Analytics für Finanz- und Bankwesen: Das verborgene Potenzial

Viele Finanzorganisationen erfassen bereits Kundendaten. Doch um sich abzuheben, müssen sie die Kundenbedürfnisse besser antizipieren und Produkte sowie Dienste schnell an die sich ändernden Vorlieben anpassen.

Ein wesentlicher Punkt dabei ist, dass ihre digitalen Plattformen benutzerfreundlich wirken. Dazu gehören Funktionen wie eine einfache Kontoverwaltung, sofortige Transaktionen, integrierte Bankdienstleistungen in mobilen Apps, reaktionsschneller Kundenservice über Chatbots oder andere digitale Tools. Ein verbessertes digitales Erlebnis kann die Gefahr, dass Kunden zur Konkurrenz wechseln, deutlich verringern.

Der strategische Ansatz zur Analytics bedeutet für Banken, dass sie die Kundenbedürfnisse erfüllen und gleichzeitig Rechtsvorschriften einhalten, Sicherheitsrisiken verwalten sowie ihre Analytics-Einblicke in verschiedenen Geschäftsbereichen einsetzen.

In diesem Artikel erfahren Sie, mit welchen Hürden Finanzorganisationen rund um Analytics konfrontiert sind, welche Lösungsansätze es gibt und wie Sie Analytics in diesem Geschäftsumfeld effektiv nutzen.

Herausforderungen beim Einsatz von Analytics in Finanzorganisationen

Organisationen im Finanzsektor verarbeiten große Mengen sensibler Daten, die sie in verschiedenen Systemen und Tools speichern. Dies führt zu einzigartigen Herausforderungen beim Einsatz von Web-Analytics.

Rechtliche Vorgaben

Geldinstitute bewegen sich in einem komplexen Regelwerk, das unter anderem Datenschutzgesetze wie die DSGVO umfasst. Diese Vorschriften stellen strenge Ansprüche an die Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von Daten. Verstöße dagegen führen zu erheblichen Strafen. Daher ist es entscheidend, dass die eingesetzten Analytics-Tools diesen Standards entsprechen.

Datensicherheit und Datenschutz

Der Umgang mit sensiblen Kundeninformationen birgt hohe Risiken, insbesondere für Finanzorganisationen. Sie stehen oft vor der Gefahr des Datenmissbrauchs. Der Einsatz von Drittanbieter-Analytics-Software kann dieses Risiko weiter erhöhen. Hauptsächlich, wenn Banken sensible Daten auf externen Servern speichern. Daher sollten Sie sich auf die Analytics-Anbieter verlassen, die Datenschutz priorisieren und höchste Sicherheitsstandards einhalten.

Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen

Geldinstitute benötigen ein einheitliches Datensystem, um große Datenmengen aus internen Systemen, verschiedenen Abteilungen und externen Quellen effektiv zu sammeln und aufzubewahren. Viele Organisationen kämpfen jedoch mit Datensilos, bei denen einzelne Abteilungen die Informationen kontrollieren und somit diese isolieren. Häufig liegen Daten in veralteten Systemen, die nur schwer mit modernen Analytics-Tools kompatibel sind. Dies erschwert eine umfassende Analyse des Kundenverhaltens und mindert deren Wirksamkeit.

Datenqualität

Die Effektivität von Analytics hängt stark von der Qualität der erhobenen Daten ab. Die großen Datenmengen, die Geldinstitute sammeln, erschweren Reporting und Analyse. Man benötigt robuste Datenmanagementsysteme, um die Genauigkeit und Relevanz der Daten sicherzustellen. Unzuverlässige Daten behindern den Einsatz von Analytics-Einblicken in Marketing, Vertrieb oder Produktentwicklung. Schlechte oder inkonsistente Datenqualität stellt für Finanzorganisationen eine große Hürde dar, da sie die operative Effizienz, Entscheidungsprozesse und Vertrauenswürdigkeit beeinträchtigt.

Datenschutz-Compliance im Finanzsektor

Die Finanzbranche verarbeitet äußerst sensible Daten, darunter oft personenbezogene Daten. Dazu gehören Besucherdaten wie Namen, Geburtsdaten, Wohnadressen, E-Mail-Adressen, demografische Informationen, Browserverläufe, Geräte-IDs, IP-Adressen und mehr.

