Wie man personalisierte Empfehlungen geben kann, selbst wenn kein explizites Kundenfeedback verfügbar ist
Definieren der richtigen Produkte für Ihren Kunden
Zielsetzung
Die Herausforderung den Kunden personalisierte Empfehlungen zu geben, besteht in vielen Branchen. Besonders im Bank- und Finanzwesen ist es von entscheidender Bedeutung den Kunden zu kennen und seine Bedürfnisse zu antizipieren. Mit gezielten, massgeschneiderten Empfehlungen wird der Umsatz bei bestehenden Kunden gesteigert, die Kundenzufriedenheit mit dem Finanzdienstleister und die Markentreue gestärkt und damit das Risiko der Kundenabwanderung reduziert.
Erkenntnisse & Aktivitäten
Im Bankensektor sind Kundenbewertungen und damit eine explizite Rückmeldung über die von ihnen in Auftrag gegebenen Produkte in der Regel nicht verfügbar. Mit dem Recommendation Systems (RS) und dem zugrunde liegenden Prinzip analysiert Knowledge Lab vergangene Transaktionen und leitet daraus die notwendigen Informationen ab, um dem Kundenberater kohärente zukünftige Investitionsempfehlungen zu unterbreiten.
Ergebnisse
Unser Ansatz platziert Produkte und Kunden in einen so genannten "latenten Raum", in dem sie vergleichbar sind. Die unmittelbare Nähe von Produkt und Kunde weist darauf hin, dass Ersteres dem Letzteren empfohlen werden sollte. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Kundenberater, dem Kunden nicht nur eine qualitativ hochwertige, personalisierte Empfehlung zu geben, sondern darüber hinaus überzeugende Argumente zu den Gründen dafür zu liefern.
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