Banking Analytics: Die unverzichtbare Strategie für moderne Finanzinstitute

Die digitale Transformation ist längst keine Zukunftsvision mehr für den Finanzdienstleistungssektor – sie ist Realität. Bereits vor der COVID-19-Pandemie haben Banken, Sparkassen und andere Finanzinstitute innovative digitale Lösungen implementiert, um anhaltende Herausforderungen zu bewältigen und einen kundenorientierten Ansatz im Banking zu entwickeln. Dieser Wandel hat sich in den letzten Jahren noch beschleunigt, nicht zuletzt durch den kometenhaften Aufstieg sogenannter „Challenger Banks“ – mobile-first, app-basierte FinTech-Unternehmen.

Viele Institutionen haben erkannt, dass veraltete Technologie und sich wandelnde Kundenerwartungen zu ihren größten Herausforderungen gehören. Aktuelle Studien zeigen, dass bereits drei Viertel aller Banken und Sparkassen digitale Transformationsinitiativen gestartet haben. Bis Ende 2024 werden voraussichtlich nur noch weniger als 10% der Finanzinstitute keine digitale Transformationsstrategie verfolgen. Die Institute, die in diesem digitalen Umfeld wettbewerbsfähig bleiben werden, sind diejenigen, die das Kundenerlebnis über alles andere stellen.

Von allen verfügbaren digitalen Werkzeugen bietet Banking Analytics die Möglichkeit, das Kundenerlebnis zu verbessern, Wachstumschancen zu identifizieren und in diesem zunehmend volatilen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. In diesem Blogbeitrag geben wir einen tieferen Einblick in die Rolle der Datenanalyse im Bankwesen, einschließlich der Vorteile für Finanzinstitute, häufiger Herausforderungen, bewährter Praktiken und vielem mehr.

Was ist Banking Analytics?

Bevor wir erklären, was Banking Analytics ist, lassen Sie uns zunächst einen Moment über Datenanalyse sprechen. Datenanalyse ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten, um daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Die betreffenden Rohdaten können sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein und aus internen oder externen Quellen stammen.

Organisationen können Datenanalyse für verschiedenste Zwecke nutzen: vom besseren Verständnis ihrer Kunden über die Verbesserung bestehender Prozesse bis hin zum Aufbau von Vorhersagemodellen und der Prognose von Wachstumschancen. Datenanalyse ist ein relativ breiter Begriff, der viele verschiedene Analyseformen umfasst, wie Kundenanalyse, Geschäftsanalyse, prädiktive Analyse und mehr. Banking Analytics bezieht sich dabei speziell auf jede Anwendung von Datenanalyse im Bankwesen.

Wie Banken von fortgeschrittener Analytics profitieren

Banking Analytics ist für jedes Institut ein wertvolles Instrument und bietet eine Vielzahl von Vorteilen:

360-Grad-Sicht auf den Kunden

Durch die Anwendung fortgeschrittener Analysen auf Kundendaten – wie etwa welche Bankprodukte sie bereits nutzen oder wer sonst noch zu ihrem Haushalt gehört – können Sie ein genaues Bild davon bekommen, wer Ihre Kunden sind, was sie motiviert und was ihnen wichtig ist. Sie können sogar Stimmungsanalysen durchführen, um zu erfassen, wie Ihre Kunden über Ihr Institut denken.

Diese Informationen ermöglichen es Ihnen, die tatsächlichen Bedürfnisse Ihrer Kunden zu erkennen, anstatt nur zu vermuten, was sie brauchen könnten. Zum Beispiel könnte man fälschlicherweise annehmen, dass ein Kunde an einem Immobilienkredit interessiert ist, während seine Daten – über mehrere Kanäle aggregiert – darauf hindeuten, dass er eigentlich ein Investmentkonto eröffnen möchte.

Überlegenes Omnichannel-Kundenerlebnis

Wenn wir davon sprechen, „das richtige Produkt zur richtigen Zeit an die richtige Person“ zu liefern, sprechen wir eigentlich von Personalisierung in Aktion. Personalisierung hat sich als wichtiger Trend im Bankensektor durchgesetzt – 72% der Kunden stufen sie im heutigen Finanzumfeld als „sehr wichtig“ ein, da sie Kunden das Gefühl gibt, gesehen, gehört und verstanden zu werden.

Und nicht nur die Kunden profitieren davon: Gut umgesetzte Personalisierung kann die Kundenabwanderung reduzieren und den Umsatz steigern. Studien zeigen, dass Vorreiter im Kundenservice schneller wachsen als Nachzügler, eine höhere Markenpräferenz erzielen und mehr Kunden halten können. Schätzungen zufolge kann Personalisierung bei Banken zu jährlichen Umsatzsteigerungen von bis zu 10% führen.

