Data Analytics
Kräfte bündeln - für den Kunden
Daten gelten heute gemeinhin als »der Rohstoff des 21. Jahrhunderts«. Doch heißt es häufig auch, dass sich insbesondere Deutschland dabei schwerer tue als andere Länder, diese Daten wirtschaftlich auszuwerten und zu nutzen. Die Sparkassen-Finanzgruppe will das mit der Initiative »Sparkassen-Data Analytics« für sich ändern. Dabei stehen der Schutz der anvertrauten Daten und die Berücksichtigung der DSGVO an erster Stelle.
Die Sparkassen hierzulande verfügen über einen riesigen Schatz: Daten von über 50 Millionen Kunden können mit all ihren Parametern vielfältig Auskunft geben – von Stammdaten, über Transaktionsdaten und Depotbewegungen bis hin zu Online-Nutzungsdaten. Um neue Kunden zu werben, gehen viele Wettbewerber an die Grenzen des rechtlich Möglichen. Datensicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erscheinen dabei bisweilen nachrangig.
Die Datenanalyseverfahren der Sparkassen-Finanzgruppe beschränken sich dagegen auf die Daten, die innerhalb der rechtlichen Grenzen genutzt werden dürfen und deren Nutzung der Kunde in Form einer Einwilligungserklärung zugestimmt hat. Die Finanz Informatik als IT-Dienstleister der Sparkassen-Finanzgruppe hat die ständig wachsenden gesetzlichen und aufsichtsrechtlichen Anforderungen, hier insbesondere die Datenschutzgrundverordnung (kurz DSGVO), stärker denn je im Fokus und betreibt enorme Investitionen, damit diese Daten auch weiterhin geschützt bleiben.
Wie kann man den Datenschatz »heben«?
Kunden haben höchst unterschiedliche Bedürfnisse und das sollte in der erfolgreichen Beratung berücksichtigt werden. Digitalisierung und IT können hier entscheidende Impulse liefern und die Interessen von Kunde und Sparkasse zusammenführen. Künftig kann auf der Grundlage der vielen Informationen dem Kunden zur richtigen Zeit, mit der richtigen Ansprache und im richtigen Kanal das ideale Produkt angeboten werden. Ziel ist es, einerseits die Kontakthäufigkeit zu erhöhen und andererseits dem Kunden in jeder Situation und auf jedem Kanal immer genau das eine Angebot zu machen, das seinen Bedürfnissen entspricht – neudeutsch »Next Best Action«. Statistische Modelle ermöglichen die optimale Auswahl. Dazu werden verschiedene Potenziale berechnet, z. B. die Produktaffinität. Hierbei handelt es sich um einen Score, der misst, wie interessant ein bestimmtes Produkt für einen Kunden ist.
Anhand dieses Wertes werden die Kunden nach ihren Abschlusswahrscheinlichkeiten sortiert. Institute können so ihre Kampagnen effektiver gestalten: Man konzentriert sich auf die wirklich affinen Kunden und vermeidet Streuverluste. Höhere Abschlussquoten von 150 bis 250 Prozent im Vergleich zu einer Expertenselektion wurden in mehreren Pilotierungen belegt. Die Affinitätsmodelle sind jedoch nur der erste Schritt von Data Analytics. Schon jetzt kann dargestellt werden, bei welchen Kunden beispielsweise eine Kündigung der Geschäftsbeziehung droht, um so entsprechende Gegenmaßnahmen einzuleiten. Die Vision ist es, gemeinsam mit den Sparkassen datenbasierte Lösungen zu entwickeln, welche die gesamte Customer Journey abdecken. Damit soll Data Analytics ein essenzieller Bestandteil der strategischen Vertriebsplanung, deren operativer Durchführung und Erfolgsmessung werden.
