![\"Image\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/Akhilesh-Kale-.jpeg\")
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Regulatorische Herausforderungen und der Aufstieg von first-party data<\/h2><\/div>Finanzdienstleister, von Banken und Versicherungen bis hin zu Maklern und Verm\u00f6gensverwaltern, stehen vor einer Vielzahl von Herausforderungen, um data effektiv zu nutzen. Die Einf\u00fchrung neuer Technologien beschleunigt sich; f\u00fcr ein nachhaltiges Wachstum ist es unabdingbar, der Entwicklung voraus zu sein. Doch mit der zunehmenden Digitalisierung geht eine verst\u00e4rkte Kontrolle durch die Regulierungsbeh\u00f6rden und die Notwendigkeit robuster data-Sicherheitsma\u00dfnahmen einher. In finanzbezogenen Branchen, finanzielle \u00dcberwachung<\/strong>, Cybersicherheit<\/strong> und die Risiko von Verst\u00f6\u00dfen<\/strong> sind ernsthafte Bedenken.<\/p>\n<\/div>Datenschutzbestimmungen wie GDPR und CCPA werden immer strenger, da Kunden und Regierungen versuchen, die missbr\u00e4uchliche Verwendung von data einzud\u00e4mmen. Diese Vorschriften sowie die Abschaffung von cookies von Drittanbietern machen es erforderlich, dass Finanzdienstleister sich auf die Verwendung von first-party data<\/strong> die von dem Unternehmen selbst gesammelt werden und ihm geh\u00f6ren.<\/p>\n<\/div>Mit einem CDP k\u00f6nnen Banken die Risikoprofile ihrer Kunden genauer einsch\u00e4tzen. Dies hilft dabei, fundierte Kreditentscheidungen zu treffen, die Ausfallraten zu senken und die Einhaltung von Anti-Geldw\u00e4sche<\/strong> (AML) und Kennen Sie Ihren Kunden<\/strong> (KYC)-Vorschriften und betonte, wie wichtig es ist, durch transparente data-Praktiken Vertrauen bei den Kunden aufzubauen.<\/p>\n<\/div>Ultimative Personalisierung f\u00fcr verbesserte Kundenerlebnisse<\/h2><\/div>Der Trend geht zwar in Richtung Datenschutz, aber die Kunden sind sich auch zunehmend des Nutzens bewusst, den sie aus der Weitergabe ihrer data an vertrauensw\u00fcrdige Anbieter ziehen k\u00f6nnen. Allerdings sind sie sehr w\u00e4hlerisch, welche Informationen sie mit wem teilen wollen. Im Gegenzug f\u00fcr ihre data, Kunden erwarten, dass sie von einer Marke einen Wert erhalten<\/strong>. F\u00fcr Banken und Versicherungen bedeutet dies ein personalisiertes Erlebnis, das den Kunden einen \u00dcberblick \u00fcber die f\u00fcr sie wichtigsten Finanzprodukte bietet.<\/p>\n<\/div>\n\u201cEine der wichtigsten F\u00e4higkeiten, die CDPs bieten, ist die Bereitstellung einer nahtlos integrierten Omnichannel-Kundenreise. Es geht nicht nur darum, mehr Leads oder mehr Umsatz zu generieren, sondern den Customer Lifetime Value zu erh\u00f6hen.\u201d<\/div>\nAthena Sharma, Sr. Direktorin, Leiterin Finanzdienstleistungen bei Artefact UK<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Die Personalisierung ist in vielen Branchen zu einem Eckpfeiler der Kundenbindungsstrategien geworden. Weil CDPs zentralisieren, vereinheitlichen und bereichern Sie alle data der ersten, zweiten und dritten Partei<\/strong>, Sie bieten tiefere Einblicke in die Vorlieben und das Verhalten der Kunden und erm\u00f6glichen so gezielte Marketingkampagnen und ma\u00dfgeschneiderte Produktangebote. CDPs erm\u00f6glichen auch erweiterte Segmentierung<\/strong> und Signalerkennung<\/strong>.<\/p>\n<\/div>Die F\u00e4higkeit von Unternehmen, ein vernetztes Omnichannel-Erlebnis zu bieten, ist von entscheidender Bedeutung, wenn es darum geht, die sich wandelnden Kundenerwartungen zu erf\u00fcllen, die Abwanderung zu verhindern und eine langfristige Kundenbindung zu f\u00f6rdern.<\/p>\n<\/div>
