DISTRIBUTION \u2013 INHALTE \u00dcBER DEN RICHTIGEN KANAL, IM RICHTIGEN FORMAT AUSLIEFERN<\/strong><\/h2>\n\nDie Content-Erstellung ist das Fundament einer starken Content-Management-Strategie, auf dem Matching-F\u00e4higkeiten aufgebaut und schrittweise verbessert werden k\u00f6nnen. Doch das ist erst die halbe Miete, denn der Content muss auch bei Kundinnen, Kunden und Prospects ankommen. Personalisierung bedeutet nicht nur, den richtigen Content den richtigen Personen zur richtigen Zeit zu liefern, sondern auch \u00fcber den richtigen Kanal und im richtigen Format. Es geht darum, massgeschneiderte Erlebnisse zu bieten, die Nutzerinnen und Nutzer binden, indem Inhalte auf ihren bevorzugten Kan\u00e4len ausgespielt werden. Omnichannel-Distribution\u00b9 ist daher ein integraler Bestandteil der Hyper-Personalisierung des Kundenerlebnisses \u2013 und erm\u00f6glicht es Wealth-Management-Firmen, die Bindungskraft ihrer Marke zu st\u00e4rken und das Engagement \u00fcber Marketing- und Research-Aktivit\u00e4ten hinweg insgesamt zu erh\u00f6hen. <\/p>\n\n
Smart-Content-Management-L\u00f6sungen f\u00fcgen keine neuen Kan\u00e4le hinzu, sondern stellen formatierte Inhalte bereit, die sich m\u00fchelos \u00fcber die bestehenden Kan\u00e4le ausspielen l\u00e4sst. Da die Anpassung der Inhalte an die Kan\u00e4le automatisiert ist und nicht mehr durch Content Creators oder Kundenberater manuell erfolgen muss, wird auch das Hinzuf\u00fcgen neuer Kan\u00e4le gef\u00f6rdert \u2013 z. B. lokal bevorzugter Kan\u00e4le wie WeChat, um chinesische Kundinnen und Kunden zu bedienen. <\/p>\n\n
Dennoch leidet die Distribution h\u00e4ufig unter den Einschr\u00e4nkungen der beiden zuvor genannten S\u00e4ulen. Die h\u00e4ufigste Schwachstelle, die wir bei Finanzinstituten beobachten, ist die unzureichende Nutzung ihrer bestehenden Kan\u00e4le. Der Grund: Es fehlen Prozesse und Tools, um die bevorzugten Kan\u00e4le der Kundinnen und Kunden zu identifizieren \u2013 und die Anpassung von Content, der nicht format-neutral erstellt wurde, ist zeitaufwendig und fehleranf\u00e4llig. <\/p>\n\n
Aus diesen Gr\u00fcnden st\u00fctzen sich Wealth-Management-Firmen vor allem auf \u201ePDF-Journeys\u201c: Inhalte werden manuell erstellt und in einem statischen PDF-Format gespeichert. Das schr\u00e4nkt das Kundenerlebnis auf Kan\u00e4len wie Mobile- oder E-Banking-Apps oder im Chat ein \u2013 und es fehlen die Analytics, die so wichtig sind, um das Smart-Content-Modell zu tragen, wie wir im n\u00e4chsten Absatz erl\u00e4utern. Das spiegelt sich auch in unserer Umfrage wider: E-Mail ist der am h\u00e4ufigsten genutzte Kanal unter den Befragten (siehe Abbildung 1 unten), und PDF ist das am h\u00e4ufigsten genutzte Format (siehe Abbildung 2 unten). In solchen F\u00e4llen wird Content entweder mit wenig bis gar keiner Personalisierung breit ausgespielt (Retail, Mass Affluent oder unterversorgte HNWI) oder von den Kundenberatern manuell gematcht und personalisiert (HNWI und UHNWI). <\/p>\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.finalix.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Screenshot-2022-11-20-at-2.42.38-AM-1024x475.png\")
<\/figure>\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.finalix.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Screenshot-2022-11-20-at-2.43.10-AM-1-1024x502.png\")
<\/figure>\n\nL\u00f6sung<\/strong><\/h3>\n\nWie sollten Finanzinstitute also die Distribution als Teil ihrer Smart-Content-Management-L\u00f6sungen angehen?<\/p>\n\n
