Monese (XYB) datengesteuerte Plattform für personalisierte Banklösungen

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  • Jodie Rhodes
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Auf einen Blick

Monese benötigte eine Möglichkeit, Kundendaten zu nutzen, um personalisierte Bankprodukte zu erstellen, die den Bedürfnissen der Nutzer besser entsprechen und die Kundenbindung erhöhen.

Um diese Herausforderung zu meistern, hat Firemind eine datengesteuerte Plattform entwickelt, die Kundentransaktionsdaten extrahiert, analysiert und visualisiert und so verwertbare Erkenntnisse und Prognosemodelle liefert. Diese Plattform ermöglicht es den Produktverantwortlichen von Monese, maßgeschneiderte Banklösungen effektiver zu entwickeln und einzusetzen.

Herausforderung

Monese musste Kundendaten nutzen, um personalisierte Bankprodukte zu entwickeln, die den Bedürfnissen der Nutzer gerecht werden.

Lösung

Firemind hat für Monese eine datengesteuerte Plattform entwickelt, die Kundentransaktionsdaten extrahiert und analysiert und so verwertbare Erkenntnisse und Vorhersagemodelle liefert, die bei der Entwicklung und Bereitstellung maßgeschneiderter Bankprodukte helfen.

Genutzte Dienste
  • Amazonas-Felsen
  • AWS Lambda
  • Amazonas Athena
  • AWS Kleber
Ergebnisse
  • Bessere Produktpersonalisierung: Die datengesteuerte Plattform ermöglichte es Monese, tiefere Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen.
  • Effizienz in der Produktentwicklung: Die Produktverantwortlichen von Monese waren in der Lage, den Prozess der Entwicklung und Validierung neuer Produkte zu rationalisieren.
Geschäftliche Herausforderungen

Effiziente Nutzung von Daten zur Erstellung personalisierter Bankprodukte

Monese, eine digitale Bankplattform, stand vor der Herausforderung, riesige Mengen an Kundendaten zu nutzen, um personalisierte Bankprodukte zu entwickeln, die bei ihrer vielfältigen Benutzerbasis Anklang finden würden. Angesichts eines wachsenden Kundenstamms und des zunehmenden Wettbewerbs im Fintech-Sektor musste Monese Produkte anbieten, die nicht nur innovativ waren, sondern sich auch eng an den Bedürfnissen und Vorlieben der Kunden orientierten. Dem bestehenden Ansatz fehlten jedoch die datengestützten Erkenntnisse, die für eine genaue Vorhersage und Berücksichtigung der Kundenpräferenzen erforderlich waren, was zu einer Lücke in ihrem Produktangebot führte.

Außerdem hatten die Produktverantwortlichen bei Monese Schwierigkeiten, neue Produkte effizient zu entwickeln und zu validieren. Der Prozess der Identifizierung, welche Funktionen oder Kombinationen von Funktionen für ihre Kunden am attraktivsten wären, war zeitaufwändig und basierte oft auf Annahmen statt auf konkreten Daten. Diese Ineffizienz verzögerte nicht nur die Einführung neuer Produkte, sondern erhöhte auch das Risiko einer geringen Akzeptanzrate.

Monese benötigte eine Lösung, die diesen Prozess rationalisiert, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und Produkte zu entwickeln, die auf dem Markt erfolgreicher sein würden.

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Lösung

Datengesteuerte Plattform für die Entwicklung personalisierter Bankprodukte

Um Monese bei der Entwicklung personalisierter Bankprodukte zu unterstützen, entwickelte Firemind eine umfassende datengesteuerte Plattform. Diese Plattform wurde entwickelt, um Kundentransaktionsdaten zu extrahieren, zu analysieren und zu nutzen und so tiefe Einblicke in das Verhalten und die Vorlieben der Kunden zu erhalten. Durch den Zugriff auf das Data Warehouse von Monese und die Nutzung einer AWS-Sandbox-Umgebung ermöglichte die Lösung von Firemind die Gewinnung von wichtigen Erkenntnissen, die zur Vorhersage und Kategorisierung von auf die Kundenbedürfnisse zugeschnittenen Bankprodukten genutzt werden konnten.

Im Mittelpunkt dieser Lösung stand die Nutzung mehrerer AWS-Services, darunter Amazon S3 für die sichere Datenspeicherung, AWS Glue für die Datenkatalogisierung und Schemaerstellung sowie Amazon SageMaker für das Training und die Bereitstellung von Vorhersagemodellen. Diese Modelle lieferten verwertbare Erkenntnisse, die die Produktverantwortlichen von Monese nutzen konnten, um Produkte mit einer höheren Erfolgswahrscheinlichkeit zu entwickeln. Die Ergebnisse dieser Analysen wurden mit Amazon QuickSight visualisiert, so dass das Führungsteam von Monese die Daten leicht interpretieren und fundierte Entscheidungen treffen konnte.

Außerdem erstellte Firemind mit Adobe XD einen visuellen Proof of Concept (POC), der zeigte, wie die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse zur Entwicklung neuer Bankprodukte genutzt werden könnten. Zu diesem POC gehörten Wireframes, die potenzielle Benutzeroberflächen demonstrierten, die mit dem Branding und den Designstandards von Monese abgestimmt waren. Durch die Integration dieser Elemente bot die Lösung nicht nur einen klaren Weg für die Entwicklung personalisierter Produkte, sondern straffte auch den gesamten Produktentwicklungsprozess, so dass die Zeit für die Markteinführung neuer Produkte erheblich verkürzt wurde.

Verbesserte Produktannahme

Dank der von der Plattform generierten datengestützten Erkenntnisse konnte Monese sein Produktangebot besser auf die Kundenbedürfnisse abstimmen, was zu einem deutlich höheren Engagement und einer höheren Akzeptanz der neuen Bankprodukte führte. Der maßgeschneiderte Ansatz sorgte dafür, dass die eingeführten Produkte für die Kunden relevanter und attraktiver waren.

Beschleunigter Entwicklungsprozess

Die optimierten Datenanalyse- und Visualisierungstools verkürzten den Zeitaufwand für die Produktentwicklung erheblich. Die Produktverantwortlichen bei Monese konnten Ideen schnell validieren und schneller vom Konzept zur Marktreife gelangen, was eine effizientere Nutzung der Ressourcen und eine schnellere Produkteinführung ermöglichte.

Ermächtigte datengestützte Entscheidungsfindung

Die Integration fortschrittlicher AWS-Services ermöglichte es den Teams von Monese, fundiertere, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Das Projekt schuf ein neues Maß an Vertrauen in die Nutzung von Kundendaten, um Produktinnovationen voranzutreiben, und bildete eine starke Grundlage für zukünftiges Wachstum und anhaltenden Erfolg.

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