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Cloud-CRM-Systeme – Kundendaten in der Wolke

Ein Cloud-CRM-System verbindet die Vorteile eines webbasierten CRM-Systems mit dem einfachen Zugriff über das Internet. Durch ihren mächtigen Datenpool bieten sie Banken die Möglichkeit, innovative Services bereitzustellen und ein durchgängiges Kundenerlebnis zu schaffen.

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Daten in der Cloud

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Cloud-CRM-Systeme – ein kurzer Überblick

Cloud-CRM-Systeme vereinen die Vorteile von Cloud Computing und CRM-Systemen. Sie verfügen über einen mächtigen Datenpool und bieten Banken somit die Möglichkeit, gerade im Vertrieb, Marketing und Kundenservice, Kunden und Beschäftigten innovative Services bereitzustellen und ein durchgängiges Kundenerlebnis zu schaffen.

Der nachfolgende Beitrag untersucht, wie die Anbindung externer Datenquellen die Nutzung von künstlicher Intelligenz als Service auf cloudbasierten CRM-Systemen ermöglicht. Er geht auf die Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten ein und zeigt, wie sie dazu beitragen können, Potenziale wie NBO (Next Best Offer) oder Churn Prevention (Kundenabwanderung) als zusätzliche Leistung auszuschöpfen. Außerdem beleuchtet er sowohl grundlegende Vorteile als auch Herausforderungen von Cloud-CRM-Systemen.

Fünf grundlegende Vorteile von Cloud-CRM-Systemen für Finanzdienstleister

  1. Effizienzsteigerung
    Ein cloudbasiertes CRM-System kann die Effizienz eines Finanzdienstleisters erheblich steigern. Durch die Automatisierung von Prozessen können Beschäftigte Zeit sparen und sich auf anspruchsvolle Aufgaben konzentrieren. Beispielsweise kann das System automatisch E-Mails und SMS an Kunden senden, um sie an fällige Zahlungen zu erinnern, oder den Vertriebsprozess automatisieren, indem es Leads identifiziert und an den Vertriebsmitarbeiter weiterleitet.
  2. Verbesserte Kundenerfahrung
    Durch die zentrale Speicherung von Kundendaten oder der Kaufhistorie können Kundenmanager schnell auf Kundeninformationen, wie persönliche Interessen zugreifen, ihre Kunden individuell ansprechen und personalisierte Empfehlungen und Angebote erstellen.
  3. Bessere Entscheidungsfindung
    Mittels der Analyse von Kundendaten können Finanzdienstleister Trends identifizieren und fundierte Entscheidungen treffen. Beispielsweise können sie die Wirksamkeit von Marketingkampagnen analysieren und den Vertriebsprozess optimieren, um mehr Geschäfte abzuschließen.
  4. Skalierbarkeit
    Cloud-CRM-Systeme können leicht an die Bedürfnisse von Finanzdienstleistern angepasst werden, wenn sich das Geschäft ändert oder wächst. Neue Benutzer können einfach hinzugefügt werden, ohne dass zusätzliche Hardware oder Software gekauft werden muss. Die Ressourcen können je nach Geschäftslage und Bedürfnis flexibel erweitert oder verringert werden.
  5. Potenzielle Kostenersparnis
    Da das System in der Cloud gehostet wird, müssen Finanzdienstleister keine teure Infrastruktur und IT-Mitarbeiter vor Ort vorhalten. Außerdem können sie die Zahl der Beschäftigten reduzieren, die manuell Aufgaben ausführen müssen, da das System viele Aufgaben automatisieren kann. Die Möglichkeit, Ressourcen flexibel zu skalieren, bietet weiteres Einsparungspotenzial. Allerdings können auch On-Premise-Lösungen in gewissen Szenarien eine kostengünstige Alternative bieten.

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Innovative Möglichkeiten durch KI und externe Datenquellen

Ein wichtiger Aspekt bei der Auswahl eines cloudbasierten CRM-Systems ist die Integrationsfähigkeit mit anderen Tools. Da Finanzinstitute eine Vielzahl an Systemen, wie zum Beispiel Kernbanksystem, Controlling-, Buchhaltungs- und Finanzplanungssoftware, einsetzen, ist es wichtig, dass auch die CRM-Lösung nahtlos in diese Systemen integriert werden kann. Nur dann können Kundendaten korrekt und effizient zwischen den verschiedenen Systemen ausgetauscht werden.

