Kundensegmentierung im Retailbanking

Das Retailbanking, auch bekannt als Privatkundengeschäft, bietet Finanzdienstleistungen für die breite Öffentlichkeit. Typische Dienstleistungen, die von Privatkundenbanken angeboten werden, sind Giro- und Sparkonten, Privatkredite, Zugang zu Kreditkarten und Hypothekendarlehen.

Dieser Leitfaden enthält Definitionen des Retail-Bankgeschäfts und der Kundensegmentierung sowie eine Erörterung gängiger Arten der Kundensegmentierung im Retail-Bankgeschäft, der Verwendung von Datenanalysen bei der Kundensegmentierung und der Vorteile der Segmentierung.

Wie sieht die Kundensegmentierung im Retail-Bankgeschäft aus?

Die Dienstleistungen des Retail-Bankgeschäfts werden in der Regel von Finanzinstituten an physischen Standorten oder in Filialen erbracht, wo die Kunden ihr Geld verwalten und persönlich mit einem Bankangestellten über andere angebotene Finanzdienstleistungen oder Produkte sprechen können.

Die meisten Dienstleistungen können auch an Geldautomaten oder über mobile Banking-Plattformen erbracht werden, die in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen haben. Da diese Institute einen breiten Kundenstamm haben, gruppieren die Banken ihre Kunden oft in Kategorien, die auf ähnlichen Merkmalen beruhen, ein Prozess, der als Kundensegmentierung bekannt ist.

Die Kunden, die den Kundenstamm einer Retail-Bank bilden, können sich durch zahlreiche Faktoren wie Alter, Geschlecht, Einkommen, Lebensstil usw. stark unterscheiden. Banken können ihre Kunden in Listen segmentieren, die ihre Kunden anhand bestimmter Schlüsselmerkmale in Gruppen einteilen, und Maßnahmen ergreifen, die besser auf jedes Segment abgestimmt sind.

Die Gewinnung von Kundendaten und deren Nutzung durch Segmentierung kann sich massiv auf Marketing und Vertrieb, Kundenbindung, Kundenservice und vieles mehr auswirken.

Die sorgfältige Analyse einer so großen Menge an Kundendaten kann entmutigend sein. Durch den Einsatz von Tools und Software wie WE Analyze können Retail-Banken auf einfache Weise Daten wie Ausgabegewohnheiten, Häufigkeit und Kapazität erfassen und diese Informationen dann nutzen, um den besten Zeitpunkt für ein Kreditangebot zu ermitteln. Dieses gezielte Vorgehen erhöht wiederum die Wahrscheinlichkeit, dass Retail-Banken durch Kundenkredite höhere Erträge erzielen.

Der Ansatz einer Bank zur Kundensegmentierung kann sehr unterschiedlich sein und muss auf dem Geschäftsmodell und den Prioritäten des Unternehmens basieren. Segmente können quantitativ sein, z. B. nach Alter und Geschlecht, oder sie können qualitativ sein, z. B. nach Werten und Interessen.

Den größten Wert erhalten Banken, wenn sie beide Arten von Daten zusammenführen, um die Wünsche und Bedürfnisse ihrer Kundensegmente besser zu verstehen und so das richtige Produkt oder die richtige Dienstleistung zum richtigen Zeitpunkt anzubieten.

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Gängige Arten der Kundensegmentierung im Privatkundengeschäft

Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, Kunden zu segmentieren. Traditionell sind die Segmente demographisch, geographisch oder produktbezogen. Wie dieses Beispiel für einen Marketingplan zeigt, kann eine Privatkundenbank mit grundlegenden demografischen und geografischen Informationen ihre Marketingmaßnahmen so anpassen, dass sie auf die Nachfrage der Verbraucher zugeschnitten sind.