Als erster Schritt sollte aus unserer Sicht eine Distributionsstrategie (neu) definiert werden, die folgende Fragen beantwortet: \u00dcber welche Kan\u00e4le wollen wir Inhalte ausspielen? Welcher Content wird \u00fcber welchen Kanal angepriesen? Wie werden Inhalte an die Kan\u00e4le und an die Pr\u00e4ferenzen der Kundinnen und Kunden angepasst? Welche Rolle spielen die Kundenberater? Traditionell umfasst der Aufbau einer solchen Strategie die Erstellung von User Journeys \u2013 nicht nur f\u00fcr Prospects und Kundinnen und Kunden, sondern auch f\u00fcr Kundenberater, die Nutzer bestimmter interner Kan\u00e4le (z. B. Content Hubs) sind \u2013 sowie User Personas. <\/p>\n\n
Um die Smart-Content-Management-L\u00f6sung voll auszusch\u00f6pfen, muss dies ganzheitlich erfolgen: \u00fcber alle Produkte und Services hinweg (jenseits der Sales-Arena) und \u00fcber alle Kan\u00e4le: Print versus digital, manuelle versus automatisierte versus abonnementsbasierte Distribution sowie Push versus Pull. Wie in unseren vorherigen Artikeln beschrieben, pl\u00e4dieren wir f\u00fcr ein hybrides Mensch-Maschine-Modell, das Kundenberater bef\u00e4higt, Kundinnen und Kunden besser zu betreuen. In der Praxis bedeutet das: Content kann automatisch an Kundinnen und Kunden verteilt und\/oder von Kundenberater manuell \u201egezogen\u201c werden, um ihn gezielt an ausgew\u00e4hlte Kundinnen und Kunden auszuspielen. Kundenberater k\u00f6nnen \u00fcber ein Research-Portal auf verf\u00fcgbaren Content zugreifen (\u00fcber ein einfaches Content-Hub-Webportal) und Publikationen individualisieren. Idealerweise sollten sie sehen k\u00f6nnen, welche Inhalte an welche Kundin bzw. welchen Kunden verteilt wurde, und zudem nicht verteilten, gematchten Content erkennen, der f\u00fcr die Kundin bzw. den Kunden relevant sein k\u00f6nnte \u2013 inklusive Begr\u00fcndung, z. B. \u201e\u00e4hnliche Profile wie dieses\u201c oder \u201ebasierend auf Kunden-Abonnement\u201c. <\/p>\n\n
Diese Kanalstrategie muss die S\u00e4ule der Content-Erstellung speisen, da die Rendering-Anforderungen je Kanal angepasst werden sollten \u2013 ebenso wie die Matching Engine, die f\u00fcr jede Kundin bzw. jeden Kunden den passenden Kanal ausw\u00e4hlt (regelbasiertes Modell gem\u00e4ss den definierten Personas). Die Smart-Content-Management-L\u00f6sung orchestriert die Distribution von Inhalten \u00fcber die jeweils geeigneten verf\u00fcgbaren Kan\u00e4le. Auch hier k\u00f6nnen Akteure die Umsetzung starten, indem sie zun\u00e4chst nur ausgew\u00e4hlte Kan\u00e4le an ihre Smart-Content-Management-L\u00f6sung anbinden \u2013 und schrittweise weitere Kan\u00e4le erg\u00e4nzen. <\/p>\n\n
So wie die Matching-F\u00e4higkeit als manueller Prozess beginnt, sich dann zu einem statischen, regelbasierten Modell entwickelt und schliesslich zu einer KI-gest\u00fctzten Engine wird, dienen Personas als Ausgangspunkt f\u00fcr die Definition der Distributionsstrategie. Personas sind im Kern fundierte Annahmen \u00fcber eine Zielgruppe \u2013 und ein Abbild dessen, was eine Kundin bzw. ein Kunde innerhalb eines Zielsegments typischerweise ausmacht. Um das Angebot in Richtung echter Hyper-Personalisierung weiterzuentwickeln, m\u00fcssen Content Manager eine pr\u00e4zisere Customer Journey auf Basis granularer, personenbezogener Erkenntnisse \u00fcber reale Kundinnen und Kunden abbilden, abgeleitet aus Omnichannel-Messungen und Analytics: dem Feedback Loop. <\/p>\n\n
