Effizienzorientierter Kundenerfolg im Bankgeschäft mit Mittelstandskunden

Effizienzorientierter Kundenerfolg im Bankgeschäft mit Mittelstandskunden von Raddao,  Nino
Geschäftsbanken müssen sich im technologischen Wandel zunehmend gegenüber neuen Konkurrenten wie FinTechs, Technologiekonzernen und Plattformanbietern behaupten. Während diese Entwicklung zunächst im B2C-Bereich begann, erfasst der Trend inzwischen auch das Corporate Banking. Um die gute Marktposition nachhaltig abzusichern, ist es erforderlich, die Vorteile des persönlichen Bankings mit den Vorteilen des digitalen Bankings zu verbinden. Der Autor nimmt in diesem Kontext die Weiterentwicklung bankbetrieblicher Steuerungsinstrumente zur bedarfsgerechten, intelligenten Marktbearbeitung in den Fokus. Am Beispiel von mittelständischen Bankkunden wird ein mehrdimensionaler Optimierungsalgorithmus auf Basis der Data Envelopment Analysis vorgestellt, der die aktuelle Kundensituation mit der bankseitigen Ressourcenverfügbarkeit in Einklang bringt. Damit wird ein Beitrag zur kundenzentrierten Erfolgsforschung, zum Forschungsfeld Data Science, insbesondere auf dem Gebiet des Multi Criteria Decision Making und zur Weiterentwicklung bankbetrieblicher Steuerungssysteme geleistet.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Effizienzorientierter Kundenerfolg im Bankgeschäft mit Mittelstandskunden

Effizienzorientierter Kundenerfolg im Bankgeschäft mit Mittelstandskunden von Raddao,  Nino
Geschäftsbanken müssen sich im technologischen Wandel zunehmend gegenüber neuen Konkurrenten wie FinTechs, Technologiekonzernen und Plattformanbietern behaupten. Während diese Entwicklung zunächst im B2C-Bereich begann, erfasst der Trend inzwischen auch das Corporate Banking. Um die gute Marktposition nachhaltig abzusichern, ist es erforderlich, die Vorteile des persönlichen Bankings mit den Vorteilen des digitalen Bankings zu verbinden. Der Autor nimmt in diesem Kontext die Weiterentwicklung bankbetrieblicher Steuerungsinstrumente zur bedarfsgerechten, intelligenten Marktbearbeitung in den Fokus. Am Beispiel von mittelständischen Bankkunden wird ein mehrdimensionaler Optimierungsalgorithmus auf Basis der Data Envelopment Analysis vorgestellt, der die aktuelle Kundensituation mit der bankseitigen Ressourcenverfügbarkeit in Einklang bringt. Damit wird ein Beitrag zur kundenzentrierten Erfolgsforschung, zum Forschungsfeld Data Science, insbesondere auf dem Gebiet des Multi Criteria Decision Making und zur Weiterentwicklung bankbetrieblicher Steuerungssysteme geleistet.
Aktualisiert: 2023-03-14
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