Analytics-Lösungen für Banken und Versicherungen
Vorteile
Die Veränderungen der wichtigsten gesellschaftlichen Trends haben Auswirkungen auf den Banken- und Versicherungssektor und erfordern eine ständige Anpassung. Eine Analytics-Lösung für Banken und Versicherungen, die es den verschiedenen Abteilungen ermöglicht, je nach den sich ändernden Umständen auf unterschiedliche Fragen zu reagieren, ist unerlässlich. Darüber hinaus ermöglicht der Einsatz von Analytics-Lösungen einen vollständigen Überblick über jeden einzelnen Kunden, sodass seine Besonderheiten besser berücksichtigt und sein Verhalten vollständiger bewertet werden kann. Schließlich ist die Risikoanalyse ein Erfolgsfaktor, bei dem Business Intelligence und Analytik eine wichtige Rolle spielen.
Anwendungsfälle | Banken und Versicherungen
Die regelmäßige Bereitstellung von Informationen über Schlüsselindikatoren, sei es in Bezug auf das Volumen, die Produktion oder das Risiko, ermöglicht die Überwachung und Bewertung des Zielerreichungsgrads. Wenn sie auf die gesamte Struktur angewendet wird, bietet sie einen vollständigen Überblick für jeden Akteur, unabhängig von seiner Position.
Die Kundensegmentierung ermöglicht die Erreichung verschiedener Ziele, die mit der Differenzierung von Beziehungen, Marketingkampagnen oder anderen Zwecken verbunden sein können. Die Umsetzung der Segmentierung kann durch Geschäftsregeln oder durch die Anwendung spezifischer Modelle erfolgen, aber in beiden Fällen erfordert sie die Organisation relevanter Merkmale und Indikatoren, die Kunden charakterisieren.
Zu verstehen, wie sich ein Kundenportfolio auf geografischer Ebene entwickelt, kann wertvolle Erkenntnisse liefern, das Unternehmenswachstum fördern und die Marketing- und Vertriebsstrategie beeinflussen. Diese Art der Analyse ist nur möglich, wenn man sich ein Bild vom Kunden macht, einschließlich der Muster der von ihm gekauften Produkte und anderer relevanter Indikatoren für sein Engagement.
Erfolgsstorys | Banken und Versicherungen
BNP Paribas
Trotz der Größe der Bank und der zahlreichen parallel ablaufenden Prozesse war Excel immer noch das Haupttool, was die Gewinnung von tieferen geschäftlichen Erkenntnissen einschränkte.
Data Innovation Journey
