3 Wege, wie Sie das Investment-Research Ihres Beraters aufwerten können

Wir stellen Ihnen einige einfache Möglichkeiten vor, wie Sie Anlageberater im Finanzdienstleistungsbereich bei der Suche in ihren eigenen Daten unterstützen können.

Ein Wettbewerbsvorteil. Das ist es, was jedes Investmentinstitut und jede Vermögensverwaltungsabteilung ihren Beratern zu bieten versucht, wenn sie entscheiden, wo sie die nächste Anlage eines Kunden platzieren.

Bei vielen führenden Finanzinstituten, die sich im oberen rechten Quadranten ihrer digitalen Reife befinden, hängt dieser Vorsprung oft weniger vom Zugang zu mehr Daten ab. Es kommt auf die Fähigkeit eines Beraters an, alle ihm zur Verfügung gestellten Informationen effektiv zu nutzen, damit er fundierte Anlageentscheidungen treffen kann.

In diesem Beitrag stellen wir Ihnen drei Möglichkeiten vor, wie Sie Ihren Beratern diesen Vorteil verschaffen können. Möchten Sie die Anwendung in Aktion sehen? Eine Investmentgesellschaft mit 1,3 Billionen Dollar AUM hat vor kurzem ein Team von 15.000 Beratern befähigt. Sehen Sie sich die Fallstudie hier an.

Machen Sie es einfach & zugänglich

Ihr Unternehmen hat also den schwierigen Teil erledigt. Sie haben ein talentiertes Analystenteam, das Berichte über relevante Branchen, Märkte, Sektoren und Unternehmen erstellt. Sie abonnieren und bezahlen externe Forschungsberichte und Datenfeeds. Data Science-Teams entwickeln eigene Modelle, um die Performance vorherzusagen und Trends zu verfolgen. Und es wurde eine robuste digitale Landschaft implementiert, um Risikoprofile von Kunden, vergangene Transaktionen und relative Renditen zu überwachen.

Hier ist die Herausforderung…

All dies sollte einem Berater zwar das bieten, was er braucht, um effektiv arbeiten zu können, aber wenn er durch eine Reihe interner Anwendungen springen muss, um auf alle relevanten Informationen zuzugreifen und diese dann zu finden, kann es zu einigen Problemen kommen:

1. Weniger wirksame Berater: Ein Berater kann die Überprüfung dieses „einen zusätzlichen Depots“ einfach auslassen oder vergessen, bevor er eine Entscheidung trifft. Dies kann häufiger vorkommen, wenn der Berater für die Verwaltung eines großen Kundenportfolios verantwortlich ist und oft unter Zeitdruck steht. Wenn zusätzliche Informationen, die in diesem Repository gefunden werden, die Entscheidung des Beraters verändert hätten, könnte dies drastische Auswirkungen auf die Rendite und die Kundenzufriedenheit haben.
2. Geringere Produktivität: Das Wechseln zwischen verschiedenen Anwendungen und das Durchsuchen zahlreicher Ablagen während des Tages verringert die Produktivität des Beraters und schränkt die Zeit ein, die er mit jedem Kunden verbringen kann. Ein Unternehmen mit einer großen Beraterabteilung kann schnell einen Produktivitätsverlust in Millionenhöhe verzeichnen.

Um diese Herausforderungen zu meistern, sollten Unternehmen ihren Beratern eine einzige Anwendung zur Verfügung stellen, mit der sie alle verfügbaren Repositories innerhalb des Unternehmens durchsuchen und darauf zugreifen können.

Wertvolle Nuggets sind oft tief vergraben

Wenn Sie eine einheitliche Suchfunktion für die Repositories Ihres Unternehmens implementiert haben, sind Sie schon einen Schritt weiter… aber nicht so schnell.

Es kommt darauf an, wie Sie Inhalte innerhalb der Suchmaschine Ihrer Anwendung indizieren. Vor allem dann, wenn Berater sowohl auf halbstrukturierte Daten (Anlage-, Finanz- und Forschungsberichte, Grundsatzdokumente usw.) als auch auf strukturierte Datensätze (Portfolioprofil, Transaktionen, Kundenstamm usw.) zugreifen müssen, um Entscheidungen über öffentliche und private Märkte zu treffen. Was Sie für jeden Inhalt indexieren, ist der Mechanismus, den eine Suchmaschine verwendet, um festzustellen, ob eine Information für die Suche eines Beraters relevant ist oder nicht. Ihre Indizierungsstrategie wirkt sich somit direkt auf die Geschwindigkeit und Gründlichkeit der Recherche des Beraters aus.

