Test & Learn im Bankwesen: Eine Erklärung für Finanzinstitute

Stellen Sie sich dieses Szenario vor: Eine Bank startet ein innovatives Prämienangebot, um Kunden dazu zu bewegen, ihre täglichen Ausgaben auf ihre Karten zu verlagern. Am Jahresende leuchtet das Dashboard: Das Einkaufsvolumen ist gestiegen, die Einlösungen sind rege und die wertvollsten Kunden scheinen engagierter zu sein.

Dann folgt die Frage, die jedes Führungstreffen dämpfen kann: Wie viel dieser Ausgaben hätte es ohnehin gegeben? Die Bank mag einen Mehrwert erzielt haben – oder aber einen Anstieg der Feiertagsausgaben erlebt haben, der ohne Millioneninvestitionen den gleichen Effekt gehabt hätte. 

Ein Test & Learn-Ansatz ersetzt diese Unklarheit durch Belege. Durch den Vergleich von Kunden, Standorten oder Märkten, die einer Änderung ausgesetzt sind, mit einer sorgfältig zusammengestellten Kontrollgruppe können Finanzinstitute (FIs) das durch die Entscheidung selbst verursachte Ergebnis isolieren. Dies hilft Finanzinstituten, die inkrementellen Auswirkungen der Initiative abzuschätzen, festzustellen, wo die Ergebnisse am stärksten sind, und zu entscheiden, ob, wo und wie eine Skalierung erfolgen soll. 

So können Finanzinstitute wichtige Entscheidungen mittels eines Test-and-Learn-Ansatzes in Wachstum verwandeln.  

Test & Learn ist eine wissenschaftliche Methodik, die es Unternehmen ermöglicht, die inkrementellen Auswirkungen von Geschäftsentscheidungen durch kontrollierte Experimente zu messen. Mit anderen Worten: Sie ermöglicht es Unternehmen, sich mit Zuversicht anzupassen und Innovationen einzuführen.

Anstatt eine neue Preisstrategie, Marketingkampagne oder betriebliche Änderung über einen gesamten Kundenstamm auszurollen und auf das Beste zu hoffen, ermöglicht Testen und Lernen für Finanzinstitute Unternehmen, Experimente zu entwerfen, die Ergebnisse zwischen einer Testgruppe (die der Änderung ausgesetzt ist) und einer Kontrollgruppe (die davon ausgeschlossen bleibt) vergleichen.

Der Ansatz lehnt sich an die Methodik klinischer Studien an: Isolieren Sie eine einzelne Variable, messen Sie die Ergebnisse und führen Sie die Ergebnisse mit statistischer Sicherheit zurück. Für Banken und andere Finanzinstitute bedeutet dies, sich von korrelationsbasierten Analysen zu kausalen Messungen zu bewegen und aufzudecken, was die Leistung tatsächlich antreibt.

Stellen Sie sich eine nationale Bank vor, die bewertet, ob sie auf ein höheres Verhältnis von KI-Agenten zu einem einzelnen menschlichen Mitarbeiter im Kundenservice umstellen soll. Durch den Vergleich realer Verbraucher in zwei Gruppen im kleinen Maßstab kann ein „Test-and-Learn“-Experiment dabei helfen festzustellen, wie sich eine solche Einführung auf die Kundenzufriedenheit, die Kundenbindung, den Top-of-Wallet-Status und mehr auswirken würde. Die resultierende Lift-Messung spiegelt den wahren inkrementellen Einfluss wider, nicht eine Auswahlverzerrung. 

Für eine umfassendere Untersuchung von Geschäftsexperimenten bietet der wesentliche Leitfaden für Geschäftsexperimente von Mastercard einen grundlegenden Kontext.

Die geschäftliche Begründung für strukturiertes Experimentieren geht über die intellektuelle Strenge hinaus. Finanzinstitute investieren in „Test-and-Learn“-Fähigkeiten, weil die Alternative – risikoreiche Wetten ohne die Beweise, die sie untermauern – unhaltbar Become.

Wenn Banken mutige Initiativen starten, um wettbewerbsfähig zu bleiben, akzeptieren sie Risiken. Heute haben 86% der Finanzinstitute Schwierigkeiten, dieses Risiko mit Innovation in Einklang zu bringen, da ein Großteil davon schwer vorhersehbar ist. Beispielsweise kann ein neu herausgebrachter Algorithmus zur Betrugserkennung, der Verluste in einem Segment reduziert, legitime Transaktionen in einem anderen ablehnen und profitable Kunden vertreiben.

Kontrollierte Messungen können diese potenziellen Fallstricke aufdecken und eine große Wirkung erzielen – so sehr, dass 78 % der Finanzinstitute heute sagen, dass das Testen von Innovationen in kleinem Maßstab vor der vollständigen Einführung hilfreich wäre. Doch viele haben den Schritt noch nicht gewagt.

