Finanzdienstleistung

Für einen Kunden mit mehreren Kundenkarten (Universalkarten, Kundendienstkarte) haben wir die kundenspezifischen Daten ausgewertet.

Hierzu wurden Antragsdaten und Bewegungsdaten (Umsätze) mit klassischen Methoden (z.B. Varianzanalyse), wie mit modernen Verfahren (z.B. neuronale Netze, genetische Algorithmen), analysiert und bewertet.

Aufbauend auf diese Ergebnisse erstellten wir Bedarfs- und Leistungsprofile, nach denen die zukünftigen Aktionen des Finanzmarketings und des Marketings von Partnerunternehmen ausgerichtet wurden.

Ergebnis:
Neue Erkenntnisse zu Bedarfszusammenhängen und Nutzungs-Clustern. Schläfer-Profile erkannt und Grundlagen für eine Aktivierung gelegt.

Nutzen für den Kunden:
Kundenindividuelle Ansprache und Argumentation, dadurch effizienterer Mitteleinsatz und höhere Abschlussraten.