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Churn Prediction gegen Wettbewerbsdruck

Mit Churn Prediction gegen den Wettbewerbsdruck

Der wettbewerbsintensive Energiemarkt erfordert es, dass Energieversorger wissen, wie ihre Kunden ticken und wie sie sich verhalten. Solche Einsichten kann vor allem datengestütztes Marketing (data-driven) liefern. Zwar analysieren bereits zwei Drittel der Unternehmen aus der Energiewirtschaft die Werthaltigkeit ihrer Kunden (Kundenwertanalysen), nutzen diese Analysen aber nicht ausreichend zur differenzierten Marktbearbeitung1. So werden Energiekunden meist lediglich anhand ihres Vertrags, des Verbrauchs oder des Kundentyps kategorisiert. Folglich werden Kunden oder Geschäftspartner nicht individuell erkannt, adressiert und mit zugeschnittenen Inhalten versorgt. Darunter leidet jedoch die positive Customer Experience oder fehlt gleich ganz. Diese mangelhafte Interaktion zwischen Unternehmen und Geschäftspartner gefährdet die Kundenloyalität und steigert die Abwanderungsbereitschaft sowie die Kosten bei der Neukundengewinnung.

Christian Bernius
Head of Sales & Marketing CDH-Solutions
Uniserv GmbH

Rollen von Geschäftspartnern verändern sich

Es ist für Energiedienstleister erfolgsentscheidend zu wissen, wer ihre Geschäftspartner eigentlich sind – und welche Bedürfnisse und Wünsche diese haben. Dabei lassen sich Kunden oder Geschäftspartner nicht immer in klare Rollen wie Verbraucher oder Produzent einteilen. Der sogenannte Prosumer stellt Energieversorger vor weitere Herausforderungen in der Ansprache und Betreuung. Prosumer sind Endkunden und Unternehmen, die zwar Energie verbrauchen (Konsument), zeitgleich aber auch Energie produzieren (Produzent). Geschäftspartner nehmen damit schon heute unterschiedliche Rollen ein und wollen je nach Situation auch unterschiedlich von ihrem Energiedienstleister adressiert werden. Daher benötigen vor allem Marketingabteilungen in Energieunternehmen eine zentrale Plattform, die sämtliche marketingrelevanten Geschäftspartnerdaten aus allen Quellen konsolidiert und zu einem eindeutigen Geschäftspartnerprofil inklusive Rollen, Vorlieben, Bedürfnissen und weiteren Charakteristiken zusammenfügt. Nur so ist eine kundenzentrierte Ansprache erfolgsversprechend und eine Differenzierung vom Wettbewerb möglich.

Abwanderungsprognosen geben Einblicke in Wechselwilligkeit 

Um zu ermitteln, wie treu beziehungsweise abwanderungsbereit Geschäftspartner sind, können unter anderem Churn-Prediction-Analysen helfen. Mithilfe von Churn Prediction (Abwanderungsprognosen) werden Geschäftspartner frühzeitig identifiziert, die kurz davor stehen zum Wettbewerb abzuwandern. Etwa wenn ihr Vertrag ausläuft oder Preisanpassungen anstehen, denn der Wechsel im liberalisierten Energiemarkt ist für Geschäftspartner vergleichsweise einfach. Außerdem ist Churn Prediction ist vor allem für Energieunternehmen mit einer hohen Anzahl an Geschäftspartnern relevant, weil hier die Loyalität jedes einzelnen nur schwer einschätzbar ist. Auch können Churn-Prognosen das optimale Timing für die Kontaktaufnahme herausfinden. Schon eine Erhöhung der Kundenbindung um 5 Prozent kann den Gewinn um 25 bis 95 Prozent steigern laut Beratungsunternehmen Bain & Company.

Doch um entsprechende Analysen durchzuführen, brauchen Prognosesysteme neben möglichen Abwanderungsparametern vor allem einen möglichst großen Datensatz über die jeweilige Geschäftspartnerhistorie. Dazu gehören sämtliche Geschäftspartnerinformationen, sprich die Stammdaten und die Bewegungsdaten (Transaktions- und Interaktions-Daten). Nur so können Systeme das Verhalten von Geschäftspartnern vorhersagen. Dafür nutzen diese Systeme unter anderem Chat-Verläufe, E-Mail-Verkehr, Kalenderdaten, Social-Media-Kommentare, Bilder, Tweets und Signale von Internet-of-Things-Geräten wie etwa Verbrauchsmesser und intelligente Thermostate. Die angesprochenen Bewegungsdaten umfassen wiederum Verbrauchsverhalten, Verbrauchshistorie, Vorlieben und die Spuren, die der Geschäftspartner im Internet und den sozialen Medien hinterlässt. Im Einzelnen:
 

  • Geschäftspartnerverhaltensdaten (Bestellungen, Transaktionen, Zahlungshistorie, Verweildauer, Besuche im Online-Portal etwa zur Erfassung von Zählerständen oder Anpassung der monatlichen Abschlagszahlungen),
  • den Geschäftspartner beschreibende Daten (Attribute, Selbstangaben, Demographie etc.),
  • Geschäftspartnercharakteristiken (Meinungen, Vorlieben, Bedürfnisse, Wünsche etc.),
  • Geschäftspartnerinteraktionsdaten (Angebote, Ergebnisse, Kontext, Click Streams, Notizen etc.).