Nehmen Sie zum Beispiel viele traditionelle Suchmaschinen. Sie indizieren möglicherweise nur hochrangige Dokumentattribute wie die:

Das mag zwar ein guter Anfang sein, aber im Text, in den Tabellen, in den Bildern und im Textkörper eines Dokuments ist ein Schatz an Informationen verborgen, die einen Inhalt relevant machen.

Mit Konzepten wie Named Entity Recognition (NER), Topic Detection und Document Clustering kann Ihre Suchanwendung alle relevanten Informationen, die in einem Inhalt enthalten sind, indizieren und strukturieren. Diese Techniken können auch den Prozess der Anreicherung mit Meta-Tags automatisieren, um den manuellen Aufwand zu verringern, der normalerweise für die angemessene Kennzeichnung eines Dokuments erforderlich ist. Dies kann die Suchzeiten der Berater drastisch verkürzen, da die Relevanz der Ergebnisse verbessert wird und die Berater einen besseren Überblick über alle verfügbaren Informationen erhalten.

Personalisieren Sie das Erlebnis

Ein Research-Erlebnis muss nicht statisch sein und für jeden Berater mit demselben leeren Blatt beginnen. Die Personalisierung kann den Entscheidungsfindungsprozess für Berater beschleunigen, die verschiedene Sektoren und Regionen betreuen und sehr unterschiedliche Geschäftsbücher verwalten.

Eine Möglichkeit, das Erlebnis zu personalisieren, besteht darin, bekannte Datenpunkte über jeden Berater zu nutzen, um die Ergebnisse anzupassen und die Reihenfolge, in der die Inhalte zurückgegeben werden, neu zu ordnen. Dazu gehören Informationen über die Abteilung eines Beraters, den geografischen Standort, die Zugriffsstufe auf Dokumente, die Senioritätsstufe und das Kundenportfolio. Ein Berater, der beispielsweise einen Geschäftsbereich mit Investitionen in Südostasien verwaltet und nach „Immobilienausblick 2023“ sucht, sollte wahrscheinlich andere Ergebnisse auf der ersten Seite erhalten als ein Berater, der einen Geschäftsbereich in Nordamerika verwaltet und dieselbe Suche eingibt.

Dieses Maß an Personalisierung kann auch für intelligentere Empfehlungen innerhalb der Rechercheanwendung genutzt werden. Dies kann in Form von Abschnitten geschehen, die „häufige Suchanfragen von anderen Mitgliedern Ihres Teams“ oder „Berater, die sich mit diesem Inhalt beschäftigt haben, haben ihn auch angesehen“ anzeigen.

Die Personalisierung kann noch einen Schritt weiter gehen, indem Sie die Aktionen eines Beraters aus früheren Recherchesitzungen nutzen, um die angezeigten Ergebnisse neu zu ordnen. Das bedeutet, dass Sie Informationen aus Adobe Analytics, Google Analytics oder dem nativen Analysemodul Ihres Content Management Systems nutzen können, um mehr über jeden einzelnen Berater zu erfahren. Dazu gehören Informationen darüber, welche Art von Inhalten häufig angeklickt wird, mit welchen Datenquellen häufig gearbeitet wird, welche Suchvorgänge in der Vergangenheit stattgefunden haben und vieles mehr. Diese verhaltensbasierte Personalisierung verwandelt eine Rechercheanwendung in eine sich selbst optimierende Maschine, die mit der Zeit immer intelligenter und individueller auf jeden Berater zugeschnitten wird.

Möchten Sie den nächsten Schritt machen? Lucidworks arbeitet mit einigen der besten Finanzorganisationen zusammen, um die Anlageforschung von Beratern zu optimieren. Einer der besten Anlageberater ist 1031 Exchange Place, der Mieter in Gemeinschaftseigentum als Immobilienanlagemöglichkeit anbietet. Wir würden Ihnen gerne zeigen, wie wir es Beratern leichter machen können, das zu finden, was sie brauchen, wertvolle Zeit zu sparen und ein erstklassiges Kundenerlebnis zu schaffen. Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr zu erfahren.