Financial Center verbessert während der Coronakrise mit Analytics - Anwendung die Bindung zu seinen Mitgliedern

Als eine der führenden Kreditgenossenschaften der USA ist der
langjährige InterSystems-Kunde, die Financial Center First Credit
Union, mit ausreichend Kapital ausgestattet. Als die Coronakrise
sich rund um die Welt immer weiter ausbreitete, war die  Genossen-schaft bestrebt, ihren Mitgliedern finanzielle Sicherheit zu bieten und hilfsbedürftigen Menschen im Rahmen ihrer „We Care“-Kampagne zusätzliche Geldmittel zur Verfügung zu stellen. Dabei berief sie sich auf die folgenden drei Eckpfeiler, die den Geschäftszweck der Kreditgenossenschaft definieren:

• Kampf gegen den Hunger: Unterstützung lokaler Tafeln,die über 300.000 Menschen pro Jahr mit Lebensmittelnversorgen.
• Unterstützung von Kriegsveteranen: Der Chairman und CEO der Genossenschaft ist Gründer und Förderer von für Indiana Veteran’s Hall of FameKriegsveteranen
• Vorreiterrolle in „Financial Literacy“ unter Erwachsenen: Die Genossenschaft setzt sich fürfinanzielle Allgemeinbildung unter Erwachsenen ein und hat für ihr Engagement bereits sechs nationale Branchenauszeichnungen erhalten.

Als zweckgebundene Kreditgenossenschaft trägt Financial Center eine große Verantwortung für seine Mitglieder und das Allgemeinwohl. Denn die Verbesserung der finanziellen Situation eines Mitglieds wirkt sich auch auf dessen Familie positiv aus, was wiederum die entsprechende lokale Wirtschaft stärkt. Durch eine Stärkung des Allgemeinwohls in einer Gemeinde kann die Welt insgesamt zu einem besseren Ort werden. Die Financial Center First Credit Union ist überzeugt: Durch den Fokus auf ein höheres Ideal
werden sich gute Geschäftszahlen ganz von allein positiv entwickeln.

Mittels der InterSystems Datenplattform-Technologie war Financial Center in der Lage, eine leistungsstarke Applikation für Predictive Analytics zu entwickeln, die:

• Mitglieder identifiziert, die am hilfebedürftigsten sind, um Gebühren zu erlassen, Kredite zu gewähren, Einlagenzinssätze zu erhöhen oder die Option zur Auslassung einer Ratenzahlung anzubieten.
• Mitglieder informiert, dass die Genossenschaft ihnen bei Bedarf Geld und Finanzprodukte in der benötigten Form zur Verfügung stellt, darunter Kreditlinien zur Eigenheimfinanzierung, Refinanzierungen und Darlehen.
• einen Kommunikationskanal zwischen Mitarbeitern und Mitgliedern herstellt, die bereits miteinander in Kontakt waren, damit eine vertraute Stimme am anderen Ende der Leitung Finanzberatung und Unterstützung leistet.
• Mitarbeitern für Anrufe bei Mitgliedern relevante und hilfreiche Anknüpfpunkte für die Gespräche bereitstellt.

„Anstatt darauf zu warten, dass Mitglieder an uns herantreten, wenn sie bereits in einer schwierigen finanziellen Situation sind, haben wir von uns aus aktiv den Kontakt gesucht. Mithilfe von Predictive
Analytics haben wir Mitglieder identifiziert, die am dringendsten Hilfe benötigen. Durch den durch uns initiierten telefonischen Kontakt konnten wir gleichzeitig unsere Beziehung zu ihnen festigen“, so Cameron Minges, Executive Vice President bei Financial Center.

Als sich Financial Center eingehender mit Predictive Analytics beschäftigte, bemerkte die Organisation bald, dass mehr nötig war, als nur seine Mitglieder zu kontaktieren – auch das Timing musste passen.

Deshalb entwickelte Financial Center einen Prozess, der schnell akkurate Anruflisten erstellt. „Der Schlüssel bei der Nutzung von Datenanalysen ist es, mit ihrer Hilfe Beziehungen zu Mitgliedern aufzubauen, statt einfach nur ‚Hallo‘ zu sagen“, fügt Minges hinzu.

Nach Fertigstellung einer Anrufliste spielen Datenanalysen erneut eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, die richtigen Mitglieder zur richtigen Zeit zu erreichen. Deshalb wird jede Liste einem mehrstufigen
Analyseprozess unterworfen, der sich auf die folgenden vier Schlüsselbereiche konzentriert.

Einflusszentren: Dazu zählen Versicherungsmakler, die mit Arbeitgeberverbänden zusammenarbeiten, welche wiederum zu Mitgliedern der Genossenschaft werden. Durch die Identifizierung der Einfluss-zentren konnte die Liste erheblich verkürzt werden, um sicherzustellen, dass die richtigen Teammitglieder auch tatsächlich die richtigen Organisationen kontaktieren.

Segmentierung: Die zwei verwendeten Segmentierungstypen basierten auf demographischen Statistiken und der Art der Beziehung von Mitglied und Genossenschaft.

Verhaltensmuster: Bereits in der Vergangenheit wurden zur Kontaktaufnahme mit Mitgliedern Verhaltensanalysen herangezogen – etwa im Hinblick auf Transaktionen in Filialen, Onlinekredite,
Callcenter-Aktivitäten und andere wichtige Kontaktpunkte. Vor COVID-19 hat die Kreditgenossenschaft vier Verhaltensmuster überwacht. Um tiefere Einblicke zu erhalten, wurde diese Zahl während der Coronakrise auf 31 erhöht.

Mitgliedertreue: Die Genossenschaft hat einen Matrix-Score für Mitgliedertreue erstellt, der auf dem Mitgliedstyp, dem Umfang der Geschäftsbeziehungen (Anzahl an Konten oder Finanzprodukten), dem
Aktivitätsradius und der Dauer der Mitgliedschaft basiert.

Anhand dieser Faktoren kann Financial Center präzise solche Mitglieder bestimmen, die mit der größten Wahrscheinlichkeit ein Angebot annehmen.

Als Kriterium für seinen Erfolg zieht Financial Center die Anzahl der Mitglieder heran, denen es helfen konnte. Vor Corona betrug die Zahl der monatlichen Anrufe im Schnitt weniger als 2.000. Inzwischen ist die Zahl auf 9.000 Anrufe pro Monat angestiegen. Die Kreditgenossenschaft war in der Lage, Analysefunktionalitäten erfolgreich zu integrieren und so im Hinblick auf die Kreditvergabe
drei der erfolgreichsten Monate in ihrer 67-jährigen Geschichte zu erreichen.

Jede Woche generiert die Genossenschaft ein Dashboard, dessen Kennzahlen die Anzahl der kontaktierten und erreichten Mitglieder, die genutzten Services und Produkte, Transaktionen und vieles
mehr abdecken. Das Dashboard soll das Team tagtäglich daran erinnern, dass sie im Leben der Mitglieder einen Unterschied machen.

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