Die Etablierung und Vertiefung bzw. Festigung von Kundenbeziehungen erweist sich angesichts einer steigenden Wechselbereitschaft der Bankkunden als zentrales Anliegen für die Geschäftspolitik von Banken. „Banks tend to be rich in data, but poor in information“. Dieses Zitat beschreibt den Sachverhalt, dass Kreditinstitute aufgrund ihrer umfangreichen und meist gesetzlich vorgegebenen Informationsbedürfnisse im Vergleich zu anderen Branchen über detaillierte Kundendaten verfügen.
In der Vergangenheit wurde jedoch vielfach versäumt, diese Daten zielgerichtet zusammenzuführen und als „Knowledge“ zur Gestaltung von Kundenbeziehungen zu nutzen. Allein der Einsatz von Business Intelligence Lösungen reicht allerdings nicht aus, um gegenüber der Konkurrenz Wettbewerbsvorteile zu erringen – erst die innovative Anwendung neuer Technologien im Bankgeschäft verspricht Differenzierungsmöglichkeiten.
Der meist hohe Investitionsbedarf solcher BI Lösungen stellt für die meisten Banken allerdings eine unüberbrückbare Investitionshürde dar.
Im Rahmen dieser Studienarbeit sollen im Hinblick auf Business Intelligence Lösungen mögliche und sinnvolle Strukturierungen auf Basis “Kundenspezifische Data Warehouses“ eindringlich behandelt werden.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Business Intelligence – IT basierte Managementunterstützung
2.1 Strategische Bedeutung
2.2 Technologien und deren Einsatzgebiete
2.3 „thematic priority“ – CRM
3. CRM als wesentlicher Faktor im Business Intelligence
3.1 Data Warehouse als Instrument zur Kundenbindung und Kundenmanagement im Privatkundengeschäft
3.2 Anwendungsfelder von datenbankgestützten Lösungen
3.3 Chancen und Wettbewerbsvorteile
3.4 Gestaltung und Konzeptionierung einer datenbankgestützten CRM Lösung
3.5 Hindernisse beim Einsatz von Business Intelligence Lösungen
4. Ausblick – Einsatz von Business Intelligence Lösungen in Kreditinstituten
5. Zusammenfassung und Schlussbemerkung
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht die Bedeutung und den Nutzen von Data-Warehouse-Systemen zur Unterstützung eines strategischen Customer Relationship Managements (CRM) im modernen Retail-Banking, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
- Strategische Relevanz von Business Intelligence im Bankensektor
- Funktionsweise und technische Grundlagen von Data-Warehouses
- Verzahnung von CRM-Strategien und Datenbanksystemen
- Chancen durch gezielte Kundensegmentierung und Analyse
- Herausforderungen und Hindernisse bei der Implementierung von BI-Lösungen
Auszug aus dem Buch
3.1 Data Warehouse als Instrument zur Kundenbindung und Kundenmanagement im Privatkundengeschäft
Für die Aufrechterhaltung bzw. Förderung der Kundenbindung ergibt sich im Zusammenhang mit Datawarehousing im Retail-Banking ein bedeutendes Anwendungsfeld für Datawarehouse-Systeme mit dem CRM. Insbesondere der Faktor „Kundenbindung“ ist unter Berücksichtigung der Tatsache, dass die Kosten der Kundengewinnung erheblich höher sind als einen bestehenden Kunden zu halten von enormer Bedeutung.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die Notwendigkeit von BI-Lösungen im Bankwesen angesichts hoher Datenbestände und steigender Kundenanforderungen.
2. Business Intelligence – IT basierte Managementunterstützung: Es wird die strategische Bedeutung von BI-Systemen für die Unternehmenssteuerung sowie der technologische Rahmen des Data-Warehousings erläutert.
3. CRM als wesentlicher Faktor im Business Intelligence: Dieses zentrale Kapitel analysiert die Rolle von Data-Warehouses für CRM, die Anwendungsfelder, Wettbewerbsvorteile und Implementierungshürden.
4. Ausblick – Einsatz von Business Intelligence Lösungen in Kreditinstituten: Das Kapitel widmet sich zukünftigen Trends wie Mobile CRM und der Bedeutung serviceorientierter Architekturen (SOA).
5. Zusammenfassung und Schlussbemerkung: Die Arbeit fasst die Erkenntnisse zusammen und betont die Notwendigkeit maßgeschneiderter IT-Lösungen unter Berücksichtigung emotionaler und sozialer Kundenmotive.
Schlüsselwörter
Data Warehouse, Business Intelligence, CRM, Retail-Banking, Kundenbindung, Kundendaten, Datenbank, ETL-Prozess, OLAP, Data Mining, Kundenprofiling, Wettbewerbsvorteile, Finanzdienstleistungssektor, Datenschutz, IT-Infrastruktur
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit dem Einsatz von Data-Warehouse-Technologien zur Unterstützung von Kundenbeziehungsmanagement (CRM) im Privatkundengeschäft von Banken.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die Kerngebiete umfassen Business Intelligence, die technische Umsetzung von Data-Warehouses, CRM-Strategien, Datenmanagement sowie die Herausforderungen des Datenschutzes.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Kreditinstitute durch IT-gestützte Datenanalysen ihre Kundenbeziehungen vertiefen, die Wirtschaftlichkeit steigern und wettbewerbsfähig bleiben können.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Es handelt sich um eine fachliche Ausarbeitung, die auf einer theoretischen Literaturanalyse und der Auswertung von Fachpublikationen zu Bankinformatik und CRM basiert.
Was ist der Inhalt des Hauptteils?
Der Hauptteil analysiert, wie Data-Warehouse-Systeme als technisches Instrument zur Kundenbindung fungieren, welche Vorteile sich daraus ergeben und welche Barrieren bei der Einführung bestehen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Data Warehouse, CRM, Business Intelligence, Kundenbindung, Kundendaten, Wettbewerbsvorteile und IT-Infrastruktur.
Warum ist die Kundenbindung im Retail-Banking so kritisch?
Da die Kosten für die Akquise von Neukunden deutlich höher sind als die Kosten für die Bindung bestehender Kunden, ist eine effektive CRM-Strategie essenziell.
Welche Rolle spielt das Datenschutzgesetz (BDSG) in diesem Kontext?
Das BDSG setzt strenge Grenzen für die automatisierte Verarbeitung personenbezogener Daten, was bei der Konzeption von CRM-Systemen zwingend berücksichtigt werden muss.
Was bedeutet das "Lebensphasenkonzept" für Banken?
Es hilft Banken, den Finanzbedarf von Kunden basierend auf deren individuellen Lebensabschnitten vorherzusagen und passgenaue Angebote zu erstellen.
Was zeichnet moderne CRM-Lösungen laut dem Autor aus?
Moderne Lösungen sind nicht mehr nur datenzentriert, sondern prozessorientiert, um administrative Arbeiten zu reduzieren und die Produktivität der Kundenberater zu erhöhen.
- Quote paper
- Christian Rueth (Author), 2011, Einsatzmöglichkeiten von Data Warehouses im Privatkundengeschäft, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/184867
