Customer Lifecycle Management – So nutzen smarte Banken Scores & Methoden für maximale Wirkung
Im Customer Lifecycle Management (CLM) geht es heute nicht mehr darum, ob du Daten nutzt – sondern wie intelligent du sie einsetzt. Smarte Banken und Kartenanbieter verlassen sich nicht mehr auf Bauchgefühl, sondern auf Scoring-Modelle, die Verhalten interpretieren, Kundenwert quantifizieren und Impulse zur richtigen Zeit auslösen.
In diesem Artikel sind Methoden und Scores aufgeführt, die bei unseren Kunden im Einsatz sind und wichtige Bausteine für den Erfolg des Customer Lifecycle Managements darstellen!
Zu jedem Thema gibt es einen separaten Blogbeitrag, der das Thema nochmal ausführlicher behandelt, erklärt und aufschlüsselt.
Als Einstiegsartikel eignet sich folgender Blog-Beitrag „Customer Lifecycle Management: Echtzeit, Scores & smarte Kundenbindung“
Methoden für intelligentes Customer Lifecycle Management
1. Content-Optimierung – Relevanz durch Dynamik
- Was steckt drin? Verhaltensbasierte Scores allein bringen nichts, wenn du alle gleich ansprichst. Content-Optimierung sorgt dafür, dass Botschaften, Formate und Angebote situativ angepasst werden – je nach Nutzerverhalten, Score oder Kanal.
- Einsatzbeispiel: Ein Nutzer mit hohem Aktivitätsniveau bekommt ein anderes Angebot als ein Kunde mit sinkendem Variety-Score – und beide sprechen wir anders an: tonal, inhaltlich, kontextbezogen.
- Blog-Beitrag „Content Optimierung“
2. Optimierung des Lieferzeitpunkts – Perfect Timing per Algorithmus
- Was steckt drin? Die beste Nachricht bringt nichts, wenn sie zur falschen Zeit kommt. Diese Methode analysiert das individuelle Reaktionsverhalten und liefert Kampagnen zum optimalen Zeitpunkt aus – kanalübergreifend und automatisiert.
- Einsatzbeispiel: Der Kunde öffnet E-Mails regelmäßig abends um 19:30 Uhr – die Kampagne wird automatisch zu diesem Zeitpunkt ausgeliefert. Ergebnis: mehr Öffnungen, Klicks, Transaktionen.
- Blog-Beitrag „Optimierung des Lieferzeitpunkts“
Scores für gezielte Customer Lifecycle Management-Steuerung
1. Aktivitätsniveau basierend auf Transaktionsdaten – Wer nutzt die Karte wirklich?
- Was misst der Score? Erfasst das aggregierte Transaktionsvolumen über einen definierten Zeitraum. Er zeigt, wie intensiv ein Kunde die Karte nutzt – und ob er eher passiv oder hochengagiert ist. Basis für fast alle weiteren Maßnahmen im Lifecycle.
- Einsatzbeispiel: Niedrigaktive Kunden gezielt reaktivieren, Vielnutzer für Upgrades oder Bonifikationen ansprechen.
- Blog-Beitrag „Aktivitätsniveau auf Basis von Transaktionen“
2. Aktivitätsänderung absolut – Wer fällt plötzlich ab?
- Was misst der Score? Misst den absoluten Rückgang der Nutzung im Vergleich zur Vorperiode. Ideal, um signifikante Veränderungen im Verhalten zu erkennen – besonders bei sonst aktiven Nutzern.
- Einsatzbeispiel: Sofortige Churn-Vermeidung bei Vielnutzern mit plötzlichem Rückgang – z. B. Call, Rabatt, persönliches Incentive.
- Blog-Beitrag „Aktivitätsänderung (absolut)“
3. Aktivitätsänderung relativ – relevante Änderungen bemerken, auch wenn sie absolut gesehen klein erscheinen
- Was misst der Score? Setzt die prozentuale Nutzungsveränderung ins Verhältnis zum bisherigen Transaktionsvolumen. Damit erkennt man auch auffällige Shifts bei Wenignutzern, die absolut unauffällig wären.
- Einsatzbeispiel: Kunde mit +300 % mehr Transaktionen → automatisierter Cross-Sell-Trigger, z. B. Zusatzkarte oder Bonus.
- Blog-Beitrag „Aktivitätsänderung (relativ)
4. Variety-Score – Wer nutzt mehrere Use Cases?
- Was misst der Score? Erfasst die Nutzungsvielfalt über verschiedene Kategorien hinweg (z. B. Retail, Abo, Reisen, Digital). Ein Indikator für Bindung und breites Nutzungsverhalten.
- Einsatzbeispiel: Mononutzer (z. B. nur Tanken) gezielt in andere Segmente überführen (z. B. Online Payments oder Travel).
- Blog-Beitrag „Varietyscore“
5. Revolving-Wahrscheinlichkeit – Wer zahlt nur teilweise zurück?
- Was misst der Score? Schätzt die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde den offenen Betrag nicht vollständig zurückzahlt, sondern Ratenzahlung nutzt. Damit lassen sich Umsatzchancen und Risiken gezielt steuern.
- Einsatzbeispiel: Gezielte Angebote für Teilzahlungsprodukte – bei gleichzeitigem Ausschluss von Kunden mit hohem Ausfallrisiko.
- Blog-Beitrag „Revolving-Wahrscheinlichkeit“
6. Churn Probability – Wer steht vor dem Absprung?
- Was misst der Score? Ermittelt die Wahrscheinlichkeit der Abwanderung basierend auf Aktivität, Score-Entwicklung und Zeit seit letzter Nutzung. Ein Frühwarnsystem für Kundenverluste.
- Einsatzbeispiel: Proaktive Rückgewinnung bei Top-Kunden mit steigender Churn-Tendenz – z. B. Anruf + persönliches Angebot.
- Blog-Beitrag „Churn Probability-Score“
7. Customer Lifetime Value (CLV) – Wer ist wie viel wert?
- Was misst der Score? Schätzt den zukünftigen Deckungsbeitrag eines Kunden – auf Basis historischer Daten, Nutzungsmuster und potenzieller Up- oder Cross-Sells. Hilft, Ressourcen gezielt zu steuern.
- Einsatzbeispiel: Kunden mit hohem CLV in VIP-Segment übernehmen, niedrigwertige Kunden automatisieren oder kosteneffizient betreuen.
- Blog-Beitrag „Customer Lifetyle Value“
8. Travel Affinity Score – Wer hat Reisebedarf?
- Was misst der Score? Analysiert Transaktionen in Kategorien wie Airlines, Hotels oder Auslandseinsätze. Ermittelt die Reiseaffinität – wertvoll für zielgerichtete Kampagnen im Reiseumfeld.
- Einsatzbeispiel: Zielgruppengenaue Bewerbung von Meilenkarten, Reiseversicherungen, Priority-Pass etc.
- Blog-Beitrag „Travel Affinity Score“
Fazit: Lifecycle-Steuerung entfaltet mit Scores und Methoden funktioniert nur, wenn Scores & Methoden zusammenspielen
Die wahre Stärke liegt nicht im einzelnen Score, sondern im systematischen Zusammenspiel aus Verhalten, Segmentlogik, Timing und Content. So wird aus einem Datensatz ein Impuls. Aus einem Score ein Trigger. Aus einem Kunden ein loyaler Nutzer.
Wenn sie wissen möchten, welche Scores und Methoden für ihren Use Case sinnvoll sind oder wie sie ihr CLM intelligenter steuern: Melden Sie sich!