Karl Wirth, Chief Product & Technology Officer, und Luma Dahlbacka, Senior Director, Digital Experience Management bei TREASURE DATA - Data Driven CX and Personalization in Financial Services

Über Karl Wirth: Bei Treasure Data entwickelt er die Customer Data Platform (CDP) weiter. Er war Mitbegründer von Evergage, einem Unternehmen für Echtzeit-Marketing und CRM-Lösungen, das von Salesforce übernommen wurde, und leitete Salesforce Personalization.

Über Luma Dahlbacka: Sie ist eine erfahrene Expertin für strategische Kommunikation, Public Relations und Marketing. Sie verfügt über langjährige Erfahrung in der Technologiebranche und bringt eine Fülle von Fachkenntnissen in den Bereichen Markenentwicklung und Unternehmenskommunikation mit.

Über Treasure Data: Treasure Data ist ein CDP-Anbieter für Unternehmen, der Kunden data vereinheitlicht und analysiert, um vernetzte Erfahrungen zu schaffen und den Geschäftswert zu steigern. Das Unternehmen unterstützt zahlreiche Fortune 500-Unternehmen mit seinen innovativen data-Managementlösungen.

Die Erwartungen der Kunden entwickeln sich aufgrund der Fortschritte im Bereich der digitalen Erlebnisse in verschiedenen Branchen rasant weiter. Bei Finanzdienstleistungen verlangen die Kunden Echtzeit-Updates und nahtlose Prozesse. Diese Erwartung treibt den Bedarf an größerer Transparenz und Effizienz bei Finanztransaktionen und -dienstleistungen voran. Darüber hinaus spielt KI eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung der Herausforderungen im Privatkundengeschäft, insbesondere bei der Verbesserung des Kundenerlebnisses und der Einhaltung von Vorschriften.

Die Verwaltung umfangreicher data von Kunden stellt für Finanzinstitute eine große Herausforderung dar. Diese data, sowohl implizit als auch explizit, muss effektiv genutzt werden, um einen Mehrwert zu schaffen und die Einhaltung komplexer gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten. Zu einer effektiven data-Verwaltung gehört es, relevante Informationen zum richtigen Zeitpunkt abzurufen und die Interessen des Kunden zu wahren.

KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung des Kundenerlebnisses, indem sie sich auf die Akquise, das Onboarding, die Bindung und das Upselling von Kunden konzentriert. Der Schlüssel zu erfolgreichen Kundeninteraktionen ist Relevanz. KI und maschinelles Lernen analysieren riesige Mengen von data, um die Interaktionen auf die individuellen Kundenbedürfnisse zuzuschneiden und sicherzustellen, dass die Kommunikation und die Angebote zeitgemäß und relevant sind.

Eine Customer Data Platform (CDP) vereinheitlicht unterschiedliche Kunden data zu einem einzigen Profil. Dieses einheitliche data wird durch ML erweitert, um das Kundenverhalten und die Präferenzen vorherzusagen. Die CDP aktiviert dann diese data, um relevante Interaktionen zu steuern, wie z.B. das Versenden von personalisierten E-Mails oder das Erstellen von maßgeschneiderten Angeboten im Rahmen von Kundenservice-Interaktionen. Die Standardisierung und Vereinheitlichung von data-Profilen ist für die Bereitstellung von zeitnahen und personalisierten Kundenerlebnissen unerlässlich.

Zu den üblichen KI-gestützten Anwendungsfällen bei Finanzdienstleistungen gehören Marketingautomatisierung, Betrugserkennung und Risikomanagement. Die Entwicklung personalisierter Erlebnisse in Echtzeit erfordert skalierbare data-Strategien. Effektive KI-Implementierungen können Prozesse rationalisieren und den Kunden einen erheblichen Mehrwert bieten, von personalisierten Marketingkampagnen bis hin zu verbessertem Kundensupport.

KI-gesteuerte CDPs können potenzielle Kunden identifizieren und mit personalisierten Marketingkampagnen ansprechen, um die Kundenakquise zu verbessern. Die Aufrechterhaltung der Relevanz während der gesamten Customer Journey, von personalisierten Homepages bis hin zu gezielten E-Mail-Kampagnen, ist entscheidend für die Kundenbindung und die Vermeidung von Abwanderung.

Praktische Anwendungen von KI und CDPs bei Finanzdienstleistungen zeigen ihre Wirksamkeit. So können KI-Funktionen beispielsweise Marketingkampagnen optimieren und die Konversionsraten erheblich verbessern. Die Erstellung umfassender Kundenprofile erhöht die Kundenbindung durch personalisierte Interaktionen, was zu einer besseren Kundenbindung und -zufriedenheit führt.

Die Zukunft der Personalisierung bei Finanzdienstleistungen hängt von Vertrauen, Relevanz und Eigenverantwortung ab. Der Aufbau von Kundenvertrauen, die Erzielung von Eins-zu-eins-Relevanz in großem Umfang und die Beibehaltung des Eigentums am data des Kunden sind entscheidende Faktoren für den Erfolg. Die Zusammenarbeit mit spezialisierten KI-Anbietern stellt sicher, dass data effektiv und ethisch vertretbar eingesetzt wird und unterstützt das übergeordnete Ziel, das Kundenerlebnis durch KI-gesteuerte Personalisierung zu verbessern.