Die oben beschriebene Entwicklung hat ihren Preis: Entscheidungsträger können sich im heutigen Marktumfeld nicht mehr darauf verlassen, nur 20 Prozent der gesamten Zusammenhänge zu verstehen. Denn wie bei einem Eisberg liegt die Gefahr in den unbekannten, unter der Wasseroberfläche liegenden, 80 Prozent. Lange Zeit lagen Daten im Verborgenen – mittlerweile gibt es jedoch unzählige Tools, um sie wieder zu erschließen.
Finanzinstitute verfügen über enorme Bestände an Kunden- und Transaktionsdaten, nutzen diese allerdings oft nur rudimentär. Dabei birgt die vollumfängliche Nutzung dieser Datensätze profitable Chancen für nachhaltiges Wachstum. Neue Technologien und Methoden im Bereich Business Intelligence (BI) eröffnen Finanzinstituten neue Wege in der Datenverwertung. Werden neben bestehenden Daten auch Echtzeitdaten integriert, lassen sich Aussagekraft und Wirkung intensivieren und Trends prognostizieren – dies hat direkte Auswirkungen auf den Geschäftserfolg. Außerdem kann die Fehleranfälligkeit bisheriger Analysetools wie Excel eliminiert werden.
Ein weiterer Vorteil liegt in den Möglichkeiten zur Kollaboration: Mit einer professionellen BI-Lösung können alle Kennzahlen in einem einzigen System zusammengeführt, in jeder gewünschten Kombination zueinander in Beziehung gesetzt, analysiert und unternehmensweit geteilt werden. Dank einer zentralen Plattform greifen sämtliche Mitarbeiter somit auf die gleiche Datenbasis zu, was die Entscheidungsgeschwindigkeit sowie -zuverlässigkeit drastisch erhöht.
Finanzinstitute, die flexibel und zukunftsorientiert handeln möchten, sollten in eine Self-Service-BI-Lösung investieren, bei der Datenanalysen wie auch die Reporterstellung für jeden Mitarbeiter im Unternehmen möglich ist. Eine intuitive Bedienbarkeit gewährleistet eine schnelle Anwenderadaption, wovon strategische Bereiche profitieren (siehe Abbildung links).
1. Kundenprofitabilität: Um rentable und unrentable Kunden zu identifizieren und Akquisitionsaktivitäten dementsprechend anzupassen, müssen nicht nur zuverlässige Customer-Lifetime-Value-Analysen, sondern auch Kundenservice- und Einlagenentwicklungsanalysen angewendet werden. Zudem sind Stimmungsanalysen in sozialen Medien sowie 360°-Kundenanalysen für Cross- und Upsell von strategischer Bedeutung.
2. Für präzises Performance-Management sollte jedes Finanzinstitut in der Lage sein, die Wirtschaftlichkeit aller Filialen zu verstehen. Das Messen und der Vergleich der Filialperformances ermöglichen es, Schwachpunkte zu identifizieren und Korrekturen frühzeitig vorzunehmen.
3. Auch die Marketingeffektivität spielt in Zeiten steigender Kosten für Kundengewinnung und -bindung eine wichtige Rolle. Eine der effektivsten Maßnahmen ist die Beeinflussung von Kundenverhalten mittels gezielter, personalisierter Echtzeitangebote. Dies bedarf jedoch zuverlässiger Verbraucherdaten und deren Auswertung – über sämtliche Marketingkanäle hinweg.
4. Das Risikomanagement stützt sich oft auf Predictive Analytics, unter anderem zur Entwicklung neuer Kreditvergabe-Modelle, zwecks Einschätzung der Wahrscheinlichkeit von Kreditausfällen, oder um umfassende Erkenntnisse zu Portfolio-Performance, Liquiditätspositionen und Betriebsmittelbedarf zu erhalten.
Fazit
Eine professionelle Datenauswertung und damit einhergehende aussagekräftige Erkenntnisse tragen nicht nur zu Kostensenkungen und Effizienzsteigerungen, sondern auch zur Verbesserung der Customer Experience bei. Die Investition in eine professionelle BI-Lösung lohnt sich. Ausschlaggebend für den Erfolg ist dabei die ganzheitliche Sicht. Um diese zu gewährleisten, bedarf es einer sorgsamen, strategischen Planung, einer fundierten Datengrundlage sowie der Auswahl einer auf das Finanzinstitut abgestimmten Lösung. Nur so lassen sich wichtige strategische Wettbewerbsvorteile im hartumkämpften Finanzmarkt heute noch generieren.
