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Die Kundenbindung steigern, Up- und Cross-Selling-Initiativen stärken oder Kundenerlebnisse optimieren - Next Best Action bietet viele Ansatzpunkte, wie sie Ihren Kunden in den Mittelpunkt Ihrer Aktivitäten stellen. Machine Learning-Techniken unterstützen hierbei mit Handlungsempfehlungen, die basierend auf umfassenden Kundendatenanalysen erstellt werden. Dabei sind insbesondere die über die Stammdaten hinausgehenden Informationen zu historischen Interaktionen mit dem Kunden für passgenaue Prognosen relevant. Machine Learning Modelle sind hervorragend geeignet, Muster in sehr spezifischen Daten zu erkennen.

Das kann zum Beispiel das Produkt mit der für den Kunden höchsten Abschlusswahrscheinlichkeit sein oder auch dessen Kündigungswahrscheinlichkeit. So können zur Unterstützung jedes Kontaktpunkts entlang der Customer Journey entsprechende Kennzahlen berechnet und daraus Empfehlungen abgeleitet werden. Doch an welchem Punkt steht der Kunde gerade und welche Empfehlung ist die aktuell relevante? Einzelne Modelle können dies nicht betrachten, wohingegen es alle spezfischen Prognosen und Kennzahlen zusammengenommen ermöglichen, die für die aktuelle Situation relevante Handlungsempfehlung zu identifizieren: die Next Best Action.

Vorteile von Next Best Action

Entlastung des Vertriebs durch automatische Angebote

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Spezifische Machine Learning-Modelle ermöglichen die Identifikation von Kunden mit hoher Abschlusswahrscheinlichkeit, inklusive des relevantesten Produkts (Next Best Offer). Über weitere Analytics Methoden können zusätzliche Informationen zu den Bedürfnisses jedes einzelnen Kunden automatisiert gewonnen werden, z.B. sein bevorzugter Kommunikationskanal. Individuell auf die Interessen Ihres Kunden abgestimmte Produktausgestaltung und Ansprache können so automatisch generiert werden.

Schnellerer ROI bei Cross- and Up-Selling

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Bestandskunden haben allgemein ein Potenzial für Cross- und Up-Selling. Analytische Kennzahlen wie Kaufwahrscheinlichkeiten weisen auf das für den Kunden relevanteste Folge-Produkt passend zum Versicherungsbedarf hin. Die Nutzung dieser Informationen ermöglicht eine höhere Erfolgsquote bei gestellten Angeboten und beschleunigt so den ROI.

 

Kostenreduktion durch Fokussierung auf relevante Aktionen

Leads

Die Auswertung der Daten für jeden einzelnen Kunden ermöglicht die Durchführung gezielter Aktionen, abgeleitet aus den individuellen Bedürfnissen des Kunden. So werden Kosten für pauschale Maßnahmen gespart, da sie auf die jeweils relevante Zielgruppe reduziert werden.

 

 

Höhere Kundenzufriedenheit durch individuelle Betreuung

Review

Next Best Action stellt den Kunden in den Mittelpunkt des Handelns. Der Ansatz verfolgt in jeder Situation die für den Kunden optimale Handlungsempfehlung zu prognostizieren. Hierzu werden datengestützte Methoden zur Unterstützung in der persönlichen Betreuung oder zur Automatisierung von Prozessschritten verwendet. So kann die Geschwindigkeit und Qualität im Kundenservice erhöht werden, was die Zufriedenheit der Kunden steigert. 

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