gefühl gibt, geschätzt und verstanden zu werden. Dieser maßgeschneiderte Ansatz fördert eine tiefere Verbindung mit der Bank und führt zu höheren Loyalitäts- und Bindungsraten. Banken können auch Prämienprogramme anbieten, bei denen Kunden je nach ihrem Ausgabeverhalten Rabatte, Cashback oder exklusive Angebote erhalten.
• Maßgeschneiderte Finanzberatung: Banken können individuelle Finanzberatung anbieten, beispielsweise personalisierte Anlagestrategien, die auf dem Einkommen, der Risikobereitschaft und den Zielen eines Kunden basieren. Dies verbessert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern erhöht auch die Wahrscheinlichkeit, finanzielle Ziele zu erreichen.
• Erhöhte Umsatzmöglichkeiten: Durch Datenanalyse können Banken zusätzliche Dienstleistungen oder Produkte identifizieren, die den Bedürfnissen der Kunden entsprechen, was zu Cross-Selling- und Upselling-Möglichkeiten führt. Dieser gezielte Ansatz kommt sowohl den Kunden als auch der Bank zugute, indem das Produktangebot und die Einnahmequellen erweitert werden.
• Finanzielle Bildung und Bildung: Zum personalisierten Banking gehört die Bereitstellung spezieller Schulungsmaterialien, um das Verständnis der Kunden für komplexe Finanzkonzepte zu verbessern. Die Aufklärung der Kunden trägt zu ihrem finanziellen Wohlergehen bei und stärkt langfristige Beziehungen.

Wie nutzen Banken personalisiertes Banking?

Gezielte Produktempfehlungen

Banken analysieren das Ausgabeverhalten der Kunden und bieten personalisierte Empfehlungen für Kreditkarten, Kredite oder Anlageprodukte an, die auf die finanziellen Ziele des Kunden abgestimmt sind.

Stellen Sie sich zum Beispiel einen Kunden vor, der häufig in Lebensmittelgeschäften einkauft und einen erheblichen Teil seines Einkommens für Lebensmittel ausgibt. Die Bank würde die Transaktionshistorie dieses Kunden analysieren und sein Ausgabeverhalten ermitteln. Basierend auf diesen Informationen empfehlen sie möglicherweise eine Kreditkarte, die Cashback oder Prämien speziell für Lebensmitteleinkäufe bietet. Diese personalisierte Empfehlung hilft dem Kunden nicht nur, seine Ersparnisse zu maximieren, sondern stärkt auch seine Beziehung zur Bank.

Maßgeschneiderte Marketingkampagnen

Banken personalisieren ihre Marketingbemühungen, indem sie gezielte Angebote senden, die auf der Transaktionshistorie und den Präferenzen der Kunden basieren. Beispielsweise kann ein Kunde, der häufig reist, Angebote für eine Reiseversicherung oder Fremdwährungsdienstleistungen erhalten.

Stellen Sie sich einen Kunden vor, der seine Kreditkarte häufig zum Buchen von Flügen und Hotels verwendet. Eine Bank, die personalisiertes Banking nutzt, würde die Transaktionshistorie dieses Kunden analysieren und seine reisebezogenen Ausgaben ermitteln. Mit diesem Wissen könnte die Bank ihre Marketingkampagnen so anpassen, dass sie dem Kunden exklusive Reisevorteile wie vergünstigte Reiseversicherungen oder bevorzugte Wechselkurse für Fremdwährungen bietet. Durch die Bereitstellung personalisierter Angebote, die auf die Interessen des Kunden abgestimmt sind, verbessert die Bank das Kundenerlebnis und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass er die Dienstleistungen der Bank in Anspruch nimmt.

Personalisierte Kundenservice

Banken nutzen Kundendaten, um personalisierte Kundenserviceerlebnisse bereitzustellen. Wenn ein Kunde beispielsweise die Helpline der Bank anruft, wird er an einen Vertreter weitergeleitet, der auf seine spezifischen finanziellen Bedürfnisse spezialisiert ist.

Stellen Sie sich einen Kunden vor, der kürzlich ein kleines Unternehmen gegründet hat und Hilfe bei der Verwaltung seiner Geschäftsfinanzen benötigt. Wenn dieser Kunde beim personalisierten Banking die Helpline der Bank anruft, wird sein Anruf an einen Vertreter weitergeleitet, der auf die Unterstützung von Kleinunternehmern spezialisiert ist. Dieser Vertreter verfügt über ein tiefes Verständnis für die Herausforderungen und Chancen, mit denen kleine Unternehmen konfrontiert sind, und kann so den Kunden individuell beraten und unterstützen.

Herausforderungen im datengesteuerten personalisierten Banking meistern

Während datengesteuertes Banking zahlreiche Vorteile bietet, birgt es auch Herausforderungen. Banken müssen diese Hindernisse wirksam angehen, um sicherzustellen, dass ihre Strategien erfolgreich umgesetzt werden.

