Für viele Unternehmen wird es zunehmend schwierig, profitable Kundenbeziehungen auch langfristig aufrechtzuerhalten. Das liegt unter anderem an dem intensiveren Wettbewerb in einem global aufgestellten Markt. Dabei wird dieser Bereich immer wichtiger. Denn die Gewinnung von neuen Kunden ist mit hohen Kosten verbunden.
Der Fokus vieler Unternehmen liegt deshalb auf der Stärkung bereits bestehender Kundenbeziehungen. Doch wie Metin Baki zeigt, müssen Unternehmen für eine bessere Kundenbindungen Unternehmen das Verhalten sowie die Erwartungen und Wünsche ihrer Kunden kennen. In seiner Publikation zeigt er, wie man mit Customer Analytics die Kundenbindung im Retail Banking verbessert.
Wie wirkt sich der Einsatz von Customer Analytics auf die Wettbewerbsfähigkeit von Retail Banken aus? Wie funktioniert Customer Analytics überhaupt? Und welche Voraussetzungen sind für eine erfolgreiche Umsetzung wichtig? Metin Baki gibt eine praktische Übersicht über das Thema Customer Analytics und wirft einen Blick auf das Retail Banking der Zukunft.
Aus dem Inhalt:
- Bankensektor;
- Customer Relationship Management;
- CRM;
- Interaktion;
- Personalisierung
Inhaltsverzeichnis
1 Wettbewerbsvorteile durch eine verbesserte Kundenbindung
1.1 Problemstellung und Relevanz des Themas
1.2 Zielsetzung und methodische Vorgehensweise
1.3 Arbeit im Überblick
2 Herausforderungen im Retail Banking
2.1 Begriff des Retail Bankings
2.2 Aktuelle Herausforderungen im bankbetrieblichen Umfeld
2.3 Einfluss der Kundenbindung auf die Wettbewerbsfähigkeit
3 Customer Analytics als Schlüssel für eine verbesserte Kundenbindung
3.1 Grundlagen und Begriffsbestimmungen
3.2 Einfluss von Customer Analytics auf die Kundenbindung
4 Retail Banking von morgen
4.1 Digitale Reife von Analytics im Retail Banking
4.2 Status Quo der Analytics-Anwendung im Retail Banking
4.3 Handlungsempfehlungen für die Praxis
5 Abschließende Betrachtung
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht, inwiefern der gezielte Einsatz von Customer Analytics im Retail Banking dazu beitragen kann, die Kundenbindung nachhaltig zu stärken und die Wettbewerbsfähigkeit der Institute zu sichern. Es wird die zentrale Hypothese verfolgt, dass eine positive Korrelation zwischen der Anwendung von Analytics-Methoden und einer verbesserten Kundenbindung besteht, um den Herausforderungen des modernen Bankenmarktes, wie sinkenden Erträgen und steigenden Kundenerwartungen, erfolgreich zu begegnen.
- Bedeutung der Kundenbindung als Wettbewerbsfaktor im Retail Banking.
- Herausforderungen durch Digitalisierung und neue Wettbewerber (Tech-Giganten, Near-Banks).
- Grundlagen, Ziele und Methoden von Customer Analytics zur datengestützten Entscheidungsfindung.
- Entwicklung eines Reifegradmodells zur Bewertung der digitalen Transformation in Banken.
- Strategische Handlungsempfehlungen für eine erfolgreiche Analytics-Implementierung.
Auszug aus dem Buch
3.1.1 Grundlagen und Ziele von Customer Analytics
Ein erfolgreiches Kundenbeziehungsmanagement ist vom Einsatz moderner Informationssysteme abhängig. Ein wesentlicher Bestandteil dieser Systeme ist Customer Analytics, in der Literatur auch häufig unter dem Begriff analytisches CRM, Data Analytics, oder Customer Behavior Analytics zu finden. Sie beschreibt die Gesamtheit an Prozessen und Technologien, die für die Optimierung von Kundenbeziehungen verwendet werden. Der Einfachheitshalber und zur besseren Lesbarkeit wird im weiteren Verlauf der Arbeit Customer Analytics mit dem Begriff Analytics abgekürzt. Es ist jedoch damit stets die zielgerichtete und intelligente Auswertung von Kundendaten gemeint.
Während traditionelle Analyseverfahren wie Business Intelligence sich auf vergangene Ereignisse konzentrieren und erklären wo und wann etwas passiert ist, liegt der Fokus bei Analytics auf Vorhersagen von zukünftigen Ergebnissen. Gegenstand von Analytics sind individuelle Kundendaten, die im Retail Banking größtenteils aus den folgenden vier Kategorien gewonnen werden:
Demografie (z. B. Alter, Einkommen, Beruf und Familienstand), Produkt (z. B. Kontobewegungen, Salden und Zahlungspräferenzen), Interaktion (z. B. Kanalnutzung, Service und Online-Aktivitäten) und Meinung (z. B. Rezension und Weiterempfehlungsquote des Kunden).
