Fallstudie
Wells Fargo: Personalisierung von Echtzeitgesprächen mit 70 Millionen Kunden
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Analyse von 4 Milliarden digitalen Interaktionen zur Ermittlung der „Next Best Conversation“ für jede Person
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Erfolgreiche personalisierte Nachrichten und Erlebnisse für 70 Millionen Kunden
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Steigerung der Kundenbindung über alle Kanäle hinweg
„Pega hilft uns bei der Bereitstellung personalisierter Gespräche für jede Größenordnung. Es werden Muster mit Milliarden von Interaktionen erkannt, damit der Kunde die richtige Botschaft und die beste Erfahrung erhält.“
Das Problem
Die Wells Fargo Bank ist die viertgrößte Bank in den Vereinigten Staaten und ein wichtiger Akteur auf dem Markt für Privatkundenbanken. Da Wells Fargo einen von drei Haushalten und 10 % aller kleinen Unternehmen in den USA zu seinen Kunden zählt, erkannte das Unternehmen die Notwendigkeit, eine umfassende Kundenorientierung zu schaffen und das Kundenerlebnis zu personalisieren. Die Bank hatte sich zum Ziel gesetzt, ihre Kunden auf eine empathischere, proaktivere und persönlichere Weise anzusprechen und zu unterstützen und so auf ihre individuellen Bedürfnisse und Präferenzen einzugehen. Wells Fargo musste jedoch Herausforderungen im Zusammenhang mit der Infrastruktur, den Prozessen und der Skalierbarkeit bewältigen und gleichzeitig auf die wachsende Kundennachfrage nach einem nahtlosen Erlebnis über alle Berührungspunkte hinweg reagieren.
Mit über 70 Millionen Kunden hatte die Bank damit zu kämpfen, die tägliche Interaktion zu personalisieren, da sie hierfür Milliarden digitaler Interaktionen in Echtzeit verknüpfen und analysieren musste. Die Bank erkannte, dass sie mit der richtigen Strategie und den passenden Tools die gewonnenen Erkenntnisse nutzen konnte, um sicherzustellen, dass jeder Kunde hochrelevante Nachrichten zum richtigen Zeitpunkt über den bevorzugten Kanal erhält.
Die Lösung
Wells Fargo beschloss, den Pega Customer Decision Hub™ zu nutzen, um die für die Personalisierung erforderliche Transformation zu steuern und voranzutreiben. Der Customer Decision Hub bietet die Möglichkeit zur Echtzeit-Modellierung und zum adaptiven Machine Learning, sodass die Bank die „Next Best Conversation“ jedes Einzelnen ständig neu berechnen kann, während diese im Kanal interagieren. Dadurch wird nicht nur sichergestellt, dass jede Kundenbotschaft relevant ist, sondern auch dazu beigetragen, dass die Bank neue Kundengespräche initiieren kann, die darauf abzielen, Kunden in schwierigen Situationen beim Aufbau einer höheren finanziellen Resilienz zu unterstützen.
Wells Fargo erkannte die Notwendigkeit, seine Fähigkeit zur zügigen Entwicklung, Erstellung und Bereitstellung von kanalübergreifenden Gesprächen zu beschleunigen, und überarbeitete seinen Ansatz zur Gesprächsgestaltung, indem es die Customer Engagement Engine und den Ops Manager von Pega nutzte. So wurde ein Prozess eingeführt, mit dem ein einziger Gesprächsverantwortlicher innerhalb von nur drei Tagen ein neues Kundengespräch identifizieren und führen kann. Dieser Ansatz ermöglichte es Marketingfachleuten und Geschäftspartnern, Gespräche unter Verwendung vorab genehmigter Komponenten zu entwerfen, zu genehmigen und einzusetzen, wodurch die Effizienz und Skalierbarkeit erheblich gesteigert wurde.
Die Ergebnisse
- Die nächstbesten Gespräche werden fortlaufend in die mobile App und die Bankfiliale übertragen.
- Gespräche werden über verschiedene Kanäle geführt
- Derzeit werden etwa tausend Entscheidungen pro Sekunde getroffen.
- Die Interaktionsraten der Kunden stiegen je nach Kanal und Anwendungsfall um das 3- bis 10-Fache.
- Die Konversionsrate stieg kanalübergreifend.
- Adaptive Modellierung und KI lernen ständig dazu und verhelfen der Bank mit jeder Interaktion dazu, „intelligenter“ zu werden.
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