Customer Data Management für Banken
Mit 'Know your Customer' erkennen Banken datenbasiert Lebensmomente ihrer Kunden.
Banken haben stürmische Jahre hinter sich. Aktuell bilden eine hohe Inflation, geopolitische Spannungen und gestörte Lieferketten eine toxische Mischung. Potenzial müssen daher aktiviert, Kosten und Risiken reduziert und die Rendite gesteigert werden. Datenqualität ist ein wichtiger Stellhebel.
Nach einer langen Durststrecke konnten Banken wieder in die Erfolgsspur zurückkehren und zuletzt ihre Eigenkapitalrendite wieder steigern. Doch die momentanen Krisen und ökonomischen Herausforderungen drohen, diesen Erfolg wieder zu Nichte zu machen.
Banken profitierten vor allem von einem ertragreichen Wertpapiergeschäft, der vermehrten Vermarktung von Leistungen Dritter sowie der Abkehr von kostenlosen Bankdienstleistungen im Retail-Geschäft. Wertbeiträge gab es auch durch Straffung der Filialnetze sowie beim Thema Konsolidierung. Gerade Fusionen im Bereich der Sparkassen und Genossenschaftsbanken erreichten im vergangenen Jahr einen vorläufigen Höhepunkt.
Bei aller Freude und Begeisterung über diese Erfolge scheint der Wertbeitrag hoher Datenqualität oft unberücksichtigt und in den Hintergrund gedrängt. Dabei können gerade durch qualitativ hochwertige Kundendaten ergänzend zu den äußeren Renditefaktoren von innen heraus zusätzliche Renditepotenziale aktiviert werden. Beispielsweise versprechen effiziente Kundendatenprozesse auf Basis verlässlicher Kundendaten enorme Chancen. Sie ermöglichen es Banken, die Erwartungshaltung ihrer Kunden nach einer hoch individuellen Begleitung entlang der Customer Journey besser zu bedienen.
"Digitalisieren, Kunden kennen und unstrukturierte Daten clever nutzen sind wichtige Lernfelder für Banken auf dem Weg zum datenbasierten Finanzdienstleister."
So unterstützt Datenqualität:
- Adressvalidierung:
Grundvoraussetzung für alle Initiativen für Datenqualität sind aktuelle, vollständige und korrekte Kundendaten. In Kombination mit Geokoordinaten und Autovervollständigung entsteht ein hoher Wertbeitrag. - Identity Resolution:
Wer ist wer? Mit einer fehlertoleranten Präzisionsidentifizierung lässt sich dieses Verwirrspiel beenden und Identitäten auflösen und zuordnen. So werden Daten eindeutig und überschneidungsfrei, wo gewünscht. Manchmal braucht es aber auch eine gewollte Dublette, etwa bei Rechnung und Zustellung. - 360 Grad Sicht:
Nur eine ganzheitliche Sicht ermöglicht es, Kunden und Geschäftspartner personalisiert anzugehen bzw. auch regulatorische Vorgaben umzusetzen. Grade die Einführung einer Unique ID oder das Geschäftspartner-Matching zur Risikovorsorge brauchen valide Daten. - Haushaltsbildung:
Wer datengestützt weiß, wer seine Kunden sind, kann beginnen, zu clustern, zusammen zu fassen, Haushalte zu bilden. Informationen zu gewinnen, jedoch auch zu arbeiten mit diesen Informationen, und zwar intelligent. Wer gehört zusammen? Wen schreibe ich zu welchem Thema an? - Krisen zum Trotz:
Datenqualität leistet einen wichtigen Beitrag, um Krisen resilient zu meistern. Denn wer datenseitig gut aufgestellt ist, kann den Krisen das katastrophenhafte nehmen. Doch heißt es dabei auch immer am Ball zu bleiben. Denn Daten sind ständig in Bewegung und verändern sich. Deswegen Datenqualität im Closed Loop.
Gerade Fintechs, deren Geschäftsmodell auf digitalen, kundendatenbasierten Prozessen beruht, haben hier enorme strategische Vorteile, die etablierte Geschäftsbanken erst nach und nach aufholen müssen. Transformation und Weiterentwicklung sind deshalb das Gebot der Stunde, um auf dem Pfad der Profitabilität zu bleiben. Entscheidend sind neben anderen Faktoren wie dem Einsatz von Web3-Technologien vor allem Fortschritte auf der Kostenseite. Gerade Initiativen zur Steigerung der Effizienz sind hier wichtig. Sie erfordern eine breitere Automatisierung, Digitalisierung und optimierte Kundendatenprozesse. Hierfür sind qualitativ hochwertige Kundendaten unverzichtbar.