\u00dcberwindung der Einschr\u00e4nkungen von Altsystemen<\/h2><\/div>Altsysteme liefern oft keine Echtzeit-Einsichten und personalisierte M\u00f6glichkeiten zur Kundenansprache. Privatkundenbanken und Versicherungsunternehmen haben Schwierigkeiten, zeitnahe und kontextbezogene Kommunikation zu liefern. Dadurch werden Chancen verpasst, die Kundenzufriedenheit zu erh\u00f6hen und das Umsatzwachstum zu steigern.<\/p>\n<\/div>
Sogar DMPs (data Management Plattform: der Vorg\u00e4nger des CDP) k\u00f6nnen diese Herausforderungen nicht mehr bew\u00e4ltigen, da sie nur begrenzt in der Lage sind Einblicke auf individueller Ebene<\/strong>, Mangel an Echtzeit data Aktivierungsm\u00f6glichkeiten<\/strong>, unzureichende Compliance-Funktionen und die Unf\u00e4higkeit, das von den heutigen Verbrauchern geforderte Ma\u00df an Personalisierung zu bieten.<\/p>\n<\/div>CDPs beseitigen diese Einschr\u00e4nkungen, indem sie eine einheitliche Plattform f\u00fcr die data-Integration und -Analyse bieten. Durch die Nutzung der Leistung von maschinelles Lernen<\/strong> und pr\u00e4diktive Analytik<\/strong>, k\u00f6nnen Unternehmen die verwertbare Erkenntnisse<\/strong> und steigern Sie Ihren Umsatz durch gezielte Cross-Selling- und Upselling-Initiativen.<\/p>\n<\/div>\n\u201cData ist nicht nur f\u00fcr die Aktivierung gedacht, sondern hilft auch den Kundenbetreuern, ob sie nun digital arbeiten oder physisch in einer Bank sitzen, den Kunden zu verstehen, der durch die T\u00fcr kommt, einen Anruf t\u00e4tigt oder E-Mails austauscht.\u201d<\/div>\nAkhilesh Kale, Partner bei Artefact US<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Sechs Schritte zur erfolgreichen CDP-Implementierung<\/h2><\/div>Die Einf\u00fchrung der CDP erfordert eine sorgf\u00e4ltige Planung und Ausf\u00fchrung, um ihr Potenzial voll aussch\u00f6pfen zu k\u00f6nnen. Unternehmen m\u00fcssen ihre data F\u00e4lligkeit<\/strong>, definieren Sie klare Anwendungsf\u00e4lle und w\u00e4hlen Sie den richtigen Anbieter und das richtige Toolset. Eine nahtlose Integration in bestehende Systeme und eine kontinuierliche Leistungsbewertung sind entscheidend f\u00fcr ROI maximieren<\/strong> und Antrieb kontinuierliche Verbesserung<\/strong>.<\/p>\n<\/div>![](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/cdp-article-image-webinar-TD-CDP-Inst.png\" "\\"cdp")