Legacy-Infrastruktur:

Ältere Datenverarbeitungssysteme haben oft Probleme mit:

• Nutzung unstrukturierter Daten: Unfähigkeit, die schnell wachsenden unstrukturierten und alternativen Datensätze zu verarbeiten und daraus Erkenntnisse abzuleiten.
• Offener Datenaustausch: Mangelnde Möglichkeiten für den offenen Datenaustausch, was die Zusammenarbeit und Integration mit externen Quellen behindert.

Finanzinstitute sollten in die Modernisierung ihrer Infrastruktur investieren, um unstrukturierte Daten effizient verarbeiten zu können. Die Aktualisierung von Datenintegrationssystemen und die Einführung fortschrittlicher Analysetools können diesen Prozess unterstützen. Darüber hinaus die Pflege von Partnerschaften und die Umarmung offene APIs kann eine nahtlose Integration mit externen Quellen ermöglichen.

Strenge Datenschutzbestimmungen:

Zunehmende Bedenken hinsichtlich Datenschutzverletzungen haben zu Folgendem geführt:

• Verbraucherwarnung: Erhöhte Zurückhaltung der Verbraucher bei der Weitergabe personenbezogener Daten aufgrund bekannter Fälle von Datendiebstahl und -verstößen.
• Belastung durch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Strengere Vorschriften erfordern umfassendere Maßnahmen zum Schutz von Kundeninformationen, was den Betrieb komplexer und teurer macht.

Die Implementierung robuster Datenschutzmaßnahmen wie fortschrittliche Verschlüsselungstechnologien und Multi-Faktor-Authentifizierung ist von entscheidender Bedeutung. Banken sollten außerdem den Datenzugriff regelmäßig prüfen und in Überwachungssysteme investieren, um die Einhaltung sicherzustellen. Eine transparente Kommunikation über Datenschutzrichtlinien ist unerlässlich, um Vertrauen aufzubauen und Verbraucher über die Sicherheit ihrer Informationen zu informieren.

Zugriff auf Daten Dritter:

Probleme beim Zugriff auf und der Nutzung externer Daten entstehen aus folgenden Gründen:

• Unzusammenhängende Werkzeuge: Herausforderungen bei der Durchführung von Echtzeitanalysen und der Demokratisierung von Finanzentscheidungen aufgrund fragmentierter Tools und Systeme.

Banken können ihre Datenquellen diversifizieren, indem sie die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern oder Technologien verringern. Durch die Integration einheitlicher Analyseplattformen und die Einführung standardisierter Tools in allen Geschäftsbereichen kann der Datenzugriff optimiert und Echtzeitanalysen für eine bessere Entscheidungsfindung ermöglicht werden.

Datensilos:

Interne Herausforderungen drehen sich um:

• Komplexe Arbeitsabläufe: Hochkomplizierte Prozesse behindern die Zusammenarbeit und den reibungslosen Datenfluss.
• Unterschiedliche Technologien: Durch die Verwendung mehrerer Systeme in verschiedenen Geschäftsbereichen entstehen Datensilos, die zusammenhängende Erkenntnisse und Entscheidungen verhindern.

Banken sollten sich auf die Rationalisierung von Arbeitsabläufen durch die Implementierung zentralisierter Datenverwaltungssysteme konzentrieren. Durch die abteilungsübergreifende Integration von Technologien und die Förderung einer Kultur des Datenaustauschs und der Zusammenarbeit können Silos aufgebrochen werden, was einen besseren Datenfluss und kohärente Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung ermöglicht.

Die Rolle von ETL im personalisierten Banking

ETL ist ein Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein Standardformat umgewandelt und dann in ein Zielsystem geladen werden. Im personalisierten Banking spielt ETL eine entscheidende Rolle bei der Ermöglichung datengesteuerter Entscheidungsfindung und der Bereitstellung personalisierter Erlebnisse für Kunden.

Extrahieren

In der Extraktionsphase werden kundenorientierte Daten aus zahlreichen Quellen gesammelt. Dieser Prozess umfasst das Abrufen wichtiger Informationen aus internen Systemen, wie z. B. Transaktionsprotokollen, Kundendatenbanken und Kontoverläufen.

Auch externe Quellen spielen bei der Bereicherung dieses Datenpools eine entscheidende Rolle. Zu diesen Quellen können Social-Media-Plattformen gehören, auf denen Einzelpersonen mit Finanzinstituten in Kontakt treten oder Präferenzen äußern können, die als Grundlage für personalisierte Dienste dienen können. Darüber hinaus können Daten von Kreditauskunfteien und anderen Finanzinstituten Einblicke in Kredithistorien, Kreditverpflichtungen und andere relevante Finanzverhaltensweisen bieten und so wesentlich zur ganzheitlichen Sicht auf das Finanzprofil eines Kunden beitragen.

Diese extrahierten Daten bilden die Grundlage, auf der verschiedene Analyse- und maschinelle Lernmodelle arbeiten.

