Angebot statt Absprung

Springt er oder springt er nicht? Die entscheidende Information, ob ein Kunde vor dem Absprung steht, erhalten Unternehmen bislang meist erst, wenn es schon zu spät ist und die Kündigung auf dem Tisch liegt. Mit dem Einsatz von Customer Analytics können Marketing und Vertrieb ihrer Kundschaft jetzt quasi in den Kopf schauen und entsprechend vorbeugen. Möglich wird das durch den Einsatz intelligenter Algorithmen, die das bisherige Kundenverhalten sowie weitere, eventuell entscheidende Informationen untereinander in Bezug setzen und damit Erkenntnisse kreieren, aus denen sich gezielte Vertriebs- und Marketingaktivitäten ableiten lassen, um beispielsweise profitable Kunden zu binden.

Die frühzeitige Identifizierung von potenziellen Kündigungskandidaten, genannt „Customer-Churn-Analyse“, ist ein zentraler Anwendungsfall von Customer Analytics. Mithilfe von „Machine Learning“, einem auf intelligenten Algorithmen basierenden Datenanalyseverfahren, bei dem der Computer selbstständig komplexe Muster in Daten identifiziert, erhält das Management statistisch belegte Erkenntnisse zum Abwanderungsverhalten von Kunden. Dazu zählt zum einen die Wahrscheinlichkeit eines Absprungs, aber auch die aus den Ursachen der hohen Kündigungswahrscheinlichkeit abgeleitete Empfehlung von Aktivitäten, um den Kunden zu halten oder wiederzugewinnen. „Die Maschine erkennt bestimmte Muster in der umfassenden Datenmenge, die ein Mensch alleine nicht finden könnte, und leitet daraus Handlungsempfehlungen ab“, sagt Lars Bathen, Manager Data & Analytics bei PwC Deutschland. „Ist der Kunde tatsächlich kündigungsgefährdet, kann er zum Beispiel ein bestimmtes Angebot freigeschaltet bekommen oder kostenlos in ein höheres Servicelevel befördert werden.“

Ob der Kunde möglicherweise auf dem Absprung ist, lässt sich unter anderem durch das Stimmungsbild eines Gesprächs mit dem Call-Center des Unternehmens ableiten, etwa aus der Stimmlage und Tonalität des Kunden. Aber auch öffentlich verfügbare Informationen wie Bonitätsdaten können das Vorhersagemodell anreichern, zum Beispiel wenn ein Mobilfunkkunde einen hochpreisigen Vertrag hat. „Die Ansätze aus dem Konsumentenbereich lassen sich auch auf Industriekunden anwenden, etwa durch die Analyse der Bestellteile. Gehen Auftragsmengen rückblickend zurück, könnte daraus abgeleitet werden, dass der Kunde gerade ein Wettbewerbsangebot testet“, sagt der PwC-Experte.

Ergebnis der „Customer-Churn-Analyse“ ist nicht nur eine Einschätzung der Kündigungswahrscheinlichkeit pro Kunde in Prozent, sondern auch eine Berechnung der Gewinne, die dem Unternehmen entgehen, wenn der Kunde abspringt, und wie viel es kosten würde, diesen zu halten.

„Mit Customer Analytics eröffnen sich im Management von Kundenlebenszyklen neue Optionen, die Unternehmen dabei unterstützen, langfristig ihre Umsätze zu sichern. Die „Customer-Churn-Analyse“ ist dabei nur einer von vielen Anwendungsfällen“, so Lars Bathen. Tatsächlich basiert dieser tiefere Einblick in das Kundenverhalten sowie die Kundenprofitabilität auf mehreren miteinander vernetzten Anwendungsfällen von Customer Analytics. Basis ist die entsprechende Kundensegmentierung inklusive der Analyse von Kundenprofilen, als Voraussetzung, um Vertriebskanäle und Marketingaktionen zu optimieren oder personalisierte Angebote zu erstellen. Ein Markenradar erfasst dabei zusätzlich das Markenbewusstsein jedes einzelnen Kunden, zum Beispiel auf Basis von Social-Media-Daten, um auf Änderungen in speziellen Befindlichkeiten in Bezug auf die Marke oder die Produkte und Dienstleistungen entsprechend reagieren zu können. Ein 360-Grad-Cockpit stellt den Mitarbeitern mit direktem Kundenkontakt die jeweils benötigten Kundeninformationen zur Verfügung. Durch das bessere Verständnis des Kaufverhaltens einzelner Kunden in Kombination mit Markttrends können auch die Preise individuell gestaltet werden, um langfristig Umsätze und Gewinne pro Kunde zu erhöhen.

Für den erfolgreichen Einsatz von Customer Analytics brauchen Unternehmen ein Team aus Experten, die den Algorithmus aufsetzen, trainieren und konfigurieren, sowie interne Fachleute, die das Wissen über Produkte, Preise und bisherige Marketing- und Vertriebsprozesse einbringen.

Bildnachweis: Creatas Video/GettyImages(2), Image Bank Film/GettyImages, Image Bank Film:Signature/GettyImages, Vetta Film/GettyImages(2) PwC(7)

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