19.10.2017

Daten kombinieren

Finanzdienstleister haben Zugriff auf eine große Datenmenge, insbesondere auf klassische Bankinformationen wie Demografie, Produktpräferenzen oder Transaktionsmuster. Effizient werden die Daten dann, wenn sie richtig kombiniert werden. Die Verbindung mehrerer Daten von unterschiedlichen Plattformen ergeben so umfangreiche Datensätze, die ein individuelles Verständnis der Wünsche, Bedürfnisse und Ansichten jedes einzelnen Kunden ermöglichen. Dadurch können Banken über sämtliche Kanäle hinweg die Interaktionen mit ihren Kunden anpassen.

Individuelle Inhalte erstellen

Für personalisierte und individuelle Erlebnisse sollten auch die Inhalte auf das Konzept der Personalisierung ausgerichtet werden. Überlegen Sie, wo, wann und wie Sie Ihre Inhalte an den Kunden bringen wollen und passen Sie diesen dementsprechend an. Eine Bank testete beispielsweise personalisierte Banner und Webseiten, die auf den Aufenthaltsort des Kunden, die Tageszeit und zahlreiche andere individuelle Faktoren hin optimiert wurden, und konnte dadurch ihre Klickrate bedeutend steigern.

Entscheidungsfindung und Algorithmen ausschöpfen

Um Inhalte zu erzeugen, die zielgerichtet auf die Wünsche und Bedürfnisse der Kunden eingehen, kann Künstliche Intelligenz Banken dabei unterstützen das Kundenerlebnis voranzutreiben. Nutzen Sie Algorithmen und Künstliche Intelligenz, um Inhalte schneller zu generieren und Prozesse, wie Auswahl von Template, Hintergrundbild und individuelle Call to Action, zu automatisieren. 

Fließende Erlebnisse auf allen Kanälen

Sind die personalisierten Inhalte erstellt, sollten sie orts- und geräteunabhängig an die Kunden gebracht werden. Berücksichtigen Sie dabei nicht nur traditionelle Kanäle, wie PC oder Smartphone, sondern auch persönliche Assistenten oder digitale Displays im stationären Handel.

Personalisierung als wichtiger Baustein für Erfolg

Um sich künftig im Wettbewerb zu unterscheiden, müssen Unternehmen ihre Customer Journey optimieren. Personalisierung und Targeting sind die Aspekte, die berücksichtigt werden sollten, um individuelle Kundenerlebnisse zu schaffen. Kunden sind zudem bereit eher Daten anzugeben, wenn sie dadurch ein besseres Kundenerlebnis bekommen und dieses kontinuierlich verbessert wird. Diese neue Daten sollten Sie dann in Ihre KI-Algorithmen implementieren und neue Erkenntnisse für die Zukunft gewinnen.