<\/span><\/div>1) Data Reifegradbewertung<\/h3><\/div>Um festzustellen, ob ein Unternehmen \u00fcber den entsprechenden Reifegrad verf\u00fcgt, um in vollem Umfang von einem CDP profitieren zu k\u00f6nnen, ist ein Benchmarking aller Bereiche des organisatorische Reife<\/strong> im Vergleich zu bew\u00e4hrten Verfahren. Dient ein CDP dem aktuellen strategischen Bedarf und wird die notwendige Investition von Zeit und Ressourcen seitens des Unternehmens get\u00e4tigt?<\/p>\n<\/div>2) Entwicklung von Anforderungen<\/h3><\/div>Um eine erfolgreiche Roadmap zu erstellen, m\u00fcssen Sie bewerten, welche Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr das betreffende Unternehmen Priorit\u00e4t haben. Welche Anwendungen werden am schnellsten den gr\u00f6\u00dften Wert liefern<\/strong>? Die Anforderungen unterscheiden sich je nach data-Reifegrad eines Unternehmens: Kompliziertere Anwendungsf\u00e4lle k\u00f6nnen die Implementierung von maschinellem Lernen und pr\u00e4diktiven Analysen erfordern und ben\u00f6tigen eine kompliziertere Infrastruktur, um sie zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n<\/div>3) Auswahl des richtigen Anbieters und Tools<\/h3><\/div>Auf dem Markt gibt es eine Auswahl an Produkten f\u00fcr unterschiedliche Budgets und Ambitionen, darunter reine Spieler<\/strong>, cloud Eingeborene<\/strong> und CRM-Integratoren<\/strong>. Wie bei allen gro\u00df angelegten Implementierungen von Tools, herstellen oder kaufen<\/strong> ist eine \u00dcberlegung wert. Weitere Faktoren, die zu ber\u00fccksichtigen sind, sind die data-Erfassung und -Eigent\u00fcmerschaft, die Anpassung, die Evolutivit\u00e4t, die Transparenz der Partner, die Sicherheit und mehr.<\/p>\n<\/div>4) Reibungslose Umsetzung<\/h3><\/div>Die CDP-Implementierung erfordert eine erhebliche Investition an Zeit und Geld. Der Prozess sollte so nahtlos und optimiert wie m\u00f6glich sein. Zu Gew\u00e4hrleistung der Akzeptanz nach der Markteinf\u00fchrung<\/strong>, m\u00fcssen Schulungen und Einweisungen durchgef\u00fchrt werden. Die meisten Anbieter haben Erfahrung mit der Implementierung von CDP-L\u00f6sungen und k\u00f6nnen Unterst\u00fctzung und Anleitung bieten.<\/p>\n<\/div>5) Ausf\u00fchren und auswerten<\/h3><\/div>Sobald der CDP einsatzbereit ist, sollte die Verbesserung kontinuierlich erfolgen. Die Bewertung der Qualit\u00e4t der Erkenntnisse<\/strong> und die Art und Weise, wie sie erfolgreich umgesetzt werden, sind entscheidend f\u00fcr die volle Nutzung von Anwendungsf\u00e4llen. Geeignete Arbeitsweisen und Betriebsmodelle m\u00fcssen eingef\u00fchrt werden, um die Feedbackschleife aufrechterhalten<\/strong>.<\/p>\n<\/div>6) Fortgeschrittene KI-Anwendungsf\u00e4lle<\/h3><\/div>Wenn Unternehmen in ihren data-F\u00e4higkeiten reifen, wird der Weg zu fortgeschrittene KI-gesteuerte Anwendungsf\u00e4lle<\/strong> wird zunehmend zug\u00e4nglich. Die Nutzung von KI, maschinellem Lernen und pr\u00e4diktiven Analysen kann neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr data-driven Entscheidungsfindung<\/strong> und Wettbewerbsdifferenzierung<\/strong>. Indem sie sich Innovationen zu eigen machen und die Leistungsf\u00e4higkeit von CDPs nutzen, k\u00f6nnen sich Finanzinstitute f\u00fcr den Erfolg in einer zunehmend digitalen Welt positionieren.<\/p>\n<\/div>\n\u201cIch freue mich auf die Zukunft der KI, weil ich glaube, dass CDPs viel dazu beitragen k\u00f6nnen. Aus einer kollaborativen Perspektive werden sie mit KI in der Lage sein, bessere Kundenerlebnisse f\u00fcr Bank- und Finanzdienstleistungskunden zu schaffen.