Hintergrund
Die Herausforderung
Mit 95 Niederlassungen in ganz Großbritannien, können Kunden mit der Skipton Building Society (SBS) entweder direkt in der Niederlassung, online oder per Telefon interagieren. SBS konzentriert sich unermüdlich auf die Bereitstellung einer hervorragenden Customer Experience. Dieses Ziel zieht sich durch das gesamte Unternehmen und hat zahlreiche strategische Programme bei der Bausparkasse vorangetrieben.
Eine der größten Herausforderungen der SBS war die Kundenbindung. Die Bausparkasse verzeichnete einen Kundenrückgang, insbesondere bei Kunden, die Bausparprodukte mit festgelegter Laufzeit hatten und sich nun am Ende dieser befanden und so problemlos ihr Erspartes zu einer anderen Bank oder Bausparkasse mitnehmen konnten.
SBS arbeitete gemeinsam mit Paragon DCX an einem „Next Best Savings Produkt“-Projekt. Der Plan: Diese zentrale Herausforderung zu meistern, indem sie herausfinden, welches Produkt man am besten Kunden empfiehlt, die abwanderungsgefährdet sind. Das Projekt umfasste die Erstellung einer Reihe von Vorhersagemodellen und 21 PWE Scores im nächsten Schritt, um für jeden Kunden die individuelle Wahrscheinlichkeit, verschiedene Arten von Sparprodukten in Anspruch zu nehmen, zu berechnen. Diese Scores werden täglich für die Nutzung innerhalb von FastStats und Adobe Campaign aktualisiert.
Mit dem durch diese Einblicke gewonnenen Kundenverständnis und der Hilfe von Apteco FastStats, planten Paragon DCX und SBS die Erstellung von mehrdimensionalen Kundenmodellen. Diese sollten aussagekräftige Erkenntnisse liefern, um die Kommunikationswege, die die Sparkunden durchlaufen, verändern zu können. Das ultimative Ziel war es, sich den 4 „Rs“ entsprechend auszurichten: Das richtige Produkt, zur richtigen Zeit an den richtigen Kunden mit der richtigen Botschaft.
Die Apteco Marketing Suite unterstützt das Team bei unterschiedlichsten Marketing Initiativen und wird eingesetzt, um aussagekräftige Erkenntnisse für die kundenzentrierte Strategie des Teams zu generieren.
Die Apteco Lösung
SBS wählte Paragon DCX als strategischen Partner, um sie bei der Umsetzung eines Konzepts rund um das richtige Produkt für den richtigen Kunden zur richtigen Zeit mit der richtigen Botschaft zu unterstützen. Es wurden Apteco FastStats und FastStats Modelling verwendet, um die Kundenverhaltenstypen zu verstehen und herauszufinden welches Produkt als nächstes angeboten werden soll.
Neben der Single Customer View implementierte Paragon DCX die führende Analyse-Plattform Apteco FastStats und Adobe Campaign für das Kampagnenmanagement. Diese neue Marketing Technologielandschaft bietet SBS die Möglichkeit, informierte Entscheidungen über ihre Kunden zu treffen, die gewonnenen Einblicke in konkrete Handlungen umzusetzen und kanalübergreifende, hochpersonalisierte Marketing Kommunikationen zu automatisieren.
Die Vorhersagemodelle werden nun genutzt, um die Customer Journey Planung voranzutreiben, um sicherzustellen, dass das richtige Produkt an den richtigen Kunden zur richtigen Zeit mit der richtigen Botschaft vermarktet wird.
Die Ergebnisse
Maßnahmen gegen frühzeitige Fluktuation
Erkenntnisse nutzen, um vorherzusagen, welche Kunden ihr Konto frühzeitig schließen und mit ihnen interagieren, sodass sie länger bei SBS bleiben. Dieses Verständnis kann nun genutzt werden, um die SBS Kommunikationsstrategie voranzutreiben und neue Finanzprodukte zum richtigen Zeitpunkt bei dem richtigen Kunden zu bewerben.
Erkenntnisse in konkrete Aktionen umwandeln
FastStats Modelling wurde genutzt, um die wichtigsten indikativen Merkmale im Kundenverhalten zu analysieren. Für die neun Sparproduktgruppen wurden 28 Variablen verwendet. Die Statistiken und das Feedback des SBS Teams wurden genutzt, um Entscheidungen über die effektivsten Variablen zu treffen.
Kundenverhalten verstehen
Die Skipton Building Society verwendete Erkenntnisse und Untersuchungen zum Sparverhalten, um die Einstellungen der Kunden vorherzusagen und sie effektiver anzusprechen.
Modelling für das nächste beste Produkt
Skipton war in der Lage, das richtige Sparprodukt zur richtigen Zeit beim richtigen Kunden zu bewerben. Profilberichte zeigten, dass sich mit allen drei Modellen des Sparverhaltens verlässliche Vorhersagen über die identifizierten Kunden treffen ließen.
Die entwickelten Neigungsmodelle hatten eine Modelleistung im Bereich von 0,5 bis 0,71, was darauf hindeutet, dass die Modelle Kunden genau identifizieren konnten, die sich wahrscheinlich für ein bestimmtes Sparprodukt interessieren werden. Gleichzeitig können Kunden identifiziert werden, deren Profil mit diesen Kunden übereinstimmen wird.
