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Banken laufen Gefahr, mobil zu verlieren
11.04.2013 Mobile Payment wirbelt den Bezahlmarkt gehörig durcheinander. Banken müssen sich mit immer mehr neuen Playern auseinandersetzen - vom Mobilfunkanbieter bis zum Internethändler. Eine aktuelle GFT-Studie beleuchtet das schnell wachsende Mobile-Payment-Ökosystem und analysiert, welchen Einfluss die aktuellen Entwicklungen auf Banken haben. Ein Ergebnis: Finanzinstitute besitzen ein Vertrauensplus bei ihren Kunden, das ihnen hier Vorteile verschafft - so sie es denn nutzen.
Wie aber sollen sich Finanzdienstleister im Kontext von Mobile Payment positionieren? Neben einer kontinuierlichen Marktbeobachtung empfiehlt die Studie Mobile Payment Banken, ihre mobile Präsenz so weiterzuentwickeln, dass sie Kunden mit ihren Bedürfnissen gezielt anspricht. Gerade die Nutzungsqualität des mobilen Angebots spielt im Hinblick auf Akzeptanz und Vertrauen eine wichtige Rolle. Überhaupt geht es im ersten Schritt darum, beim Kunden das Bewusstsein zu schaffen, im Umfeld von Mobile Payments aktiv zu sein. Dies kann durchaus in Form von Testläufen erfolgen.
Ein weiteres Ergebnis der GFT-Studie: Partnerschaften bieten Potenziale. "Finanzdienstleister sollten über den eigenen Tellerrand hinausblicken und nach passenden Entwicklungs- und Vertriebspartnern Ausschau halten. Gemeinsam vermarktete Mobile-Payment-Lösungen haben mehr Schlagkraft und bieten ungleich größere Geschäftsmöglichkeiten", erklärt Marika Lulay , Chief Operating Officer bei GFT.
Der Markt ist groß: Laut KPMG werden bereits im Jahr 2015 mit mobilen Bezahllösungen mehr als eine Billion US-Dollar umgesetzt sein. Entsprechend erweitern derzeit auch immer mehr Finanzdienstleister ihre Geschäftstätigkeiten um das Thema mobiles Bezahlen. Die Erfolgsaussichten sind gut: So zeigt die GFT-Studie, dass Banken aufgrund der gewachsenen Beziehung zu ihren Kunden einen Vertrauensvorsprung gegenüber branchenfremden Wettbewerbern besitzen. Diesen gilt es jetzt zu nutzen. Beste Chancen bieten sich gerade, wenn es gelingt, mobiles Bezahlen mit den Möglichkeiten von Big Data sinnvoll zu kombinieren. Die große Menge an Informationen, die als Daten über den Kunden vorhanden sind, könnte dabei in Echtzeit ausgewertet und als direkte Empfehlungen genutzt werden.