Fabrizio Nencini Berater Big Data

Lernen Sie Ihre Kunden kennen!

Veröffentlicht am Veröffentlicht in Allgemein, Big Data

Big Data für Großunternehmen, Banken und Versicherungen

Großbanken, Versicherungen und Großunternehmen müssen eine Vielzahl an regulatorischen Anforderungen erfüllen und speichern besonders schützenswerte Kundendaten. Um den sich immer wieder verändernden Anforderungen gerecht zu werden, kommen immer mehr Software-Lösungen dazu. Ein Daten-Chaos ist vorprogrammiert. Aus diesem Grund entschließen sich unsere Kunden auf eine moderne Big-Data-Lösung zu setzen. Die Großbanken und Versicherungen arbeiten so nicht nur effizienter, sondern können gleichzeitig die Kundenkommunikation verbessern.

Mit Big-Data-Analysen Kundenservice verbessern

Wenn ein Mitarbeiter mit einem Kunden spricht, erhält er viel mehr Informationen als das, was der Kunde sagt. Ist der Kunde entspannt oder schon frustriert? Er kann dann nachfragen und so eine individuelle Lösung für diesen Kunden finden.
Großunternehmen, Banken und Versicherungen mit sehr vielen Kunden, die über verschiedene Wege mit dem Unternehmen Kontakt aufnehmen, können sich diese ganz persönliche Kundenbetreuung nicht mehr leisten. Die Lösung: Big-Data-Analysen von Sprachaufzeichnungen, Kundenkommentaren und mehr. Die Analyse dieser Daten zeigt auf, an welchen Stellen und mit welchen Produkten Kunden Probleme haben. Dadurch lässt sich das eigene Produktportfolio verbessern und die Kundenbindung stärken.
Bemerkt das Big-Data-System zum Beispiel schlechte Stimmung beim Kunden kurz vor Vertragsende, kann der Kundenservice direkt eingreifen und eine Lösung vorschlagen. Auf diesem Wege lassen sich die Maßnahmen im Kundenservice priorisieren und so effizienter ein individuelles Kundenerlebnis schaffen.
Großunternehmen, Banken und Versicherungen können mit Big Data deren customer relationship management (CRM) mit den Daten aus dem customer communications management (CCM) in einem System kombinieren.
Dies ermöglichen, die richtigen Inhalte in die Hände von Mitarbeitern zu legen, die sie dann für die Erstellung relevanter Nachrichten für Ihre Kunden verwenden können.

Mit Big-Data-Analysen Marketing personalisieren

Marketing-Kampagnen richten sich in der Regel an eine bestimmte Zielgruppe, ein bestimmtes Kundensegment und so weiter. Das klingt nicht nur abstrakt, sondern ist es auch. Das Marketing hat eine selbst definierte Vorstellung von der Idealkundschaft. Ist diese Vorstellung richtig? Was will und denken Kunden tatsächlich?
Mit Big-Data-Analysen lassen sich die echten Bedürfnisse und Wünsche von Kunden feststellen : So lassen sich Marketing-Kampagnen ausrichten, dass sie Kunden ganz gezielt abholen.

Wie funktioniert Big Data?

Die Big-Data-Lösung der Großbanken und Versicherungen basieren auf einem sogenannten Data Lake. Dieser nimmt die Daten aus den verschiedenen Datenquellen auf, z. B. Excel-Dateien, Textdateien, Audiodateien, Daten aus Outlook CRM und vielem mehr.
Der Vorteil eines Data Lakes: Die dort gespeicherten Daten lassen sich schnell und einfach analysieren. Hochspezialisierte und komplexe Fragestellungen lassen sich so ideal beantworten.

Mit Big Data mehrere 100 Millionen Daten verwalten

Die Big-Data-Lösung setzt auf ein verteiltes Dateisystem, z. B. mit Hadoop. Damit lassen sich Daten auf verschiedenen Systemen in einem Rechnerverbund speichern. Das Big-Data-System ist so in der Lage, mehrere 100 Millionen Daten zu verwalten.

Big-Data-Analyse in Echtzeit

Bei der Big-Data-Lösung für Großbanken und Versicherungen setzen wir auf ein Echtzeit-Datenstreaming mit Spark und Informatica BDM. Mit Spark lassen sich aktuell wichtige Informationen zwischenspeichern, sodass Mitarbeiter*innen sofort Zugriff auf die Daten haben.

Big Data und Datenschutz

Bei einer Big-Data-Lösung muss der Datenschutz höchste Priorität haben. Vor allem, wenn es um so sensible Daten geht wie es bei Großbanken und Versicherungen der Fall ist. Zum Datenschutz gehört zum einen der Schutz vor fremden Zugriff und zum anderen die Sicherstellung der gesetzlichen Speicherfristen.

Unternehmen sollten bereits bei der Planung von Big-Data-Projekten ein Konzept “DATA Road-Map” erstellen. Zum Datenschutz ist Apache Ranger eine wichtige Komponente zur Steuerung des Zugriffkonzeptes- in der Regel gibt es Users oder Gruppen oder Abteilungen, die nur auf bestimmte Daten unter bestimmte Pfade vom HDFS (Hadoop Distributiv File System) zugreifen dürfen.

Im Marketing Bereich Personalisierte Angebote erhöhen die Wahrscheinlichkeit einer Konversion. Eine falsche “Personalisierung” kann hingegen dazu führen, dass der Kunde dem Unternehmen zu misstrauen anfängt, deswegen sollen Unternehmen nur die Daten benutzen die für “personalisierte Kundenerlebniss” verwendet werden sollen.

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