Eindeutige Kundenidentität als CRM Herausforderung

25.11.2019

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Daten und Organisation: Wo Banken und Versicherungen mehr leisten müssen

Die Aufgabe aller: Kunden individuell ansprechen und diese Kundenansprachen kanalübergreifend orchestrieren. Doch das wird erst möglich, wenn die Datenbasis eine eindeutige Kundenerkennung zulässt. Für manche Branchen ist das schwerer als für andere. Vor allem Versicherungen und Banken stehen hier vor Herausforderungen. Die Gründe liegen im Geschäftsmodell mit zwischengeschalteten Vertriebspartnern und in Produkten, die sich in der Datenbasis und der Organisation widerspiegeln. Aber auch für diese Herausforderung gibt es praxisbewährte Antworten. Welche, das zeigt der folgende Beitrag.

 

Inhalte der Publikation

  • Was kennzeichnet das CRM bei Banken und Versicherungen im Unterschied zu anderen Branchen?
    • Herausforderung Datenbasis
    • Herausforderung Organisation
  • Welche Lösungen bietet CINTELLIC?
    • Die Selektionen betreffende Lösungen
    • Die Organisation betreffende Lösungen

 

Was kennzeichnet das CRM bei Banken und Versicherungen im Unterschied zu anderen Branchen?

CRM-Verantwortliche bei Banken und Versicherungen stehen vor besonderen Herausforderungen, die in anderen Branchen nicht oder nicht in dem Umfang gegeben sind. Diese Herausforderungen sind in der Datenbasis und der Organisation begründet.

Herausforderung Datenbasis
Ein Kunde hält verschiedene Verträge bei Ihnen. Jede Vertrags-ID ist eindeutig. Jedoch können verschiedene Kunden unter einer Vertrags-ID zusammengefasst werden, weil sie zum Beispiel ein Partnerkonto haben oder die ganze Familie über eine Krankenversicherung abgesichert ist. Wenn Sie nun beschließen, auf Basis von gewissen Vertragsmerkmalen Kommunikation auszuspielen, ist die Frage, welche der Personen kontaktiert werden soll. Auf keinen Fall wollen Sie an einen Haushalt vier Mal das gleiche Schreiben schicken oder vier Mal anrufen.

Außerdem kann ein Kunde als eine reale Person mehrere Verträge halten. Nun wollen Sie Ihre Kunden auf Basis von Kundenmerkmalen ansprechen. Dabei muss die Kommunikation über den Makler oder Vertriebspartner ausgespielt werden, der den aktuellsten Vertrag vermittelt hat und bei dem der Kunde alle Selektionskriterien erfüllt. Allerdings ist diese Selektion, die sich auf verschiedene Ebenen bezieht (Person, Vertrag, ggf. Haushalt), nicht mit allen Kampagnenmanagement-Tools im Handumdrehen zu realisieren.

Herausforderung Organisation
Das Geschäftsmodell im Banken- und Versicherungssektor ist durch seine Struktur mit Maklern und Vertriebspartnern anders geartet, als wir es beispielsweise im Handel oder gar im E-Commerce vorfinden, wo der Kundenkontakt direkt gesteuert wird. Der Vorteil im Maklervertrieb ist, dass Kunden persönlich und individuell betreut werden können. Allerdings stellt sich dabei die Frage der Datenhoheit. Hält die übergeordnete Organisation die Daten oder jeder einzelne Makler? Wie werden vom Makler ausgespielte Kundenansprachen reportet? Fließen die Daten zurück an den Konzern?

Welche Lösungen bietet CINTELLIC?

CINTELLIC hat langjährige Erfahrung in der Beratung von Banken und Versicherungen, kennt die typischen Herausforderungen und bietet dafür praxiserprobte Lösungen. Die passende beste Lösung für Ihre Aufgabenstellung richtet sich immer nach Ihren individuellen Gegebenheiten und Ihrer Zielsetzung.

