Versicherer gehören zu einer Branche mit einer sehr großen Menge an Kunden- und Geschäftspartnerdaten, nicht selten mehr als eine Million Datensätze. Allein die schiere Anzahl und die darin enthaltenen Datenpunkte machen es schwer, das Datenmanagement ohne geeignete Tools in hoher Qualität zu beherrschen.
Hinzu kommen die unterschiedlichen Rollen, etwa Versicherungsnehmer und Vermittler, und womöglich die Zugehörigkeit zu verschiedenen internen Sparten, etwa je nach Versicherungsart und Versicherungsabschluss. So liegen oft Datensätze zu derselben Person mehrfach mit verschiedenen Rollen und Zugehörigkeiten voneinander getrennt in Datensilos.
Sind solche Datensätze jedoch nicht penibel gepflegt und aktuell, und weder unternehmensweit einheitlich, noch zusammengeführt und auch nicht zentral verwaltet, geht erheblicher Mehrwert verloren. In einem ersten Schritt ist es deshalb angebracht, die Daten aus allen Quellen zusammenzuführen und zu konsolidieren.
Der Weg zur Konsolidierung
Unternehmen benötigen eine Lösungs- und Prozessmethodik, die die Kunden- und Geschäftspartnerdaten automatisiert aus den einzelnen Unternehmenssystemen und -sparten zusammenführen kann, um die Silotrennung aufzulösen. In diesem Schritt kann bereits eine erhebliche Verbesserung der Datenqualität erzielt werden. Dazu werden Regeln für das Matching – also den Datenabgleich – ausgeführt, die Redundanzen erkennen und so Dubletten eliminieren helfen.
Matching- und Merging-Regeln bilden zudem einen wichtigen Baustein von unternehmensweiten Standards für eine Data Governance. Mit einem Master-Data-Management-Ansatz können Unternehmen die Datenqualität zentral sicherstellen. Eine zentrale Instanz, etwa ein Customer Data Hub, konsolidiert die Personenstammdaten aus allen Quellen und synchronisiert diese über alle Systeme hinweg.
Informationsgehalt der Datensätze
Ein Personenstammdatensatz geht weit über die vorausgesetzten Daten wie Name und postalische Adresse hinaus. Für ein Personendatenprofil, das eine 360-Grad-Sicht darstellt, müssen sämtliche verfügbare Daten aus allen Touchpoints hinzukommen. Das können etwa demographische Angaben wie Alter, Familienstand und weitere Attribute sein. Die Historie gibt Aufschluss über abgeschlossene Verträge, Anfragen, Versicherungsfälle, Transaktionen, Verweildauer auf der Website oder auch Zahlungshistorie.
Aus dem Kundensupport oder der Schadenshotline können Bedürfnisse, Wünsche, Vorlieben und Meinungen festgehalten werden. Auch Daten, die nicht unternehmensintern, sondern über die Social-Media-Kanäle gesammelt werden können und dürfen, können hinzukommen. Darüber hinaus können Datensätze auf Basis von Zusammenhängen noch weiter angereichert werden: So können sekundärstatistische Haushaltsdaten noch mehr Aufschluss über Lebensbedingungen oder Verhalten geben.
Solche Daten lassen sich über Drittanbieter, etwa das Sinus-Milieu, beziehen. Werden alle verfügbaren Informationen zusammengeführt und haben alle Datensätze dieselbe Struktur und denselben Informationsgehalt, kann zunächst jeweils ein einheitliches Bild entstehen. Je mehr Informationsgehalt, umso umfassender die Sicht. Es entsteht das so genannte Golden Profile.
Der Mehrwert der 360-Grad-Sicht
Durch die Vereinheitlichung der Datenstruktur, die Konsolidierung und die Angleichung des Informationsgehalts jedes Datensatzes ist ein einheitlicher und umfassender Blick auf die Versicherungskunden und -vermittler möglich. Es entsteht eine durchgehend hochwertige Datenbasis, die Unternehmen als Grundlage für Analysen oder auch weiterführende Geschäftsentwicklungen verwenden können.
Das ist Versicherern durchaus schon bewusst: Bei einer Umfrage, die Uniserv im letzten Jahr zusammen mit YouGov durchgeführt hat, gaben 95 Prozent der befragten Manager aus der Versicherungs- und Finanzbranche an, dass ihnen eine Rundumsicht auf ihre Kunden und Geschäftspartner wichtig ist. Jeder Dritte (30 Prozent) steht aber noch vor der Herausforderung, (Stamm-)Daten von Geschäftspartnern zu pflegen, effizient zu verwalten und zu eindeutigen Profilen zu konsolidieren.
