FinTech

Tiefgehende Prozess- & Conversion-Analyse für einen FinTech-Anbieter

Im Rahmen eines Analytics-Projekts bei einem FinTech-Unternehmen lag der Schwerpunkt auf der Identifikation von Optimierungspotenzialen innerhalb der digitalen Prozessstrecken von Finanzprodukten. Ziel war es, die Absprungraten im Beantragungsprozess bestimmter Kernproduktgruppen nachhaltig zu verringern und die Effizienz einzelner Marketingkanäle zu maximieren. Da unstrukturierte Rohdaten aus mehreren Quellen isoliert vorlagen, mangelte es an Transparenz der Marketingkanäle und es traten hohe Absprungraten ohne Ursachenklarheit auf.

Rohdatenaufbereitung & Datenstrukturierung

Datenkonsolidierung: Die größte Herausforderung bestand zunächst darin, die unterschiedlichen Datenquellen in eine gemeinsame Datenbasis zu vereinen. Dazu wurden die Rohdaten aufbereitet und in ein gemeinsames Datenmodell in SQL überführt.

Entwicklung von Mappings & Tabellenstrukturen: Im nächsten Schritt wurden maßgeschneiderte Mapping-Logiken konzipiert und optimierte Tabellenstrukturen aufgebaut. Dies war essenziell für die saubere Abbildung und Gruppierung komplexer Funnel-Schritte nach definierten Parametern.

Code-Standardisierung: Für eine nachhaltig verlässliche Datenbasis wurden performante SQL- und Python-Transformationsskripte aufgesetzt und standardisiert.

Tiefgehende Prozess- & Kanalanalyse

Analyse der Prozessstrecken: Die mehrstufigen Prozessstrecken für den Abschluss von Finanzprodukten wurden einer detaillierten Untersuchung unterzogen. Ziel war die exakte Lokalisierung von UX-Hürden und technischen Abbrüchen, um die massiven Absprungraten zu verringern.

Kanalbasierte Marketing-Analyse: Parallel dazu erfolgte eine vergleichende Performance-Analyse der Marketingkanäle, um aufzudecken, welche Akquisitionskanäle tatsächlich hochwertige Abschlüsse generieren und wo bisher ungenutzte Conversion-Potenziale liegen.

Ableitung von Handlungsempfehlungen: Auf Basis der tiefgehenden Erkenntnisse wurden konkrete Optimierungsmaßnahmen für die Produkt- und Marketingteams erarbeitet.

Power BI Reporting & Self-Service Enablement

Power BI Berichtsentwicklung: Zur nachhaltigen Überwachung der Maßnahmen wurden visuelle Berichte aufgebaut, die alle relevanten Funnel-Metriken und Kanal-KPIs in einer zentralen Übersicht abbilden.

Self-Service Reporting: Die entwickelten Reports wurden so strukturiert, dass sie von den Stakeholdern intuitiv genutzt werden können. So werden eigenständige Ad-hoc-Analysen und schnelle, datengetriebene Entscheidungen ermöglicht.

Dokumentation & Übergabe: Abschließend wurden die Datenstrukturen und Reporting-Logiken an das interne Team übergeben und umfangreich dokumentiert.

Ergebnisse & Business Impact

Signifikante Conversion-Steigerung: Die gezielte Optimierung der Prozessstrecken führte bei ausgewählten Finanzproduktgruppen zu einer Steigerung der Produktabschlüsse um mehr als 10 %.

Spürbare Verringerung der Absprungraten: Durch die Aufdeckung konkreter Hürden im Antragsprozess konnten Drop-Offs an kritischen Funnel-Knotenpunkten nachhaltig und messbar reduziert werden.

Datenbasierte Kanalsteuerung: Das Marketingteam ist nun in der Lage, Werbebudgets gezielt auf Basis der tatsächlichen Conversion-Effizienz je Kanal zu steuern und Streuverluste zu minimieren.

Befähigtes Stakeholder-Team: Das flexible Power BI Self-Service Reporting ermöglicht es den Teams, eigenständige Auswertungen vorzunehmen und proaktiv zu agieren.

Ihr Ansprechpartner

Peter Kredel, M.Sc.

Spezialist für Datenplattformentwicklung und Advanced Analytics.

Leistungen

Maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen von der Datenarchitektur über Datenanalyse und Reporting bis Testing und Governance.

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