Globale Investmentbank erstellt 360-Grad-Kundenansicht für optimierte Vertriebsleistung
LÖSUNG
Hitachi Process Intelligence
SERVICE
BRANCHE
Geschäftliche Herausforderung
Das international tätige Unternehmen unterhält derzeit das größte Finanzdienstleistungsnetzwerk der Welt und gehört zu den fünf führenden Devisenhändlern. Zum Unternehmen gehören rund 16.000 Niederlassungen in mehr als 140 Ländern. Es beschäftigt rund 260.000 Mitarbeiter und verwaltet mehr als 200 Millionen Kundenkonten.
Für das Vertriebspersonal war es mitunter schwierig, sich ein genaues Bild von der Position eines Kunden zu machen, da die Vertriebsdaten in verschiedenen produktbasierten Silos gespeichert waren.
360-Grad-Ansicht
Kundendaten, die vorher auf verschiedene Abteilungen verteilt waren (Buchhaltung, Kreditvergabe, CRM, Devisentransaktionen und Optionsmanagement), wurden in eine umfassende Business-Intelligence- und Performance-Management-Anwendung konsolidiert. Diese bietet den Anwendern eine 360-Grad-Sicht auf ihre Kunden und fungiert als „Goldene Quelle“ für sämtliche Devisenhandelsdaten.
Die Lösung identifiziert Kundenverhaltensmuster und nutzt prognostizierte Ergebnisse. Dadurch können die Vertriebsmitarbeiter ihre Kunden gezielter ansprechen und mehr Umsatz generieren.
Die Integration in das Telefoniesystem bietet sofortigen Zugriff auf diese Informationen und gewährleistet, dass die Vertriebsberater ihren Kunden einen erstklassigen, personalisierten Service bieten können, der auf ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten ist.
Die Möglichkeit, das Kaufverhalten der Kunden vollständig zu verstehen und proaktiv auf sie zuzugehen, hat zu einer quantifizierbaren Verbesserung der Vertriebsleistung auf ganzer Linie geführt. Die Nutzung von Prognosemodellen für die Identifizierung von Kunden, die am ehesten neue oder zusätzliche Produkte kaufen würden, ist um beeindruckende 800 Prozent effektiver als zufällige Anrufe.
Eindämmen der Kundenabwanderung
Der Bereich Kundenabdeckung analysiert das Kaufverhalten von Kunden und beurteilt, ob sie möglicherweise über andere, kosteneffektivere Interaktionskanäle wie E-Trading besser bedient werden könnten. Die Möglichkeit, bereits früh im Kaufzyklus zu erkennen, welche Kunden von erwarteten Kaufmustern abweichen, hat zu einer Verringerung der Kundenabwanderung geführt, da Händler proaktiv auf diese Kunden zugehen und positiven Einfluss auf die Situation nehmen können.
Prognostizieren von Kundenverhalten
Nach der Analyse historischer Handelsmuster werden nunmehr mithilfe von Data-Mining-Algorithmen neue Erkenntnisse gewonnen und Kundenverhalten vorhergesagt. Dadurch lässt sich die Abdeckung der Kundenbedürfnisse in mehrfacher Hinsicht optimieren:
- Forecast von Transaktionsmustern und -volumen
- Prognostizierung von Cross-Selling-Möglichkeiten und Identifizierung der Akzeptanz durch den Kunden
- Identifizierung des Abwanderungsrisikos durch Analyse von Aktivitäts- oder Volumenmustern
- Analyse der Methoden zur Kundenbindung und ihrer Auswirkungen auf das Handelsvolumen, um die beste Art und Weise der Interaktion mit einem bestimmten Kunden zu ermitteln
- Identifizierung der optimalen Methoden, um Kunden zu erreichen (z. B. Telefon, E-Mail usw.).
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