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Vertrauen, das sich auszahlt: Innovation in Zeiten der Pandemie

Trust you can bank on
Trust you can bank on

Stellen Sie sich vor, Sie stärken die Beziehung zu Ihren Kunden, bauen Vertrauen auf, nutzen neue Geschäftschancen und verbuchen die besten Zahlen in der Geschichte Ihres Unternehmens – und das ganz ohne persönliche Kundenkontakte und inmitten einer pandemiebedingten Wirtschaftskrise.

So unwahrscheinlich es klingt, aber genau das ist uns bei der Financial Center First Credit Union dank Predictive Analytics gelungen.

Als eine der führenden Kreditgenossenschaften der USA ist Financial Center mit ausreichend Kapital ausgestattet. Als das Coronavirus die Welt erschütterte, war uns klar, dass einige unserer Mitglieder in finanzielle Schwierigkeiten geraten würden. Deshalb ergriffen wir umgehend die Initiative.

Die Vorgabe, aktiv auf unsere Mitglieder zuzugehen, kam von Kevin Ryan, dem CEO und President von Financial Center. Schließlich ist die Hauptaufgabe einer Kreditgenossenschaft, die dem Wohl ihrer Mitglieder verpflichtet ist, die Unterstützung ebendieser Mitglieder. Diese Überlegungen führten dann zur Etablierung der „We Care“-Kampagne.

Predictive Analytics zur Schaffung einer Vertrauensbasis

Im Rahmen der We Care-Kampagne entwickelte Financial Center eine neue Softwareanwendung. Diese sollte mithilfe von Datenanalysen Mitglieder ausfindig machen, die am dringendsten Hilfe benötigen – etwa in Form eines Kredits oder eines Zahlungsaufschubs. Mithilfe der Anwendung wurden Telefonkampagnen realisiert, deren Ziel es war, den Mitgliedern unserer Genossenschaft zu versichern, dass wir ihnen in der Krise beistehen und bei Bedarf Zugang den benötigten Geldmitteln verschaffen.

Wenn uns Mitglieder von sich aus kontaktieren, stecken sie in der Regel bereits in finanziellen Schwierigkeiten. Das erschwert die Lösungsfindung. Anstatt darauf zu warten, dass die Mitglieder mit ihren Problemen an uns herantreten, stießen wir den Dialog an und leisteten im Rahmen der telefonischen Kontaktaufnahme aktive Finanzberatung in Einklang mit den Anforderungen unserer Mitglieder. Das Ergebnis: eine gestärkte Vertrauensbasis und eine Vertiefung der Kundenbeziehungen.

Mit Predictive Analytics konnten wir...

  • Mitglieder identifizieren, die am dringendsten Hilfe benötigten, um ihnen Gebühren zu erlassen, kurzfristige Kredite oder Kredite zur Schuldenkonsolidierung zu gewähren, Einlagenzinssätze zu erhöhen oder die Option zur Auslassung einer Ratenzahlung zu bieten;
  • Mitgliedern die Sicherheit vermitteln, dass die Genossenschaft ihnen bei Bedarf Geld und Finanzprodukte in der benötigten Form zur Verfügung stellt;
  • einen direkten Draht zwischen Mitarbeitern und Mitgliedern herstellen, die zuvor bereits miteinander in Kontakt waren – schließlich kann eine bekannte Stimme am anderen Ende der Leitung für größeres Vertrauen sorgen;
  • Mitarbeitern für Anrufe bei Mitgliedern relevante und hilfreiche Anknüpfpunkte für die Gesprächsführung bereitstellen.

Der Erfolg der Kampagne ging jedoch weit über Telefongespräche mit zufällig ausgewählten Mitgliedern hinaus. Bevor die Nummer eines Kunden gewählt wurde, musste erst einmal die klassische Frage beantwortet werden: „Ist jetzt eine gute Zeit zum Anrufen?“

Mehrstufiger Analyseprozess mit fortschrittlicher Technologiebasis

Dank der fortschrittlichen Analysetechnologie, die in unsere InterSystems-Datenplattform integriert ist, wussten unsere Mitarbeiter, wen sie wann anrufen mussten und wie sie das Gespräch am besten eröffnen sollten. Die verfügbaren Analysedaten leisteten wertvolle Hilfe bei der Erstellung von Anruflisten und Skripten, die zum einen unsere Mitglieder beruhigen sollten und gleichzeitig die Erfolgswahrscheinlichkeit unserer Anrufe erhöhten.