\u201d<\/div>\nThomas Kurian, Senior Direktor f\u00fcr Strategie bei Treasure Data<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Customer Data-Plattformen sind ein transformatives Werkzeug f\u00fcr Finanzdienstleister, die Wachstum freisetzen<\/strong>, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Komplexit\u00e4t des modernen data-Managements zu bew\u00e4ltigen. Durch die Nutzung der Leistungsf\u00e4higkeit von data k\u00f6nnen Unternehmen Steigerung der betrieblichen Effizienz<\/strong>, Risiken eind\u00e4mmen<\/strong>, und aufkommende Chancen nutzen<\/strong> in einer sich schnell entwickelnden Marktlandschaft.<\/p>\n<\/div>
Finanzdienstleister, von Banken und Versicherungen bis hin zu Maklern und Verm\u00f6gensverwaltern, stehen vor einer Vielzahl von Herausforderungen, um data effektiv zu nutzen. Die Einf\u00fchrung neuer Technologien beschleunigt sich; f\u00fcr ein nachhaltiges Wachstum ist es unabdingbar, der Entwicklung voraus zu sein. Doch mit der zunehmenden Digitalisierung geht eine verst\u00e4rkte Kontrolle durch die Regulierungsbeh\u00f6rden und die Notwendigkeit robuster data-Sicherheitsma\u00dfnahmen einher. In finanzbezogenen Branchen, finanzielle \u00dcberwachung<\/strong>, Cybersicherheit<\/strong> und die Risiko von Verst\u00f6\u00dfen<\/strong> sind ernsthafte Bedenken.<\/p>\n<\/div> Datenschutzbestimmungen wie GDPR und CCPA werden immer strenger, da Kunden und Regierungen versuchen, die missbr\u00e4uchliche Verwendung von data einzud\u00e4mmen. Diese Vorschriften sowie die Abschaffung von cookies von Drittanbietern machen es erforderlich, dass Finanzdienstleister sich auf die Verwendung von first-party data<\/strong> die von dem Unternehmen selbst gesammelt werden und ihm geh\u00f6ren.<\/p>\n<\/div> Mit einem CDP k\u00f6nnen Banken die Risikoprofile ihrer Kunden genauer einsch\u00e4tzen. Dies hilft dabei, fundierte Kreditentscheidungen zu treffen, die Ausfallraten zu senken und die Einhaltung von Anti-Geldw\u00e4sche<\/strong> (AML) und Kennen Sie Ihren Kunden<\/strong> (KYC)-Vorschriften und betonte, wie wichtig es ist, durch transparente data-Praktiken Vertrauen bei den Kunden aufzubauen.<\/p>\n<\/div> Der Trend geht zwar in Richtung Datenschutz, aber die Kunden sind sich auch zunehmend des Nutzens bewusst, den sie aus der Weitergabe ihrer data an vertrauensw\u00fcrdige Anbieter ziehen k\u00f6nnen. Allerdings sind sie sehr w\u00e4hlerisch, welche Informationen sie mit wem teilen wollen. Im Gegenzug f\u00fcr ihre data, Kunden erwarten, dass sie von einer Marke einen Wert erhalten<\/strong>. F\u00fcr Banken und Versicherungen bedeutet dies ein personalisiertes Erlebnis, das den Kunden einen \u00dcberblick \u00fcber die f\u00fcr sie wichtigsten Finanzprodukte bietet.<\/p>\n<\/div> Die Personalisierung ist in vielen Branchen zu einem Eckpfeiler der Kundenbindungsstrategien geworden. Weil CDPs zentralisieren, vereinheitlichen und bereichern Sie alle data der ersten, zweiten und dritten Partei<\/strong>, Sie bieten tiefere Einblicke in die Vorlieben und das Verhalten der Kunden und erm\u00f6glichen so gezielte Marketingkampagnen und ma\u00dfgeschneiderte Produktangebote. CDPs erm\u00f6glichen auch erweiterte Segmentierung<\/strong> und Signalerkennung<\/strong>.