Deutsche Bank: Daten sind People‘s Business

Mitarbeiter im Mittelpunkt datengetriebener Strategien

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Wie andere Branchen setzen auch Banken verstärkt auf datengetriebene Strategien. Doch egal, wie gut Technologie und Prozesse funktionieren, im Zentrum jeder datengetriebenen Strategie müssen die Menschen stehen.

Der Mensch im Mittelpunkt datengetriebener Strategien

Im Zentrum jeder datengetriebenen Strategie müssen die Menschen stehen.

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Was prasselt nicht alles täglich auf uns ein: Werbung an Bus- und Bahnhaltestellen, Werbespots im Fernsehen, große Online-Banner auf Websites und Push-Nachrichten auf dem Smartphone. Dazwischen noch vermeintlich personalisierte Werbung per E-Mail oder auf Social-Media-Kanälen. Wir sind einer permanenten Informationsflut ausgesetzt. Wer auffallen will, muss passgenau sein.

Wenn man Kunden personalisiert und treffsicher erreichen will, spielen Daten eine Schlüsselrolle. Sie ermöglichen uns zu verstehen, was Kunden wollen, welche Information oder Impulse sie an welcher Stelle ihrer Customer Journey benötigen, um sich beispielsweise für einen Produktabschluss zu entscheiden.

Gerade online sind die Möglichkeiten, Bankkunden auf Basis von Datenanalysen ein besseres Kundenerlebnis zu bieten, noch lange nicht ausgereizt. Dazu ist es wichtig, dass Banken verstehen, aus welchem Kanal oder von welcher Website ihr Kunde kommt, was er sich angeschaut hat, aber auch welche Produkte er bereits bei der Bank abgeschlossen hat. Allein diese Aufzählung macht deutlich, wie wichtig es ist, Datensätze in Kombination miteinander auszuwerten und zu betrachten.

Von Daten zu Informationen

Banken sitzen auf einem wahren Schatz an Kundeninformationen. Doch noch viel zu oft liegen diese in nicht miteinander kommunizierenden Silos: Transaktionsdaten hier, Daten zum Verhalten auf der Website oder im Online-Banking dort und an anderer Stelle noch Opt-Ins – also die Einwilligung in die Nutzung der Kundendaten für eine personalisierte Ansprache.

Betrachtet man diese Datensätze getrennt voneinander, kann eine datengetriebene Strategie nicht funktionieren. Um Schlüsse ziehen zu können, müssen die Daten miteinander verknüpft und strukturiert betrachtet werden. So werden aus Daten wertvolle Informationen. Das erfordert insbesondere zu Beginn eine sehr enge Zusammenarbeit mit den Kollegen beispielsweise aus der Rechtsabteilung, dem Datenschutz, der IT oder auch dem Vertrieb. Wir haben in den vergangenen Jahren viel Arbeit investiert, um diese Grundlagen zu schaffen. Jetzt fahren wir sukzessive die Ernte dieser Arbeit ein.

Die Überzeugungskraft von Daten

Ein gutes Beispiel dafür ist eine aktuelle Kampagne für ein Festgeld-Sparprodukt. Termine, bei denen wir über die Online-Performance sprechen, gehören hier zum festen Ablauf. Wie sind Zugriffszahlen auf die Landingpage? Welche Kanäle generieren am meisten Traffic? Wie ist die Conversion Rate? Wo brechen Kunden auf der Customer Journey ab? Wie wirken sich Konditionsanpassungen auf die Besucherzahlen der Website aus? All diesen Fragen widmen wir uns inzwischen routiniert in einem regelmäßigen Meeting – und die Daten liefern uns Antworten.

Der vielleicht größte Vorteil: Die Analyse der Daten führt zu einer Versachlichung interner Diskussionen. Wo früher gerade manchmal sehr emotional über subjektive Geschmacksempfindungen debattiert wurde, rationalisieren Daten diese Diskussionen. Ganz einfach, weil man sehr schnell sieht, was online funktioniert – und was nicht. So haben wir bei der aktuellen Kampagne zum Beispiel herausgefunden, dass eine Zwischenseite zu Abbrüchen führt. Durch kleine Anpassungen haben wir die Conversion, in unserem Fall die Umwandlung von Besuchen auf der Produktseite zu vollendeten Produktanträgen, um 7 Prozent gesteigert und für ein besseres Kundenerlebnis gesorgt. So entfalten Daten eine besondere Überzeugungskraft.

Mindset der Mitarbeiter bestimmt über Erfolg und Misserfolg

Und so lassen sich auch diejenigen überzeugen, die für den Erfolg jeder datengetriebenen Strategie entscheidend sind: die Mitarbeiter. Egal wie gut Technologie und Prozesse funktionieren, entscheidend sind die Kollegen. Wenn sie nicht davon überzeugt sind, dass datengetriebenes Arbeiten einen Mehrwert für sie selbst, die Bank und ihre Kunden bietet, ist datengetriebenes Arbeiten zum Scheitern verurteilt.

Deshalb arbeiten wir gerade intensiv daran, unsere Mitarbeiter in den relevanten Einheiten wie Produkt, Marketing und Vertrieb zu befähigen, mit Daten zu arbeiten, sie zu verstehen und zu interpretieren. Wir veranstalten Roundtables und versuchen auf verschiedenen Wegen Daten-Know-how in die Breite zu tragen. Zugegeben: Hier stehen wir noch ziemlich am Anfang. Unsere Data Analysts sind nach wie vor sehr gefragt, wenn es in den regelmäßigen Terminen um die Auswertung von Daten geht.

Ohne Daten geht es nicht mehr

Aber wir sind auf einem guten Weg. Die Bereitschaft, sich mit dem auf den ersten Blick vielleicht trocken erscheinenden Thema Daten auseinanderzusetzen, wächst. Immer mehr Kollegen lassen sich von der rationalen Argumentationskraft von Daten überzeugen. Wir haben viele datenaffine Menschen in der Bank. Unsere Aufgabe ist es nun, sie weiter auf der Reise mitzunehmen, sie zu befähigen und zu entwickeln.

Eines ist klar: Ohne Daten können wir in unserem Business nicht mehr arbeiten. Sie machen uns schneller, effizienter und besser. Sie helfen uns, unsere Produkte, Services und Kampagnen zu optimieren. Aber fest steht auch: Selbst Daten sind ein People’s Business. Wir müssen unsere Mitarbeiter für datengetriebenes Arbeiten gewinnen und sie davon überzeugen, dass dieser Weg einen großen Mehrwert bietet. Für ein besseres Kundenerlebnis, für den Erfolg des Unternehmens und nicht zuletzt für die eigene Arbeit.

Über den Autor

Renata Dadic

Renata Dadic ist in der Deutschen Bank verantwortlich für den Bereich MarTech, Media and Production im Global Brand & Marketing. In dieser Rolle verantwortet die Bankkauffrau die Budgetplanung und -kontrolle der Mediastrategie, die Detailplanung, die Produktion der verschiedenen Assets bis hin zur Optimierung durch datengetriebenes Marketing und Analytics.

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