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Gastkommentar: Effizientere Kundenbindung für Banken

Zielgerichtete und individuelle Kundenansprache in Call-Centern von Banken

19. April 2010, 11:27 Uhr | Lars Bube

Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Echtzeit-Unterstützung für die Beratung

Software-Lösungen wie der PredictiveCallCenter von SPSS versorgen den Agenten in Echtzeit mit Produktvorschlägen und begleiten ihn mit einem Leitfaden und individuellen Argumenten durch das Beratungsgespräch. Dabei werden automatisch die Produkte und Begründungen angezeigt, die für den jeweiligen Kunden voraussichtlich am attraktivsten sind. Der Agent muss sich daher nie Sorgen machen, seinen Zeitrahmen unnötig zu überziehen oder gar einen unzufriedenen Kunden an die Konkurrenz zu verlieren, weil er nur unpassende Angebote vorschlagen konnte. Eine vorausschauende Call-Center-Software liefert dem Agenten nur Offerten, die bei seinem Kunden mit höchster Wahrscheinlichkeit zu einem Abschluss führen.

Für eine zielgerichtete Ansprache ist es elementar, die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden so genau wie möglich zu kennen. Nur Unternehmen, die Aufschluss über Risikobereitschaft, Sparverhalten, Investitionsbereitschaft und Zahlungsmoral des Kunden haben, können diesen auch mit konkreten und individuellen Angeboten ansprechen – egal ob spontan im Rahmen eines Service-Gesprächs im Call-Center oder durch einen gezielten Anruf. Gerade für Banken und Versicherungen ist es entscheidend zu wissen, für welche Kundengruppe welche Servicekomponente besonders interessant ist. Mit den richtigen Analyse-Lösungen können anhand bestehender Kunden-Stammdaten, Produktnutzungs- und Kundenverhaltensdaten Profile erstellt werden, die leicht Erkenntnisse über die individuellen Präferenzen des einzelnen Kunden bringen.

Wenn es um die Analyse von Daten geht, kommen beispielsweise Techniken wie Data Mining, Web Mining oder Text Mining zum Einsatz. Dabei werden mittels mathematischer Algorithmen und künstlicher Intelligenz Aussagen über das zukünftige Verhalten von Kunden getroffen. Durch den Einsatz einer Kombination aus Prognosemodellen, Geschäftswissen und Echtzeit-Technologie wird die Effizienz in einem Call-Center deutlich erhöht. Diese Methoden können die Trefferquote im Bereich Cross- und Up-Selling um 50 Prozent und mehr erhöhen.