{"id":66061,"date":"2021-12-08T08:24:15","date_gmt":"2021-12-08T13:24:15","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/case-studies\/bell-bank-beseitigt-datensilos-um-eine-einzige-konsolidierte-sicht-auf-die-kunden-zu-erhalten\/"},"modified":"2022-02-24T11:22:55","modified_gmt":"2022-02-24T11:22:55","slug":"bell-bank-beseitigt-datensilos-um-eine-einzige-konsolidierte-sicht-auf-die-kunden-zu-erhalten","status":"publish","type":"case-studies","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/case-studies\/bell-bank-beseitigt-datensilos-um-eine-einzige-konsolidierte-sicht-auf-die-kunden-zu-erhalten\/","title":{"rendered":"Bell Bank beseitigt Datensilos, um eine einzige, konsolidierte Sicht auf die Kunden zu erhalten"},"content":{"rendered":"\n

Firmenprofil<\/h2>\n\n

DieBell Bank<\/a> ist eine der gr\u00f6\u00dften unabh\u00e4ngigen Banken des Landes mit einer Bilanzsumme von mehr als 6 Milliarden Dollar und ist in allen 50 Bundesstaaten vertreten. Die 1966 gegr\u00fcndete Bank verk\u00f6rpert den Slogan „Gl\u00fcckliche Mitarbeiter! Gl\u00fcckliche Kunden!“ Als Teil des Kernwerts, einen un\u00fcbertroffenen pers\u00f6nlichen Service zu bieten, wollte die Bank eine konsolidierte, ganzheitliche Sicht auf die Kunden erhalten. Im Mittelpunkt dieser Initiative steht das Ziel, die Beziehung der Kunden zur Bank zu verstehen und dieses Wissen zu nutzen, um bessere, individuellere Erfahrungen zu bieten.<\/p>\n\n

Business Use-Case<\/h2>\n\n

Als gro\u00dfe Privatbank arbeitet die Bell Bank mit vielen Anbietern und Dutzenden von Dienstleistungssparten zusammen – von Hypotheken bis zu Versicherungen, von der Altersvorsorge bis zur Verm\u00f6gensverwaltung und vielen mehr. Jeder dieser Dienste verf\u00fcgt \u00fcber seine eigenen Kernplattformen, Datenmodelle und Kundenrepositorien.<\/p>\n\n

Wenn Kunde A zum Beispiel eine Hypothek, eine Versicherung und einen 401K-Plan bei der Bank hat, werden seine Informationen auf drei verschiedenen Plattformen gespeichert, wobei jede Plattform ihre eigenen Datenanforderungen hat. Da die Informationen isoliert und in unterschiedlichen Datenquellen<\/a> gespeichert sind, ist es f\u00fcr die Bank schwierig, einen einzigen, konsolidierten \u00dcberblick \u00fcber ihre Kunden zu erhalten; ganz zu schweigen von den unn\u00f6tigen Kosten, die durch den Versand mehrerer E-Mails an einen Anbieter oder Kunden entstehen. Diese unzusammenh\u00e4ngende Sichtweise wirkt sich auf die Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe, den Kundenservice und das Kundenerlebnis aus.<\/p>\n\n

Herausforderungen und L\u00f6sungen<\/h2>\n\n

Unterschiedliche Datenquellen mit verschiedenen Informationstypen erschweren es der Bank, eine genaue, einheitliche Kundensicht zu ermitteln. Die Bank suchte nach einer L\u00f6sung<\/a>, mit der sie einfach und schnell Daten aus verschiedenen Kan\u00e4len konsolidieren konnte, um eine eine einzigartige Sicht auf ihre Kunden<\/a> und die Beziehung, die sie mit der Bank haben: Geben Sie DataMatch Enterprise ein.<\/p>\n\n

Verwendung von DataMatch Enterprise, um eine einzige Kundensicht zu erhalten<\/h2>\n\n

DataMatch Enterprise ist ein wichtiger Bestandteil der bankinternen Datenverwaltungsl\u00f6sung<\/a>, die es erm\u00f6glicht, die Ergebnisse zu gruppieren und eine Liste aller Kundendatens\u00e4tze zu erstellen, von denen angenommen wird, dass sie zu einer Einheit geh\u00f6ren. Diese konsolidierte Ansicht<\/a> hilft der Bank, die Verbindung ihrer Kunden mit der Bank wirklich zu verstehen und die Schritte zu unternehmen, die sie zur weiteren St\u00e4rkung dieser Verbindung unternehmen kann. Au\u00dferdem werden durch diese konsolidierte Sichtweise unn\u00f6tige Kosten drastisch gesenkt und die Bank kann ihre betriebliche Effizienz besser steuern. Dies wiederum wird dazu beitragen, die Ziele der Bank in Bezug auf Kundenservice und Verbesserung des Kundenerlebnisses zu erreichen.<\/p>\n\n

Vorteile von DataMatch Enterprise<\/h2>\n\n

Bell Banks war dazu in der Lage:<\/p>\n\n