Hier sind einige der traditionelleren Segmentierungskategorien, die Privatkundenbanken in Betracht ziehen können:

• Standort: Marketingmaßnahmen, die auf bestimmte geografische Gebiete ausgerichtet sind.
• Geschlecht: Nützlich bei der Online-Werbung für männer- und frauenspezifische Produkte.
• Alter: Verbessern Sie altersbezogene Vorhersagen über Kunden. Zum Beispiel sind Millennials empfänglicher für digitale Marketingstrategien, da die meisten von ihnen ein E-Mail-Konto für Werbeinhalte haben und über 95 % von ihnen E-Mail-Listen abonnieren, nachdem sie die Facebook-Seite eines Unternehmens „geliked“ haben, während Babyboomer eher finanziell stabil sind und eine höhere Markentreue haben.
• Einkommensstufen: Werbung für bestimmte Produkte bei Kunden auf der Grundlage des Einkommensniveaus. Banken können Segmente auf der Grundlage eines Wohlstandsmodells erstellen, bei dem Segmente auf der Grundlage ähnlicher Merkmale und demografischer Daten kategorisiert werden und einen Einblick in die potenziellen Ausgaben für diese Verbraucher geben.

Vermögensmodelle sind hilfreich, weil sie bestimmte qualitative Merkmale in quantitative Werte umwandeln. Anhand von Vermögensmodellen können Banken erkennen, worauf sie ihre Akquisitions- und Marketingbemühungen konzentrieren müssen, um Kunden mit der höchsten Investitionsrendite anzusprechen.

Sobald diese Informationen gesammelt sind, verfeinern die Banken diese Segmente, indem sie die Ausgabengewohnheiten und die Kapazität ihrer Kunden analysieren, um die Erträge zu steigern, indem sie wissen, welches Produkt oder welche Dienstleistung wann angeboten werden sollte. In den letzten Jahren wurde mehr Wert auf Segmente gelegt, die das Ausgabeverhalten oder die Interessen der Kunden einbeziehen, wobei die Variablen oft sehr detailliert sind, da es viele Faktoren gibt, die die Ausgabebereitschaft eines Kunden beeinflussen.

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Beispiele für Retail-Banking-Segmente

Wenn eine Bank in der Lage ist, den Kunden, mit dem sie arbeitet, zu kategorisieren und zu verstehen, kann sie Software einsetzen, um zu lernen, wie sie ihn am besten unterstützen kann. Hier drei Beispiele für Retail-Banking-Segmente und wie sie für entsprechende Dienstleistungen und Marketing angesprochen werden könnten:

• • Eine Familie, die in einem Vorort mit zwei Kindern unter sechs Jahren in einem Haus mit weniger als 1.200 m² lebt und ein Nettovermögen von über 500.000 $ hat. Dieses Segment könnte für Kandidaten attraktiv sein, die ein Wohnungsbaudarlehen für den Umzug in ein größeres Haus suchen.
  • Ein bestehender Kunde, der nur einen Autokredit über 30.000 $ bei Ihrer Bank hat, aber auch ein Geschäftsinhaber ist. Dieses Segment kann für Geschäftsbankgeschäfte, Kreditlinien oder Ausrüstungsdarlehen/Leasing angesprochen werden.
  • Ein bestehender Kunde, der weniger als 50.000 $ auf Ihren Konten hat, der aber auch als zugelassener Investor gekennzeichnet wurde. Dieses Segment könnte für Ihre Private-Banking- oder Vermögensverwaltungsdienste offen sein.
  • Ein bestehender Kunde mit einem Nettovermögen von über 500.000 $ und einem Kind im Alter von 17 Jahren, das eine Debitkarte bei Ihrer Bank besitzt. Dieses Segment kann angezapft werden, um zu zeigen, wie man seinem Kind mit einer gesicherten Kreditkarte beim Kreditaufbau helfen kann. Diese funktioniert auf die gleiche Weise wie eine Debitkarte (die die Eltern möglicherweise finanzieren), aber ihre Nutzung und Rückzahlungshistorie wird den Kreditagenturen gemeldet, um den Aufbau einer Kredithistorie zu unterstützen.

Für Banken, die das meiste aus ihrer Segmentierung herausholen wollen, ist das Wissen, wie man Informationen über Vermögen und Lebensstil nutzt, um die richtige Zielgruppe mit den richtigen Dienstleistungen anzusprechen, der Schlüssel zur Kundenbindung und zur Vorhersage ihrer Bedürfnisse.

