Data driven CRM

Das Szenario

Was haben Amazon, Facebook, Google, Netflix oder Spotify gemeinsam? Es handelt sich dabei um native Digitalunternehmen, die aus innovativen Ideen entstanden sind. Alle diese Unternehmen haben aus dem Nichts digitale Plattformen mit einer hohen Stickiness geschaffen. Kernelement aller erfolgreichen digitalen Plattformen ist die Fähigkeit, Vorhersagen über das Nutzerverhalten und die Nutzerpräferenzen zu machen. Diese Vorhersagen speisen sich aus großen Mengen an Rohdaten, die diese Plattformen sammeln.

Der Paradigmenwechsel besteht darin, dass sich die Unternehmen an Daten und Datenflüssen ausrichten und nicht umgekehrt. Die Verarbeitung der riesigen Mengen an gesammelten Nutzerdaten wurde durch die Cloud-Technologie maßgeblich möglich gemacht. In Kombination mit immer mächtigeren Machine Learning-Werkzeugen entsteht so der Treibstoff für den Erfolg der Geschäftsmodelle.

Data Robotics

Beim Aufbau zahlreicher Datenanalyseplattformen haben wir umfangreiche Erfahrungswerte gesammelt, die wir in unserem "Robotics For Customers"-Framework zusammengefasst haben. Die technischen Möglichkeiten, Ihr Geschäftsmodell mithilfe von analytischen Fähigkeiten zu transformieren, sind für jede Organisation verfügbar. Mit der richtigen Planung und Erfahrung sowie dem entsprechenden Einsatz können diese zum Leben erweckt werden.

Das Erfolgsrezept

Eine große internationale Bank wollte ihre Prozesse im Kundenlebenszyklus anpassen und automatisieren, um mehr Cross- und Up-Selling zu erzielen. Die Umsetzung erfolgte mit einem datengetriebenen Ansatz und dem Einsatz analytischer Modelle. So wurde ein 360-Grad Blick auf den Kunden erzeugt.

Es wurde ein Ende-zu-Ende-Prozess implementiert, der die Durchführung von Marketing-Kampagnen umgestaltet und vereinfacht und so deren Wirksamkeit deutlich erhöht.

Der Erfolg dieser Initiative ermöglichte es der Bank, die Vorteile der Marketing-Automatisierungsplattform voll auszuschöpfen.
Damit wurde eine neue Art von Werbekampagnen ermöglicht, die auf prädiktiven Analysedaten und -modellen (Empfehlungssystemen) beruhen. Diese sind in der Lage, die auf den digitalen Online-Kanälen verfügbaren Werbeangebote individuell zu gestalten, indem sie die Bedürfnisse und Interessen des einzelnen Kunden vorhersagen.

Das Ergebnis

Steigerung der Conversion Rate (und der Verkäufe) um etwa 30 Prozent.