Vom Kundenwissen zur Kundenbindung – Infografik

Wie Banken Datenanalysen zur Steigerung der Kundenloyalität nutzen können

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Das enorme Potential von Datenanalysen zur Kundenbindung ist unter Finanzinstituten bereits weithin anerkannt. Doch neben Sicherheits- und Datenschutzaspekten hindert ein Mangel an Fachwissen viele Banken daran, ihre erhobenen Daten gewinnbringend zu nutzen.

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In einer Studie der Exasol AG wurden im September 2019 in einer Online-Umfrage 457 Senior Level Bankangestellte und Entscheidungsträger aus Deutschland, Österreich, der Schweiz, Großbritannien und den USA befragt. 153 der Befragten stammten dabei aus der DACH-Region und gaben Auskunft über die Einführung und Nutzung von Daten- und Analyse-Technologien in ihrem Finanzinstitut.

82 Prozent der Befragten im deutschsprachigen Raum die Verbesserung der Kundenbindung in ihrem Institut als hohe Priorität an. Um dies zu erreichen sei für 71 Prozent der Teilnehmer der Studie eine Datenstrategie essenziell, die aussagekräftige Werte über die Bedürfnisse der eigenen Kunden liefern könne. Allerdings schätzten 45 Prozent die Fachexpertise des eigenen Arbeitgebers im Bereich Datenanalysen als zu gering ein, um die erhobenen Daten vollumfänglich zu nutzen.

95 Prozent nutzen bereits Datenanalysen

Im deutschsprachigen Raum würden bereits 95 Prozent abteilungsübergreifend Datenanalysen für verschiedene Anwendungsbereiche nutzen; international sei dies bei 86 Prozent der Institute der Fall. Um die Kundenbindung zu verbessern, richteten 76 Prozent der Banken Produkte und Dienstleistungen an den aktuellen Bedürfnissen ihrer Kunden aus und 74 Prozent würden auf Kunden zugeschnittene Marketing- oder Verkaufskampagnen entwickeln. 71 Prozent würden die Analyseinstrumente auch zur Evaluation des Erfolgs bei der Kundenbindung einsetzen.

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Speziell der Bereich Predictive Analytics habe einen sehr hohen Stellenwert in den Organisationen. So nutzten ganze 99 Prozent vorausschauende Analysen als festen Bestandteil der eigenen Kundenbindungsstrategie. Dabei divergierten allerdings die Meinungen von Entscheidungsträgern und Mitarbeitern deutlich: Während 81 Prozent der Entscheider Predictive Analytics als Schlüsselkomponente zur Kundenbindung ansahen, räumten ihr nur 22 Prozent der Mitarbeiter diesen Stellenwert für ihr Unternehmen ein.

Fachkräfte zur Datenanalyse von Banken heiß begehrt

Jedoch bringe der Einsatz von Datenanalysen auch zahlreiche Herausforderungen mit sich. Dabei würden gerade Cloud-Lösungen häufig zu Bedenken unter Mitarbeitern und Entscheidungsträgern führen. 48 Prozent der Institute sorgen sich um Sicherheits- und Datenschutzaspekte und 32 Prozent um die Einhaltung regulatorischer Vorschriften.

Häufig genannte Hürden bei der Umsetzung seien mit 36 Prozent der mangelnde Zugriff auf externe oder detailliertere Kundendaten sowie mit 33 Prozent die Unfähigkeit, fortschrittliche Analysemethoden für Aktivitäten wie Customer Lifetime Value Analyse, Verhaltenssegmentierung und Neigungsanalyse zu nutzen. Dabei sei besonders auffällig, dass 45 Prozent der Befragten ihre Fähigkeiten, zur Verfügung stehende Daten voll auszunutzen, als nicht ausreichend einschätzten.

Neben einer individuellen Datenstrategie für die eigene Organisation, sei die Weiterbildung von Mitarbeitern entscheidend zur Umsetzung erfolgreicher Kundenbindung durch Datenanalysen. Denn erst durch die Interpretation der erhobenen Daten ließen sich wertvolle Erkenntnisse gewinnen und damit eine verbesserte Kundenbindung erreichen.

Infografik: Datenstrategie ist wichtig für Kundenbindung im Finanzsektor

Die folgende Infografik enthält einige wichtige Ergebnisse der Studie und zeigt, wie Finanzinstitute im deutschsprachigen Raum Daten einsetzen:

Infografik: Datenstrategie wichtig für Kundenbindung im Finanzsektor

Die richtige Datenstrategie ist wichtig für die Kundenbindung.

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Über den Autor

Pascal Brückner

Pascal Brückner ist freier Mitarbeiter des Bank Blogs für die Rubrik Studien und Research. Er studiert Psychologie an der Universität in Bamberg und ist in einer studentischen Unternehmensberatung aktiv.

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