Wie Datenanalyse bei der Kundensegmentierung im Privatkundengeschäft eingesetzt wird

Sobald Privatkundenbanken damit beginnen, Schlüsseldaten ihres Kundenstamms zu sammeln und zu prüfen, kann die Datenanalyse eingesetzt werden, um Kundendaten in verwertbare Erkenntnisse für jedes ihrer Kundensegmente umzuwandeln. Wie bereits erwähnt, wird die Datenanalyse am häufigsten bei der Kundensegmentierung im Retailbanking eingesetzt, um gemeinsame Merkmale oder Charakteristika der Kunden zu identifizieren und so Service- oder Produktangebote zu personalisieren.

Marketing-Software hilft Unternehmen, die Lücken in ihrer Kundendatenbank zu schließen, indem sie Datenanreicherung, Datenbereinigung, sichere Bereitstellung und Echtzeit-Updates einsetzt, um qualitativ hochwertige Daten zu erhalten. Die Automatisierung erhöht die Effizienz im Vergleich zu den Ressourcen, die bei der manuellen Pflege und Aktualisierung von Datenbanken verloren gehen, so dass mehr Zeit für den Aufbau intensiverer Beziehungen zu den einzelnen Kundensegmenten zur Verfügung steht.

Bankkunden-Käuferpersönlichkeit

Eine genaue Bankkunden-Käuferpersönlichkeit kann die Kundenbindung und den Umsatz wesentlich schneller steigern. Sie wird durch Daten gesteuert. Hier kann ein Vermögensscreening Ihre Marketingbemühungen wirklich beschleunigen.

Das Vermögensscreening von WE Screen verwendet proprietäre Vermögensscores und -ratings und führt sie mit aktuellen Kundendaten zusammen, so dass Unternehmen mehr über die Interessen, die politische Zugehörigkeit, das Nettovermögen und die Kaufkraft der Kunden erfahren. Diese Erkenntnisse können auf Segmente angewandt werden, um eine Vielzahl von Initiativen zu entwickeln, wie z. B. die Verringerung der Abwanderungsraten, die Verbesserung der Zufriedenheit und vieles mehr.

Mit WE Screen können Banken mithilfe von Affinitätswerten, die auf ihre Daten angewendet werden, Analysen über Kunden aus ihrem Lifestyle-Segment erstellen.

Mit Hilfe eines Look-alike-Modells

Mit Hilfe von Segmentierung und Affinitäts-Scores können Banken die Verbraucher nach Variablen wie Nettovermögen oder Bargeldbestand einstufen, um ihre wertvollsten (und weniger wertvollen) Kundensegmente zu identifizieren, was es ihnen ermöglicht, spezielle Marketingmaßnahmen direkt auf ihre Top-Kunden zu konzentrieren.

Die Erstellung eines „Look-alike“-Modells für diese Kunden geht noch einen Schritt weiter und ermöglicht es den Banken, gezielt Kundensegmente anzusprechen, von denen sie wissen, dass sie einen höheren Gewinn erzielen werden. Mit Hilfe von Look-alike-Modellen können Banken gemeinsame Merkmale eines bestimmten Kundensegments erfassen und identifizieren und neue Interessenten finden, die denselben Kriterien entsprechen.

Banken können diese Informationen nutzen, um personalisierte Botschaften für potenzielle Kunden zu erstellen, die von der ersten Interaktion an auf der Grundlage des oder der Segmente, in die sie fallen, auf sie ansprechen. Dies erhöht oft die Konversionsrate und stärkt die Beziehung zu den Kunden.

Einzelhandelsbanken können andere grundlegende Verbraucherinformationen nutzen, um Trends zwischen den Kundensegmenten schneller zu erkennen und sie für eine weitere Personalisierung der Interaktionen zu verwenden. Einige dieser Datenpunkte sind:

• Akquisitionsquelle: Hier wird festgehalten, wo ein neuer Kunde akquiriert wurde. So lässt sich feststellen, woher neue Kunden kommen, und die Banken können diese Kanäle besser nutzen.