<\/p>\n<\/div> Die F\u00e4higkeit von Unternehmen, ein vernetztes Omnichannel-Erlebnis zu bieten, ist von entscheidender Bedeutung, wenn es darum geht, die sich wandelnden Kundenerwartungen zu erf\u00fcllen, die Abwanderung zu verhindern und eine langfristige Kundenbindung zu f\u00f6rdern.<\/p>\n<\/div> Altsysteme liefern oft keine Echtzeit-Einsichten und personalisierte M\u00f6glichkeiten zur Kundenansprache. Privatkundenbanken und Versicherungsunternehmen haben Schwierigkeiten, zeitnahe und kontextbezogene Kommunikation zu liefern. Dadurch werden Chancen verpasst, die Kundenzufriedenheit zu erh\u00f6hen und das Umsatzwachstum zu steigern.<\/p>\n<\/div> Sogar DMPs (data Management Plattform: der Vorg\u00e4nger des CDP) k\u00f6nnen diese Herausforderungen nicht mehr bew\u00e4ltigen, da sie nur begrenzt in der Lage sind Einblicke auf individueller Ebene<\/strong>, Mangel an Echtzeit data Aktivierungsm\u00f6glichkeiten<\/strong>, unzureichende Compliance-Funktionen und die Unf\u00e4higkeit, das von den heutigen Verbrauchern geforderte Ma\u00df an Personalisierung zu bieten.<\/p>\n<\/div> CDPs beseitigen diese Einschr\u00e4nkungen, indem sie eine einheitliche Plattform f\u00fcr die data-Integration und -Analyse bieten. Durch die Nutzung der Leistung von maschinelles Lernen<\/strong> und pr\u00e4diktive Analytik<\/strong>, k\u00f6nnen Unternehmen die verwertbare Erkenntnisse<\/strong> und steigern Sie Ihren Umsatz durch gezielte Cross-Selling- und Upselling-Initiativen.<\/p>\n<\/div> Die Einf\u00fchrung der CDP erfordert eine sorgf\u00e4ltige Planung und Ausf\u00fchrung, um ihr Potenzial voll aussch\u00f6pfen zu k\u00f6nnen. Unternehmen m\u00fcssen ihre data F\u00e4lligkeit<\/strong>, definieren Sie klare Anwendungsf\u00e4lle und w\u00e4hlen Sie den richtigen Anbieter und das richtige Toolset. Eine nahtlose Integration in bestehende Systeme und eine kontinuierliche Leistungsbewertung sind entscheidend f\u00fcr ROI maximieren<\/strong> und Antrieb kontinuierliche Verbesserung<\/strong>.<\/p>\n<\/div> Um festzustellen, ob ein Unternehmen \u00fcber den entsprechenden Reifegrad verf\u00fcgt, um in vollem Umfang von einem CDP profitieren zu k\u00f6nnen, ist ein Benchmarking aller Bereiche des organisatorische Reife<\/strong> im Vergleich zu bew\u00e4hrten Verfahren. Dient ein CDP dem aktuellen strategischen Bedarf und wird die notwendige Investition von Zeit und Ressourcen seitens des Unternehmens get\u00e4tigt?<\/p>\n<\/div> Um eine erfolgreiche Roadmap zu erstellen, m\u00fcssen Sie bewerten, welche Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr das betreffende Unternehmen Priorit\u00e4t haben. Welche Anwendungen werden am schnellsten den gr\u00f6\u00dften Wert liefern<\/strong>? Die Anforderungen unterscheiden sich je nach data-Reifegrad eines Unternehmens: Kompliziertere Anwendungsf\u00e4lle k\u00f6nnen die Implementierung von maschinellem Lernen und pr\u00e4diktiven Analysen erfordern und ben\u00f6tigen eine kompliziertere Infrastruktur, um sie zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n<\/div> Auf