Transformieren

Während des Bereinigungsprozesses werden die Daten sorgfältig geprüft und etwaige Inkonsistenzen, Fehler oder Duplikate identifiziert und korrigiert. Wenn beispielsweise der Name eines Kunden in einer Quelle falsch geschrieben ist, kann der ETL-Prozess so gestaltet werden, dass konsistente Kundeninformationen über alle relevanten Datensätze hinweg sichergestellt werden. Diese Liebe zum Detail ist im personalisierten Banking unerlässlich, da bereits kleine Fehler zu falschen Empfehlungen oder Entscheidungen führen können.

ist ein weiterer wichtiger Schritt im ETL-Prozess. Dabei werden Daten aus mehreren Quellen kombiniert. Insbesondere beim Umgang mit großen Datenmengen kann die Integration zeitaufwändig sein. Allerdings können ETL-Tools, wie z Astera, haben sich erheblich weiterentwickelt und machen die Integration effizienter und nahtloser.

Während der Transformationsphase können Unternehmen als zusätzlichen Schritt Enrichment einsetzen. Dabei werden die Daten mit zusätzlichen Informationen angereichert, um eine umfassendere Sicht zu ermöglichen. Beispielsweise können demografische Daten wie Alter, Geschlecht oder Standort zu Kundendatensätzen hinzugefügt werden, um eine bessere Segmentierung und Ausrichtung zu ermöglichen.

Laden Sie

Schließlich werden die transformierten Daten in ein zentrales Data Warehouse oder Data Mart geladen, wo sie weiter analysiert und für personalisierte Banking-Initiativen genutzt werden können. Diese einheitlichen Daten ermöglichen es Banken, einen 360-Grad-Blick auf ihre Kunden zu erhalten, was zu aussagekräftigen Erkenntnissen und personalisierten Empfehlungen führt.

Wie funktioniert Astera Helfen Sie Finanzinstituten mit personalisiertem Banking?

Astera ermöglicht es Finanzinstituten, personalisierte Bankerlebnisse zu schaffen, indem es eine umfassende Suite von Funktionen bietet und nahtlose Integration, Datensicherheit, Compliance und betriebliche Effizienz gewährleistet.

So geht Asters auf Ihre Bedürfnisse ein:

• Intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche: Astera Optimiert Abläufe mit einer No-Code-Schnittstelle und ermöglicht eine nahtlose Datenverwaltung, um personalisierte Banklösungen zu ermöglichen.
• Umfangreiche Konnektivität zu verschiedenen Datenquellen: Integrieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen nahtlos, um einen umfassenden Überblick über Ihre Kundendaten zu gewährleisten. Astera erleichtert die Konnektivität und überbrückt Lücken zwischen unterschiedlichen Datenquellen für eine einheitliche Perspektive.
• Bibliothek vorgefertigter Transformationen: Beschleunigen Sie die Datenverarbeitung mit unseren vorgefertigten Transformationen, indem Sie Daten mühelos bearbeiten und anreichern, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
• Flexibler Datenpipeline-Builder für ELT und ETL: Erstellen Sie maßgeschneiderte Datenpipelines mit einer branchenweiten ELT- und ETL-Engine. Astera gewährleistet eine effiziente Datenverarbeitung von der Extraktion bis zum Laden und erfüllt spezifische institutionelle Anforderungen.
• Vereinfachtes Datenmapping: Optimieren Sie komplexe Datenzuordnungsprozesse für Präzision und Genauigkeit und ermöglichen Sie so eine effiziente Zuordnung von Datenelementen.
• Effiziente Workflow-Automatisierung: Steigern Sie die betriebliche Effizienz mit automatisierten Arbeitsabläufen und koordinieren Sie Prozesse nahtlos für einen personalisierteren Service.
• Echtzeit-Änderungsdatenerfassung (CDC): Bleiben Sie auf dem Laufenden mit AsteraDie Funktion „Change Data Capture“ integriert Echtzeitänderungen für schnelle Reaktionen und personalisierte Dienste.
• Sicher verwaltete Dateiübertragung (MFT): Schützen Sie kritische Daten mit unseren Managed File Transfer-Funktionen und sorgen Sie so für den sicheren Fluss sensibler Informationen in Ihrem Datenökosystem.
• Robuste Sicherheitsmaßnahmen: Priorisieren Sie die Datensicherheit mit Verschlüsselungsprotokollen, rollenbasierter Zugriffskontrolle und vor Ort bereitgestellten Veröffentlichungsworkflows und gewährleisten Sie so höchste Sicherheit für personalisierte Bankdaten.
• Compliance-Ausrichtung (z. B. DSGVO): Astera hilft bei der Einhaltung globaler Datenvorschriften wie der DSGVO und stellt sicher, dass Bankdienstleistungen ethisch und verantwortungsvoll erbracht werden.

Sind Sie bereit, Ihr Banking-Erlebnis zu revolutionieren? Erleben Sie die Kraft personalisierter Dienste mit Astera. Melden Sie sich für eine Demo oder eine 14-tägige kostenlose Testversion Entdecken Sie jetzt die Zukunft des Finanzwesens!