Ich muss gestehen: Wenn es um Weihnachtsgeschenke geht, bin ich ein „echter Mann“. Alles auf den letzten Drücker erledigen, nur nicht zu früh anfangen …
Und genau so war es auch im letzten Jahr, als ich kurz vor Weihnachten erschrocken festgestellt habe, dass Heiligabend schon am 24. Dezember stattfindet. Geschenke für die Frau und die Kinder? Noch keine … Keine Panik, tief durchatmen und ab in die nächste Stadt in eines der großen Shoppingcenter. Zuerst die Kinder: Spielwarenladen, Elektrofachmarkt – läuft. Alles erledigt in weniger als einer halben Stunde.
Danach Geschenke für die beste Ehefrau von allen. Ich möchte gerade ein sehr schönes Kleidungsstück für sie kaufen, als mein Smartphone vibriert: „Hallo Oliver, dein aktueller Kontostand beträgt noch 23,12 Euro. Aber wir haben eine gute Nachricht für dich: Bestätige hier in der Mobile-App und du erhältst einen erweiterten Überziehungsrahmen von 500 Euro inkl. Zahlungspause bis in den Januar!“ Bitte was? Im ganzen Weihnachtsstress habe ich zwar erfolgreich, aber sehr teuer eingekauft. Und meine Hausbank hat sofort reagiert, mir das peinliche Erlebnis erspart, dass meine Kreditkarte an der Kasse abgewiesen wird – und schon kann ich meine Einkaufstour fortsetzen. Was für ein positives Kundenerlebnis!
Was ist geschehen?
Meine Hausbank hat alle Transaktionen verarbeitet und in Echtzeit bewertet. Aufgrund meines Kundenverhaltens (mehrere Shops in kurzer Zeit) hat eine zentrale Entscheidungslogik das oben beschriebene Angebot als „Next Best Offer“ abgeleitet.
Diese berücksichtigt dafür den Gesamtkontext der Situation – also nicht nur die aktuellen Ereignisse (Einkäufe), sondern die Kombination aller verfügbaren Informationen. Dazu gehören meine Kundenstammdaten, die Kontoinformationen, der aktuelle Kontostand, die komplette Historie und darauf basierend analytische Risiko- und Affinitätsmodelle.
Erst mit einer Zusammenführung dieser Vielfalt an Informationen verfügt meine Hausbank über eine echte (und in Echtzeit berechnete) 360-Grad-Sicht auf mich als Kunden, meine Situation und damit über die Möglichkeit, mir dieses tolle Angebot unmittelbar als Push-Nachricht auf das Smartphone zu senden. Alternativ hätte – je nach Kundensegment oder Persona – auch ein anderer Kanal wie SMS, Messenger oder sogar das Callcenter genutzt werden können.
Klingt zu schön, um wahr zu sein?
Keinesfalls! Genau solche Szenarien setzen Banken schon mit Real-Time-Customer-Engagement-Lösungen von SAS um. Und dieses Szenario kann ganz einfach um Fraud erweitert werden.
Stellen Sie sich vor, meine drei Einkäufe hätten nicht in einer Shopping-Mall, sondern innerhalb von nur 30 Minuten in jeweils einem Geschäft in Hamburg, London und Peking stattgefunden. Dieselbe zentrale Entscheidungslogik würde wie im Beispiel oben alle Informationen auswerten und aufgrund der Geodaten in Verbindung mit der Zeit eine sehr deutliche Fraud-Warnung ausgeben. Dabei handelt es sich aber nicht um starre (programmierte) Regeln, sondern um analytische Machine-Learning-Verfahren, die adaptiv den Kunden als Ganzes betrachten.
Erweitern wir das Beispiel noch einmal, dieses Mal auf Interneteinkäufe. Hier ist es sehr wohl möglich, innerhalb von 30 Minuten in einem deutschen, einem englischen und einem amerikanischen Onlineshop einzukaufen. Wenn es sich hierbei um Shops handelt, in denen ich schon eingekauft habe bzw. deren Produkte zu meinem bisherigen Verhalten passen – so ist alles „okay“. Ansonsten würde ich eine als Nachfrage maskierte Warnung beim Bezahlvorgang angezeigt bekommen.
Das alles ist schon heute möglich – aber nur mit einem zentralen Real-Time-System, das die Events/Aktivitäten nicht isoliert betrachtet, sondern immer den Gesamtkontext berücksichtigt.
Möchten Sie noch weitere Beispiele für den Einsatz von SAS Lösungen im Bereich Real-Time Customer Engagement? Diese gibt das Whitepaper „7 Best Practices for Delivering a Better Customer Experience”.