Nach der Erstellung der Anrufliste wurde diese einem mehrstufigen Analyseprozess unterworfen, der sich auf die folgenden vier Schlüsselbereiche konzentrierte:

  1. Einflusszentren: Dazu zählen Versicherungsmakler, die mit Arbeitnehmerverbänden zusammenarbeiten, welche wiederum zu Mitgliedern der Genossenschaft werden. Indem wir zunächst die Einflusszentren ausfindig machten, konnte die Liste erheblich verkürzt werden. So sollte sichergestellt werden, dass die richtigen Mitglieder unseres Teams den richtigen Organisationen zugewiesen werden.
  2. Segmentierung: Die zwei verwendeten Segmentierungstypen basierten auf demographischen Statistiken und der Art der Beziehung von Mitglied und Genossenschaft.
  3. Verhaltensmuster: Bereits in der Vergangenheit wurden zur Kontaktaufnahme mit Mitgliedern Verhaltensanalysen herangezogen – etwa im Hinblick auf Transaktionen in Filialen, Onlinekredite, Callcenter-Aktivitäten und andere wichtige Kontaktpunkte. Vor COVID-19 hat die Kreditgenossenschaft vier Verhaltensmuster überwacht. Um tiefere Einblicke zu erhalten, wurde diese Zahl während der Coronakrise auf 31 erhöht.
  4. Mitgliedertreue: Die Genossenschaft hat einen Matrix-Score für Mitgliedertreue erstellt, der auf dem Mitgliedstyp, dem Umfang der Geschäftsbeziehungen (Anzahl an Konten oder Finanzprodukten), dem Aktivitätsradius und der Dauer der Mitgliedschaft basiert.

Anhand dieser Faktoren kann Financial Center präzise solche Mitglieder bestimmen, die mit der größten Wahrscheinlichkeit ein Angebot annehmen.

Das Mitgliederwohl als lohnende Investition

Als Kriterium für unseren Erfolg blickten wir auf die Anzahl der Mitglieder, denen wir helfen konnten. Darüber hinaus kam unser Handeln auch dem Gemeinwohl zugute. Als zweckgebundene Genossenschaft sind wir überzeugt, dass sich die Verbesserung der finanziellen Situation eines Mitglieds auch auf dessen Familie auswirkt, wovon wiederum das unmittelbare soziale und wirtschaftliche Umfeld profitiert. Wenn wir auf diese Weise die Gemeinschaft stärken, machen wir die Welt zu einem besseren Ort. Durch den Fokus auf die Förderung der Mitglieder statt nur auf Gewinnmaximierung werden sich gute Geschäftszahlen ganz von alleine einstellen.

Apropos Zahlen: Vor Corona haben wir im Schnitt weniger als 2.000 Anrufe pro Monat getätigt. Heute sind wir bei monatlich 9.000 Anrufen angelangt. Dank Predictive Analytics konnten wir drei der vier Monate mit der höchsten Zahl an Darlehensvergaben in unserer 67-jährigen Geschichte verzeichnen. Unabhängig davon, was in der Welt gerade passiert – das würde ich uneingeschränkt als Erfolg bezeichnen.

Jede Woche generieren wir ein Dashboard, das anzeigt, wie viele tausende Leben unserer Mitglieder wir positiv beeinflusst haben. Die Kennzahlen decken die Anzahl der kontaktierten und erreichten Mitglieder, die genutzten Services und Produkte, Transaktionen und vieles mehr ab. Das Dashboard soll das Team tagtäglich daran erinnern, dass sie im Leben unserer Mitglieder einen Unterschied machen. Rasante Innovation war ein wichtiger Treiber dieser Entwicklung, und unser soziales Wirken wird uns auch weiterhin eine wichtige Stütze in diesen unsicheren Zeiten bleiben.

Über den Autor

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Cameron Minges

Cameron Minges ist der derzeitige Executive Vice President und designierte President der Financial Center First Credit Union – einer 730 Millionen US-Dollar schweren Kreditgenossenschaft mit Sitz in Indianapolis (USA). Minges ist bereits seit fast drei Jahrzehnten im Bankenwesen tätig und fungierte unter anderem als Chief Information Officer bei drei der führenden Kreditgenossenschaften in Indiana. Er ist die treibende Kraft hinter dem Predictive-Analytics-Programm von Financial Center, mit dem die Genossenschaft Rekordzahlen bei der Darlehensvergabe erreichte und landesweit mediale Beachtung fand. Minges hält Zertifizierungen in Softwareentwicklung, Datenbankmanagement, Netzwerkdesign und Data Analytics. Minges hat an der University of Phoenix Betriebswirtschaft studiert und arbeitet aktuell an einem Abschluss des CUES CEO Management Institute.

Lesen Sie die vollständige Geschichte, wie die Financial Center First Credit Union ihren Mitgliedern während der Coronakrise wertvolle finanzielle Hilfe leistete.

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