Der Feedback Loop l\u00e4sst sich als einheitliche Engagement-Messstrategie definieren, die Banken erm\u00f6glicht, die Reichweite ihrer Inhalte \u00fcber verschiedene Kan\u00e4le hinweg sowie die Popularit\u00e4t des erstellten Contents zu verstehen. Matching-F\u00e4higkeit und Feedback Loop sind zwei Seiten derselben Medaille. Kundendaten m\u00fcssen genutzt werden, um aussagekr\u00e4ftige Erkenntnisse zu Pr\u00e4ferenzen und Verhalten zu gewinnen \u2013 und zur\u00fcck in die Matching Engine fliessen. Leichter gesagt als getan. Banken und Finanzinstitute verf\u00fcgen \u00fcber enorme Mengen an Kundendaten, die aufgrund von Legacy-Technologie und Datensilos innerhalb der Bank h\u00e4ufig ungenutzt bleiben. Die Vereinheitlichung der Daten ist elementar und darf bei der Implementierung von Smart-Content-Management-L\u00f6sungen nicht \u00fcbersehen werden. Unvollst\u00e4ndige Daten k\u00f6nnen eine Personalisierungsstrategie massiv begrenzen \u2013 und sogar untergraben. Abbildung 3 auf der n\u00e4chsten Seite zeigt, dass unsere Teilnehmenden \u201eheterogene Technologiesysteme und Daten\u201c als gr\u00f6sste Herausforderung f\u00fcr einen st\u00e4rker integrierten Ansatz im Content Management genannt haben. <\/p>\n\n
DER FEEDBACK LOOP \u2013 DER ECKPFEILER EINES SMART CONTENT MANAGEMENTS<\/strong><\/h2>\n\n![\"\"](\"https:\/\/www.finalix.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Screenshot-2022-11-20-at-2.44.05-AM-1024x795.jpg\")
<\/figure>\n\nL\u00f6sung<\/strong><\/h3>\n\nUm diese Herausforderung zu entsch\u00e4rfen, m\u00fcssen Banken eine umfassende Dateninfrastruktur mit zwei Komponenten aufbauen:<\/p>\n\n
\n- Inputs, d. h. M\u00f6glichkeiten, Daten (Datenpunkte) \u00fcber alle Kundeninteraktionen hinweg zu erfassen, die potenziell mit Third-Party-Daten angereichert werden k\u00f6nnen;<\/li>\n\n\n\n
- Eine Plattform, die alle Analytics-Daten an einem Ort zusammenf\u00fchrt und eine 360-Grad-Sicht auf Kundenprofile erm\u00f6glicht.<\/li>\n<\/ul>\n\n
Idealerweise verkn\u00fcpfen Analytics die Kundeninteraktion \u00fcber Content mit deren Wirkung auf \u00fcbergeordnete Kennzahlen wie Handelsvolumen, dem Anteil des bei der Bank investierten Kundenverm\u00f6gens oder Kundenzufriedenheit (Net Promoter Score). Eine bew\u00e4hrte Praxis ist, diese Kennzahlen transparent mit allen Stakeholdern entlang der Content-Management-Wertsch\u00f6pfungskette zu teilen und die Verantwortung f\u00fcr die Ergebnisse gemeinsam zu tragen. So k\u00f6nnen beispielsweise R\u00fcckmeldungen zu den beliebtesten Themen von Content Creators als Input genutzt werden, um Themen zu sch\u00e4rfen oder Drop-off-Points zu identifizieren, um die Darstellung von Inhalten auf bestimmten Kan\u00e4len zu verbessern. Das stellt sicher, dass alle Teams auf dieselben Ziele ausgerichtet sind und Silo-Denken vermieden wird \u2013 Stakeholder sehen, wann einzelne Kan\u00e4le am wirksamsten sind, welche Botschaften Resonanz erzeugen und wie jeder Kanal zum Erfolg der Bank beitr\u00e4gt. <\/p>\n\n
Einige Schritte, die zur Implementierung des Feedback Loops unternommen werden k\u00f6nnen:<\/p>\n\n
\n- Festlegung der Anforderungen an das Activity Tracking<\/li>\n\n\n\n
- Definition von Metriken und KPIs zur Messung der Effizienz<\/li>\n\n\n\n
- Erstellung eines Datenmodells<\/li>\n\n\n\n
- Aggregation & Reporting<\/li>\n<\/ul>\n\n
