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SAS Austria
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Alle Wege - eine Bank: die Herausforderung Multichannel-Banking

Auf der Grundlage hochwertiger Daten zielgenaue Aussagen treffen: Database Marketing bei der Deutschen Postbank

Der Kunde

Die Postbank ging 1990 im Zuge der ersten Postreform aus den ehemaligen Postbankdiensten der Deutschen Bundespost hervor. Mehr als 10.200 Mitarbeiter betreuen ca. 10 Millionen Kunden, 4,4 Millionen Giro- und 17,6 Millionen Sparkonten. Mit einer Bilanzsumme in Höhe von 141,1 Milliarden Euro (2002) gehört die Deutsche Postbank AG zu den größten Privatkundenbanken Deutschlands.
 
Die Deutsche Postbank AG ist ein 100%iges Tochterunternehmen des Konzerns Deutsche Post World Net mit Sitz in Bonn. Ihre Dienstleistungen stehen den Postbankkunden in den Filialen der Deutschen Post AG zur Verfügung. Alle von der Postbank angebotenen Bankprodukte sind darüber hinaus per Telefon- und Online-Banking, aber auch über einen mobilen Vertrieb erhältlich. Die Vielfalt der Vertriebswege sowie das flächendeckende Filialnetz machen die Postbank zur ersten echten Multikanalbank Deutschlands.
 
Die Aufgabe

Im September 2001 hat man sich im Postbank-Marketingbereich Privatkunden dazu entschlossen, die umfangreichen Kundendaten im eigenen Hause zu analysieren. Diese Berechnungen wurden bis zu diesem Zeitpunkt weitgehend von externen Dienstleistern durchgeführt. Die Auslagerung von Kundenstrukturanalysen hat sich jedoch bei den anfallenden Datenvolumina (wöchentliche Transferraten im zweistelligen Gigabytebereich) als umständlich erwiesen.
 
Eine nicht konsolidierte Datenhaltung, verteilt über mehrere Systeme, erschwerte treffsichere und vor allem zeitnahe Analysen und verhinderte darüber hinaus ein effektives Reporting. Durch konsistente, intern durchgeführte Datenorganisation sollte eine Produktivitätssteigerung im Marketing erreicht werden. Mit Hilfe von Analysen auf der Basis homogener und vor allem aktueller Daten sollten kurzfristig angelegte Themen wie Churn Prediction oder die Risikominimierung im Aktivgeschäft effektiv umgesetzt werden.
 
Als mittel- bis langfristiges Ziel galt es, analytische Methoden zur Prognose und zur Steigerung des Kundenwertes einzusetzen. Das Ziel: Marketingkosten senken, Produktivität steigern und Budgets zielgerichtet einsetzen. Zur Umsetzung dieser Zielvorgaben hat sich die Postbank für den Standardanbieter von analytischen Lösungen entschieden: SAS.

Die Lösung

"Häufig konnte sich niemand mehr an die Inhalte oder Kodierungen von Daten erinnern", so Dirk Wegenaer- Schuchardt, Leiter Database Marketing, über eine der wesentlichen Herausforderungen des Projektes: "Die exakte Beschreibung der Variablen mit Hilfe von Metadaten war ebenso Voraussetzung für den Projekterfolg wie die Integration aller verfügbaren Datenquellen - von DB2 über Oracle bis hin zu Flat Files."
 
Methodenvielfalt und Plattform-Unabhängigkeit - zwei der Hauptargumente, die im Entscheidungsprozess bei der Postbank den Ausschlag zu Gunsten der SAS Software gegeben haben. Aber auch in Bezug auf die Performance war SAS anderen Anbietern deutlich überlegen.
 
Analyse und detaillierte Beschreibung des Bedarfs im Vorfeld des Datenmanagements, Aufbau einer konsistenten Datenbasis mit entsprechender Historisierung, Datenanalyse, optimiert mit Hilfe der SAS Lösung für Customer Intelligence: Diese drei Meilensteine stehen nun für erfolgreiches Database Marketing bei der Postbank.
 
Der Nutzen

"Bereits nach einem Jahr haben sich die Investitionen in das Projekt weitgehend amortisiert", bestätigt Wegenaer-Schuchardt. "Dieser Erfolg wäre allerdings ohne die Unterstützung unseres Vorstands und ohne die hervorragende Zusammenarbeit mit SAS und dem Management Consulting-Team von Deloitte & Touche nicht möglich gewesen." Die Datenbestände stehen nun - in qualitativ hochwertiger Form - für zielgerichtete Analysen bereit.
 
Kundensegmentierung:
Es wurden fachseitig sieben Kundensegmente definiert (z. B. "Lebenserfahrene Kunden"). Mit Hilfe der SAS Enterprise MinerT Software werden diese Kundengruppen in feine Arbeitssegmente - entsprechend ihren jeweiligen Bedürfnissen und passend zu den angestrebten Marketingmaßnahmen - geclustert. Damit können nun gezielte Kundenbindungsmaßnahmen, Cross-Selling-Aktionen oder Kundenbewertungen (zum Beispiel in Bezug auf das Individualrisiko im Aktivbereich) durchgeführt werden.
 
Zeitnahes Ad-hoc-Reporting:
Die konsistente Datenbasis ermöglicht zeitkritische Ad-hoc-Auswertungen zu unterschiedlichsten Fragestellungen: Welche Kampagne erzielt welchen Nettoertrag? Wie schnell werden telefonische Aufträge bearbeitet? Ob in Vorstand, Marketing oder Vertrieb: Jeder Mitarbeiter erhält die Informationen, die er für einen reibungslosen Ablauf und ein effektives Kundenbeziehungsmanagement bei der Postbank benötigt.
 
Die Vorteile auf einen Blick:

  • Die Datenqualität hat sich deutlich verbessert
  • Flexible und zeitnahe Ad-hoc- Auswertungen werden ermöglicht
  • Produkt- und Kanalpräferenzen der Kunden werden transparent
  • Potenzielle Kündiger werden rechtzeitig erkannt
  • Zielgruppen für Marketingaktionen können innerhalb weniger Tage definiert oder geändert werden
  • Die Produktivität im Marketing wurde deutlich erhöht (Reduktion auf ein Viertel des bisherigen Aufwandes)

Customer Intelligence als Prozess: Der ersten Projektphase, in der neben Auswertungen vor allem die Aufbereitung der Kerndaten im Mittelpunkt stand, werden in Zukunft weitere Projekt- Releases folgen. Dann werden beispielsweise kundenbezogene Ergebnisberechnungen (kundenindividueller Deckungsbeitrag) und die Marketingintegration von Tochtergesellschaften die Effektivität des Database Marketing der Postbank noch weiter steigern.

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Postbank

Business Thema:
Produktivitätssteigerung und verbesserte Budget-Allokation im Marketing.
Die Lösung:
SAS Lösung für Customer Intelligence
Nutzen:
Steigerung der Qualität der Datenbestände, gezielte Kundensegmentierung, zeitkritisches Reporting.
Daten-Volumen:
Bis zu 20 GB wöchentlich hinzukommende Neu-/Deltadaten. 

Bereits nach einem Jahr haben sich die Investitionen in das Projekt weitgehend amortisiert

Dirk Wegenaer-Schuchardt

Leiter Database Marketing, Deutsche Postbank AG