Banken bieten individuell auf den Kunden zugeschnittene Beratung. Auf diesen Rückschluss kann man kommen, wenn man der Werbung glaubt. Aber sind derartige Versprechen in der Bankenwelt möglich, die immer mehr auf Standardisierung setzt? Mehr als neun von zehn Banken sehen in der Steigerung der eigenen Kosteneffizienz strategische Handlungspunkte. Dies beeinflusst zunehmend die Vertriebsprozesse. Doch was bedeutet das für die Werbeversprechen der Banken, den Kunden individuell zu beraten?
Andere Branchen zeigen, dass der Ansatz der kundenindividuellen Massenproduktion, das sogenannte „Mass Customization“, möglich ist, Sie sind in der Lage, die Vorteile der Standardisierung und Individualisierung zu kombinieren. Mymuesli, das Musterbeispiel der Mass Customization, schafft es, 566.000.000.000.000.000 – in Worten fünfhundertsechsundsechszig Billiarden verschiedene Müslisorten erstellen zu lassen. Und das zu bezahlbaren Preisen. Dies ist nur durch die Digitalisierung möglich.
Quelle: mymuesli.com
Die Herausforderung für Banken lautet nun: Wie bekomme ich das für den Kunden individuell zusammengestellte Produktangebot möglichst kostengünstig abgewickelt? Banken müssen dazu die Digitalisierung und Vernetzung der kompletten Wertschöpfung vorantreiben. Denn ohne End-to-End-Digitalisierung ist eine kostengünstige Individualität unmöglich.
Je besser die Informationslage zur Kundensituation ist und je granularer die Darstellung der Realität über das Datenmodell abgebildet wird, umso besser können Finanzdienstleistungen maßgeschneidert auf die Bedürfnisse des Kunden angepasst werden. Die Informationsquellen können dementsprechend vielfältig sein. Informationen wie Kundenziele können sowohl im Beratungsgespräch als auch durch Selfservice-Prozesse aufgenommen werden. Zudem enthalten sowohl interne als auch externe Datenquellen eine Fülle an Informationen über das Verhalten und die Situation des Kunden. Sie lassen sich als Basis für personalisierte Kundenlösungen nutzen.
Die Sammlung und Verarbeitung von Informationen muss möglichst automatisiert erfolgen, um eine Standardisierung und Kostenreduktion zu gewährleisten. „Smart Analytics“ ermöglichen im Big-Data-Umfeld, die Datenmengen zu analysieren und in passende Lösungsvorschläge zu überführen. Die Komplexität kann so für den Kunden und den Berater deutlich gesenkt werden. Dies gelingt indem nur noch die Lösungsvorschläge in die Beratung aufgenommen werden, die zur individuellen Kundensituation passen.