FAZIT<\/strong><\/h2>\n\nZusammenfassend ist der Feedback Loop entscheidend, um die KI-gest\u00fctzte Matching Engine zu speisen und rekursives Lernen zu praktizieren \u2013 also die F\u00e4higkeit, kontinuierlich \u00fcber jede einzelne Kundin bzw. jeden einzelnen Kunden zu lernen und sich auf Basis von Echtzeit-Ereignissen und -Aktionen anzupassen. Genau das erm\u00f6glicht es Finanzinstituten, den Schritt von \u201ePersona“ zu „Person\u201c zu vollziehen und die Auslieferung hyper-personalisierter Erlebnisse \u00fcber Smart-Content-Management-L\u00f6sungen nachhaltig sicherzustellen. <\/p>\n\n
Wir sind \u00fcberzeugt: Kundendaten werden das n\u00e4chste Wirkungsfeld f\u00fcr Wealth-Management-Firmen sein, die sich einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten wollen \u2013 indem sie einzigartige Erlebnisse f\u00fcr ihre Kundinnen und Kunden gestalten und gem\u00e4ss ihren Pr\u00e4ferenzen verf\u00fcgbar machen.<\/p>\n\n
<\/figure>\n\n<\/figure>\n\nL\u00f6sung<\/strong><\/h3>\n\nWie sollten Finanzinstitute also die Distribution als Teil ihrer Smart-Content-Management-L\u00f6sungen angehen?<\/p>\n\n
Als erster Schritt sollte aus unserer Sicht eine Distributionsstrategie (neu) definiert werden, die folgende Fragen beantwortet: \u00dcber welche Kan\u00e4le wollen wir Inhalte ausspielen? Welcher Content wird \u00fcber welchen Kanal angepriesen? Wie werden Inhalte an die Kan\u00e4le und an die Pr\u00e4ferenzen der Kundinnen und Kunden angepasst? Welche Rolle spielen die Kundenberater? Traditionell umfasst der Aufbau einer solchen Strategie die Erstellung von User Journeys \u2013 nicht nur f\u00fcr Prospects und Kundinnen und Kunden, sondern auch f\u00fcr Kundenberater, die Nutzer bestimmter interner Kan\u00e4le (z. B. Content Hubs) sind \u2013 sowie User Personas. <\/p>\n\n
Um die Smart-Content-Management-L\u00f6sung voll auszusch\u00f6pfen, muss dies ganzheitlich erfolgen: \u00fcber alle Produkte und Services hinweg (jenseits der Sales-Arena) und \u00fcber alle Kan\u00e4le: Print versus digital, manuelle versus automatisierte versus abonnementsbasierte Distribution sowie Push versus Pull. Wie in unseren vorherigen Artikeln beschrieben, pl\u00e4dieren wir f\u00fcr ein hybrides Mensch-Maschine-Modell, das Kundenberater bef\u00e4higt, Kundinnen und Kunden besser zu betreuen. In der Praxis bedeutet das: Content kann automatisch an Kundinnen und Kunden verteilt und\/oder von Kundenberater manuell \u201egezogen\u201c werden, um ihn gezielt an ausgew\u00e4hlte Kundinnen und Kunden auszuspielen. Kundenberater k\u00f6nnen \u00fcber ein Research-Portal auf verf\u00fcgbaren Content zugreifen (\u00fcber ein einfaches Content-Hub-Webportal) und Publikationen individualisieren. Idealerweise sollten sie sehen k\u00f6nnen, welche Inhalte an welche Kundin bzw. welchen Kunden verteilt wurde, und zudem nicht verteilten, gematchten Content erkennen, der f\u00fcr die Kundin bzw. den Kunden relevant sein k\u00f6nnte \u2013 inklusive Begr\u00fcndung, z. B. \u201e\u00e4hnliche Profile wie dieses\u201c oder \u201ebasierend auf Kunden-Abonnement\u201c. <\/p>\n\n
Diese Kanalstrategie muss die S\u00e4ule der Content-Erstellung speisen, da die Rendering-Anforderungen je Kanal angepasst werden sollten \u2013 ebenso wie die Matching Engine, die f\u00fcr jede Kundin bzw. jeden Kunden den passenden Kanal ausw\u00e4hlt (regelbasiertes Modell gem\u00e4ss den definierten Personas). Die Smart-Content-Management-L\u00f6sung orchestriert die Distribution von Inhalten \u00fcber die jeweils geeigneten verf\u00fcgbaren Kan\u00e4le. Auch hier k\u00f6nnen Akteure die Umsetzung starten, indem sie zun\u00e4chst nur ausgew\u00e4hlte Kan\u00e4le an ihre Smart-Content-Management-L\u00f6sung anbinden \u2013 und schrittweise weitere Kan\u00e4le erg\u00e4nzen. <\/p>\n\n
