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Eike Benjamin Kroll
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In den vergangenen Jahren hat das Kundenmanagement-Team eines großen regionalen Telekommunikationsdienstleisters intensiv mit der MUUUH! Consulting GmbH zusammengearbeitet und die Weichen für ein optimiertes Bestandskundenmanagement gestellt. „Das Projekt ermöglicht uns endlich, leistungsstarke statistische Verfahren im Alltag anzuwenden. Dadurch führen wir unsere Kampagnen deutlich zielgerichteter durch und können mit dem gleichen Budget unseren Erfolg vergrößern.“ So lautet das Fazit unserer Ansprechpartnerin, die das Bestandskundenmanagement des Telko-Dienstleisters verantwortet. Ihr Hauptaugenmerk gilt der Planung, operative Steuerung und Auswertung von vertrieblichen Bestandskundenkampagnen zur Kundenbindung und -potenzialausschöpfung.

 

DIE ENTWICKLUNG EINES HIGH-END PROGNOSEMODELLS FÜR CHURN-SCORES
Die Entwicklung eines Prognosemodells ist Teil der Optimierung der Kundenbindungskampagnen. „Neben einer Optimierung der Inhalte unserer Kampagnen, wollen wir zukünftig auch die Selektion der angeschriebenen Kunden pro Kampagne genauer hinbekommen.“ erläutert die Projektleiterin des Kunden zum Hintergrund der Kooperation mit MUUUH! Consulting. Dank der Entwicklung von Prognosemodellen können anhand der vorliegenden Kundendaten genau die Treiber identifiziert werden, die zu einer Kündigung des jeweiligen Vertrags führen. Anschließend kann die Fachabteilung bei der Kampagnenselektion besser zwischen potenziellen Kündigern und loyalen Kunden unterscheiden, und Kundenbindungsmaßnahmen gezielt auf potenzielle Kündiger fokussieren. Dadurch wird nicht durch die Vergabe von Boni für Vertragsverlängerungen unnötig Deckungsbeitrag bei Verträgen von loyalen Kunden verbrannt. „Ein weiterer wichtiger Punkt: Auch der loyalste Kunden empfindet ungebetene Anrufe als störend. Dank unseres Prognosemodells meldet sich unser Auftraggeber nur noch dort, wo es statistisch geboten ist, währen die übrigen Kunden unbehelligt bleiben.“ erläutert Dr. Christian Stallkamp, Projektleiter des MUUUH! Beraterteams.

 

DER NEUSREL ALGORITHMUS
die Technik hinter dem Prognosemodell trägt den Namen NEUSREL. Das Kunstwort steht für „NEUral Structural RELationships und bezeichnet eine statistische Methode, die künstliche neuronale Netze anwendet. Es handelt sich dabei um eine wesentlich verbesserte Methode für Kausalanalysen. Im Gegensatz zu konventionellen Methoden der statistischen Strukturanalyse erkennt NEUSREL auch unbekannte nichtlineare Zusammenhänge und moderierende Effekte zwischen Variablen, ohne auf a priori definierte Hypothesen zurückzugreifen. „Im Wesentlichen bedeutet das, dass wir mit NEUSREL ein optimales Verfahren für die Prognose von Kündigungswahrscheinlichkeiten gefunden haben“, übersetzt Dr. Christian Stallkamp die technischer Sprache der Statistiker.

 

NUTZUNG DES CHURN-SCORES MIT QLIK-VIEW
Aufgrund der hoch komplexen Berechnungslogik des Prognosemodells war es notwendig, eine professionelle Business-Intelligence-Lösung für den operativen Einsatz des Churn-Scores zu schaffen. Mit QlikView hat MUUUH! Consulting eine geeignete Technologie identifiziert, die in der Lage ist, die Berechnungslogik in operativ sinnvollen Ladezeiten abzubilden.
Im ersten Schritt wurden die relevanten Datenquellen für die benötigten Kundendaten mit QlikView angebunden. Innerhalb einer Anwendung bereiten jetzt Transformationsskripte innerhalb des Systems die Rohdaten zur weiteren Verarbeitung durch den implementierten NEUSREL-Algorithmus auf, der wiederum den Churn Score ausgibt. Diesen verknüpft das System im zweiten Schritt mit einer eigens implementierten ROI-Prognose für die Kampagnenplanung. Sie gestattet eine optimale Skalierung der Kampagnenselektion.

 

UNABHÄNGIGKEIT VON EXTERNEN IT-DIENSTLEISTERN
Die technische Umsetzung erfolgte in enger Zusammenarbeit mit den zuständigen Mitarbeitern der Fachabteilung. „Mir ist wichtig, dass das Wissen über die Anwendung bei uns im Unternehmen bleibt.“ betont die Leiterin des Bestandskundenmanagements. Durch dieses Vorgehen und der flexiblen Anlage der QlikView-Skripte können zukünftige Anpassungen und Erweiterungen der Anwendung flexibel in der Fachabteilung vorgenommen werden. „Bei großen Entwicklungsschritten nehmen wir natürlich gerne wieder die Hilfe der Kollegen von MUUUH! Consulting in Anspruch. Allerdings ist die Programmierung wirklich so strukturiert, dass wir viele Dinge selber machen können.“ sagt der Verantwortliche für die Anwendung in der Fachabteilung.

 

AUSBLICK
Die Implementierung des Churn-Scores ist abgeschlossen und wird in den nächsten Monaten in der operativen Anwendung getestet. Die Fachabteilung selbst wird auf Basis der Erfahrungen ein Finetuning der Oberfläche vornehmen. Der nächste konzeptionelle Schritt ist die Integration einer Deckungsbeitragsrechnung auf Vertragsebene. Bisher wird der Business Case für die Kampagnen mit Durchschnittwerten gerechnet, an deren Stelle künftig eine vertragsgenaue Berechnung greifen soll.

Customer Analytics bei MUUUH! Consulting
Daten alleine liefern keinen Mehrwert. Nur wer aus Daten Wissen generieren und damit Handlungen optimieren kann, verschafft sich einen Wettbewerbsvorteil. Der Einsatz geeigneter Analyseverfahren erhöht die Aussagekraft von Kundendaten. Vor diesem Hintergrund verbindet MUUUH! Consulting Kundenmanagement-Kompetenz mit statistischer Expertise. Unter Anwendung jeweils geeigneter statistischer Vorgehensweisen und Methoden identifizieren wir Muster innerhalb von Kundendaten. Dadurch können wir Kundenverhalten besser verstehen und zukünftige Entwicklungen prognostizieren. In unseren Projekten beantworten wir unseren Auftraggebern beispielsweise folgende Fragen:
• Wie können wir schon heute herausfinden, welche Kunden im nächsten Jahr abwandern – sprich kündigen – werden?
• Warum sind unsere Top-Seller des letzten Jahres nicht mehr so beliebt?
• Welche alternativen Angebote können wir unseren Kunden unterbreiten, um sie längerfristig an unser Unternehmen zu binden?

Der definierte Anspruch von MUUUH! Consulting ist die optimale Auswahl und Implementierung der geeigneten Verfahren für das Erkunden, Beschreiben, Verstehen und Prognostizieren von Kundenverhalten.