Bis zu 40 Prozent des Vertriebspotenzials bleiben liegen, weil die Datengrundlage oder das Know-How in Sachen Geschäftspartnerdatenmanagement fehlt. Der Blick auf Kunden und Vermittler hilft dabei, die Bedürfnisse an jedem Punkt der Customer Journey zu erkennen, und dann eben auch, entsprechend zu reagieren und beispielsweise weitere Cross- und Upselling-Potenziale zu erschließen. Die Customer Experience kann so nachhaltig gesteigert werden und die Kundenloyalität wächst mit.
Doch nicht nur die Wachstumstreiber Sales und Marketing brauchen für die Kundensicht eine hohe Datenqualität, auch Controlling, der Hausjustiziar und Compliance-Abteilungen müssen auf die Vollständigkeit und Richtigkeit der Daten vertrauen können. Ist die Datenbasis von verlässlicher und hoher Datenqualität, kann sie dabei helfen, Betrug zu identifizieren und abzuwehren.
Branchenbeispiel: Wüstenrot & Württembergische
Im Versicherungs- und Finanzdienstleistungssektor kommt es gelegentlich zu Übernahmen oder Fusionen. Gerade für das Datenmanagement ist das eine Herausforderung. Die Wüstenrot & Württembergische-Gruppe (W&W) hat sich ihr gestellt. Wenn zwei etablierte Unternehmen zu einer großen Gruppe verschmelzen, müssen dabei auch die jeweiligen Systeme zusammengeführt werden, und mit ihnen die mehr als 30 Millionen Daten von Kunden und Vermittlern.
Sonst ist eine konsolidierte Datensicht nur schwer möglich. So auch bei der fusionierten W&W-Gruppe, die aus den beiden Geschäftsfeldern Wohnen und Versichern besteht. Die Quellsysteme bauten auf verschiedenen Datenqualitätsstandards auf, auch die Datenpflege unterlag verschiedenen Vorgaben und Anforderungen.
Das verursachte einen erhöhten Aufwand, da zunächst noch Systeme parallel geführt wurden. Gemeinsam mit Uniserv wollte die W&W-Gruppe eine konzernweite konsolidierte 360-Grad-Kundensicht schaffen.
Eine übergreifend einheitliche Kunden-ID sollte dabei helfen, einen einheitlichen Datenstandard aufzubauen und eine Data Governance zu entwickeln. Dafür führte Uniserv eine Master-Data-Management-Plattform als zentrales Konzernpartnersystem ein, die alle Geschäftspartnerdaten konsolidiert und mit optimierter Qualität wieder zurück synchronisiert.
Dank dem Aufbau einer konzernweiten Data Governance ist nun die einheitliche Verwaltung und Aufbereitung der Daten möglich. Eine Clearing-Stelle überwacht und sichert zudem die Datenqualität. Die W&W-Gruppe ist nun insbesondere in der Lage, die Customer Journey über alle Touchpoints hinweg bestmöglich zu unterstützen.
Herausforderung: Compliance- und Datenschutz
Gerade im hochregulierten Markt der Finanzbranche ist ein penibles Datenmanagement unverzichtbar. Umfangreiche Compliance- und Berichtspflichten müssen eingehalten sein. Daten müssen entsprechend der Geldwäscherichtlinie revisionssicher verwaltet sein. Auch der Speicherort, also IT-Systeme und Applikationen, müssen den Anforderungen standhalten.
Es ist regulatorisch vorgeschrieben, welche Daten für welchen Zweck erhoben werden müssen, und bei Beziehungen in Drittländer mit hohem Risiko noch einmal strenger. Und auch die simple Frage „Liegt das Einverständnis der Datenhaltung im Sinne der DSGVO vor?“ muss eindeutig beantwortet sein. In einer aktuellen Umfrage hat Uniserv gemeinsam mit Appinio die Versicherer als führend und souverän im atenmanagement identifiziert, welche die Verbesserung ihrer Datenqualität bereits mit geeigneten Tools gewährleisten.
Nicht nur bei Übernahmen und Fusionen, auch im ganz normalen Tagesgeschäft ist es für Versicherer wichtig, eine Data Governance mit hohen Datenqualitätsstandards zu entwickeln und diese unternehmensweit über alle Sparten hinweg im zentralen Datenmanagement durchzusetzen. Dann kann aus der soliden Datenbasis nicht nur die 360-Grad-Sicht auf Kunden und Geschäftspartner entstehen, sondern auch ein deutlicher Mehrwert darüber hinaus.
Autor: Matthias Förg ist Head of Sales bei Uniserv und verantwortet den weltweiten Vertrieb der Uniserv-Lösungen für Datenqualität und Kundendatenmanagement.
