Data (CDPs) gehören zu den wichtigsten technologischen Voraussetzungen, um in einer sich rasch wandelnden Branchenlandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben.
CDPs aggregieren, segmentieren und nutzen data verschiedenen Quellen, um ein umfassendes 360-Grad-Bild des Kunden zu erstellen. Dadurch können Unternehmen gezielte Marketingstrategien umsetzen und nahtlose, loyalitätsfördernde Nutzererlebnisse bieten. Im Bankwesen, wo der Schutz personenbezogener data besonders wichtig data , sollte eine CDP sicher, benutzerfreundlich, zuverlässig und skalierbar sein.
Regulatorische Herausforderungen und der Aufstieg von first-party data
Finanzdienstleister – von Banken und Versicherungen bis hin zu Maklern und Vermögensverwaltern – stehen vor einer Vielzahl von Herausforderungen, wenn es darum geht, data zu nutzen. Die Einführung neuer Technologien schreitet immer schneller voran; für ein nachhaltiges Wachstum ist es unerlässlich, der Entwicklung immer einen Schritt voraus zu sein. Mit der zunehmenden Digitalisierung gehen jedoch auch eine verschärfte behördliche Aufsicht und die Notwendigkeit robuster data einher. In der Finanzbranche sind die Finanzüberwachung, die Cybersicherheit und das Risiko von Datenschutzverletzungen ernsthafte Probleme.
Datenschutzvorschriften wie die DSGVO und der CCPA werden immer strenger, da Kunden und Regierungen versuchen, den Missbrauch von data einzudämmen. Diese Vorschriften sowie die Abkehr von cookies erfordern von Finanzdienstleistern eine Umstellung auf die Nutzung von first-party data , die vom Unternehmen selbst erhoben werden und dessen Eigentum sind.
Mithilfe eines CDP können Banken die Risikoprofile ihrer Kunden genauer einschätzen. Dies trägt dazu bei, fundierte Kreditentscheidungen zu treffen, Ausfallraten zu senken und die Einhaltung der Vorschriften zur Bekämpfung von Geldwäsche (AML) sowie der „Know Your Customer“-Vorschriften (KYC) sicherzustellen, wobei der Schwerpunkt auf der Bedeutung des Aufbaus von Vertrauen zu den Kunden durch transparente data liegt.
Maximale Personalisierung für ein verbessertes Kundenerlebnis
Zwar geht der Trend in Richtung Datenschutz, doch sind sich die Kunden zunehmend bewusst, welchen Nutzen sie daraus ziehen können, wenn sie ihre data vertrauenswürdige Anbieter weitergeben. Allerdings sind sie sehr wählerisch, welche Informationen sie preisgeben möchten und an wen. Als Gegenleistung für ihre data erwarten Kunden einen Mehrwert von einer Marke. Für Banken und Versicherungen bedeutet dies ein personalisiertes Erlebnis, das den Kunden einen Überblick über die für sie relevantesten Finanzprodukte bietet.
„Eine der wichtigsten Funktionen von CDPs ist die Bereitstellung einer nahtlos integrierten Omnichannel-Kundenreise. Es geht nicht nur darum, mehr Leads oder mehr Umsatz zu generieren, sondern darum, den Customer Lifetime Value zu steigern.“Athena Sharma, Senior Director und Leiterin des Bereichs Finanzdienstleistungen bei Artefact
Personalisierung ist in vielen Branchen zu einem Eckpfeiler der Strategien zur Kundenbindung geworden. Da CDPs alle data aus erster, zweiter und dritter Hand zentralisieren, zusammenführen und anreichern, können sie tiefere Einblicke in Kundenpräferenzen und -verhalten bieten und so gezielte Marketingkampagnen sowie maßgeschneiderte Produktangebote ermöglichen. CDPs ermöglichen zudem eine erweiterte Segmentierung und die Erkennung von Signalen.
Die Fähigkeit von Unternehmen, ein nahtloses Omnichannel-Erlebnis zu bieten, ist entscheidend, um den sich wandelnden Kundenerwartungen gerecht zu werden, Kundenabwanderung zu verhindern und langfristige Kundenbindung zu fördern.
Die Einschränkungen von Altsystemen überwinden
Altsysteme sind oft nicht in der Lage, Kunden Echtzeit-Einblicke und Möglichkeiten für eine personalisierte Kundenansprache zu bieten. Privatkundenbanken und Versicherungsgesellschaften haben Schwierigkeiten, zeitnahe und kontextbezogene Kommunikation zu gewährleisten, was dazu führt, dass Chancen zur Steigerung der Kundenzufriedenheit und zur Förderung des Umsatzwachstums verpasst werden.
Selbst DMPs (data Platforms, die Vorgänger der CDPs) können diesen Herausforderungen nicht mehr gerecht werden, da sie nur begrenzt Einblicke auf individueller Ebene liefern, keine Funktionendata in Echtzeit bieten, über unzureichende Compliance-Funktionen verfügen und nicht in der Lage sind, das Maß an Personalisierung zu bieten, das die Verbraucher von heute erwarten.
CDPs beheben diese Einschränkungen, indem sie eine einheitliche Plattform für data und -analyse bereitstellen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und prädiktiver Analytik können Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse gewinnen und das Umsatzwachstum durch gezielte Cross-Selling- und Upselling-Maßnahmen vorantreiben.
