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MANAGEMENT 1 | Beispielhafte Darstellung eines digitalen Vertriebs-Dashboards Quelle: Projektbeispiel Simon-Kucher & Partners. 1. Wie motiviere ich meine VertriebsmitarbeiterInnen zu besserer Leistung (ohne höhere Kosten)? 2. Wie nutze ich die Zeit meiner VertriebsmitarbeiterInnen bestmöglich? Eine Lösung, um das vorhandene Potenzial der KundInnen zu identifizieren und auszuschöpfen, sind Ziel- und Steuerungssysteme für den Vertrieb. Optimiert durch Datenanalysen und psychologische Erkenntnisse sowie unterstützt durch digitale Tools liefern sie Vertriebsteams das notwendige Handwerkszeug, um maximal effizient zu arbeiten und beste Ergebnisse zu erzielen. Digitale Cockpits zur besseren Vertriebssteuerung und Kundenberatung Betrachten wir zuerst digitale Vertriebswerkzeuge, die MitarbeiterInnen dabei helfen, die der Belegschaft dabei hilft, ihr Potenzial bestmöglich auszuschöpfen. Mit digitalen Vertriebstools bzw. Vertriebscockpits (vgl. das Beispiel in der Abb. ÿ 1) kann das Vertriebsmanagement seine Teammitglieder effizient mit relevanten Informationen versorgen. Hier ist auf einen Blick sichtbar, wie weit die Zielerreichung (heruntergebrochen auf verschiedene Teilebenen, z. B. Teamebene, Filialebene etc.) vorangeschritten ist bzw. welche KPIs das Vertriebsteam noch verbessern muss. Da die Aussteuerung der Ziele auf dem realen Potenzial der Kundschaft basiert, entsteht so eine echte Vergleichbarkeit innerhalb des Vertriebsteams und eine transparente Motivation für jedes einzelne Teammitglied. Gleichzeitig helfen solche digitalen Tools jedoch nicht nur bei der Steuerung des gesamten Vertriebs. Alle VertrieblerInnen bekommten damit auch ein individuell nutzbares Werkzeug an die Hand, um effizienter zu arbeiten. Pro Kunde ist hier ein transparenter Überblick der aktuellen finanziellen Versorgung der KundInnen einfach erhältlich. Darüber hinaus sind weitere hilfreiche Informationen verfügbar, wie beispielsweise Daten über das Potenzial jedes einzelnen Kunden für ein bestimmtes Produkt. Dabei fließen auch die intelligenten Datenanalysen ein, um kundenindividuelle Impulse im Verkauf zu ermöglichen und so Cross- wie Up- Selling-Potenzial zu erhöhen. Durchschnittliches und individuelles Kundenverhalten sinnvoll analysieren Doch um diese Datenanalysen zu erhalten, müssen Banken für ihre Vertriebsabteilungen zunächst einmal die richtigen Voraussetzungen schaffen. Die große Herausforderung steckt in der Ermittlung des richtigen Potenzials für alle KundInnen, wofür zunächst zwei Schritte vonnöten sind: Einerseits müssen Banken eine relevante Datengrundlage schaffen, etwa durch intelligente Zahlungsstrom- Hypothesen, segmentspezifische Musterkundenversorgungen oder externe Datenquellen. Anschließend folgt dann die Potenzialermittlung mithilfe von Smart Data und Künstlicher Intelligenz. Hierbei erfasst ein eigenständig lernendes System bankeigene Daten, etwa zu Produktabschlüssen. Um höchste Wirksamkeit zu erreichen, sollten solche Datenanalysen jedoch nicht nur Empfehlungen aufgrund von durchschnittlichem Kundenverhalten treffen. Vielmehr müssen sie auch die individuelle Situation aller KundInnen mit in Betracht ziehen. 32 07 // 2021
MANAGEMENT So wird beispielsweise eine Rechtsschutzversicherung von vielen KonsumentInnen normalerweise eher als unwichtig eingeschätzt. Hatten KundInnen aber in den vergangenen zwölf Wochen Anwaltskosten, ändert sich das erfahrungsgemäß. Das Aufmerksamkeitsfenster für diese Versorgungslücke ist geöffnet, und das Produkt „Rechtsschutzversicherung“ genießt in der Wahrnehmung der KundInnen zeitweise eine stark erhöhte Relevanz. Eine effektive „Smart Data“- Analyse kann dies erkennen und dem Vertriebsmitarbeiter auch direkt anzeigen. Im Potenzial-Algorithmus erscheint die Rechtschutzversicherung priorisiert und bewirkt so, dass die MitarbeiterInnen die KundInnen gezielt darauf ansprechen können. Das erhöht natürlich einerseits die Abschlusswahrscheinlichkeit und schließt andererseits verbrauchergerecht aufgetauchte Versorgungslücken, was bestmöglich mit Vertriebszielen korreliert. Auch die Motivation des Vertriebsteams profitiert davon: Ehemals rein aggregierte Volumen- oder Margenziele werden so in Kundenziele übersetzt, was nicht nur zu besseren Erfolgsaussichten führt, sondern auch die Hürden für den Vertrieb, aktiv auf Kunden zuzugehen, senkt. Werden diese beiden Zielrichtungen der Datenanalyse (aus durchschnittlichem und individuellem Kundenverhalten) kombiniert, lassen sich sinnvolle Vertriebskampagnen aussteuern. Zurzeit basieren diese häufig noch auf simplen demografischen Merkmalen („Wer im richtigen Alter ist und einen Bausparvertrag hat, braucht eine Baufinanzierung“), was viel Aufwand bei relativ überschaubaren Erfolgsaussichten bedeutet. Ein digitaler Vertriebsassistent hingegen bietet die Chance für eine unkomplizierte und qualitativ hochwertige Ansprache von PotenzialkundInnen. Das Potenzial wird im Hintergrund von selbstlernenden Algorithmen ermittelt, die stetig aus Erfolgen und Misserfolgen lernen, wodurch ihre Vorschläge im Laufe der Zeit immer passender werden. Individuelle, datenbasierte Ziele helfen bei der Motivation Doch Vertriebsteams benötigen nicht nur wirkungsvolle Werkzeuge. Für eine umfassende Optimierung sollten Banken auch ihre Vertriebssteuerung und -zielsetzung überdenken. Gerade der alljährliche Zielfindungsprozess ist häufig noch sehr von den Vertriebszahlen des Vorjahrs und externen Faktoren wie Kick-back-Systemen oder Kampagnen von Produktpartnern getrieben. Gleichzeitig hat das Verfehlen von Zielen im Vergleich zu Vertriebsorganisationen in anderen Branchen relativ wenig Konsequenzen, und einige Banken zeigen dabei durchaus noch Verbesserungsbedarf. Ziele sollten sinnvoll definiert, transparent und ansprechend
