Kundenbedürfnissen gerecht werden
Auf Grundlage des Kundenverhaltens sind Banken in der Lage herauszufiltern, was der Kunde von seiner Bank erwartet und was er in nächster Zeit umzusetzen plant: Schaut sich ein (potenzieller) Kunde beispielsweise bestimmte Leistungsangebote auf der Webseite einer Bank mehrfach an, so lässt sich vorhersagen, ob er an einer Hypothek oder einem Konto interessiert ist. Die Bank kann diesem Kunden daraufhin mit individuellen Produkt- und Serviceangeboten entgegenkommen. Ein weiteres Beispiel: Auf dem Konto eines Kunden finden signifikante Schwankungen statt, eventuell drohen die Ausgaben das Budget des Kunden zu übersteigen. Der verantwortliche Sachbearbeiter kann hier entsprechende Maßnahmen in Form eines Budget- oder Sparplan-Angebots umsetzen.
Banken und Versicherer erhalten mit Predictive Analytics jedoch nicht nur den Überblick über einzelne Kunden, sondern ebenfalls über mögliche Fluktuation und die Bindung zum Unternehmen. Stellt es zum Beispiel fest, dass mehrere Kunden die Bank verlassen oder den Versicherungsvertrag kündigen, kann in den Datenmengen nicht nur ein möglicher Grund ausgemacht, sondern auch hinterfragt werden, ob dies unter den gegebenen Zuständen in Zukunft wieder passieren wird. Das Unternehmen kann auch hier präventive Maßnahmen einleiten, um einer drohenden Kundenabwanderung frühzeitig entgegenzuwirken.
September 02, 2020 at 04:43PM
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Wie Banken und Versicherer von Predicitve Analytics profitieren - Geldinstitute
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