Data nur der Kundenansprache; sie helfen auch Kundenbetreuern – ganz gleich, ob sie digital arbeiten oder physisch in einer Bankfiliale sitzen –, den Kunden zu verstehen, der die Filiale betritt, anruft oder E-Mails schreibt.“Akhilesh Kale, Partner bei Artefact
Sechs Schritte zur erfolgreichen CDP-Implementierung
Die Einführung von CDP erfordert eine sorgfältige Planung und Umsetzung, damit das Potenzial dieser Lösung voll ausgeschöpft werden kann. Unternehmen müssen data ihrer data bewerten, klare Anwendungsfälle definieren und den richtigen Anbieter sowie die passenden Tools auswählen. Eine nahtlose Integration in bestehende Systeme und eine kontinuierliche Leistungsbewertung sind unerlässlich, um den ROI zu maximieren und eine kontinuierliche Verbesserung voranzutreiben.
1) Bewertung Data
Um festzustellen, ob ein Unternehmen über den erforderlichen Reifegrad verfügt, um die Vorteile eines CDP voll auszuschöpfen, ist es unerlässlich, alle Bereiche der organisatorischen Reife anhand von Best-Practice-Standards zu bewerten. Wird ein CDP den aktuellen strategischen Anforderungen gerecht und erhält es die erforderlichen zeitlichen und finanziellen Investitionen seitens des Unternehmens?
2) Anforderungserfassung
Um eine erfolgreiche Roadmap zu erstellen, muss geprüft werden, welche Anwendungsfälle für das jeweilige Unternehmen Priorität haben. Welche Anwendungen liefern am schnellsten den größten Nutzen? Die Anforderungen unterscheiden sich je nach data des Unternehmens: Komplexere Anwendungsfälle erfordern unter Umständen den Einsatz von maschinellem Lernen und prädiktiver Analytik sowie eine entsprechend komplexere Infrastruktur zu ihrer Unterstützung.
3) Die Wahl des richtigen Anbieters und Tools
Auf dem Markt gibt es Angebote für unterschiedliche Budgets und Anforderungen, darunter reine Online-Anbieter, cloud und CRM-Integratoren. Wie bei allen groß angelegten Tool-Implementierungen muss auch hier die Frage „Selbst entwickeln oder kaufen?“ berücksichtigt werden. Weitere zu berücksichtigende Faktoren sind unter anderem data und -hoheit, Anpassungsmöglichkeiten, Skalierbarkeit, Transparenz der Partner, Sicherheit und vieles mehr.
4) Reibungslose Umsetzung
Die Implementierung einer CDP erfordert einen erheblichen Zeit- und Kostenaufwand. Der Prozess sollte so reibungslos und optimiert wie möglich ablaufen. Um die Akzeptanz nach der Einführung sicherzustellen, müssen Schulungen und Einarbeitungsmaßnahmen angeboten werden. Die meisten Anbieter verfügen über Erfahrung bei der Implementierung von CDP-Lösungen und können Unterstützung und Beratung bieten.
5) Ausführen und auswerten
Sobald das CDP in Betrieb ist, sollte eine kontinuierliche Verbesserung angestrebt werden. Die Bewertung der Qualität der gewonnenen Erkenntnisse und der Frage, inwieweit diese erfolgreich umgesetzt werden, ist entscheidend, um die Anwendungsfälle voll auszuschöpfen. Es müssen geeignete Arbeitsweisen und Betriebsmodelle eingeführt werden, um den Feedback-Kreislauf aufrechtzuerhalten.
6) Fortgeschrittene Anwendungsfälle AI
Je weiter Unternehmen ihre data ausbauen, desto leichter wird der Weg zu fortschrittlichen, AI Anwendungsfällen. Der Einsatz von AI, maschinellem Lernen und prädiktiver Analytik kann neue Möglichkeiten für data Entscheidungsfindung und Wettbewerbsvorteile eröffnen. Indem sie Innovationen begrüßen und das Potenzial von CDPs nutzen, können sich Finanzinstitute in einer zunehmend digitalen Welt erfolgreich positionieren.
„Ich blicke gespannt in die Zukunft der AI ich glaube, dass CDPs hier einen großen Beitrag leisten können. Aus der Perspektive der Zusammenarbeit AI dank AI in der Lage sein, Kunden im Bank- und Finanzdienstleistungssektor ein besseres Kundenerlebnis zu bieten.“Thomas Kurian, Senior Director of Strategy bei Treasure Data
Data sind ein wegweisendes Instrument für Finanzdienstleister, die ihr Wachstum vorantreiben, das Kundenerlebnis verbessern und die Komplexität des modernen data bewältigen möchten. Durch die Nutzung der Möglichkeiten, die data bieten, können Unternehmen ihre betriebliche Effizienz steigern, Risiken mindern und neue Chancen in einem sich rasch wandelnden Marktumfeld nutzen.
Um mehr über CDPs sowie die Herausforderungen und Chancen für Privatkundenbanken, Versicherungsanbieter und Vermögensverwalter zu erfahren, sehen Sie sich die replay Webinars replay Treasure Data, dem CDP Institute und Artefact mit dem Titel „Connected Customer Experience with CDPs: Beschleunigung von Kundenwachstum und Rentabilität für Banken, Versicherungen und Vermögensverwalter“ an.
