Data Analytics

Die Digitalisierung und der technologische Fortschritt haben zu einem rasanten Anstieg der Datenbestände geführt. In allen Bankengruppen werden bereits heute große Mengen an Daten erzeugt und erfasst. Deren Umfang, Erfassungsgeschwindigkeit und Ablage in verschiedensten Datentöpfen − die zu großen Teilen nicht miteinander verknüpft sind − übersteigen die Fähigkeiten einzelner Banken und deren Partner, diese zeitnah auszuwerten und die erzeugten Auswertungen rechtzeitig dem Vertrieb bereitzustellen.

Nur durch eine zeitnahe Auswertung – Stichwort: Data Analytics – kann der Vertrieb jedoch schnell reagieren und die erkannten Kundenbedürfnisse durch passende Angebote befriedigen.

Data Mining

Unbekannte Elemente in (großen) Datenmengen entdecken.

Business Intelligence

Unbekannte Elemente in (großen) Datenmengen entdecken.

Data Analytics

Fokussierte, zielgerichtete Analyse von Daten , die von konventionellen Programmen für BI nicht unterstützt werden.

Predictive Analytics

Auf Grundlage von Mustern aus historischen Daten zukünftige Ereignisse voraussagen (Statistik) – Annahme: Muster wiederholen sich nach einer gewissen Zeit
Ziel: direkte Verarbeitung von Daten zur Optimierung der Durchführung

Ein optimiertes, kanalübergreifendes Kundenkontaktmanagement ist der Schlüssel zum Vertriebserfolg. Die Grundlage dafür bilden eine verbreiterte und angereicherte Datenbasis sowie intelligente Datenanalysen („Predictive Analytics“) mittels statistischer Verfahren, die eine höhere Treffsicherheit gewährleisten.

So können Kundenbedürfnisse früher erkannt und maßgeschneiderte sowie individualisierte  Angebote erstellt  werden.  Dadurch  werden die richtigen Kunden zu relevanten Themen, zum  passenden Zeitpunkt, auf  ihrem präferierten Kanal in einer kundenspezifischen Tonalität mit  einer  höheren Erfolgswahrscheinlichkeit angesprochen.