Was ist Cupulis?
Customer Purchase Analysis - Kundenkaufanalyse
Jedes Jahr finden im Finanzwesen mehrere Milliarden Transaktionen statt. In dieser enormen Datenfülle ist es für Banken schwierig, konkrete Muster, Regelmäßigkeiten oder individuelle Bedürfnisse einzelner Kunden zu erkennen. Klassische Analyseansätze stoßen hier schnell an ihre Grenzen. Cupulis ist ein innovatives Analysemodell, das Transaktionsdaten nicht nur mathematisch auswertet, sondern darüber hinaus für jeden Kunden ein individuelles psychologisches Profil erstellt – basierend auf Transaktionen, Stammdaten und Verhaltensmustern. Diese Profile werden mit Referenzgruppen abgeglichen, um Wünsche, Lebenssituationen und potenzielle Bedürfnisse präzise zu erkennen. Daraus leitet Cupulis konkrete Handlungsoptionen für Banken ab.
Vom Bedürfnis zur Lösung – durch datengetriebene Aktionen
Die erkannten Wünsche – etwa der Bedarf nach einem Fahrrad, Auto oder einer Versicherung – werden direkt in gezielte Marketingmaßnahmen übersetzt. Cupulis ermöglicht es Banken, individuelle Angebote effizient in konkrete Aktionen umzuwandeln:
Kundenzufriedenheit: Durch passgenaue Produktangebote wird die Kundenzufriedenheit gesteigert – und die Kundenbindung langfristig gestärkt.
Umsatz- & Gewinnsteigerung: Personalisierte Kreditvorschläge treffen auf hohe Akzeptanz – mit direktem Einfluss auf das Kreditvolumen und die Marge.
Risikominimierung: Die Kombination aus Kredit, konkretem Produkt und Rabatt erhöht die Rückzahlungswahrscheinlichkeit und reduziert das Ausfallrisiko.
Kostenreduzierung: Zielgenaue Marketingmaßnahmen mit hoher Erfolgsquote minimieren Streuverluste und senken Akquisekosten.
Neukundengewinnung & Kundenabwanderung vermeiden: Attraktive Konditionen und exklusive Rabatte ziehen neue Kunden an und fördern den Umsatz mit bestehenden Kunden.
Wie funktioniert das konkret?
- Datenanalyse & Profilbildung: Kundendaten werden datenschutzkonform analysiert und anonymisiert zu Bedarfsgruppen zusammengefasst. Ihre Daten verlassen nicht Ihre Bank.
- Produktmatching: Für die erkannten Wünsche sucht Cupulis passende Händler und Dienstleister. Diese geben auf Basis der gesammelten Nachfrage ein konkretes Angebot ab.
- Beispiel – Wunsch: Fahrrad: Cupulis identifiziert 100 Kunden mit dem Wunsch nach einem hochwertigen Fahrrad. Ein Händler bietet daraufhin ein Sondermodell für 5.000 € (statt 6.000 €) an – exklusiv über die Bank.
- Marketingaktion der Bank: Die Bank sendet diesen 100 Kunden ein personalisiertes Angebot: ein Sofortkredit über 5.000 € (bonitätsabhängig) plus ein individueller Rabattcode für das Fahrrad. Später wäre es auch möglich, diese Dienstleistung in die Infrastruktur der Bank zu integrieren. Dann könnten Bankkunden selbst nach ihren persönlichen Angeboten suchen.
- Das Ergebnis: Der Kunde erhält sein Wunschprodukt zu Sonderkonditionen, der Händler generiert Umsatz, und die Bank steigert sowohl Kundenzufriedenheit als auch Kreditvergabevolumen.
In allen Schritten ist nicht nur eine datenschutzkonforme Analyse inbegriffen, sondern zur doppelten Sicherheit auch die Einbindung aller relevanten Abteilungen der Bank wie IT, Risikomanagement, Data Analytics, Zahlungsverkehr, Marketing etc..
Etwas zum Modell
Big Data ist heute beherrschbar – was fehlt, sind klare Kennzahlen zur Beschreibung von Kundenverhalten. Wir haben eine neue Kennzahl entwickelt, die in Kombination mit konkreten Produkten die Kreditvergabe gezielt unterstützt.
- Kreditnutzungsneigung (KNN)
-
Die Kreditnutzungsneigung (KNN) beschreibt die statistisch messbare Tendenz einer Person oder einer Bevölkerungsgruppe, trotz vorhandener Kreditwürdigkeit (Bonität), tatsächlich einen Kredit für Konsum- oder Investitionszwecke aufzunehmen. Sie basiert auf psychologischen, sozialen und verhaltensbezogenen Faktoren und dient als KPI zur Quantifizierung der Differenz zwischen theoretischer Kreditaufnahmefähigkeit und tatsächlicher Kreditinanspruchnahme.