Die Selektionen betreffende Lösungen
Um die Herausforderungen in präzisen und eindeutigen Selektionen anzugehen, kann das optimale Ergebnis bei Ihnen darin
liegen, die Datenqualität zu verbessern, oder die Datenbasis nach Bedarf zu erweitern oder gar die Selektion im Kampagnenmanagement-Tool entsprechend zu gestalten.

1. Datenhygiene – Die grundlegendste Lösung ist es, eine saubere Datenbasis aufzubauen, in der Sie weder Dubletten noch uneindeutige Datenbezüge haben. Vertragspartner, Kontoinhaber, Kunde, Verträge, Konten etc. – alles sollte in einer eindeutigen Beziehung zueinander stehen. Kontinuierliche Datenhygiene ist die Grundvoraussetzung für zuverlässige Selektionen. Wenn in der Datenbasis keine eindeutige Zuordnung zwischen den einzelnen Bezugsebenen besteht, zum Beispiel Konten- oder Haushaltszusammenfassung, ist eine korrekte Selektion der gewünschten Datensätze unmöglich. Gleiches gilt auch für die Zuordnung im Kampagnenmanagement-Tool. Gibt es hier keine eindeutigen Primärschlüssel zum Verbinden verschiedener Relationen, sind darauf basierende Selektionen falsch.

2. Selektionsdatenbasis – Zum anderen ist es hilfreich, eindeutige Selektionsmerkmale aufzubauen, die eine Entscheidung, welcher Vertrag oder Datensatz selektiert werden soll, nicht dem Zufall überlassen. Wenn es für Ihr Vorhaben beispielsweise relevant ist, den hochwertigsten oder jüngsten Vertrag eines Kunden zu identifizieren, der alle Selektionskriterien erfüllt, sollten Sie dies in gewissen Intervallen berechnen und in der Datenbasis verfügbar machen. Damit dann in der Kampagnenmanagement-Software auf dieses Attribut selektiert werden kann, muss es zuvor noch dem Tool bekannt und damit nutzbar gemacht werden. Inwiefern sich diese Erweiterung Ihrer Datenbasis auf die Performance auswirkt, will heißen, ob dies sinnvoll ist oder nicht, muss individuell abgewogen werden.

3. Toolgestützte Selektion – Je nachdem, welche Kampagnenmanagement-Technologie Sie verwenden, zum Beispiel SAS Marketing Automation, Salesforce Marketing Cloud, Adobe Campaign oder DynaCampaign, bieten die Tools unterschiedliche Standard-Funktionalitäten, um die fachlich gewünschte Selektion umzusetzen. Je nach Bedarf kann zumeist auf Kunden-, Vertrags-, oder Haushaltsebene selektiert werden. Das Ergebnis ist jedoch immer nur so genau, wie die dahinter liegende Zuordnung der einzelnen Ebenen in der Datenbasis. Wenn bestimmte Merkmale nur auf einer Ebene vorhanden sind, z.B. Scores auf Kundenebene, der finale Export aller selektierten Daten ist aber auf Vertragsebene gewünscht, muss in der Selektion auf die Verträge verdichtet werden. Bei diesem Schritt kann die Selektion ungenau werden, wenn Merkmale einer bestimmten Selektionsebene verloren gehen. In diesem Fall muss über nachträgliche Verfeinerung das Selektionsergebnis ergänzt werden, um das ursprüngliche Ergebnis mit seinen Ausprägungen auf der gewünschten Ebene wiederherzustellen. Falls die Standardwerkzeuge nicht das fachlich erwartete Ergebnis liefern, können Anpassungen im dahinterliegenden Selektions- beziehungsweise SQL-Code (SQL = Standard Query Language) vorgenommen werden. Denn viele der Tools bringen neben den Standardwerkzeugen die Flexibilität mit, selbst SQLCode in grafische Benutzeroberflächen einzupflegen.

(…)

 

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