• Erstausgaben: Die Banken können den ersten Kauf eines neuen Kunden ermitteln und so die künftigen Bedürfnisse und Käufe der Kunden besser vorhersagen.

• Gerätenutzung: Dies ermöglicht es den Banken zu verstehen, welche Geräte die Kunden für verschiedene Dienste verwenden, und zu klären, welche Maßnahmen diese Interaktionen und Engagements optimieren können.

Da es so viele Kundendaten gibt, die analysiert werden können, wird Data Mining bei größeren Finanzinstituten immer beliebter. Banken nutzen Data Mining, um umfangreiche Analysen auf aktuelle Daten anzuwenden und Trends zu erkennen, die sonst vielleicht nicht auffallen würden.

Beispielsweise kann eine Bank mithilfe von Data-Mining-Analysen die fünf wichtigsten Merkmale der Kunden mit dem höchsten Lebenszeitwert (LTV) ermitteln. Mit diesen Schlüsselmerkmalen können Banken ihre Marketinganstrengungen konzentrieren, indem sie personalisierte Kampagnen erstellen, die auf Kunden mit hohem Wert abzielen.

Datenanalysen, die für Kundensegmente durchgeführt werden, können auch verwendet werden, um effizientere Prognosemodelle für Retailbanken zu erstellen. Wenn maschinelles Lernen integriert wird, können diese Modelle verwendet werden, um ein reibungsloseres Kundenerlebnis zu schaffen, indem besser vorhergesagt wird, was die Kunden wann brauchen.

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Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist auf dem Vormarsch und wird sich voraussichtlich auf fast alle Aspekte größerer technologieorientierter Unternehmen positiv auswirken. 57 % der Technologieexperten erwarten, dass maschinelles Lernen zur Verbesserung der Kundenerfahrung beitragen wird.

Vorteile der Kundensegmentierung im Retailbanking

Durch ein solides Verständnis ihrer Kundensegmente können Retailbanken das Kundenerlebnis personalisieren und schnell echte Beziehungen zu neuen und bestehenden Kunden aufbauen. Eine Verbesserung dieser Bemühungen führt zu Kostensenkungen und Ertragssteigerungen. Es folgt eine Liste der allgemeinen Vorteile, die sich aus der Kundensegmentierung ergeben:

• • Senkung der Akquisitionskosten

Durch Kundensegmentierung können Banken personalisiertere Initiativen einsetzen, die die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass Interessenten zu Kunden werden. Die Banken können auch spezielle Maßnahmen für die Segmente mit der höchsten Rentabilität ergreifen. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, ist die Verwendung eines Look-alike-Modells.

• • Verkaufssteigerung

Durch die Kenntnis der Kundeninteressen, -gewohnheiten und -wünsche können die Banken den Kunden genau das anbieten, was sie suchen, wenn sie es am meisten brauchen, was zu höheren Einnahmen führt.

• • Vorhersage des Customer Lifetime Value (CLV)

Der CLV hilft den Banken, ihre wertvollsten Kundensegmente zu identifizieren, damit sie sich auf die Gewinnung von Kunden konzentrieren können, die im Laufe der Zeit die meisten Einnahmen erzielen.

• • Reduzierte Abwanderung

Die Schaffung eines personalisierten Erlebnisses für Einzelhandelskundensegmente erhöht die Kundenzufriedenheit, was häufig zu einer erhöhten Kundenbindung und Markentreue führt und die Abwanderungsrate verringert.

• • Verbesserte Marketing-Kampagnen

Mit Hilfe von Kundensegmenten können Retail-Banken den besten Weg finden, um neue Kunden zu gewinnen, Markentreue aufzubauen und bestimmte Produkte zu bewerben. Ein besseres Verständnis der Zielsegmente wird zu höheren Konversionsraten führen.

Die Kundensegmentierung macht das Marketing, die Produktentwicklung und sogar den Kundendienst effektiver, indem sie den Retail-Banken hilft, weitere Einblicke in bestimmte Gruppen innerhalb ihrer Kundenbasis zu gewinnen.

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