Zusätzlich kann die Cloud-CRM-Lösung auch mit anderen Cloud-Services wie Dropbox, Google Drive oder Microsoft Office 365 integriert werden. Dies macht es den Beschäftigten leichter, auf Kundeninformationen zuzugreifen, und ermöglicht es ihnen, von überall aus zu arbeiten. Ebenso können dadurch KI-basierte Systeme auf einen großen Pool an Daten zurückgreifen und somit zahlreiche zusätzliche Services entfalten.

KI-Modelle können von den Informationen in der Cloud-Datenbank lernen und eine Vielzahl von Anwendungen entwickeln, wie zum Beispiel Kundenprofile erstellen, Kundennachfragen vorhersagen, Betrugsfälle identifizieren und Geschäftsprozesse optimieren. Ein Beispiel für eine Anwendung von KI in der Finanzdienstleistungsbranche ist die Verbesserung der automatisierte Kreditvergabe. Durch die Analyse von Kundendaten kann das KI-Modell genauere Vorhersagen darüber treffen, wer ein Kreditrisiko darstellt und wer nicht. Dies kann Finanzdienstleistern dabei helfen, schneller und effizienter Kredite zu vergeben. Um diese Potenziale auf die nächste Stufe zu bringen, kann eine in der Cloud befindliche Datenbasis mit externen Datenquellen verknüpft werden.

Eine wichtige externe Datenquelle, die mit einem Cloud-CRM-System verknüpft werden kann, sind soziale Medien. Je zunehmender sie genutzt werden, desto wichtiger ist es, dass Finanzdienstleister auch hier präsent sind, um mit Kunden in Kontakt zu treten. Außerdem müssen sie die Datenbasis erweitern, mit der KI-Tools arbeiten, damit sie wertvolle, erweiterte Einblicke in Kundenbedürfnisse und -verhalten gewinnen. Hierfür ist ein Verständnis für die Art der Daten notwendig, wobei es sich bei sozialen Medien meist um unstrukturierte Daten handelt.

Strukturierte und unstrukturierte Daten als Basis

Der Unterschied zwischen „strukturierten“ und „unstrukturierten Daten“ liegt in der Art und Weise, wie sie organisiert sind.

Strukturierte Daten sind Informationen, die in einer bestimmten konstanten Form gespeichert sind, beispielsweise in einer Datenbank oder einer Tabellenkalkulation. Diese Daten sind normalerweise leicht zugänglich und können einfach sortiert und gefiltert werden, um relevante Informationen zu finden. Ein Beispiel im Finanzbereich ist eine Tabelle mit Transaktionsdaten, die das Datum, den Betrag, den Empfänger und andere relevante Informationen für jede Transaktion enthält.

Unstrukturierte Daten hingegen sind Daten, die aus unstrukturierten Quellen stammen, wie zum Beispiel Social-Media-Beiträgen oder Interaktionen, E-Mails, oder Kundenfeedback. Diese Daten sind normalerweise nicht organisiert und schwieriger zu analysieren. Ein Beispiel für unstrukturierte Daten im Finanzbereich ist ein Kundenfeedback, das in verschiedenen Formen, beispielsweise als Kommentar auf Social-Media-Plattformen, in Chats oder als E-Mail, vorliegt.

NBO (Next Best Offer) oder Churn-Vorhersagen können auf der Grundlage von sowohl strukturierten als auch unstrukturierten Daten erstellt werden. Strukturierte Daten wie Transaktionsdaten und Kundeninformationen können verwendet werden, um ein umfassendes Bild des Kundenverhaltens zu erhalten und ein bestmögliches Folgeangebot zu erstellen (NBO).