Überdies verwalten Geldinstitute persönliche Finanzinformationen (PFI), wie Kontopasswörter, Steuerdaten, Kreditberichte, Sicherheitsnummern von Kreditkarten und vieles mehr. Der Umgang mit solchen Daten erfordert besondere Vorsicht, da Datenschutzverletzungen schwerwiegende Folgen haben können – von hohen regulatorischen Strafen bis zum Verlust des Kundenvertrauens.

Finanzorganisationen in der DACH-Region müssen eine Vielzahl von gesetzlichen Vorschriften und branchenspezifischen Regelwerken einhalten, darunter:

• Kreditwesengesetz (KWG) – Deutschland
• Mindestanforderungen an das Risikomanagement (MaRisk) – Deutschland
• Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) – Deutschland
• Bankwesengesetz (BWG) – Österreich
• Finanzmarktaufsicht (FMA) – Österreich
• Bundesgesetz über die Banken und Sparkassen (BankG) – Schweiz
• Finanzmarktaufsicht (FINMA) – Schweiz
• und viele weitere.

Da der Finanzsektor häufig personenbezogene Daten verarbeitet, fällt er zudem unter Datenschutzgesetze, die solche Informationen regeln. Dazu gehören unter anderem die DSGVO, TDDDG sowie weitere globale oder lokale Datenschutzvorschriften.

Strategien zur Datenschutz-Compliance

Um den gesetzlichen Anforderungen gerecht zu werden und die Privatsphäre der Kunden zu gewährleisten, können Finanzorganisationen folgende Maßnahmen ergreifen:

• Datenschutzvorschriften identifizieren, die für sie gelten, und ihre Compliance kontinuierlich überwachen.
• Sichere Datenhosting-Optionen wählen (z. B. in einer dedizierten Datenbank) und den Speicherort festlegen. Beispiel: Ein EU-Hosting-Anbieter, wenn sich die Institution in der EU befindet.
• Die vollständige Kontrolle über die Daten behalten, einschließlich ihrer Nutzung und der Weitergabe an Dritte.
• Analytics mit einer Consent-Management-Plattform integrieren, um vor der Erhebung personenbezogener Daten eine gültige Einwilligung der Nutzer einzuholen.
• Transparent kommunizieren, wie sie Daten verarbeiten, indem sie die Datenschutzerklärung regelmäßig aktualisieren.
• Datenminimierung anwenden und nur die Daten erheben, die für bestimmte Zwecke erforderlich sind.
• Einen datenschutzfreundlichen Analytics-Anbieter wählen, der die Prinzipien „Privacy by Design“ und „Privacy by Default“ umsetzt.
• Sicherstellen, dass der Analytics-Anbieter robuste Sicherheitsfunktionen bietet, wie SSL-Verschlüsselung, SSO-Autorisierung, Zugriffskontrolle und Datenbackups.

Analytics-Anwendungsfälle für Bank- und Finanzwesen

Geldinstitute können Analytics nutzen, um tiefere Einblicke in die Vorlieben ihrer Kunden zu gewinnen. Wenn Sie das Kundenverhalten über verschiedene Kanäle hinweg verstehen, können sie personalisierte Finanzberatungen, proaktive Produktempfehlungen, schnellere Reaktionszeiten und individuelle Kommunikation anbieten.

Nachfolgend zeigen wir die wichtigsten Use Cases, wie Finanzunternehmen Analytics-Einblicke praktisch in ihre Geschäftsabläufe integrieren können.

Kundenerlebnisse personalisieren

Dank der Analytics erhalten Geldinstitute den Blick auf Nutzerinteraktionen auf ihren Websites oder in ihren Apps sowie auf das Engagement und die Interessen ihrer Kunden. Somit können sie nachvollziehen, wie Nutzer durch die Website oder App navigieren, welche Aktionen sie ausführen und ob sie bestimmte Ziele erreichen – wie das Einreichen eines Kreditantrags oder das Ausfüllen eines Kontaktformulars.Durch die Integration von Analytics in eine Customer Data Platform (CDP) segmentieren Banken ihre Kunden nach demografischen Merkmalen, gekauften Produkten oder Dienstleistungen sowie Interaktionen auf der Website oder in der App. Diese Segmentierung erlaubt es Banken, personalisierte Marketingbotschaften und maßgeschneiderte Inhalte anzuzeigen, die auf einzelne Kundengruppen abgestimmt sind und ihre Erlebnisse verbessern.

