Unser Banking Tool schafft klare Entscheidungsgrundlagen für vertriebliche Aktivitäten bei der Volksbank Sauerland eG. Es unterstützt die Volksbank Sauerland mit einem vollumfänglichen Bild über seine Kunden und deren Produktaffinität und deckt Cross Selling Potenziale auf.

 

Herausforderung

Die Volks- und Raiffeisenbanken mit ihrem starken Filialgeschäft sehen sich großen Herausforderungen gegenüber, nicht zuletzt bedingt durch die auf den Markt drängenden digitalen Herausforderer. Der persönliche Kontakt mit dem Kunden soll weiterhin im Fokus stehen, dennoch werden Filialen zusammengelegt. Das Betreuungsverhältnis steigt und 500 Kunden pro Berater sind keine Seltenheit. Hinzu kommt, dass Kunden immer seltener die Filiale besuchen, was das Kennenlernen und den Aufbau von Kundennähe erschwert. Kunden aller Altersklassen wünschen sich jedoch, auf individuellem Level angesprochen zu werden. Der one-size-fits-all Ansatz, bei dem Kunden anhand weniger demographischer Kriterien einem Segment zugeordnet werden, funktioniert damit immer seltener. Im Rahmen des Projekts sollte daher eine Lösung entwickelt werden, mithilfe derer automatisiert individuelle Produktempfehlungen für jeden Kunden generiert und homogene Kundensegmente ermittelt werden können.

 

Ansatz

Um eine zielgerichtete Kundenansprache zu ermöglichen haben wir ein lösungsorientiertes Banking Tool entwickelt. Das Tool kombiniert dafür eine Echtzeit-Mikrosegmentierung und Next Best Offer Analyse:

  • Mikrosegmentierung in Echtzeit zur Identifikation ähnlicher Kundengruppen durch verhaltensbasierte Profilbildung auf Basis von Zahlungsstromanalysen.
  • Next Best Offer für eine automatisierte Ermittlung von Affinitätsscores der Kunden zu bestimmten Produkten auf Basis von Ähnlichkeiten in Produktnutzung, Zahlungsverhalten und Demografie zu den tatsächlichen Nutzern der einzelnen Produkte.

 

Ergebnis

Unser Banking Tool schafft klare Entscheidungsgrundlagen für vertriebliche Aktivitäten. Es gibt den Vertriebsmitarbeitern die Möglichkeit, Kunden verhaltensbasiert zu filtern und für die so gewählten Mikrosegmente zugeschnittene Produktempfehlungen zu erhalten. Genauso hat der Nutzer die Möglichkeit, ein spezielles Produkt in den Fokus zu rücken. So bekommt er auf Knopfdruck eine Liste an Kunden, die besonders affin für das gewählte Produkt sind. Darüber hinaus sieht der Anwender genau, wie sich diese Kunden demografisch und verhaltensbasiert von den übrigen Kunden absetzen. Er kann also die Einflüsse auf die Produktaffinität intuitiv erfassen und bekommt somit intelligente Unterstützung bei der Ausgestaltung einer Produkt-Kampagne. Die Ergebnisse sprechen für sich: So konnte in einem A/B-Test einer Telefonkampagne der VB Sauerland die Terminquote um 39% gesteigert werden.

“Mithilfe der Affinitätswerte des Westphalia DataLab konnten wir die Terminquote um fast 40% steigern. Dies eröffnet uns neue Möglichkeiten im Vertrieb und unterstützt uns dabei, Kundennähe neu zu denken. Wir freuen uns als Pilot-Kunde die Möglichkeiten von automatisierten Produktempfehlungen für Finanzprodukte testen zu können.”
– Alois Grafe, Leiter Vertriebsmanagement, Volksbank Sauerland eG

 

Projektübersicht

 

Projektbranche Banken
Use Case Segmentierung, Next Best Offer (NBO)
Datengrundlage Demografische Merkmale (z. B. Alter, Familienstand, Wohnort, Geschlecht, Gehalt), Kundenzahlungsverhalten (z. B. ø Stromkosten pro Monat, ø Bausparvertrag pro Monat), Produktnutzungsverhalten
Projektlaufzeit 6 Wochen
Tools R, Python, Angular, Ruby on Rails, PostgreSQL, Docker

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