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Ausgangssituation
Preistransparenz, geringe Wechselhürden und Verdrängungswettbewerb – das sind die größten zu bewältigenden Herausforderungen für Energieversorger. Die Bindung von Neu- und Bestandskunden und damit der Erhalt des wichtigsten Assets ist ein kritischer Erfolgsfaktor im Wettbewerb. Das daraus abgeleitete strategische Ziel eines der weltweit größten und in Deutschland führenden privaten Strom- und Gasunternehmen ist daher: höchstens so viele Privatkunden zu verlieren, wie gewonnen werden können, d. h., Kündigungen von Kunden zu vermeiden.
Lösungsansatz
Zur Vorstrukturierung des Projekts erfolgt ein Customer Intelligence (CIN) Quick Check. Die Erfassung des Ist-Reifegrads in den Bereichen Kampagnenmanagement, Analytics, Reporting und Kundenprozesse sowie die Formulierung eines Soll-Zielbilds vor allem bezüglich der entsprechenden IT-Infrastruktur gehören zu Erfolgsfaktoren in dem Quick Check.
Die bisher heterogene und dezentralisierte IT-Struktur bedingt ineffiziente Prozesse und bietet keine zusammenhängende, integrierte Sicht auf Kunden und Kundenverhalten. Präzise Kundenselektionen, Ansprache, Analytik, Prognose und Reporting von Kundenverhalten sowie Reaktionsgeschwindigkeit sind zu optimieren – und obligatorisch für die Erreichung der strategischen Ziele.
Zur Umsetzung des erarbeiteten Zielbilds werden analog zur funktionalen b.telligent-CRM-Referenzarchitektur als Kernstück ein kundenzentrisches DWH und umliegende Anwendungstools für den Fachbereich ausgewählt.
- Ein Data Mart als effiziente Datenquelle für Kampagnenmanagement, Reporting und Analyse im Bestandskundenmanagement
- Eine Kampagnenmanagement-Lösung
- Ein statistisches Analysetool
- Eine Reporting-Lösung
Für diese Lösungen gab es im Zuge des Projekts eine Evaluierungsphase, so dass eine valide Entscheidung nach den Unternehmensstandards getroffen werden konnte.
Im weiteren Verlauf wurde das DWH implementiert und in den Live-Betrieb übernommen, für das Kampagnenmanagement, die Analyse und die Reporting-Lösung stand nach der Auswahl die Beschaffung, Implementierung sowie Basisschulung der Mitarbeiter im Vordergrund.
Vorgehensweise
b.telligent unterstützt während des gesamten Projekts inhaltlich und koordinativ als Schlüsselstelle zwischen IT und Fachbereich; dies umfasst die Analyse von Business- und Kampagnenprozessen, deren Abbildung im Verlauf der Implementierung aller Tools sowie die Unterstützung im agilen Projektmanagement.
Hauptaugenmerk der Tätigkeit gilt dem kundenzentrischen Data Warehouse als zentralem Projektelement. Die Tasks umfassen insbesondere die Steuerung und Unterstützung des Entwicklerteams in UK sowie die Definition und Umsetzung der gemeinsam mit dem Kunden erarbeiteten Logiken im Aufbau des mehrschichtigen DWHs. Die Umsetzung beinhaltet Datenintegration, Historisierung, Archivierungs- und Löschkonzepte, Rechte- und Rollenkonzept, Berücksichtigung der Datenschutzperspektive sowie der IT-Sicherheit über alle Abstraktionsebenen und Aggregationsstufen hinweg.
Das Ergebnis ist ein zentrales, alle operativen Systeme integrierendes kundenzentrisches DWH. Dieses DWH stellt für jedes Anwendungstool des Fachbereichs spezifisch aufbereitete Daten zur Verfügung.
Für die Fachbereiche wurden in einzelnen Evaluierungsprozessen Anwendungstools ausgewählt und implementiert, und das DWH wurde als Datenquelle angeschlossen. Im Fokus steht hier sowohl die Verkürzung der einzelnen Prozesse für Analysen, Reporting und Kampagnenmanagement als auch die Unabhängigkeit gegenüber anderen Abteilungen und Fremdfirmen. Durch diverse Trainingsmaßnahmen und gemeinsames Durchspielen der Prozesse wurden die Fachbereiche in die Lage versetzt, ihre Tätigkeiten selbstständig auszuführen:
- effiziente, einheitliche, übersichtliche sowie qualitätsgesicherte Verwaltung und Selektion von Direktmarketingaktionen (Kampagnen und Pflichtkommunikationen)
- Konzeption und Umsetzung von Reports und Dashboards für die Bestandskunden und die Kampagnen sowohl für die Nutzung durch das Management als auch für die standardisierte Auswertung von Direktmarketingaktionen
- Erstellen von Prognosemodellen für Kundenwert und -verhalten sowie detaillierte Auswertung von Kundenaktionen, Kundenverhalten und Scorekarten
Ausblick und Learnings
Herausforderungen im Projekt waren vor allem die Parallelisierung von DWH-Entwicklung und Tool-Implementierung sowie der enge Zeitplan und die vielen beteiligten Fachbereiche. Beides wurde durch eine enge Abstimmung und gute Kommunikation gelöst.
Das Projekt wurde innerhalb der geplanten Zeit und des Budgets erfolgreich gemeistert – und fließend in die Phase der Produktivnutzung umgesetzt. Die nächsten Schritte sehen die Verfeinerung der Kampagnenerfolgsmessung und eine weitere Optimierung von Kampagnen, Prognose und Scoring sowie die Verfeinerung der dafür benötigten Prozesse vor.