Stärkere Kundenbeziehungen

Durch die Bereitstellung der gewünschten Personalisierung, das Zeigen von Wertschätzung für die Zeit und Mühe der Kunden sowie die kontinuierliche Suche nach Möglichkeiten zur Vereinfachung oder Verbesserung des Kundenerlebnisses können Sie stärkere und langfristigere Kundenbeziehungen aufbauen.

Die Kundenabwanderung aufgrund von Frustration und mangelnder Personalisierung ist eines der größten Probleme, mit denen Banken heute konfrontiert sind. Studien haben gezeigt, dass von frustrierten Bankkunden nur 21% planen, bei der Bank zu bleiben und mehr auszugeben, und nur 13% die Bank weiterempfehlen würden.

Besseres Risikomanagement

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie Banken Datenanalyse zum Schutz vor Risiken einsetzen können. Zum Beispiel können Sie Kundenanalysen nutzen, um Kunden für das Kreditrisikomanagement in verschiedene Gruppen basierend auf ihrer Kreditwürdigkeit einzuteilen. Dies ermöglicht es nicht nur, die Zielgruppe für Kreditprodukte einzugrenzen, sondern reduziert auch das Ausfallrisiko.

Sie können auch prädiktive Analysen im Banking einsetzen, um potenziellen Betrug abzuwehren, indem Sie Verhaltensmuster von Kunden analysieren und anomales Verhalten kennzeichnen. Die Nutzung fortgeschrittener Analysen zur Betrugserkennung und -prävention schützt nicht nur die Interessen der Kunden, sondern auch die der Bank.

Herausforderungen bei der Implementierung

Wie bei der Einführung jeder Technologie gibt es auch bei Banking Analytics eine gewisse Lernkurve. Für diejenigen, die an der Implementierung von Datenanalyse im Bankwesen interessiert sind, gibt es einige wichtige Aspekte zu beachten.

Zunächst einmal ist die Strategie entscheidend. Eine gut definierte Strategie sollte das Fundament jeder Datenanalyse-Initiative sein. Ohne eine solche können Sie in alle möglichen ausgefallenen Tools und Technologien investieren und sich trotzdem nur im Kreis drehen. Eine erfolgreiche Strategie beginnt mit der Identifizierung der wichtigsten Ziele und Zielsetzungen.

Ein weiterer kritischer Aspekt ist die Etablierung einer guten Data Governance und die Implementierung der richtigen Technologie. Data Governance stellt sicher, dass alle Bankdaten auf ethische, konforme und verantwortungsvolle Weise gesammelt werden. Sie legt wichtige Richtlinien für die Speicherung, den Zugriff und die Nutzung von Daten fest.

12 Tipps für die Entwicklung einer erfolgreichen Banking Analytics Strategie

Bei der Entwicklung Ihrer Banking Analytics Strategie sollten Sie folgende bewährte Praktiken berücksichtigen, um den größtmöglichen Erfolg zu erzielen:

1. Starten Sie klein und wachsen Sie schrittweise Der Versuch, alles auf einmal umzusetzen, ist nicht nur unpraktisch und kostspielig, sondern wird wahrscheinlich auch nicht die gewünschten Ergebnisse liefern. Beginnen Sie mit überschaubaren Projekten und entwickeln Sie diese weiter. Der besondere Vorteil: Kleine Erfolge können genutzt werden, um künftige Projekte zu finanzieren und maximale Rendite zu erzielen.
2. Lernen Sie durch Versuch und Irrtum Die Implementierung einer Banking Analytics Strategie sollte als iterativer Prozess verstanden werden. Jedes einzelne Projekt bietet die Chance, wertvolle Erkenntnisse über die Funktionsweise Ihrer verschiedenen Geschäftsbereiche und des Instituts als Ganzes zu gewinnen.
3. Übernehmen Sie, was funktioniert, und eliminieren Sie, was nicht funktioniert Halten Sie nicht an Prozessen, Richtlinien oder Tools fest, die Ihren Zielen nicht mehr dienen, nur weil Ihre Mitarbeiter daran gewöhnt sind. Manchmal ist es besser, Vertrautes aufzugeben zugunsten dessen, was effektiv ist.
4. Schaffen Sie ein Datenökosystem aus internen und externen Quellen Wenn sich Ihre Bank ausschließlich auf interne Daten stützt, sehen Sie nur die Hälfte des Gesamtbildes. Externe Daten können wertvolle Kontexte zu internen Erkenntnissen liefern und sollten wann immer möglich einbezogen werden.
5. Sammeln Sie Kundenerkenntnisse über mehrere Datensätze hinweg Die wertvollsten Informationen kommen manchmal aus überraschenden Quellen. Suchen Sie nach Erkenntnissen in allen verfügbaren Datensätzen. Der beste Weg, um eine vollständige 360-Grad-Sicht auf Ihre Kunden zu entwickeln, ist die Investition in eine Customer Data Platform, die Kundendaten über alle Kontaktpunkte hinweg sammelt und im gesamten Institut teilt.
6. Stellen Sie die richtigen Fragen Um dies zu tun, müssen Sie zunächst wissen, was die richtigen Fragen sind. Hier kommt es darauf an, genau zu definieren, was Sie erreichen wollen und welche Fragen Ihnen die relevantesten Informationen liefern werden. Um keine wertvollen Ressourcen zu verschwenden, klären Sie zunächst Ihre Ziele und identifizieren Sie die zielführendsten Fragestellungen.
7. Investieren Sie in Change Management Die organisationsweite Einführung einer digitalen Transformation geschieht nicht zufällig – sie erfordert harte Arbeit, Entschlossenheit und eine effektive Change Management Strategie. Für die erfolgreiche Implementierung und Verwaltung von Banking Analytics benötigen Sie einen strukturierten Prozess:

• Beginnen Sie mit der Analyse der Unternehmenslandschaft
• Überprüfen Sie notwendige Technologie- und Schulungsinvestitionen
• Kommunizieren Sie die Veränderungen an Ihre Mitarbeiter
• Investieren Sie in Schulungen
• Messen Sie die Ergebnisse
• Etablieren Sie Feedback-Schleifen
• Überprüfen Sie Ihre Change Management Strategie regelmäßig

8. Suchen Sie nach intuitiv bedienbaren Systemen und Lösungen Menschen werden komplexe, schwerfällige und verwirrende Systeme kaum nutzen. Achten Sie bei der Evaluierung verschiedener Banking Analytics Lösungen auf solche, die ansprechende und intuitive Visualisierungen und Dashboards bieten, damit datengestützte Erkenntnisse leicht zugänglich, verständlich und nutzbar sind.
9. Nutzen Sie Führungskräfte als Vorbilder Die Unterstützung der Führungsebene ist nicht nur notwendig, um Banking Analytics zu initiieren, sondern auch essentiell, um sicherzustellen, dass Mitarbeiter auf allen Ebenen die neuen Systeme und Strategien annehmen. Machen Sie während der Planungsphase deutlich, dass Sie auf die Vorbildfunktion der Führungskräfte setzen.
10. Gewährleisten Sie die Abstimmung mit Leistungskennzahlen, KPIs und Governance Das gesamte Institut muss die festgelegten Strategien umsetzen und die Wirksamkeit regelmäßig überprüfen. Entwickeln Sie Strategien zur Erfolgsmessung, definieren Sie relevante Metriken und nehmen Sie bei Bedarf Anpassungen vor.
11. Automatisieren Sie so viel wie möglich Durch die Automatisierung einfacher Serviceanfragen, wie das Hinzufügen einer Person zu einem Konto oder das Bestellen einer neuen Kreditkarte, sparen Sie wertvolle Zeit Ihrer Mitarbeiter, die sich dadurch auf komplexere, wertvollere Aufgaben konzentrieren können.
12. Stellen Sie ein erfolgreiches Team zusammen Bei der Implementierung einer Banking Analytics Strategie ist es wichtig, ein Team von Fachleuten zu haben, das nicht nur über Data Science Expertise verfügt, sondern auch über relevante Branchenerfahrung. Dies umfasst:

• Data Scientists
• Business Analysten
• IT-Spezialisten
• Branchen-Experten
• Change Management Spezialisten

Fazit

Banking Analytics ist keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit für Finanzinstitute, die im digitalen Zeitalter bestehen wollen. Die erfolgreiche Implementierung erfordert eine klare Strategie, die richtige Technologie und ein Verständnis dafür, wie man aus Daten verwertbare Erkenntnisse gewinnt.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist Banking Analytics? Banking Analytics bezieht sich auf die Anwendung von Datenanalyse – das heißt die Nutzung verschiedener Tools und Technologien zum Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von Rohdaten – innerhalb der Bankenbranche. Beispiele für Banking Analytics sind Kundensegmentierung, Kreditrisikomanagement und Betrugserkennung.

Warum ist Banking Analytics wichtig? Banking Analytics ist wichtig, weil es Banken, Sparkassen und anderen Finanzinstituten ermöglicht, die enormen Datenmengen, die sie erzeugen oder verarbeiten, in wertvolle, umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Datenanalyse im Banking ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Verbesserung der Performance, Optimierung des Kundenerlebnisses und Steigerung der Einnahmen.

