Wie Banken ihre Conversion Rates verfünffachen können.

Und ihre Beratung revolutionieren!
Axel Kehl
Axel Kehl
3 Minuten

Zu Beginn zwei Thesen: Thesen sind provozierende Behauptungen, die richtig oder falsch sein können. Darin unterscheiden sie sich von (unstrittigen) Tatsachen oder Fakten.

These 1
Die Conversion Rates der meisten Banken sind fünfmal niedriger als sie sein könnten.

These 2
Das liegt daran, dass sie Marketing und Vertrieb mit der Giesskanne anstatt mit Artificial Intelligence steuern.

Der Ist-Zustand

Wenn ich mein Homebanking öffne, sehe ich seit Monaten die Werbung für eine Banking App, die ich schon seit zwei Jahren installiert habe. Es werden Anzeigen oder Mailings zu Kreditkarten gemacht, die auch jene Kunden sehen, die längst eine Kreditkarte haben oder keine brauchen. Da werden Anzeigen für Anschaffungskredite geschaltet, die auch die Firmenkunden und die vermögenden Privatkunden sehen. Diese Beispiele lassen sich fast beliebig fortsetzen.

Der tatsächliche Kundenbedarf

Eine Regionalbank setzt schon seit Jahren auf künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence, AI), um genau solche Dinge zu vermeiden. Hierzu hat sie über sechs Jahre alle Interaktionen jedes einzelnen Kunden mittels AI analysiert und leitet damit Bedarfsprognosen für jeden einzelnen Kunden in zwölf Bedarfsfeldern ab. Dabei kommt heraus, dass nur 15% der Kunden einen Bedarf für ein bestimmtes Produkt haben. Die anderen 85% haben aber Bedarf zu anderen Produkten, mit denen sie die Bank gezielt ansprechen könnte.

Eine bedarfsgerechte Ansprache mit AI verfünffacht die Conversion Rate.

Die Volksbank Mittelhessen hat eine Tochtergesellschaft, die „Mittelstand.ai“ gegründet, die diese Bedarfsprognosen für jeden einzelnen Kunden mit den Daten anderer Banken machen kann. Dazu laden diese Banken die Kundeninteraktionen der letzten 15 Monate anonymisiert auf eine Plattform hoch und erhalten in ihrem IT-System die Bedarfsprognosen für jeden einzelnen Kunden zurück.

Ein Proof of Concept mit sechs Regionalbanken hatte folgendes Ergebnis: Wenn die einzelnen Kunden mittels AI konkret bedarfsgerecht angesprochen werden, verfünffacht sich die Conversion Rate!

Bei Ansprache von 100.000 Kunden resultierte dabei eine Steigerung des Deckungsbeitrages innerhalb von nur acht Wochen um gut 130.000 €. Selbst wenn man das mit einem Sicherheitsabschlag von 50 % aufs Jahr hochrechnet, ist das eine Steigerung des Deckungsbeitrages je 100.000 Kunden um 430.000 € pro Jahr.

Wie Sie diese Insights nutzen können.

Das gemeinsame Vorgehensmodell von CROSSWALK und Mittelstand.ai beginnt mit einer Analyse der Ausgangssituation von Marketing- und Vertriebsaktivitäten der Bank durch CROSSWALK. In einer zweiten Phase folgt durch Mittelstand.ai die Datenselektion und das Rückspielen der Bedarfsprognosen für jeden einzelnen Kunden in die IT der Bank. Damit sind die technischen Voraussetzungen zum Einsatz von AI in Marketing, Vertrieb und Beratung der Bank geschaffen. Aber diese technischen Möglichkeiten müssen auch genutzt werden.

Es folgt die konkrete Umsetzung in Vertriebserfolg und Beratung der Bank, die wieder von CROSSWALK begleitet wird:

In den Workshops für die Teilbanken (Retailberatung, Individualberatung, Private Banking, Firmenkundengeschäft) stellen wir sicher, dass alle Führungskräfte und Mitarbeitende im Vertrieb, Marketing und Kommunikation die Antworten auf folgende Fragen kennen:

  • Warum machen wir das?
  • Was ist der Mehrwert für den Kunden?
  • Was ist der Mehrwert für die Bank?
  • Was ist der Mehrwert für Vertrieb, Marketing und Kommunikation?
  • Was ist der Mehrwert für die Führungskräfte und Mitarbeitenden?

Anschliessend kommt es zur Implementierung in den Teilbanken und Re-Allokation der Marketing Budgets.

Der Use Case: Rund 5.7 Millionen € in 5 Jahren.

Und hier sitzt der zweite grosse Ertragshebel. Wir haben diesen Use Case mit einer 2Mrd. € Regionalbank mit Echtdaten berechnet.

Annahmen

Da die einzelnen Kunden nur konkret auf jene Produkte angesprochen werden, für die sie einen Bedarf haben, ergeben sich Ersparnisse in folgenden Bereichen:

  • Ersparnis Beratungszeit
    • Die teuerste Ressource der Bank sind die Kundenberater.
    • Die Beratungszeit reduziert sich um 30%.
  • Ersparnis Marketingbudget
    • Conversion Rates werden verdreifacht.
    • Die Streuverluste im Marketing reduzieren sich auf nahe Null.
    • Die Marketingbudgets können um 2/3 reduziert werden.
    • Die Leadgenerierung bei Bestandskunden durch den Sales Support kann vollständig entfallen.
  • Abwanderungssenkung
    • Die Abwanderungsquote wird von derzeit 1.5% auf künftig 1% gesenkt, da die einzelnen Kunden bedarfsgerecht angesprochen werden.

In einer Modellrechnung ergaben sich in fünf Jahren, selbst mit einem Sicherheitsabschlag von 50%, in einer 2 Mrd. Bank unter Berücksichtigung aller Implementierungs- und Schulungskosten kumulierte Einsparungen von 5,7 Millionen € im Geschäft mit Bestandskunden.

Und das Beste daran ist: Wenn eine Bank das machen will, kann sie damit morgen loslegen!

Axel Kehl - Ihr Experte für Leadership & Change- und Transformations-Management