dem Markt gibt es eine Auswahl an Produkten f\u00fcr unterschiedliche Budgets und Ambitionen, darunter reine Spieler<\/strong>, cloud Eingeborene<\/strong> und CRM-Integratoren<\/strong>. Wie bei allen gro\u00df angelegten Implementierungen von Tools, herstellen oder kaufen<\/strong> ist eine \u00dcberlegung wert. Weitere Faktoren, die zu ber\u00fccksichtigen sind, sind die data-Erfassung und -Eigent\u00fcmerschaft, die Anpassung, die Evolutivit\u00e4t, die Transparenz der Partner, die Sicherheit und mehr.<\/p>\n<\/div> Die CDP-Implementierung erfordert eine erhebliche Investition an Zeit und Geld. Der Prozess sollte so nahtlos und optimiert wie m\u00f6glich sein. Zu Gew\u00e4hrleistung der Akzeptanz nach der Markteinf\u00fchrung<\/strong>, m\u00fcssen Schulungen und Einweisungen durchgef\u00fchrt werden. Die meisten Anbieter haben Erfahrung mit der Implementierung von CDP-L\u00f6sungen und k\u00f6nnen Unterst\u00fctzung und Anleitung bieten.<\/p>\n<\/div> Sobald der CDP einsatzbereit ist, sollte die Verbesserung kontinuierlich erfolgen. Die Bewertung der Qualit\u00e4t der Erkenntnisse<\/strong> und die Art und Weise, wie sie erfolgreich umgesetzt werden, sind entscheidend f\u00fcr die volle Nutzung von Anwendungsf\u00e4llen. Geeignete Arbeitsweisen und Betriebsmodelle m\u00fcssen eingef\u00fchrt werden, um die Feedbackschleife aufrechterhalten<\/strong>.<\/p>\n<\/div> Wenn Unternehmen in ihren data-F\u00e4higkeiten reifen, wird der Weg zu fortgeschrittene KI-gesteuerte Anwendungsf\u00e4lle<\/strong> wird zunehmend zug\u00e4nglich. Die Nutzung von KI, maschinellem Lernen und pr\u00e4diktiven Analysen kann neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr data-driven Entscheidungsfindung<\/strong> und Wettbewerbsdifferenzierung<\/strong>. Indem sie sich Innovationen zu eigen machen und die Leistungsf\u00e4higkeit von CDPs nutzen, k\u00f6nnen sich Finanzinstitute f\u00fcr den Erfolg in einer zunehmend digitalen Welt positionieren.<\/p>\n<\/div> Customer Data-Plattformen sind ein transformatives Werkzeug f\u00fcr Finanzdienstleister, die Wachstum freisetzen<\/strong>, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Komplexit\u00e4t des modernen data-Managements zu bew\u00e4ltigen. Durch die Nutzung der Leistungsf\u00e4higkeit von data k\u00f6nnen Unternehmen Steigerung der betrieblichen Effizienz<\/strong>, Risiken eind\u00e4mmen<\/strong>, und aufkommende Chancen nutzen<\/strong> in einer sich schnell entwickelnden Marktlandschaft.<\/p>\n<\/div>Ultimative Personalisierung f\u00fcr verbesserte Kundenerlebnisse<\/h2><\/div>
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\u00dcberwindung der Einschr\u00e4nkungen von Altsystemen<\/h2><\/div>
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Sechs Schritte zur erfolgreichen CDP-Implementierung<\/h2><\/div>
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2) Entwicklung von Anforderungen<\/h3><\/div>
3) Auswahl des richtigen Anbieters und Tools<\/h3><\/div>
4) Reibungslose Umsetzung<\/h3><\/div>
5) Ausf\u00fchren und auswerten<\/h3><\/div>
6) Fortgeschrittene KI-Anwendungsf\u00e4lle<\/h3><\/div>
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