Wie Unternehmen bei der Kundenbindung auf künstliche Intelligenz setzen

In den letzten Jahren waren Banken mit vielen neuen Problemen konfrontiert, wie z. B. steigenden Verbrauchererwartungen, Konkurrenz durch digitale Wettbewerber mit überlegenen Kundenerlebnissen, technologischen Fortschritten und strengeren Vorschriften. Viele Banken haben mit der Digitalisierung begonnen, um diesen Herausforderungen zu begegnen und relevant zu bleiben. Da der Datenverkehr jedoch zunehmend auf digitale Kanäle verlagert wird, haben die Banken ihre Filialnetze verkleinert, um Kosten zu sparen.

Nach dem Ausbruch der neuen Kronenepidemie hat sich die digitale Transformation weiter beschleunigt. Dies gilt insbesondere für traditionelle stationäre Banken, deren Kosten-Ertrags-Verhältnis doppelt so hoch ist wie bei digitalen Banken.

Wir befinden uns jetzt in einer Rezession, die alle dazu zwingt, den Gürtel enger zu schnallen. Die Ausgaben gehen zurück und die aktuelle Situation dürfte noch einige Zeit anhalten. Der wirtschaftliche Abschwung hat auch die meisten Banken getroffen, viele mussten ihre Personalausgaben kürzen und in vielen Fällen weitere Entlassungen vornehmen. Auch wenn diese Entlassung den wirtschaftlichen Druck möglicherweise etwas gemildert hat (die Financial Conduct Authority schätzt, dass durch die Schließung einer Bankfiliale 590.000 £ pro Jahr eingespart werden können), benötigen Banken immer noch Ressourcen, um mit ihren Kunden in Kontakt zu bleiben und sicherzustellen, dass sie diese binden und neue Kunden gewinnen können.

Eine Lösung besteht darin, Daten und künstliche Intelligenz zu nutzen, um Kundenwissen zu gewinnen und die Bindung der Benutzer zu stärken. Mithilfe von maschinellem Lernen (ML) können Daten analysiert werden, um Banken Einblicke in kontextbezogene Erfahrungen zu geben, oder mit künstlicher Intelligenz im Gespräch, um „menschenähnliche“ Interaktionen mit Kunden zu ermöglichen. Die virtuelle Assistentin von NatWest, Cora, zeigt, wie dies erreicht werden kann, indem sie Tausenden von der Pandemie betroffenen Kunden dabei hilft, ihre Kredite und Kreditkartenzahlungen umzuschulden.

Ihre Kunden zu verstehen ist der Schlüssel zu einer besseren Einbindung. Künstliche Intelligenz und Analyselösungen ermöglichen dies, indem sie Erkenntnisse liefern, die Kunden bei der Verwaltung ihrer Finanzen unterstützen und ihnen die nächsten Schritte empfehlen. Für ein möglichst effektives Engagement sind jedoch umfassende Daten erforderlich. Banken sollten eine Plattform nutzen, um Informationen über die anderen Geschäftsbeziehungen und Standorte der Kunden zu sammeln, um die Präferenzen der Kunden verstehen und zukünftige Bedürfnisse vorhersagen zu können. Eine Sammlung von Daten, die auf dem Einkommens- und Ausgabeverhalten, dem Alter, den finanziellen Vermögenswerten und Verbindlichkeiten der Kunden basieren, würde es den Banken beispielsweise ermöglichen, Investitionen in bestimmte Unternehmen zu empfehlen oder die Ausgaben für häufiges Essen zu reduzieren.

Ein weiterer Vorteil der Datenanalyse besteht darin, dass sie verhindert, dass Banken ihre Kunden mit Dienstleistungen und Angeboten belästigen, die sie nicht benötigen. Stattdessen können Banken den richtigen Personen zur richtigen Zeit die richtigen Dienstleistungen anbieten. Dies verringert die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden ihre finanziellen Bedürfnisse anderswo decken.

Die zuvor genannten Beispiele könnten es Banken ermöglichen, ein hohes Maß an Engagement zu erreichen und KI effektiv zu nutzen, um hochgradig personalisierte, kontextbezogene Erfahrungen und Empfehlungen bereitzustellen, die das finanzielle Wohlergehen ihrer Kunden verbessern.

Die Bereitstellung dieser Daten für Kunden kann ihnen zwar dabei helfen, ihre Finanzen effektiver zu verwalten, sodass Banken sie binden können, doch der Forschungsbericht Maximizing Digital Banking Engagement zeigt, dass nur 5 % der Banken erfolgreich eine effektive Kundenbindung geschaffen haben. Die meisten tun dies einfach, indem sie sich auf vorübergehende Lösungen für das Kundenerlebnis konzentrieren und nicht auf langfristige Pläne.

Auch die für die Datenerfassung und -analyse erforderliche Technologie kann eine Herausforderung darstellen. Die Kosten können hoch sein und die Ergebnisse hängen von den verwendeten Daten ab. Daher sollten Banken ihre Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Position treffen und dabei Faktoren wie Geschäftsziele, Kundenstamm und Technologiebereitschaft berücksichtigen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie Unternehmen bei der Kundenbindung auf künstliche Intelligenz setzen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!