Banken, die Test-and-Learn anwenden, erhalten mehrere messbare Vorteile:

• Kapital: Durch die Validierung von Initiativen vor der vollständigen Umsetzung vermeiden Institutionen es, Ressourcen in Programme zu investieren, die keinen zusätzlichen Nutzen bringen.
• Schnellere Lernzyklen: Experimentieren verkürzt die Feedbackschleife zwischen Hypothese und Nachweis, wodurch Banken bei der Produktentwicklung und der Kundenerfahrung schnell iterieren können
• Bessere Compliance: Eine dokumentierte experimentelle Methodik liefert einen Prüfpfad, der zeigt, dass Entscheidungen durch eine fundierte Analyse getroffen wurden.
• Größere Transparenz: 69 % der Führungskräfte in Finanzinstituten geben an, dass die Messung des ROI ihr Haupthindernis beim Handeln in Bezug auf Innovationsprioritäten ist. Die Quantifizierung dieser Auswirkungen schafft Vertrauen bei Vorständen, Investoren und Regulierungsbehörden.

Untersuchungen zur Risikominderung bei Innovationen durch Experimente zeigen, wie strukturiertes Testen Kapital schützt und gleichzeitig eine sichere Entscheidungsfindung beschleunigt.

Finanzinstitute agieren in einem Umfeld, in dem sich Ausgabenmuster schnell verschieben, der Wettbewerbsdruck zunimmt und sich die regulatorischen Erwartungen weiterentwickeln. Lassen Sie uns die anhaltenden Herausforderungen behandeln, die traditionelle Entscheidungsansätze nur schwer lösen können.

Banken passen ihre Preisgestaltung – Zinssätze, Gebührenstrukturen, Werbeangebote – kontinuierlich an, wissen aber selten mit Sicherheit, wie die Kunden darauf reagieren werden. Finanzinstitute können Änderungen testen, indem sie berechtigte Gruppen vor einer breiten Einführung vergleichen. Die Analyse kann den unmittelbaren Umsatz neben der Kundenbindung, der Produktnutzung und dem langfristigen Kundenwert messen. 

Finanzinstitute können Test and Learn nutzen, um zu identifizieren, welche Kanäle, Nachrichten und Angebote inkrementelle Kontoeröffnungen vorantreiben. Der gleiche Ansatz kann zeigen, ob ein Kundenbindungsangebot das Verhalten eines gefährdeten Kunden verändert hat oder ob es lediglich einen Rabatt für jemanden bot, der ohnehin geblieben wäre. 

Entscheidungen zur physischen Infrastruktur bringen erhebliche Kapitalverpflichtungen mit sich. Durch Experimentieren können Finanzinstitute Test-and-Learn verwenden, um Filialeröffnungen, -schließungen, -verlagerungen, -umbauten und Personalveränderungen in vergleichbaren Märkten zu bewerten, bevor sie diese ausweiten. Die Analyse kann messen, ob Kunden auf digitale Kanäle ausweichen, einen anderen Standort besuchen, ihre Aktivitäten reduzieren oder das Institut verlassen. 

Die Betrugsminderung ist mit inhärenten Zielkonflikten verbunden: Eine aggressive Erkennung reduziert Verluste, kann aber dazu führen, dass legitime Transaktionen abgelehnt werden, was Kunden frustriert und zu Abwanderungen führt. Nutzen Sie Experimente, um Modelle, Schwellenwerte und Kundeninterventionen zu vergleichen und so Verluste zu reduzieren, ohne fälschlicherweise abgelehnte Transaktionen zu erhöhen.

Maximierung der Werbestrategie durch Geschäftsexperimente veranschaulicht, wie strukturiertes Testen aufzeigt, welche Programmelemente tatsächlich die gewünschten Ergebnisse erzielen. Durch den Vergleich von Belohnungsstrukturen, Verdienstraten, Einlösungsoptionen und Botschaften können Finanzinstitute die Kundensegmente identifizieren, die am besten reagieren, und umfassendere Einführungspläne verfeinern. 

Mastercard Test & Learn™ für Finanzinstitute hilft Unternehmen dabei, Geschäftsideen in messbare und wiederholbare Erkenntnisse zu verwandeln. Durch die Formulierung klarer Hypothesen, die Einrichtung zuverlässiger Test- und Kontrollgruppen, die Messung inkrementeller Auswirkungen über Kanäle hinweg und die Identifizierung der Kunden, Produkte oder Märkte, die am besten reagieren, können Banken Unsicherheiten reduzieren, die Kundenbindung verbessern, Filial- und Betriebsstrategien optimieren und Investitionen auf Initiativen mit stärkeren nachgewiesenen Ergebnissen konzentrieren.  

Flexible Software-, Beratungs- und kombinierte Engagement-Modelle ermöglichen es Instituten, den Ansatz an ihre internen Fähigkeiten anzupassen, Analysen zu beschleunigen und eine nachhaltige Kultur datengesteuerter Entscheidungsfindung aufzubauen. Für Institute, die ihre Experimentierfähigkeiten verbessern möchten, bieten fortgeschrittene Lernpfade zum Experimentieren eine strukturierte Anleitung zum Aufbau anspruchsvoller Testprogramme. 

Das Ergebnis ist nicht einfach nur mehr Experimentieren, sondern mehr Sicherheit darüber, was skaliert werden soll, wo es skaliert werden soll und wie man Beweise in intelligentere Geschäftsmaßnahmen umsetzt.