Finanzdienstleistungen

Erhöhen Sie die Einlagen mit personalisiertem Marketing.

Verbessern Sie die Identifizierung und Vertiefung von Kundenbeziehungen, um das verwaltete Vermögen mit einem vollständigen, einheitlichen Profil für jeden Kunden zu erweitern.
Steigern Sie die Konversionsraten und minimieren Sie unnötige Ausgaben mit personalisierten, zielgerichteten Nachrichten.
Verbessern Sie die Kundenzufriedenheit und -bindung, indem Sie Anlagemuster identifizieren, was zu relevanteren Opportunities für die richtigen Kund:innen führt.

Zusammenfassung des Anwendungsfalls verwenden

Steigern Sie das Volumen und die Häufigkeit von Einlagen und Investitionen mit personalisiertem Marketing – unterstützt durch eine einheitliche Sicht auf Ihre Kund:innen. Steigern Sie die Markenbekanntheit und die Konversionsraten und verstehen Sie die Umstände Ihrer Kund:innen besser.

Branche

Finanzdienstleistungen

Eingesetzte Salesforce Produkte

Verwendete Datenquellen

Transaktionsdaten

Kontodaten

Kreditwürdigkeit

Erkenntnisse und Prognosen anwenden

Durch die Zusammenführung der Datenquellen, auf die in diesem Anwendungsfall verwiesen wird, können Teams vorgefertigte berechnete Statistiken verwenden, ihre eigenen erstellen oder Vorhersagemodelle mit Data Cloud ausführen, die es ihnen ermöglichen, intelligentere Entscheidungen zu treffen oder neue Automatisierungen voranzutreiben.

Berechnete Statistiken	Nutzen Sie Transaktionsdaten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die zum gesamten Customer Lifetime Value beitragen. Kombinieren Sie Transaktionsdaten, Kontodaten und Kreditdaten, um Erkenntnisse über die allgemeine finanzielle Gesundheit Ihrer Kund:innen zu gewinnen. Liefern Sie Share-of-Wallet-Erkenntnisse, die allen Teams Einblick in den aktuellen Status eines Kunden in allen Geschäftsbereichen geben – z. B. Einzelhandel, Vermögen und Gewerbe.
Prädiktive Modelle	Erstellen Sie anhand von Interaktionsdaten und anderen externen Faktoren Vorhersagemodelle, die die Wahrscheinlichkeit und Bereitschaft eines Kunden anzeigen, ein neues Girokonto zu eröffnen oder die Einlagen zu erhöhen. Führen Sie mit maschinellem Lernen Modelle aus, die vorhersagen, wann ein Kunde wahrscheinlich Einlagen von seinem Konto abheben wird.

Was sind die Auswirkungen?

Steigerung der Umsatzwachstumsraten

Steigerung der Konversionsraten

Senkung der Einlagenkosten

Senkung der Anschaffungskosten

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