Was ist Kundenanalyse im Banking? Kundenanalyse ist ein Teilbereich von Banking Analytics, den Banken nutzen können, um eine 360-Grad-Sicht auf ihre Kunden zu gewinnen. Dies verschafft Banken ein besseres Verständnis dafür, was ihre Kunden wirklich wollen und brauchen, sodass sie gezieltere Produkt- und Serviceempfehlungen anbieten können. Durch die Nutzung von Kundenanalyse im Banking ist es möglich, stärkere Kundenbeziehungen aufzubauen und das gesamte Kundenerlebnis zu verbessern.

Was ist prädiktive Analyse im Banking? Prädiktive Analyse bezieht sich auf eine Form der Datenanalyse, bei der Organisationen fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz, Data Mining und maschinelles Lernen nutzen, um Modelle zu entwickeln, die zukünftige Ereignisse „vorhersagen“. Im Banking wird prädiktive Analyse häufig eingesetzt, um Kunden bei der Verwaltung ihrer Finanzen zu unterstützen, Betrug und andere Formen des Identitätsdiebstahls zu verhindern und Risiken zu minimieren.

Wie können Banken von Datenanalyse profitieren? Es gibt zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für Datenanalyse im Banking, von der Steigerung der Kundenbindung über die Optimierung bestehender Prozesse bis hin zur Reduzierung der Betriebskosten und Verbesserung der Produktivität. Banking Analytics eröffnet Finanzinstituten vielfältige Möglichkeiten, die nur durch ihre Vorstellungskraft und die technische Infrastruktur ihrer Analytics-Strategie begrenzt werden.

Wie kann Banking Analytics das Kundenerlebnis verbessern? Es gibt viele Möglichkeiten für Banken, Analytics zur Verbesserung des Kundenerlebnisses zu nutzen, von der Erstellung gezielter Marketingkampagnen bis hin zur Bereitstellung personalisierter Produkt- und Serviceempfehlungen. Letztendlich ist der Zweck von Banking Analytics – oder spezifischer: Kundenanalyse im Banking – Einblicke in jeden einzelnen Kunden zu gewinnen, um das gesamte Banking-Erlebnis auf ihre individuellen Wünsche, Bedürfnisse, Interessen und Motivationen abstimmen zu können.

Wie unterstützt Cloud-Technologie die Datenanalyse im Banking? Obwohl es möglich ist, Legacy-Systeme für Banking Analytics zu nutzen, kann das volle Potenzial nur ausgeschöpft werden, wenn die Analytics-Strategie auf einer modernen Cloud-Infrastruktur basiert. Cloud-Lösungen bieten die nötige Skalierbarkeit, Flexibilität und Rechenleistung für fortschrittliche Analysen.

Wie lange dauert die Implementierung von Banking Analytics? Die Implementierungsdauer hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie der Größe des Instituts, der bestehenden Infrastruktur und dem Umfang der Initiative. Typischerweise sollte man mit 6-18 Monaten für eine grundlegende Implementierung rechnen. Es empfiehlt sich ein schrittweiser Ansatz, beginnend mit Pilotprojekten in ausgewählten Bereichen.

Welche Voraussetzungen sind für Banking Analytics erforderlich? Grundlegende Voraussetzungen sind:

• Eine solide Dateninfrastruktur
• Qualifizierte Mitarbeiter
• Eine klare Digitalstrategie
• Robuste Datensicherheitsmaßnahmen
• Management-Unterstützung
• Ausreichende Ressourcen für die Implementierung

Wie sicher ist Banking Analytics? Banking Analytics-Systeme unterliegen strengen Sicherheitsprotokollen und Datenschutzrichtlinien. Moderne Lösungen beinhalten verschiedene Sicherheitsebenen, einschließlich Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und Compliance-Monitoring. Die Sicherheit der Kundendaten hat dabei höchste Priorität.

Was sind die größten Herausforderungen bei der Implementierung? Die häufigsten Herausforderungen sind:

• Integration mit bestehenden Legacy-Systemen
• Datenschutz und regulatorische Anforderungen
• Schulung und Akzeptanz der Mitarbeiter
• Qualität und Konsistenz der Daten
• Auswahl der richtigen Tools und Technologien
• Kulturwandel in der Organisation

Wie misst man den Erfolg von Banking Analytics Initiativen? Der Erfolg kann anhand verschiedener KPIs gemessen werden:

• Steigerung der Kundenzufriedenheit
• Verbesserung der Prozesseffizienz
• Reduktion von Betriebskosten
• Erhöhung der Cross-Selling-Quoten
• Verbesserung der Risikokennzahlen
• Return on Investment (ROI)

Wie beginnt man am besten mit Banking Analytics? Der beste Einstieg ist ein klar definiertes Pilotprojekt in einem spezifischen Bereich, beispielsweise Kundenanalyse oder Risikomanagement. Wichtig ist dabei:

• Kontinuierliche Evaluation und Anpassung
• Klare Zieldefinition
• Realistische Zeitplanung
• Ausreichende Ressourcenzuweisung
• Messbare Erfolgskriterien