Kräfte bündeln – gemeinsam entwickeln
Bislang gab es zum Thema Data Analytics viele Einzelinitiativen, die jetzt in der Sparkassen-Finanzgruppe unter dem Schlagwort »Sparkassen-Data Analytics« in einem gemeinsamen Projekt von Sparkassen Rating und Risikosysteme (SR), DSV-Gruppe und Finanz Informatik (FI) gebündelt werden. Auf Basis des Integrierten Datenhaushalts (IDH) werden zukünftig zusätzlich vertriebsrelevante Informationen ergänzt. Soweit vom Kunden genehmigt werden zukünftig Marktdaten, geographische Merkmale, Web-Tracking, Schufa-Daten, Fremdverträge, Verbundpartnerdaten, eine zentrale Immobiliendatenbank und vieles mehr für die vertriebliche Nutzung hinzugefügt. Alle weiteren datenbasierten Maßnahmen bauen auf einer einheitlichen, standardisierten Datenarchitektur auf. Hierbei werden gemeinsam mit den Sparkassen Standards für die Datenhaltung, in der Methodik, für das Reporting und in der Datenqualität gesetzt. Im Kontext von Data Analytics werden diese Standards zukünftig insbesondere beim Thema Datenqualität und bei der Berücksichtigung von vertrieblichen Kennzahlen in der Steuerung helfen. Auf dieser Basis können neue Modelle entwickelt werden, mit denen das Geschäft erweitert und die Erträge gesteigert werden können. Data Analytics bringt somit Vorteile für die Sparkassen und deren Kunden:
• Ein besseres Verständnis in Bezug auf Kundenbedürfnisse, Verhaltensmuster und Nutzungsprofile wird aufgebaut,
• Kunden werden individueller beraten und die Kundenbindung dadurch erhöht,
• Kunden bekommen passgenaue Produkte und Dienstleistungen angeboten – perspektivisch auch nahezu in Echtzeit,
• die Arbeitszeit eines Beraters sowie die effektive Zeit des Endkunden werden optimal genutzt und
• Kampagnen werden effizient und messbar konzipiert und durchgeführt.
Vision »Closed Loop« – Ziel ist kontinuierlicher Vertriebskreislauf
Ein wesentlicher Bestandteil von Data Analytics ist die Rückkopplung der Ergebnisse. Die Sparkassen können das Erlernte für die Aussteuerung der operativen und strategischen Vertriebsmaßnahmen nutzen. Das kann entweder automatisch oder über den persönlichen Kundenkontakt erfolgen. Ein solcher Kreislauf nennt sich »Closed Loop«. Zielbild ist hier das sogenannte »Machine Learning«, d. h. die stetige und automatische Optimierung von Data Analytics. Der entscheidende Qualitätssprung besteht also darin, dass alle Vertriebsaktivitäten – von der Vorbereitung, über die Kundenansprache, der Beratung, des Abschlusses bis hin zum Controlling – ganzheitlich betrachtet und gezielt gesteuert werden.
Zwischenstopp: Was wurde seit Anfang 2018 erreicht?
Seit Anfang des Jahres wurden zehn Data-Analytics-Anwendungsfälle systemintegriert in OSPlus-Vertrieb bereitgestellt. Damit können buchende Sparkassen ihre jeweils affinsten Kunden selektieren und diese anschließend in OSPlus weiter bearbeiten und in allen relevanten Kanälen, z. B. mit Kampagnenelementen der DSV-Gruppe ansprechen. Alle rechtsrelevanten Informationen werden zentral durch die Sparkassen Rating und Risikosysteme GmbH bereitgestellt. Die Institute wurden zudem im bewährten Rollenmodell gemeinsam mit den Regionalverbänden bei der Einführung unterstützt: mit acht zentralen Webinaren der Finanz Informatik für die Anwendung im OSPlus-Release 18.0 und einer bundesweiten Roadshow in den Regionen mit über 50 Veranstaltungen. Darüber hinaus wurde für die inhaltliche Zusammenarbeit mit den Sparkassen, dem DSGV, den Regionalverbänden, der FI, der DSVGruppe, der SR und Verbundpartnern eigens das sogenannte »Innovationscluster« begründet. Hier wird in drei Arbeitsgruppen die weitere Entwicklung von Sparkassen-Data Analytics ganzheitlich und mit starkem Praxisbezug erarbeitet.
Die Entwicklung geht kontinuierlich weiter: Mit OSPlus-Release 18.1 werden weitere Anwendungsfälle bereitgestellt und die Integration von Data Analytics in OSPlus fortgesetzt. Damit steht bereits heute fest: Data Analytics wird das Kundenmanagement, aber auch die Unternehmenskultur in der Sparkasse nachhaltig verändern.