Test and Learn im Banking: Eine Erklärung für Finanzinstitute

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Eine Bank führt ein innovatives Prämienangebot ein, um Kunden dazu zu bewegen, ihre täglichen Ausgaben auf ihre Karten zu verlagern. Bis Ende des Jahres 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 sprengen kann: Wie viel dieser Ausgaben wären ohnehin angefallen? Die Bank mag einen höheren Wert erzielt haben – oder es gab einen Anstieg der Feiertagsausgaben, der ohne die ausgegebenen Millionen denselben Effekt gehabt hätte. 

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

Hier erfahren Finanzinstitute, wie sie Entscheidungen mit hohem Einsatz mithilfe eines Test-and-Learn-Ansatzes in Wachstum verwandeln können.  

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

Anstatt eine neue Preisstrategie, Marketingkampagne oder betriebliche Änderung auf den gesamten Kundenstamm anzuwenden und auf das Beste zu hoffen, befähigt Test and Learn für Finanzinstitute Unternehmen dazu, Experimente zu entwerfen, die Ergebnisse zwischen einer Testgruppe (die der Änderung ausgesetzt ist) und einer Kontrollgruppe (die davon ausgeschlossen ist) vergleichen.

Der Ansatz lehnt sich an die Methodik klinischer Studien an: Isolieren Sie eine einzelne Variable, messen Sie die Ergebnisse und schreiben Sie die Ergebnisse mit statistischer Konfidenz zu. Für Banken und andere Finanzinstitute bedeutet dies, über korrelationsbasierte Analysen hinauszugehen und sich einer kausalen Messung zuzuwenden, um aufzuzeigen, was die Leistung tatsächlich beeinflusst.

Betrachten Sie eine Nationalbank, die prüft, ob sie zu einem höheren Verhältnis von KI-Agenten zu einem einzigen menschlichen Mitarbeiter im Kundenservice übergehen soll. Durch den Vergleich realer Verbraucher in zwei Gruppen auf kleiner Ebene kann ein Test-und-Lern-Experiment dabei helfen, festzustellen, wie sich eine solche Einführung auf Kundenzufriedenheit, Kundenbindung, Top-of-Wallet-Status und mehr auswirken würde. Die daraus resultierende Lift-Messung spiegelt die wahre inkrementelle Wirkung wider, nicht den Selektions-Bias. 

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

Der Business Case für strukturiertes Experimentieren geht über intellektuelle Strenge hinaus. Finanzinstitute investieren in Test-and-Learn-Fähigkeiten, weil die Alternative – riskante Wetten ohne Belege einzugehen – unhaltbar Become ist.

Wenn Banken mutige Initiativen ergreifen, 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. Ein neu eingeführter Betrugserkennungsalgorithmus, der die Verluste in einem Segment reduziert, kann beispielsweise legitime Transaktionen in einem anderen ablehnen und so profitable Kunden abschrecken.

Kontrollierte Messungen können dazu beitragen, diese potenziellen Fallstricke aufzudecken, und zwar so sehr, dass 78 % der Finanzinstitute heute sagen, dass das Testen von Innovationen in kleinem Massstab vor der vollständigen Einführung hilfreich wäre. Dennoch haben viele diesen Schritt noch nicht gewagt.

Banken, die sich auf Testen und Lernen einlassen, erzielen mehrere messbare Vorteile:

• Kapital: Durch die Validierung von Initiativen vor der vollständigen Implementierung vermeiden es Institute, Ressourcen in Programme zu stecken, die keinen inkrementellen Wert liefern
• Schnellere Lernzyklen: Experimente verkürzen die Feedbackschleife zwischen Hypothese und Beweis und ermöglichen es Banken, die Produktentwicklung und das Kundenerlebnis schnell zu iterieren
• Bessere Compliance: Die dokumentierte experimentelle Methodik bietet einen Prüfungspfad, der nachweist, dass Entscheidungen durch eine rigorose Analyse getroffen wurden
• Grössere Transparenz: 69 % der Führungskräfte in Finanzinstituten geben an, dass die Messung des ROI ihr grösstes Hindernis bei der Umsetzung von Innovationsprioritäten ist. Die Quantifizierung dieser Auswirkungen schafft Vertrauen bei Vorständen, Investoren und Aufsichtsbehörden.

