Zurück
Inside Digitale Agenda 2.0 Podcast / 5 Fragen an...
Den Datenschatz gemeinsam heben
Wie Sparkassen Kundendaten richtig nutzen, erläutern Tobias Schlösser vom Sparkassen-Finanzportal, Mirko Simon von der Mittelbrandenburgischen Sparkasse und Sven Schaltenbrand von der S Rating und Risikosysteme.

Herr Schlösser, wie kann eine systematische Auswertung von Daten dabei helfen, die Kundenbeziehungen über alle Phasen der sogenannten Customer Journey hinweg zu verbessern? 
Tobias Schlösser: Ich glaube, es gibt drei Hauptaspekte, bei denen Data Analytics helfen kann. Zum einen ist die Steigerung der Werbeeffizienz zu nennen. Mittlerweile tracken und reporten wir sehr viel. Das erlaubt uns im Idealfall, unsere Media-Budgets effizienter auszusteuern. Zum anderen kann durch das Auswerten von Daten das Kundenerlebnis verbessert werden.

Wir werten das Nutzerverhalten aus, sehen, wo es Absprünge, Reaktionen und Interaktionen gibt und erhalten dadurch Auskunft darüber, wo Inhalte und teilweise auch Antragsstrecken verbessert werden können. Und schließlich erleichtert Datenanalyse die zielgerichtete Kundenansprache. Daten helfen uns dabei, Inhalte besser auf die Bedürfnisse der Kundinnen und Kunden zurechtzuschneiden und sie damit personalisierter anzusprechen.

 

„Mittlerweile tracken und reporten wir sehr viel. Das erlaubt uns im Idealfall, unsere Media-Budgets effizienter auszusteuern.“

Tobias Schlösser, Geschäftsführer beim Sparkassen-Finanzportal


Herr Schaltenbrand, welche Daten sind im Zusammenhang mit Data Analytics relevant?
Sven Schaltenbrand: Auf der einen Seite verfügen wir über viele generelle Informationen über die Kundinnen und Kunden. Dazu zählen beispielsweise ihre Adresse oder ihr Familienstatus. Dies sind grundlegende Informationen, von denen jeder weiß, dass sie der Sparkasse vorliegen.

Die „neuen“ Daten, über die wir heute sprechen, sind etwa Geodaten oder Informationen darüber, wie sich die Kunden in der Internet-Filiale bewegen; sowie deren Konto- und Kreditkartenumsätze. Wir können diese Informationsquellen nutzen, um passgenau Informationen zu extrahieren und diese gewinnbringend in der Kundenansprache zu nutzen.

Herr Simon, wo hat eine systematische Auswertung von Daten in Ihrem Institut bereits ganz konkret geholfen?
Mirko Simon: In unserem Kundenservicecenter erreichen uns zahlreiche Anrufe von Kundinnen und Kunden, die so vielfältig sind wie diese selbst. Die Herausforderung ist es, schnell die Erwartungen fallabschließend für den Kunden zu erfüllen.

Hier haben uns Daten dabei geholfen, herauszufinden, welche Services die Kundinnen und Kunden aktiv nachfragen und welche Informationen wir darauf basierend den Call-Agents bereits im Vorfeld bereitstellen können, um Kundenanliegen bestmöglich bearbeiten zu können. 

 

„Wenn die Kontaktpunkte noch eindeutiger identifizieren, können wir dort unsere Antworten noch zielgerichteter ausspielen.“

Mirko Simon, Abteilungsdirektor Digitalisierung bei der Mittelbrandenburgischen Sparkasse


Und wo sehen Sie noch Potenzial?
Simon:
Aufgrund des Ropo-Effekts („Research Online – Purchase Offline“) und der Daten, die aus anderen Ökosystemen zu uns „herüberschwappen“, ist es immer noch eine große Herausforderung, zu verstehen, wo genau die Kundinnen und Kunden entlang ihrer Customer Journey Antworten auf ihre Fragen suchen.

Wenn wir in der Lage sind, diese Kontaktpunkte noch eindeutiger zu identifizieren, können wir unsere Antworten noch zielgerichteter an genau diesen Kontaktpunkten ausspielen. 

Was sollte man sich als Sparkasse im Kontext der Datennutzung aufstellen, um die Kunden bestmöglich zu verstehen und anzusprechen?
Schaltenbrand:
Ich würde einem Institut, das im Kontext von Datenanalyse erfolgreich sein möchte, zunächst empfehlen, einfach einmal anzufangen, auszuprobieren und in die Kommunikation mit denjenigen Sparkassen zu gehen, die Sparkassen-Data-Analytics bereits häufig nutzen.

Außerdem rege ich dazu an, aktiv den Dialog mit uns, dem Sparkassen-Finanzportal oder der Finanz Informatik zu suchen. Man darf nicht vergessen, dass auch die Sparkassen, die heute sehr erfolgreich mit Data Analytics unterwegs sind, anfänglich Herausforderungen begegnet sind. Insofern empfiehlt es sich immer, in eine offene Kommunikation zu treten.

 

„Ich empfehle, einfach einmal anzufangen, auszuprobieren und mit Sparkassen zu kommunizieren, die Sparkassen-Data-Analytics bereits nutzen.“

Sven Schaltenbrand, Bereichsleiter Data Analytics bei der S Rating und Risikosysteme


Schlösser: Ich schließe mich Herrn Schaltenbrand an: Einfach mal anzufangen, Data-Analytics-Kampagnen zu nutzen, ist sicherlich ein wichtiger Schritt. Eine Sparkasse mit knappen Ressourcen sollte sich nicht nur auf den stationären Vertrieb, sondern auch auf die mediale Kanalbespielung konzentrieren. Es ist allerdings ein durchaus komplexer Prozess, so eine Kampagne auszuspielen.

Daher arbeiten wir gerade verstärkt am Thema Automatisierung, die wir mit der GSK nächstes Jahr erstmalig anbieten wollen. Wir werden dann in der Lage sein, GSK-Kampagnen zentral auszuspielen. Dadurch verringert sich die Komplexität für Sparkassen, während sich die Reichweite der Kampagnen erhöht.


Die Fragen sind dem Podcast des DSGV-Projekts „Digitale Agenda 2.0“ entnommen. In Anlehnung an die 18 Leitsätze der „Digitalen Sparkasse der Zukunft“ kommen in 18 Folgen Vertreter der gesamten Sparkassen-Finanzgruppe zu Wort und tauschen sich zu Erfolgsfaktoren, Herausforderungen und Chancen der Digitalisierung in Sparkassen aus.

In Folge 14 sprach der Moderator Sebastian Pähler mit Tobias Schlösser, Mirko Simon und Sven Schaltenbrand zu Leitsatz 7 „Kanalübergreifende Kundendatenanalyse“.


Alle Folgen und Infos zum Abonnement des Podcasts in Streaming-Apps finden Sie unter „Digitale Agenda 2.0 – Podcast“.

Fragen? digitalisierung@dsgv.de.
Julia Karlstetter, DSGV
– 7. Januar 2021