Zusammenfassung
Die Finanzbranche nutzt seit Jahrzehnten IT-basierte Anwendungen zur effizienten Abwicklung von Geschäftsprozessen, z. B. bei der Kreditvergabe oder dem Zahlungsverkehr. Das Investitionsvolumen zur Weiterentwicklung der IT-Systeme ist im Branchenvergleich überdurchschnittlich hoch, da die Systeme stets aktuell und leistungsfähig sein müssen. Demgemäß verfügen Kreditinstitute und Versicherungen auch über umfangreiche Informationen ihrer Kund:innen, sodass mit Hilfe moderner Algorithmen des Maschinellen Lernens und unter Einsatz von Big-Data-Technologien aktuelle Kundenbedarfe erkannt werden können, die sich an der jeweiligen individuellen Lebenssituation der Kundschaft und deren Bedürfnissen orientieren. Die notwendigen Voraussetzungen und Maßnahmen zur Realisierung dieser kundenzentrierten Vertriebsstrategie werden am Praxis-Beispiel der Initiative „Sparkassen-DataAnalytics“ vorgestellt und die daraus resultierenden Erfolge einer analytischen kundenzentrierten Kundenansprache werden aufgezeigt.
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Notes
- 1.
Eine wissenschaftliche Untersuchung über Veröffentlichungen zum Thema „Customer Centricity“ wurde erstellt von Habel et al. (2020).
- 2.
CRoss-Industry Standard Process for the development of Machine Learning applications.
- 3.
OSPlus ist die Bezeichnung für die zentrale Anwendungsplattform der Sparkassenorganisation, die von der Finanz Informatik GmbH & Co. KG bereitgestellt wird.
- 4.
In der Softwareentwicklung werden Quellcode, Datenbanktabellen, Metadaten etc. als Bestandteile der Anwendung gesehen.
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Lange, W., Lange, M. (2023). Kundenzentrierung in der Finanzwirtschaft durch Data Analytics. In: Schuster, G., Wecke, B. (eds) Marketingtechnologien . Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-42294-3_18
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Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden
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