Data Meets Experience: Customer Journey Analytics at Scale in Banking
Customer Experience beginnt im Verständnis realer Kundenreisen. In diesem Vortrag zeigen wir, wie Customer Journeys über mehr als 120 digitale Bankprozesse hinweg analysiert und vergleichbar gemacht werden können, trotz stark unterschiedlicher Strukturen und Abläufe. Anhand konkreter Beispiele demonstrieren wir, wie Journey Analytics Optimierungspotenziale sichtbar macht und die Customer Experience messbar verbessert. Zudem geben wir Einblicke in die technische Architektur, die diese Analysen im großen Maßstab ermöglicht.
Zielpublikum: Data Engineers, Data Analytics Teams, Customer Insight Manager
Voraussetzungen: Understanding or specific Challenges in Data & Insight Management
Level: Advanced
Extended Abstract:
Customer Experience beginnt nicht mit Reports, sondern mit dem tiefen Verständnis dafür, wie reale Nutzer durch reale Prozesse navigieren. In diesem Vortrag zeigen wir, wie Customer Journey Analytics auf einer der größten Banking-Plattformen Deutschlands umgesetzt wird. Über mehr als 120 digitale Geschäftsprozesse hinweg, die zwar ein gemeinsames Ziel verfolgen, sich aber stark in Struktur, Ablauf und Ergebnis unterscheiden.
Wir erläutern, wie Journey Funnels und Prozessanalysen dabei helfen, Optimierungspotenziale zu identifizieren, unerwartete Erfolgsmuster zu erklären und kritische Abbruchstellen sichtbar zu machen. Anhand konkreter Use Cases – von Consent-Flows über Kontoeröffnungen bis hin zu Sparplänen – zeigen wir, wie datengetriebene Erkenntnisse direkt zur Verbesserung der Customer Experience beitragen.
Darüber hinaus beleuchten wir die technischen Herausforderungen hinter den Kulissen: von der Aggregation großer Datenmengen über mehrere Cluster hinweg bis hin zu performantem Zugriff und skalierbarer Bereitstellung der Ergebnisse für einzelne Institute. Abschließend werfen wir einen Blick nach vorn und diskutieren, wie sich Customer Journey Analytics zu einem wiederverwendbaren Plattform-Service entwickeln kann. Und warum steigende Datenmengen und semi-strukturierte Daten den Weg zu einer Lakehouse-Architektur ebnen.
Software Engineer Data Analytics Platform
For over a decade, Eduard has been working as an application developer at Finanz Informatik, currently working as a Data Engineer in the Data Analytics division. He designs data-driven solutions for analyzing and optimizing business processes, with a strong focus on efficiency, customer value, and technological innovation. He is especially passionate about working with modern database and analytics technologies and continuously explores new ways to turn complex data into actionable insights.