Marketingkampagnen optimieren

Unternehmen im Finanzsektor können Analytics-Daten nutzen, um ihre Marketingkampagnen zu optimieren.

Sie können die Leistung ihrer Kampagnen messen und tracken, um zukünftige Marketingmaterialien und Botschaften zu verfeinern. Beispielsweise lassen sich die Kanäle analysieren, die den meisten Traffic und das meiste Engagement bringen, Zielgruppen erkennen und den besten Startpunkt einer Kampagne bestimmen, um die Effektivität zu steigern.

Zudem können sie Content-Trends basierend auf Besucheraktivitäten und Konversionen überwachen. Diese Erkenntnisse lassen sich nutzen, um zukünftige Inhalte zu planen. Metriken wie Seitenaufrufe, Klicks, Verweildauer oder Absprungrate helfen dabei, die Wirkung von Inhalten zu bewerten.

Customer Journey optimieren

Analytics ermöglicht auch Banken, Schwachstellen innerhalb der Customer Journey zu identifizieren. Mit anpassbaren Berichtsfunktionen tracken sie, wie Nutzer ihre Websites oder Apps navigieren, und ob sie die gewünschten Aktionen durchführen.

Einer der Ansätze besteht darin, die kleinen Schritte zu analysieren, die die gesamte Customer Journey ausmachen. Diese treten etwa auf, wenn ein Kunde:

• Die verfügbaren Kontomodelle prüft
• Ein Bankkonto eröffnet und den Onboarding-Prozess durchläuft
• Geld überweist
• Den Kontostand abfragt

Durch die Identifikation von Reibungspunkten und Abbruchstellen können Banken die Probleme der Nutzer gezielt angehen und herausfinden, welche Interaktionen Kunden zur Conversion bewegen. Dies führt zu einer ungestörten User-Experience, höherer Kundenzufriedenheit und besseren Geschäftsergebnissen.

Kundenabwanderung reduzieren

Das Verständnis des Kundenverhaltens hilft Geldinstituten, die Abwanderungsrate vorherzusagen und zu verhindern. Sie können Feedback über verschiedene Kanäle wie Umfragen oder soziale Medien sammeln, um die Gründe für die Abwanderung zu verstehen.

Banken können zudem andere Anzeichen von Unzufriedenheit erkennen – wie geringeres Engagement – und gefährdete Kunden proaktiv mit personalisierten Strategien zur Kundenbindung ansprechen. Dazu gehören maßgeschneiderte Produkte, Anreize oder ein dedizierter Support. KPIs wie Customer Lifetime Value (CLV), Abwanderungsraten und Zufriedenheitswerte helfen dabei, die Wirksamkeit von Retention-Strategien zu bewerten.

Produkte und Dienstleistungen entwickeln

Analytics-Einblicke sind unerlässlich, wenn Banken ihre Produkte kontinuierlich optimieren möchten. Indem sie Metriken wie Seitenaufrufe, Klicks, Conversion-Raten oder Absprungraten tracken, bewerten sie die Leistung von Produktseiten und prüfen, wie gut ihre Angebote den Bedürfnissen potenzieller Kunden entsprechen. Regelmäßige Analysen von Kundenfeedback – das beispielsweise aus Umfragen stammt – helfen dabei, das Angebot zu verfeinern und an den Kundenbedarf anzupassen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Trends vorhersagen

Mit Analytics werten Finanzorganisationen historische Daten aus, um künftige Trends vorherzusagen. Sie nutzen vorhandene Daten, um die Interessen potenzieller Kunden zu erkennen, sie mit passenden Angeboten zur richtigen Zeit anzusprechen und Cross- sowie Upselling-Chancen zu identifizieren. Zudem können sie fundierte Entscheidungen bei der Kreditvergabe und der Kundensegmentierung treffen, indem sie Risikostufen anhand bestehender Daten bewerten.

Schlüsselmerkmale einer Analytics-Plattform für Banken und Geldinstitute

Bei der Auswahl einer Analytics-Plattform sollten Geldinstitute auf wesentliche Funktionen achten, um Zugriff auf präzise und integrierte Daten zu erhalten, die sie in Marketing- und Vertriebsoperationen einsetzen können.