Unstrukturierte Daten wie Kundenfeedback können jedoch auch wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten geben und verwendet werden, um bestimmte Muster in der Stimmungslage des Kunden und Trends zu identifizieren. Eine begründete Kombination von strukturierten und unstrukturierten Daten kann daher dazu beitragen, die Genauigkeit von NBO- oder Churn-Vorhersagen für Finanzinstitute zu verbessern. Dennoch ergeben sich – neben den offensichtlichen großen Potenzialen – auch Hürden, die unbedingt beachtet werden müssen, um eine erfolgreiche Einführung zu gewährleisten.

Fünf Herausforderungen bei der Nutzung von Cloud-CRM-Systemen

  1. Datenqualität
    Cloud-CRM-Systeme verarbeiten oft große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen, was zu Datenqualitätsproblemen führen kann. KI-Tools können jedoch nur so gut sein, wie die Daten, auf die sie zugreifen. Daher ist es wichtig, die Qualität und Integrität der Daten zu gewährleisten, bevor sie in KI-Algorithmen integriert werden.
  2. KI-Modellierung
    Die Integration von KI in Cloud-CRM-Systeme erfordert auch die Modellierung von KI-Algorithmen, um eine optimale Leistung und Ergebnisse zu erzielen. Dies erfordert sowohl technische als auch domänenspezifische Kenntnisse und Erfahrung.
  3. Benutzerakzeptanz
    Die Integration von KI in CRM-Systeme erfordert oft Änderungen in den Arbeitsabläufen und Prozessen, was zu Widerstand und Ablehnung bei den Benutzern führen kann. Es ist wichtig, Schulungen und Unterstützung anzubieten, um sicherzustellen, dass die Nutzer die Vorteile der Integration von KI in ihre tägliche Arbeit verstehen und umsetzen können.
  4. Kosten
    Die Integration von KI-Tools in Cloud-CRM-Systeme kann hohe Kosten verursachen, insbesondere für kleinere Unternehmen. Es ist wichtig, die Kosten im Auge zu behalten und sicherzustellen, dass der Nutzen der KI-Integration die Kosten überwiegt.
  5. Datenschutz
    Ein wichtiger Faktor bei der Nutzung von KI und cloudbasierten Systemen in der Finanzdienstleistungsbranche ist die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien. Um sicherzustellen, dass die Daten sicher und geschützt sind, müssen Institute dafür sorgen, dass alle personenbezogenen Daten in der Cloud verschlüsselt sind und nur denjenigen zur Verfügung stehen, die dazu berechtigt sind. Um dies zu gewährleisten, müssen strenge Zugriffs- und Sicherheitsprotokolle implementiert werden.

Fazit

Abschließend lässt sich feststellen, dass Cloud-CRM-Systeme eine wertvolle Datenbasis für KI-Auswertungen bieten, sofern eine gründlich geplante Herangehensweise für die Umsetzung entworfen wurde. Banken und Finanzdienstleister profitieren erheblich, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und integrieren und dadurch umfassendes Verständnis ihrer Kunden gewinnen.

Quellen
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  • 2. Steinhoff, L., Greve, G., & Baumöl, U. (2021). The impact of machine learning on customer relationship management: A review and future research directions. Journal of Business Research, 133, 100-112
  • 3. Kumar, V., Aksoy, L., Donkers, B., Venkatesan, R., Wiesel, T., & Tillmanns, S. (2021). Overcoming the data quality challenge in customer analytics. Journal of Marketing, 85(1), 1-23
  • 4. Wu, J., Sun, X., & Xiong, G. (2021). Machine learning in customer relationship management: A review of current research and future directions. Journal of Business Research, 134, 535-551
  • 5. Chiang, Y., Huang, W., & Lin, C. (2021). Applying machine learning techniques to improve customer churn prediction and management in cloud-based CRM systems. Technological Forecasting and Social Change, 163, 120471

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Niklas Gaida

hat einen M.Sc. in Wirtschaftsingenieurwesen, vertieft in Digitaler Transformation und ist bei msg for banking Analyst im Bereich Process Excellence. Seine Schwerpunkte liegen in der Konzeption von Cloud Assessments, Auslagerungsmanagement und IT-GRC. Darüber hinaus begleitet er Projekte zur cloudbasierten Datenintegration in CRM-Systemen.

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