Eine wesentliche Aufgabe des DekaBank-Dialogmarketings ist das Kam-pagnenmanagement in Zusammenarbeit mit den Sparkassen. Dabei geht es darum, durch größeres Wissen über den Kunden diesem Angebote unterbreiten zu können, die auf seine individuellen Bedürfnisse am besten zugeschnitten sind. Dabei gilt es, die Kunden möglichst präzise nach ganz bestimmten Kriterien in unterschiedliche Zielgruppen einzuteilen. Diese Gruppen erhalten im Rahmen des Kampagnenmanagements zum Beispiel Marketinginformationen, die genau auf ihren Anlagetyp zugeschnitten sind. Dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit, dass das Angebot auch in hohem Maße für den Kunden von Interesse ist und die Kunden von diesen Angeboten auch Gebrauch machen und selbst, wenn dies nicht der Fall ist, steigt die Kundenzufriedenheit, da sich der Sparkassenkunden adäquat betreut fühlt.
Um die typgerechte Einteilung vornehmen zu können, benötigt die DekaBank zunächst einmal Wissen über den Kunden. Dieses liegt in den CRM-Systemen vor. Zu den genauen Kundenprofilen gelangt die Bank durch Analyse der Daten aus diesen Systemen mit Hilfe von Data-Mining. Dieses Verfahren haben die Verantwortlichen für das CRM-Database-Marketing der DekaBank erweitert.
„Wir wollten unser Kampagnenangebot für unsere exklusiven Vertriebspartner, die Sparkassen, einfach noch attraktiver gestalten und wissen, dass in unseren gesammelten Daten enormes Potenzial dafür steckt“, sagt Dirk Meggert, Leiter CRM-Database-Marketing, DekaBank.
Als geeignete Softwarekombination um dieses Potenzial zu heben, entschied sich die DekaBank für das Statistikprogramm IBM SPSS Statistics zusammen mit dem Data-Mining-Tool IBM SPSS Modeler: „Die IBM SPSS-Lösungen waren unseren Fachexperten bereits gut bekannt und boten für einen guten Preis alles, was wir brauchten. In IBM-SPSS Statistics sind alle wichtigen statistischen Funktionen und Verfahren verfügbar und auch mit den großen Datenmengen von Millionen Kunden kommt das Programm klar“, kommentiert Dirk Meggert. Auch der niedrige Schulungsaufwand war ein Grund, den IBM SPSS Modeler als Data-Mining-Tool einzusetzen.
Bewährungsprobe Garantiefond
Mit Tool IBM SPSS Modeler wollten die Experten der DekaBank vor allem den Kampagnenprozess vereinfachen: Mit Hilfe der Data-Mining-Workbench werden entsprechende Programmabläufe, sogenannte Streams erstellt, um auf dieser Basis Kampagnen-Scores zu entwickeln und ihre Anwendung zu steuern. Die CRM-Marketers können diese Streams einfach an aktuelle Fragestellungen anpassen.
Seine erste Bewährungsprobe bestand das Gesamtsystem bei der Auflegung eines neuen Garantiefonds. Damit die Berater in den Sparkassen vor Ort genau jene Kunden ansprechen konnten, die für das neue Produkt vor allem in Frage kamen, analysierten die CRM-Mitarbeiter bei der DekaBank zunächst die typischen Merkmale bisheriger Käufer von Garantiefonds.
„Wir wussten dann, dass der typische Käufer dieses Finanzproduktes beispielsweise eher älter und häufig ein langjähriger und besonders intensiver Fondsnutzer ist. Für dieses Klientel mussten wir die Ansprache in allen Bereichen anpassen, von Mailingtexten und der Aufmachung unserer Flyer bis hin zu den Telefonleitfäden“, erläutert Dirk Meggert. Um besonders „Garantiefonds-affine“ Kunden auszuwählen, entwickelten Dirk Meggert und sein Team mit Hilfe statistischer Verfahren ein Scoring-Modell mit zehn Bewertungsklassen. Anschließend wurden alle Kandidaten anhand des Modells bewertet und in eine Rangfolge gebracht. Die am besten geeigneten Kunden für eine gezielte Ansprache befanden sich in der ersten Klasse, die am wenigsten geeigneten in der zehnten. Grundlage des verwendeten Modells waren sowohl aktuelle als auch historische Daten mit soziodemografischen, produktbezogenen, geografischen und anderen Variablen, die bei der DekaBank gespeichert sind.
Dann begann für das Datenmodell der Ernst des Bänker-Lebens: Die DekaBank schnürte für die Sparkassen ein Servicepaket mit Verkaufs- und Werbematerialien sowie einer Selektionsliste mit den nach Scoring präferierten Kunden. Diese Kunden wurden per Brief kontaktiert und in der zweiten Stufe dann von einem Berater der Sparkasse gezielt angesprochen.
Deutliche Steigerung der Kampagneneffizienz
Die Ergebnisse: Die Abschlüsse der teilnehmenden Sparkassen stiegen durchschnittlich um den 3,3-fachen Wert, maximal sogar um den Faktor 8,8 verglichen mit den Sparkassen, die nicht an der Mailingaktion teilnahmen.
„Das ist ein deutliches Ergebnis, das zeigt, was man durch intelligente Datenanalyse und Kundenansprache erreichen kann. Die Erfahrung der weiteren inzwischen durchgeführten Kampagnen und entsprechenden integrierten Erfahrungen zeigt, dass IBM SPSS Statistics und Modeler kontinuierlich zu guten Resultaten beiträgt“, sagt Dirk Meggert.
Im Controlling lässt sich sehr gut darstellen, wie das Scoring-Modell zum Gesamteffekt der Kampagne beiträgt – vor allem, wenn die Sparkassenmitarbeiter vor Ort aktiv mitarbeiten: Der Effekt des Scoring-Modells bei Garantiefondskampagnen liegt mittlerweile bei einem bis zu sechsfachen Wert.
„Ohne IBM SPSS Statistics wäre ein gezieltes Angebot wie im Fall der Garantiefonds gar nicht erst möglich gewesen. Selektionen sind der Kernbestandteil des Kampagnenangebotes der DekaBank an die Sparkassen“, sagt Dirk Meggert. Derzeit ist die Software für ähnliche Projekte im Einsatz.