So wie die Matching-F\u00e4higkeit als manueller Prozess beginnt, sich dann zu einem statischen, regelbasierten Modell entwickelt und schliesslich zu einer KI-gest\u00fctzten Engine wird, dienen Personas als Ausgangspunkt f\u00fcr die Definition der Distributionsstrategie. Personas sind im Kern fundierte Annahmen \u00fcber eine Zielgruppe \u2013 und ein Abbild dessen, was eine Kundin bzw. ein Kunde innerhalb eines Zielsegments typischerweise ausmacht. Um das Angebot in Richtung echter Hyper-Personalisierung weiterzuentwickeln, m\u00fcssen Content Manager eine pr\u00e4zisere Customer Journey auf Basis granularer, personenbezogener Erkenntnisse \u00fcber reale Kundinnen und Kunden abbilden, abgeleitet aus Omnichannel-Messungen und Analytics: dem Feedback Loop. <\/p>\n\n
Der Feedback Loop l\u00e4sst sich als einheitliche Engagement-Messstrategie definieren, die Banken erm\u00f6glicht, die Reichweite ihrer Inhalte \u00fcber verschiedene Kan\u00e4le hinweg sowie die Popularit\u00e4t des erstellten Contents zu verstehen. Matching-F\u00e4higkeit und Feedback Loop sind zwei Seiten derselben Medaille. Kundendaten m\u00fcssen genutzt werden, um aussagekr\u00e4ftige Erkenntnisse zu Pr\u00e4ferenzen und Verhalten zu gewinnen \u2013 und zur\u00fcck in die Matching Engine fliessen. Leichter gesagt als getan. Banken und Finanzinstitute verf\u00fcgen \u00fcber enorme Mengen an Kundendaten, die aufgrund von Legacy-Technologie und Datensilos innerhalb der Bank h\u00e4ufig ungenutzt bleiben. Die Vereinheitlichung der Daten ist elementar und darf bei der Implementierung von Smart-Content-Management-L\u00f6sungen nicht \u00fcbersehen werden. Unvollst\u00e4ndige Daten k\u00f6nnen eine Personalisierungsstrategie massiv begrenzen \u2013 und sogar untergraben. Abbildung 3 auf der n\u00e4chsten Seite zeigt, dass unsere Teilnehmenden \u201eheterogene Technologiesysteme und Daten\u201c als gr\u00f6sste Herausforderung f\u00fcr einen st\u00e4rker integrierten Ansatz im Content Management genannt haben. <\/p>\n\n
DER FEEDBACK LOOP \u2013 DER ECKPFEILER EINES SMART CONTENT MANAGEMENTS<\/strong><\/h2>\n\n<\/figure>\n\nL\u00f6sung<\/strong><\/h3>\n\nUm diese Herausforderung zu entsch\u00e4rfen, m\u00fcssen Banken eine umfassende Dateninfrastruktur mit zwei Komponenten aufbauen:<\/p>\n\n
\n- Inputs, d. h. M\u00f6glichkeiten, Daten (Datenpunkte) \u00fcber alle Kundeninteraktionen hinweg zu erfassen, die potenziell mit Third-Party-Daten angereichert werden k\u00f6nnen;<\/li>\n\n\n\n
- Eine Plattform, die alle Analytics-Daten an einem Ort zusammenf\u00fchrt und eine 360-Grad-Sicht auf Kundenprofile erm\u00f6glicht.<\/li>\n<\/ul>\n\n
Idealerweise verkn\u00fcpfen Analytics die Kundeninteraktion \u00fcber Content mit deren Wirkung auf \u00fcbergeordnete Kennzahlen wie Handelsvolumen, dem Anteil des bei der Bank investierten Kundenverm\u00f6gens oder Kundenzufriedenheit (Net Promoter Score). Eine bew\u00e4hrte Praxis ist, diese Kennzahlen transparent mit allen Stakeholdern entlang der Content-Management-Wertsch\u00f6pfungskette zu teilen und die Verantwortung f\u00fcr die Ergebnisse gemeinsam zu tragen. So k\u00f6nnen beispielsweise R\u00fcckmeldungen zu den beliebtesten Themen von Content Creators als Input genutzt werden, um Themen zu sch\u00e4rfen oder Drop-off-Points zu identifizieren, um die Darstellung von Inhalten auf bestimmten Kan\u00e4len zu verbessern. Das stellt sicher, dass alle Teams auf dieselben Ziele ausgerichtet sind und Silo-Denken vermieden wird \u2013 Stakeholder sehen, wann einzelne Kan\u00e4le am wirksamsten sind, welche Botschaften Resonanz erzeugen und wie jeder Kanal zum Erfolg der Bank beitr\u00e4gt. <\/p>\n\n