Die Durchsicht der Datenkategorien lässt bereits teilweise erkennen, für welche Anwendungsfälle Analytics eine Hilfestellung oder gar eine vollautomatisierte Lösung anbieten kann. So sind prototypische Anwendungsbeispiele für Banken das frühzeitige Erkennen von abwanderungsbereiten Kunden oder das Empfehlen von personalisierten Angeboten, bei denen eine hohe Wahrscheinlichkeit besteht, dass der Kunde sich für diese entscheidet. Die hierfür benötigten und bereits genannten Kundendaten bestehen hierbei grundsätzlich aus bereits gesammelten unternehmensinternen Daten und zum Teil auch durch extern zugekauften oder erhobenen Kunden- und Marktdaten.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Wettbewerbsvorteile durch eine verbesserte Kundenbindung: Dieses Kapitel erläutert die Relevanz der Kundenbindung für den langfristigen Unternehmenserfolg und definiert die methodische Herangehensweise der Arbeit.
2 Herausforderungen im Retail Banking: Es werden die aktuellen Marktveränderungen, der Wettbewerbsdruck durch neue Marktteilnehmer sowie die Bedeutung der Kundenbindung für Banken detailliert analysiert.
3 Customer Analytics als Schlüssel für eine verbesserte Kundenbindung: Das Konzept von Customer Analytics wird theoretisch definiert und der Einfluss der datengestützten Analyse auf die Steigerung der Kundenbindung aufgezeigt.
4 Retail Banking von morgen: Hier wird ein digitales Reifegradmodell vorgestellt, der Status Quo der Branche bewertet und praktische Handlungsempfehlungen zur Analytics-Umsetzung gegeben.
5 Abschließende Betrachtung: Die wichtigsten Ergebnisse werden zusammengefasst, die Grenzen der Arbeit diskutiert und der zukünftige Forschungsbedarf skizziert.
Schlüsselwörter
Customer Analytics, Retail Banking, Kundenbindung, Digitale Transformation, Wettbewerbsfähigkeit, Datenanalyse, Kundenbeziehungsmanagement, CRM, Algorithmen, Reifegradmodell, Strategie, Finanzdienstleistung, Kundenwert, Personalisierung, Digitalisierung.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das Hauptanliegen dieser wissenschaftlichen Arbeit?
Die Arbeit untersucht, wie Banken im Bereich Retail Banking durch den Einsatz von Customer Analytics ihre Kundenbindung verbessern und dadurch ihre Wettbewerbsfähigkeit in einem immer anspruchsvolleren Marktumfeld stärken können.
Welche zentralen Themenfelder werden analysiert?
Zu den Schwerpunkten zählen die Herausforderungen im modernen Retail Banking, die Grundlagen und Ziele von Customer Analytics sowie die strategischen Voraussetzungen für eine erfolgreiche digitale Transformation innerhalb von Finanzinstituten.
Welche Forschungsfrage steht im Fokus?
Die Arbeit adressiert, welchen Einfluss Customer Analytics auf die Kundenbindung hat und wie die Funktionsweise sowie die notwendigen Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung im Retail Banking aussehen.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Die methodische Basis ist eine Literaturarbeit, die Erkenntnisse aus verschiedenen wissenschaftlichen Quellen, Fachzeitschriften und repräsentativen Branchenstudien zusammenführt und bewertet.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Analyse der Herausforderungen im Bankwesen, die theoretische Herleitung von Customer Analytics als Schlüssel für die Kundenbindung sowie die Entwicklung und Anwendung eines Reifegradmodells für die digitale Transformation.
Durch welche Schlagworte lässt sich die Publikation am besten beschreiben?
Zentrale Begriffe sind Customer Analytics, Retail Banking, Kundenbindung, digitale Transformation, Wettbewerbsvorteile und data-driven Management.
Was unterscheidet "Digitale Anfänger" von "Digitalen Experten" im Reifegradmodell?
Digitale Anfänger verfügen über kaum oder keine integrierten Analytics-Strukturen und erkennen den Wert der Datennutzung kaum, während digitale Experten eine klare Analytics-Strategie verfolgen und Prozesse weitgehend automatisiert haben.
Warum ist eine klare Analytics-Strategie laut Autor wichtiger als reine IT-Investitionen?
Die Arbeit betont, dass ohne eine strategische Einbettung und eine datengetriebene Unternehmenskultur selbst leistungsfähige Technologien oft scheitern, da der Mehrwert erst durch die zielgerichtete Anwendung zur Prozessoptimierung entsteht.
Welchen Einfluss haben Tech-Giganten auf die Erwartungshaltung der Kunden?
Tech-Giganten setzen durch hochgradig personalisierte Erlebnisse neue Standards, was dazu führt, dass Kunden auch von Banken ein ähnlich reibungsloses und individuelles Nutzererlebnis fordern.
- Arbeit zitieren
- Metin Baki (Autor:in), 2020, Customer Analytics im Retail Banking. Wie eine verbesserte Kundenbindung die Wettbewerbsfähigkeit steigert, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/505662
