Warum Produktpotenziale im Bestand zum zentralen Steuerungshebel werden

Für viele Banken liegt der größte ungehobene Wert nicht im Neugeschäft, sondern im Bestand. Kundinnen und Kunden nutzen häufig nur einen Bruchteil des relevanten Produktportfolios, obwohl ihr Bedarf vorhanden ist.
Was fehlt, ist weniger ein Datenproblem als ein strategisches Erkennen von Kaufwahrscheinlichkeiten—und die Fähigkeit, dieses Wissen systematisch zu nutzen.

Ein Produkt Affinity Score liefert Banken genau diesen Blick: Er macht sichtbar, welche Kundinnen und Kunden eine hohe Wahrscheinlichkeit haben, ein bestimmtes Produkt in naher Zukunft zu erwerben.
Damit entsteht ein strategischer Steuerungsmechanismus, der jenseits einzelner Kampagnen wirkt und für C‑Level-Entscheider unmittelbar relevant ist.

Was ein Produkt Affinity Score aus strategischer Sicht bedeutet

Affinity Scores werden oft als Marketinginstrument betrachtet. Für die Steuerungsebene sind sie jedoch weit mehr:
Sie verändern, wie Banken Wertschöpfung im Bestand verstehen und organisieren.

Systematisierung statt Anlasskommunikation

Viele Banken reagieren auf Produktpotenziale, anstatt sie zu antizipieren. Ein Produkt Affinity Score verschiebt diese Logik:
Er macht Kundenbedarf messbar, bevor er geäußert wird.

Kapazitäten im Vertrieb gezielter allokieren

Wenn Beraterkapazitäten begrenzt sind, entscheidet Priorisierung über die Effizienz.
Affinity Scores liefern eine objektive Grundlage dafür, welche Kundengruppen zuerst adressiert werden sollten.

Erhöhung des CLV durch Portfolio‑Tiefe

Wer weiß, welche Kundensegmente reale Affinität zu Anlageprodukten, Konsumentenkrediten oder Kartenprodukten zeigen, kann den Customer Lifetime Value planbarer steuern.

Affinity Scores sind damit kein Datenprodukt, sondern ein strategisches Instrument zur Wertsteigerung des Bestands.

Der Paradigmenwechsel: Von statischen Modellen zu lernenden Systemen

In vielen Instituten existieren Produkt Affinity Scores bereits—oft in Form statischer Modelle aus BI‑ oder Data‑Science‑Teams.
Doch auf strategischer Ebene entfalten sie nur begrenzte Wirkung, wenn sie:

• monatlich oder quartalsweise aktualisiert werden,
• außerhalb der Kampagnenlogik stehen,
• nicht getestet oder weiterentwickelt werden,
• oder nur als Reportingkennzahl existieren.

Der nächste Entwicklungsschritt ist ein lernendes Affinity-System—kontinuierlich optimiert und eng mit den bankweiten Marketing- und Vertriebsprozessen verknüpft.

Ein solches System verbindet:

• Interaktionssignale über digitale Kanäle,
• Nutzungs- und Kontaktdaten,
• Verhaltensmuster,
• Produktportfoliotypologien,
• kontextbezogene Lebenssituationen.

Der Mehrwert entsteht nicht durch Datenfülle, sondern durch die Fähigkeit, diese Signale in Echtzeit zu interpretieren.

Was Banken durch lernende Affinity Scores erreichen können

Frühzeitiges Identifizieren von Potenzialfenstern

Die meisten Potenziale sind zeitlich begrenzt—eine Phase höherer Wertpapieraffinität kann nur wenige Wochen bestehen.
Affinity Scores helfen, diese Fenster präzise zu erkennen.

Effizientere Marketing- & Sales-Organisation

Statt breiter Ansprache rückt eine orchestrierte Steuerung in den Fokus:
Wer sollte, wann, mit welcher Botschaft adressiert werden?
Daraus entsteht ein deutlich effizienterer Ressourceneinsatz.

Höhere Abschlussraten ohne Mehrkommunikation

Affinity Scores erhöhen keine Kontaktfrequenzen.
Sie erhöhen die Relevanz.
Das führt zu besseren Abschlussquoten—ohne Belastung der Kundinnen und Kunden.

Weniger Streuverluste in der Journey-Gestaltung

Eine datengetriebene Auswahl sorgt dafür, dass Journeys nicht länger „für alle“ gebaut werden, sondern für jene, bei denen sie tatsächlich Wirkung entfalten.

Praxisbeispiel: Wie Banken ungenutztes Potenzial erschließen

Ein Muster, das wir in vielen Instituten sehen:

• Wertpapieraffinität ist bei einem deutlich größeren Teil des Bestands vorhanden, als aktiv adressiert wird.
• Der überwiegende Teil davon bleibt ungenutzt, weil potenzialschwache Segmente überproportional viele Kontakte erhalten.
• Kapazitäten im Vertrieb konzentrieren sich nicht auf jene Kundinnen und Kunden, die realistische Abschlusswahrscheinlichkeiten besitzen.

Ein lernendes Produkt Affinity System kann dieses Muster durchbrechen—indem es relevante Kundengruppen frühzeitig sichtbar macht und so die Wirksamkeit der gesamten Go‑to‑Market-Architektur erhöht.

Typische strategische Fehlannahmen

„Wir haben bereits ein Score-Modell.“

Ein Score allein verändert keine Organisation. Entscheidend ist die Operationalisierung.

„Wir brauchen erst mehr Daten.“

Die meisten Banken besitzen bereits alle notwendigen Daten—entscheidend ist ihre Verknüpfung.

„Unsere Kampagnen funktionieren gut.“

Die Erfolgsquote ist irrelevant, wenn sie in potenzialschwachen Segmenten erzielt wird. Entscheidend ist Portfolio‑Wirkung, nicht Kampagneneffekt.

Wie Acceleraid Banken beim Wandel unterstützt

Acceleraid versteht Produkt Affinity Scores nicht als einzelnes Modell, sondern als integrierten Baustein einer lernenden Marketing- & Vertriebsarchitektur.

Wir unterstützen Banken dabei:

• Potenzialsignale kontinuierlich auszuwerten,
• Scores dynamisch zu optimieren,
• Journeys und Kampagnen modular auf Potenzialsegmente auszurichten,
• Steuerungsimpulse für Marketing, Vertrieb und Produktmanagement zu schaffen.

Der Fokus liegt nicht auf Technologie, sondern auf der Frage:
Wie können Banken Produktpotenziale kontinuierlich heben und dadurch Wachstum im Bestand nachhaltig sichern?

Fazit: Produkt Affinity Scores werden zum zentralen Werttreiber im Banking

Für C‑Level‑Entscheider gewinnen Produkt Affinity Scores strategische Bedeutung:
Sie machen Kundenwert präziser steuerbar, erhöhen die Effizienz von Marketing und Vertrieb und eröffnen eine neue Art des Bestandsmanagements.
Der Wettbewerbsvorteil entsteht nicht durch das Modell selbst—sondern durch die Fähigkeit, es operativ wirken zu lassen.

Jetzt Kontakt aufnehmen