Einige Schritte, die zur Implementierung des Feedback Loops unternommen werden k\u00f6nnen:<\/p>\n\n
\n- Festlegung der Anforderungen an das Activity Tracking<\/li>\n\n\n\n
- Definition von Metriken und KPIs zur Messung der Effizienz<\/li>\n\n\n\n
- Erstellung eines Datenmodells<\/li>\n\n\n\n
- Aggregation & Reporting<\/li>\n<\/ul>\n\n
FAZIT<\/strong><\/h2>\n\nZusammenfassend ist der Feedback Loop entscheidend, um die KI-gest\u00fctzte Matching Engine zu speisen und rekursives Lernen zu praktizieren \u2013 also die F\u00e4higkeit, kontinuierlich \u00fcber jede einzelne Kundin bzw. jeden einzelnen Kunden zu lernen und sich auf Basis von Echtzeit-Ereignissen und -Aktionen anzupassen. Genau das erm\u00f6glicht es Finanzinstituten, den Schritt von \u201ePersona“ zu „Person\u201c zu vollziehen und die Auslieferung hyper-personalisierter Erlebnisse \u00fcber Smart-Content-Management-L\u00f6sungen nachhaltig sicherzustellen. <\/p>\n\n
Wir sind \u00fcberzeugt: Kundendaten werden das n\u00e4chste Wirkungsfeld f\u00fcr Wealth-Management-Firmen sein, die sich einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten wollen \u2013 indem sie einzigartige Erlebnisse f\u00fcr ihre Kundinnen und Kunden gestalten und gem\u00e4ss ihren Pr\u00e4ferenzen verf\u00fcgbar machen.<\/p>\n\n
<\/figure>\n\nL\u00f6sung<\/strong><\/h3>\n\nUm diese Herausforderung zu entsch\u00e4rfen, m\u00fcssen Banken eine umfassende Dateninfrastruktur mit zwei Komponenten aufbauen:<\/p>\n\n
\n- Inputs, d. h. M\u00f6glichkeiten, Daten (Datenpunkte) \u00fcber alle Kundeninteraktionen hinweg zu erfassen, die potenziell mit Third-Party-Daten angereichert werden k\u00f6nnen;<\/li>\n\n\n\n
- Eine Plattform, die alle Analytics-Daten an einem Ort zusammenf\u00fchrt und eine 360-Grad-Sicht auf Kundenprofile erm\u00f6glicht.<\/li>\n<\/ul>\n\n
Idealerweise verkn\u00fcpfen Analytics die Kundeninteraktion \u00fcber Content mit deren Wirkung auf \u00fcbergeordnete Kennzahlen wie Handelsvolumen, dem Anteil des bei der Bank investierten Kundenverm\u00f6gens oder Kundenzufriedenheit (Net Promoter Score). Eine bew\u00e4hrte Praxis ist, diese Kennzahlen transparent mit allen Stakeholdern entlang der Content-Management-Wertsch\u00f6pfungskette zu teilen und die Verantwortung f\u00fcr die Ergebnisse gemeinsam zu tragen. So k\u00f6nnen beispielsweise R\u00fcckmeldungen zu den beliebtesten Themen von Content Creators als Input genutzt werden, um Themen zu sch\u00e4rfen oder Drop-off-Points zu identifizieren, um die Darstellung von Inhalten auf bestimmten Kan\u00e4len zu verbessern. Das stellt sicher, dass alle Teams auf dieselben Ziele ausgerichtet sind und Silo-Denken vermieden wird \u2013 Stakeholder sehen, wann einzelne Kan\u00e4le am wirksamsten sind, welche Botschaften Resonanz erzeugen und wie jeder Kanal zum Erfolg der Bank beitr\u00e4gt. <\/p>\n\n
Einige Schritte, die zur Implementierung des Feedback Loops unternommen werden k\u00f6nnen:<\/p>\n\n
\n- Festlegung der Anforderungen an das Activity Tracking<\/li>\n\n\n\n