Forschungen zur Risikominimierung von Innovationen durch Experimente zeigen, wie strukturiertes Testen Kapital schützt und gleichzeitig eine sichere Entscheidungsfindung beschleunigt.

Finanzinstitute agieren in einem Umfeld, in dem sich Ausgabemuster rasch ändern, der Wettbewerbsdruck zunimmt und sich die regulatorischen Erwartungen weiterentwickeln. Betrachten wir die anhaltenden Herausforderungen, die sich mit traditionellen Entscheidungsansätzen nur schwer lösen lassen.

Banken passen ihre Preisgestaltung – Zinssätze, Gebührenstrukturen, Werbeangebote – laufend 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 sowie die Kundenbindung, die Produktnutzung und den langfristigen Kundenwert messen. 

Finanzinstitute können mit Test & Learn ermitteln, welche Kanäle, Nachrichten und Angebote die Eröffnung zusätzlicher Konten fördern. Mit demselben Ansatz lässt sich feststellen, ob ein Kundenbindungsangebot das Verhalten eines gefährdeten Kunden verändert hat oder ob es lediglich einem Kunden einen Rabatt gewährt hat, der ohnehin geblieben wäre. 

Entscheidungen zur physischen Infrastruktur beinhalten erhebliche Kapitalverpflichtungen. Durch Experimente können Finanzinstitute Test-und-Lern-Methoden nutzen, um Filialeröffnungen, -schliessungen, -verlagerungen, -umbauten und Personalveränderungen in vergleichbaren Märkten zu bewerten, bevor diese ausgeweitet werden. Die Analyse kann messen, ob Kunden zu digitalen Kanälen wechseln, einen anderen Standort besuchen, ihre Aktivitäten reduzieren oder die Institution verlassen. 

Die Betrugsminderung ist mit inhärenten Kompromissen verbunden: Eine aggressive Erkennung reduziert Verluste, kann aber legitime Transaktionen ablehnen, was Kunden frustriert und zur Abwanderung führt. Nutzen Sie Experimente, um Modelle, Schwellenwerte und Kundeninterventionen zu vergleichen und im Gegenzug Verluste zu reduzieren, ohne fälschlicherweise Ablehnungen aufzublähen.

Maximizing promotion strategy with business experimentation verdeutlicht, wie strukturierte Tests zeigen, welche Programmelemente tatsächlich Wirkung zeigen. Durch den Vergleich von Belohnungsstrukturen, Verdienstmöglichkeiten, Einlösungsoptionen und Botschaften können Finanzinstitute die Kundensegmente identifizieren, die am besten reagieren, und umfassendere Rollout-Pläne verfeinern. 

Mastercard Test & Learn™ für Finanzinstitute unterstützt Unternehmen dabei, Geschäftsideen in messbare, wiederholbare Erkenntnisse umzuwandeln. Durch die Formulierung klarer Hypothesen, die Einrichtung zuverlässiger Test- und Kontrollgruppen, die Messung der inkrementellen Auswirkungen über Kanäle hinweg und die Identifizierung der Kunden, Produkte oder Märkte, die am besten reagieren, können Banken Unsicherheiten reduzieren, die Kundenbindung verbessern, Zweigstellen- 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, die Analyse zu beschleunigen und eine nachhaltige Kultur der datengestützten Entscheidungsfindung aufzubauen. Für Institutionen, die bereit sind, ihre Experimentierfähigkeiten voranzutreiben, bieten fortgeschrittene Lernpfade für Experimente strukturierte Anleitungen für den Aufbau ausgefeilter Testprogramme. 

Das Ergebnis ist nicht einfach nur mehr Experimentieren, sondern mehr Vertrauen in das, was skaliert werden soll, wo es skaliert werden soll und wie Beweise in intelligentere Geschäftsmassnahmen übersetzt werden können.