Doch all diese Daten müssen erst einmal unternehmensweit verfügbar gemacht, aufbereitet, validiert und vor allem konsolidiert, also auch zusammengeführt, werden.

CDP erlaubt Einblick in Kunden und datengesteuertes Marketing 

Eine sogenannte Customer Data Platform (CDP) kann dabei unterstützen, all diese Daten für das Marketing und damit den zentralen, marktgewandten Bereich zu konsolidieren. Denn die Plattform führt sämtliche Geschäftspartnerdaten und damit auch Kundendaten aus allen Kanälen und Quellsystemen in einem zentralen System zusammen. So ist es möglich, eine einheitliche Datenbasis zu schaffen, die die Grundlage für die Profilbildung der jeweiligen Geschäftspartner darstellt. Basierend auf den Kundenprofilen lassen sich datengesteuerte Marketingkampagnen und eben auch (Abwanderungs-) Prognosen vornehmen. 

Was ist eine CDP überhaupt?

Eine CDP ist ein System, das vom Marketing betrieben und kontrolliert wird. Dabei schafft sie eine einheitliche Basis für Geschäftspartnerdaten und ermöglicht Marketers eine geprüfte Rundumsicht auf Geschäftspartner. Als offene Plattform können viele andere (Marketing-)Systeme, wie unter anderem Sales- und CRM-Systeme oder Service- und Support-Center, angebunden werden. 

Energieversorger müssen ihre Kunden besser verstehen lernen

Und dank der Digitalisierung stehen Energieunternehmen mehr als je zuvor eine Fülle an Geschäftspartnerdaten zur Verfügung. Diese sinnvoll zu nutzen, stellt für viele jedoch noch immer eine große Herausforderung dar. Mittels einer CDP können Energieunternehmen einen Nutzen aus diesen Daten ziehen, ohne zusätzlich Datenexperten einbinden oder umfangreiche IT-Projekte aufsetzen zu müssen. Eine Customer Data Platform ist immer darauf ausgerichtet, von Marketingabteilungen betrieben und bedient zu werden, um (Geschäftspartner-)datenbasierte Marketingentscheidungen treffen zu können. Dabei konsolidiert die CDP alle marketingrelevanten Informationen unternehmensweit und liefert darauf basierend eine qualitätsgesicherte, unternehmensweite und vor allem marketingrelevante Rundumsicht auf jeden einzelnen Geschäftspartner. Ziel ist es, eine individuelle Kundenbetreuung in allen Phasen der Customer Journey sicherzustellen und damit eine konsistente, positive Kundenerfahrung (Customer Experience Management) entlang aller Touchpoints zu liefern. 

Diejenigen Marketers, die bereits eine CDP implementiert haben oder dies planen, sehen vielfältige Vorteile: Vor allem, dass sie nun über ein leistungsfähigeres Tool zur Abfrage von Kundendaten (44 Prozent) verfügen, einen verbesserten Zugang zu Kundendaten (43 Prozent) haben, eine optimierte Personalisierung im Marketing (40 Prozent) erreichen und Kundendaten (36 Prozent) besser kontrollieren können2. Aber auch grundsätzlich wollen Marketers künftig in die Kernbereiche, die eine CDP adressiert, investieren. Laut Beratungsgesellschaft PWC will mehr als jedes zweite Unternehmen in die Konsolidierung aller marketingrelevanten Datenbestände und in Kundenprofile investieren, ebenso, um Reporting und Analyse der eigenen Marketingkampagnen zu verbessern und um  strategische Zielgruppen und mögliche Segmentierungen zu erstellen. Für Energieunternehmen und ihre Marketingabteilungen wird es also künftig entscheidend sein, das eigene Handeln auf jeden Geschäftspartner individuell auszurichten und eine durchgängige und positive Customer Journey zu gewährleisten. 

Über den Autor

Christian Bernius ist Head of Sales & Marketing CDH-Solutions bei der Uniserv GmbH und verantwortet den weltweiten Vertrieb und das Marketing für den Customer Data Hub. Der Diplom-Wirtschaftsinformatiker und Software-Experte blickt auf über 10 Jahre Erfahrung in der Beratung und im Vertrieb von Individualsoftware zurück.

Churn Prediction gegen Wettbewerbsdruck

Lesen Sie hier den vollständigen Artikel aus et Energiewirtschaftliche Tagesfragen, 03. Februar 2020, Autor Christian Berniuns, © et Energiewirtschaftliche Tagesfragen / VDE Verlag GmbH

Energieforen, panadress marketing intelligence GmbH, Campaign - part of Bertelsmann Group, „Benchmark-Studie zum Reifegrad des Data-Driven Marketings in der Energiewirtschaft“, 2017, Link: https://www.energieforen.de/portal/de/forschung/studien_efl/reifegrad_data_driven/startseite_192.xhtml

2 The Relevancy Group, Executive Marketer Survey, Juni 2018


Quelle: et Energiewirtschaftliche Tagesfragen, 03. Februar 2020, © et Energiewirtschaftliche Tagesfragen / VDE Verlag GmbH, Offenbach am Main 2020, Alle Rechte vorbehalten, www.energie.de