Zugriff auf umsetzbare Daten

Analytics sollte verwertbare Einblicke liefern, um Marketingstrategien und das Nutzererlebnis zu verbessern. Unternehmen benötigen genaue, nicht gesampelte Daten, um das Kundenverhalten besser zu verstehen, Marketingmaßnahmen zu optimieren und die Customer Journey zu verbessern. Funktionen wie A/B-Tests, Heatmaps und Customer Journey Mapping helfen dabei, Stärken und Schwächen in den Nutzerinteraktionen zu identifizieren.

Indem Banken ihre Analytics mit einer Customer Data Platform (CDP) kombinieren, können sie die gewonnenen Erkenntnisse nutzen, um zielgerichtete Marketingkampagnen zu erstellen, individuelle Angebote bereitzustellen oder personalisierte E-Mails zu versenden.

Echtzeit-Datenanalysen

Echtzeitdaten sind entscheidend für schnelle Entscheidungen, Risikomanagement und operative Effizienz. Sie zeigen, wie viele Nutzer eine Website oder App besuchen und welche Ziele sie erreichen.

Banken nutzen diese Daten, um Inhalte und Kampagnen dynamisch zu verwalten. Gleichzeitig können sie Transaktionen überwachen und Anomalien erkennen, um betrügerische Aktivitäten in Echtzeit aufzudecken. Mithilfe der Echtzeit-Dashboards visualisieren sie auf eine einfache Weise die kritischen Daten, was das tägliche Datenmanagement wesentlich vereinfacht.

Integration von Systemen und Daten

Die Integration von Kundendaten über verschiedene Systeme und Tools hinweg garantiert einen reibungslosen Datenfluss. Dies ermöglicht den Zugriff auf einheitliche First-Party-Daten, die Banken effektiv in Marketing, Vertrieb oder Kundenservice einsetzen können. Konsistente Daten minimieren Fehler und verbessern die Effizienz datengetriebener Prozesse.

Geldinstitute sollten Analytics-Plattformen wählen, die nahtlose Integrationen mit anderen Tools im Daten-Ökosystem ermöglichen. Eine Customer Data Platform (CDP) hilft dabei, Kundendaten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, Kunden basierend auf ihrem Verhalten oder ihren demografischen Merkmalen zu segmentieren und Daten zu aktivieren, um zielgerichtete Kampagnen oder personalisierte Angebote zu erstellen.

Plattformübergreifende Analysen

Plattformübergreifende Analysen liefern Einblicke von verschiedenen Plattformen und helfen Banken, Funnels zu erstellen, die Nutzer zwischen nativen mobilen Apps, WebView und Websites tracken. Dies ist für Banken entscheidend, da immer mehr Kunden ein Omnichannel-Erlebnis erwarten.

Erfahren Sie mehr über die plattformübergreifende Analytics aus unserem Artikel: Cross-Platform-Analytics: Tiefgreifende Einblicke in deren Vorteile für verschiedene Branchen [ENG].

Zuverlässige Daten

Finanzorganisationen benötigen eine Analytics-Plattform, die präzise und zuverlässige Daten liefert. Viele Anbieter setzen auf Datensampling, das lediglich einen Teil der Daten zeigt. Obwohl Sampling in bestimmten Situationen hilfreich sein kann, führt es oft zu weniger genauen Berichten und kann wichtige Einblicke verschleiern, was die Betriebseffizienz beeinträchtigt. Der Zugriff auf Rohdaten bietet zusätzliche Chancen, Daten detailliert zu untersuchen und in verwertbare Einblicke umzuwandeln.

Dedizierter Support

Zuverlässige Support-Services durch den Anbieter können die Effektivität der Plattform erheblich steigern. Finanzorganisationen sollten Anbieter bevorzugen, die dedizierte Support-Services anbieten, anstatt sich ausschließlich auf automatisierte Systeme oder Chatbots zu verlassen. Für komplexe Datenstrukturen kann der Zugang zu technischem Support bei der Implementierung der Analytics-Infrastruktur von großem Vorteil sein.

Fazit

Da sich die Finanzlandschaft weiterentwickelt, wird der Zugriff auf umsetzbare Einblicke entscheidend sein, um wettbewerbsfähig zu bleiben und die Kundentreue zu fördern.

Durch die Wahl eines Analytics-Anbieters, der Datenschutz-Compliance, Datensicherheit und wertvolle, umsetzbare Daten in den Mittelpunkt stellt, können Unternehmen im Finanzsektor ihre Marketingstrategien optimieren, Nutzererfahrungen verbessern und letztlich bessere Geschäftsergebnisse erzielen.