- Definition von Metriken und KPIs zur Messung der Effizienz<\/li>\n\n\n\n
- Erstellung eines Datenmodells<\/li>\n\n\n\n
- Aggregation & Reporting<\/li>\n<\/ul>\n\n
FAZIT<\/strong><\/h2>\n\nZusammenfassend ist der Feedback Loop entscheidend, um die KI-gest\u00fctzte Matching Engine zu speisen und rekursives Lernen zu praktizieren \u2013 also die F\u00e4higkeit, kontinuierlich \u00fcber jede einzelne Kundin bzw. jeden einzelnen Kunden zu lernen und sich auf Basis von Echtzeit-Ereignissen und -Aktionen anzupassen. Genau das erm\u00f6glicht es Finanzinstituten, den Schritt von \u201ePersona“ zu „Person\u201c zu vollziehen und die Auslieferung hyper-personalisierter Erlebnisse \u00fcber Smart-Content-Management-L\u00f6sungen nachhaltig sicherzustellen. <\/p>\n\n
Wir sind \u00fcberzeugt: Kundendaten werden das n\u00e4chste Wirkungsfeld f\u00fcr Wealth-Management-Firmen sein, die sich einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten wollen \u2013 indem sie einzigartige Erlebnisse f\u00fcr ihre Kundinnen und Kunden gestalten und gem\u00e4ss ihren Pr\u00e4ferenzen verf\u00fcgbar machen.<\/p>\n\n
Idealerweise verkn\u00fcpfen Analytics die Kundeninteraktion \u00fcber Content mit deren Wirkung auf \u00fcbergeordnete Kennzahlen wie Handelsvolumen, dem Anteil des bei der Bank investierten Kundenverm\u00f6gens oder Kundenzufriedenheit (Net Promoter Score). Eine bew\u00e4hrte Praxis ist, diese Kennzahlen transparent mit allen Stakeholdern entlang der Content-Management-Wertsch\u00f6pfungskette zu teilen und die Verantwortung f\u00fcr die Ergebnisse gemeinsam zu tragen. So k\u00f6nnen beispielsweise R\u00fcckmeldungen zu den beliebtesten Themen von Content Creators als Input genutzt werden, um Themen zu sch\u00e4rfen oder Drop-off-Points zu identifizieren, um die Darstellung von Inhalten auf bestimmten Kan\u00e4len zu verbessern. Das stellt sicher, dass alle Teams auf dieselben Ziele ausgerichtet sind und Silo-Denken vermieden wird \u2013 Stakeholder sehen, wann einzelne Kan\u00e4le am wirksamsten sind, welche Botschaften Resonanz erzeugen und wie jeder Kanal zum Erfolg der Bank beitr\u00e4gt. <\/p>\n\n
Einige Schritte, die zur Implementierung des Feedback Loops unternommen werden k\u00f6nnen:<\/p>\n\n
- \n
- Festlegung der Anforderungen an das Activity Tracking<\/li>\n\n\n\n
- Definition von Metriken und KPIs zur Messung der Effizienz<\/li>\n\n\n\n
- Erstellung eines Datenmodells<\/li>\n\n\n\n
- Aggregation & Reporting<\/li>\n<\/ul>\n\n
FAZIT<\/strong><\/h2>\n\n
Zusammenfassend ist der Feedback Loop entscheidend, um die KI-gest\u00fctzte Matching Engine zu speisen und rekursives Lernen zu praktizieren \u2013 also die F\u00e4higkeit, kontinuierlich \u00fcber jede einzelne Kundin bzw. jeden einzelnen Kunden zu lernen und sich auf Basis von Echtzeit-Ereignissen und -Aktionen anzupassen. Genau das erm\u00f6glicht es Finanzinstituten, den Schritt von \u201ePersona“ zu „Person\u201c zu vollziehen und die Auslieferung hyper-personalisierter Erlebnisse \u00fcber Smart-Content-Management-L\u00f6sungen nachhaltig sicherzustellen. <\/p>\n\n
Wir sind \u00fcberzeugt: Kundendaten werden das n\u00e4chste Wirkungsfeld f\u00fcr Wealth-Management-Firmen sein, die sich einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten wollen \u2013 indem sie einzigartige Erlebnisse f\u00fcr ihre Kundinnen und Kunden gestalten und gem\u00e4ss ihren Pr\u00e4ferenzen verf\u00fcgbar machen.<\/p>\n\n