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Innovationen im Bestandsgeschäft
Mit Robotics Process Automation und Machine Learning lassen sich wirksame Strategien gegen die Kundenabwanderung entwickeln. Worum es jetzt geht: das Bestandsgeschäft mit innovativen Ansätzen wiederzubeleben.
Mit Robotics Process Automation und Machine Learning lassen sich wirksame Strategien gegen die Kundenabwanderung entwickeln. Worum es jetzt geht: das Bestandsgeschäft mit innovativen Ansätzen wiederzubeleben.
Mit Robotics Process Automation und Machine Learning lassen sich wirksame Strategien gegen die Kundenabwanderung entwickeln. Worum es jetzt geht: das Bestandsgeschäft mit innovativen Ansätzen wiederzubeleben.
Die Herausforderung
- Die Aktivierung von Bestandskunden wird zu einem immer zentraleren Element des Geschäftserfolgs im Kreditgeschäft
- Die Erwartung der Kunden an Service, Schnelligkeit und Komfort ist gestiegen. Die Wechselwilligkeit der Kunden ist hoch wie nie und wird durch die Regulatorik begünstigt
- Laufender Bearbeitungsbedarf in Bestandsportfolien erfordert hohen Aufwand bei geringem Wertbeitrag
- Zahlreiche kleinteilige Bestandsprozesse erschweren ein sinnvolles Kosten-Nutzen-Verhältnis
- Indikatoren für »Produktverlust« und/oder »Kundenabwanderung« erscheinen oft ad-hoc und ohne vorausgegangene Kommunikation zwischen Kunde und Bank
- Wegen mangelnder Analysefähigkeiten über das Bestandskundenportfolio werden Cross- und Upselling Potenziale häufig nicht erkannt
Unser Lösungsansatz
- Potenzialanalyse des Bestandskundengeschäfts: Mengengerüste, Prozessvarianz und Effizienz der Bearbeitungsschritte
- Optimierte Prozessbündel durch Bildung generischer Prozessmuster bspw. für Antrags- und Entscheidungsprozesse sowie Kundenkommunikation in der Bestandsführung
- Erhöhung der Self-Service-Fähigkeit in der Bestandsführung durch Portalaufbau und Einbindung des Kunden in standardisierte Bestandsprozesse
- Nutzung von Möglichkeiten der Automatisierung und Einsatz kosteneffizienter Technologien wie bspw. themenspezialisierte Chat-Funktionen und Robotics Process Automation
- Machine Learning zur Aufdeckung von Produktaffinitäten und Upselling-Potenzialen sowie zur Vermeidung von Produktkündigung/Kundenabwanderung
- Höherer Automatisierungsgrad in der Betreuung laufender Kreditengagements (bspw. laufende Offenlegung und Erkennung von Risikosignalen)
Ihr Nutzen
- Höhere Kundenzufriedenheit durch direkte Einbindung des Kunden sowie Transparenz der Prozesse in der Bestandsführung
- Verbesserte Nutzung Ihrer Bestandskundenpotenziale durch Vermeidung von Fremdablösungen und Steigerung von Cross-/Up-Selling und der Prolongationsquote
- Senkung der Stückkosten in der Bestandsbearbeitung
- Bessere Skalierbarkeit der Bestandsverwaltung und Vermeidung von Personalaufbau
