Generative KI ist in aller Munde, und der Druck, die Technologie im eigenen Unternehmen zu nutzen, wächst täglich. Führungskräfte in ganz Europa stehen vor demselben Dilemma: Wie können wir von der Effizienz und dem Potenzial der KI profitieren, ohne uns in den Fallstricken der DSGVO, Datensicherheit und unkontrollierbaren Risiken zu verfangen? Die Sorge ist berechtigt
Die Zukunft ist zentral: Warum eine moderne Datenplattform das Fundament für Compliance, Effizienz und KI-gestütztes Wachstum ist. Sprechen Ihre Abteilungen dieselbe Sprache, wenn es um Ihre wertvollste Ressource geht – Ihre Daten? Oder führen Ihr CRM, Ihr ERP-System und Ihre Marketing-Tools eher ein Eigenleben und produzieren widersprüchliche Versionen der Wahrheit? In einer digitalen Ökonomie, in
Ihr Unternehmen hat investiert. Ein solides Data Warehouse bildet das Rückgrat Ihrer historischen Daten. Ein moderner Azure Data Lake verspricht Skalierbarkeit und fortschrittliche Analysefähigkeiten. Und Ihre Marketing- und Vertriebsteams sind mit den besten Cloud-Anwendungen ausgestattet. Doch trotz dieser modernen Architektur klafft eine gefährliche Lücke: Ihre wertvollsten Kundendaten – Konto-, Transaktions- oder Vertragsdaten – bleiben in
„Gute Werbung verkauft das Produkt, ohne aufzufallen.“ – David Ogilvy Marktüberblick: Die Menge an Kundendaten im Banking- und Finanzumfeld wächst exponentiell – doch viele Marketing- und CRM-Teams arbeiten weiterhin mit veralteten, trägen Tools. E-Mail-Marketing, Performance-Kampagnen und personalisierte CRM-Strecken leiden unter zu viel manueller Datenarbeit und zu wenig Intelligenz. Banken, Kreditkartenanbieter und FinTechs brauchen heute mehr
⁉️Die Mär vom schlechten Chatbot "Unser Chatbot nervt mehr, als er hilft." Diesen Satz hört man im Kundenservice regelmäßig – und das zurecht. Viele erste Generationen von Chatbots haben enttäuscht: starre Entscheidungsbäume, keine Kontextverarbeitung, null Verständnis für Kundenintentionen. Das Ergebnis? Frust auf beiden Seiten. Doch genau das hat sich geändert. Moderne AI-Assistenten spielen in einer
Einleitung Nicht jeder Umsatz ist gleich wertvoll. Kunden, die regelmäßig reisen, bieten deutlich mehr Cross-Selling-Potenzial – ob bei Versicherungen, Premiumkarten oder Serviceleistungen. Der Travel Affinity Score identifiziert genau diese Kunden anhand ihrer geografischen Transaktionsmuster. So wird aus einer anonymen Zahlung ein valider Indikator für Reiseaktivität und Premiumbedarf. Was ist der Travel Affinity Score? Der Travel
Einleitung Im Wettbewerb um loyale und profitable Kunden reicht es nicht, kurzfristige Umsätze zu maximieren. Entscheidend ist die Frage: Wie viel ist ein Kunde wirklich wert – heute, morgen und übermorgen? Der Customer Lifetime Value (CLV) liefert darauf die Antwort. Er berechnet den langfristigen Ertrag eines Kunden – und gibt Kreditkartenanbietern die Möglichkeit, Budgetallokation, Kommunikation
Einleitung Im digitalen Marketing zählt nicht nur was man sagt – sondern wann. Der Delivery Timing Optimization Zeitpunkt von Acceleraid bestimmt das optimale Zeitfenster für Kundenansprache. Statt auf Vermutungen zu setzen, nutzt diese Optimierung Machine Learning und Verhaltensdaten, um Inhalte punktgenau zu platzieren – genau dann, wenn die Aufmerksamkeit und Interaktionswahrscheinlichkeit am höchsten sind. Das
Einleitung Im umkämpften Kreditkartenmarkt entscheidet nicht nur der Umsatz – sondern vor allem die Fähigkeit, Kunden zu halten. Der Churn Prediction Score von Acceleraid identifiziert Nutzer mit hoher Abwanderungswahrscheinlichkeit – lange bevor sie tatsächlich inaktiv werden oder kündigen. Basierend auf digitalen Spuren, Transaktionsverhalten und Machine-Learning-Prognosen liefert dieser Score belastbare Hinweise für frühzeitige, automatisierte Gegenmaßnahmen entlang
Einleitung Im stark regulierten Finanzmarkt ist es für Kreditkartenanbieter entscheidend, das Zahlungsverhalten ihrer Kunden frühzeitig zu verstehen. Die Revolving-Wahrscheinlichkeit von Acceleraid identifiziert, welche Nutzer ihre Kreditkartenrechnungen wahrscheinlich nicht vollständig begleichen – ein zentrales Signal für Risiko-, Liquiditäts- und Kampagnensteuerung. Basierend auf Transaktionsdaten und Machine-Learning-Prognosen liefert dieser Score klare Handlungsempfehlungen entlang des gesamten Customer Lifecycles. Was