Vertragskündigungen vorzeitig verhindern

Mit Big Data zu besserem Kundenservice

Sascha Bäcker ist Solutions Architect Analytics & Data bei Axians IT Solutions. Bereits seit 15 Jahren ist er an der Schnittstelle zwischen IT und BWL unterwegs. Nach ersten Schritten als IT-Leiter im Data Warehousing ging es in die Business-Analytics-Beratung, wo bald erste erfolgreiche Projekte mit strukturierten und unstrukturierten Daten folgten.
Drei Klicks genügen und schon hat ein Kunde zum Konkurrenten gewechselt. Mit richtig eingesetzten Big-Data-Lösungen können Unternehmen Kundenwünsche vorhersagen, das eigene Angebot entsprechend anpassen und sogar die Kündigungsraten signifikant verringern.

Immer mehr Umsatz erwirtschaften Unternehmen über Online-Portale. Dort Kunden zu gewinnen, ist jedoch kein Selbstläufer, denn der Markt ist heiß umkämpft. Besonders bei Versicherungen, Energieversorgern, dem Handel und Telekommunikationsanbietern drängen immer neue Konkurrenten auf den Markt. Das reduziert die Profite der Einzelnen.
Gleichzeitig sind die Kunden immer besser informiert über neue Anbieter und Vertragsarten, die ihren individuellen Bedarf decken und ihren Anforderungen entsprechen. Wer auf dem Online-Markt erfolgreich sein will, braucht zufriedene Kunden. Dafür müssen neben dem Waren- oder Dienstleistungsangebot auch die verwendeten Vertriebskanäle sowie die Kundenbetreuung stimmen.

Ein Schlag ins Gesicht. Kunden, die den Service eines Anbieters kontaktieren, sollten sich so nicht fühlen.
Ein Schlag ins Gesicht. Kunden, die den Service eines Anbieters kontaktieren, sollten sich so nicht fühlen.
Foto: Zaid Saadallah - shutterstock.com

Geregelte Geschäftszeiten reichen dafür nicht mehr, heute ist kompetenter Kundenservice rund um die Uhr gefragt. Kunden wandern schnell ab, wenn diese Voraussetzungen nicht stimmen. Big Data birgt das Potenzial, auf diese Veränderungen richtig zu reagieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Energieversorger unter Druck

Energieversorgungsunternehmen (EVU) etwa stehen vor der Herausforderung, dass ihre Kunden mittlerweile mit nur wenigen Klicks den Anbieter sehr schnell wechseln können. Hinzu kommen Preisvergleichsportale, durch die der Preiskampf unter den verschiedenen EVUs noch härter wird. Dabei können individuell angepasste Tarifangebote für den Endkunden letztendlich vorteilhafter sein als einfach nur das billigste Angebot. Um Wechselwillige vor der Kündigung mit gutem Service, schneller Reaktion auf dringende Anfragen und gegebenenfalls Sonderangeboten abzuholen, muss der Anbieter seine Kunden jedoch kennen.

Mit Big-Data-Lösungen können sie die Bedürfnisse des digitalen Kunden analysieren und ihre Angebote samt Service dementsprechend verbessern. Welches Potenzial im Einzelfall besteht und welchen zusätzlichen, oft ungeahnten Nutzen Big Data für Unternehmen haben kann, lässt sich vor einem möglichen Projekt mit einem Proof of Concept ermitteln. Zu eng gesteckte Ziele behindern einen weitreichenderen Erfolg jedoch.

Das richtige Analytics-Tool für jede Datenart

In einem konkreten Projekt stand im Vorhinein lediglich eine Hypothese im Raum: „Durch den Einsatz von Big Data lassen sich Vertragskündigungen reduzieren.“ Dies wurde mit dem Energieversorger durch einen Proof of Concept belegt und gleichzeitig bereits die richtigen Werkzeuge ausgewählt. Im Gegensatz zu klassischen Projekten genügten hier in manchen Fällen auch annähernde Ergebnisse, die etwa Tendenzen erkennen ließen. Bei Audiofiles, etwa von Kundenanrufen im Callcenter, war eine Erkennungsquote von 80 oder 90 Prozent für das Projektziel absolut ausreichend.

Im Projekt waren zudem betriebswirtschaftliche Fachkenntnisse nötig, denn nicht alles was technisch möglich ist, ist auch finanziell sinnvoll. Gerade bei sogenannten „Quick Wins“, die eine schnelle Verbesserung der Situation versprechen, ist es beispielsweise wichtig, wirtschaftlich zu denken. Steht man vor der Wahl, eingehende E-Mails auf Feinheiten in der Tonalität zu untersuchen, oder auf die Möglichkeit Kündigungen zu vermeiden, so sollte man sich auf letzteres konzentrieren.
Tonalität in Korrelation mit Alter und Region mag wissenschaftlich interessant sein, spielt betriebswirtschaftlich aber allenfalls eine sekundäre Rolle. Wichtiger ist hingegen der Datenschutz: Durch den Einsatz von Data-Privacy Tools konnten die Anforderungen an den Datenschutz vollumfänglich eingehalten werden.

Kundenservice nicht länger der Schwachpunkt

Wie Big-Data-Analysen im Einzelfall greifen, verdeutlicht auch ein Beispiel aus einer anderen Branche – den Telekommunikationsanbietern. Dort gilt besonders der Kundenservice als Schwachpunkt, was eine Verbraucher-Befragung von TNS Infratest ergeben hat: 19 Prozent der Befragten hatten sich erst kürzlich über die Betreuung ihres Mobilfunkanbieters geärgert. Hier kann man mit Big Data ansetzen: Analytics-Werkzeuge und Algorithmen können etwa Beschwerde-E-Mails automatisch als solche erkennen und ihnen im weiteren Prozess höchste Priorität einräumen.

Gleiches gilt für erregte Anrufe im Callcenter. Mitarbeiter sollten diese Anfragen so zeitnah wie möglich, im Callcenter sogar direkt, bearbeiten und mit entgegenkommenden Sonderangeboten oder Hinweisen auf besser zum Kunden passendere Tarife reagieren. Dies besänftigt den womöglich bereits über eine Kündigung nachdenken Kunden. Denn es ist um ein Vielfaches teurer, einen Neukunden zu gewinnen, als einen Bestandkunden mit einem einmaligen Sonderrabatt, Geschenk oder günstigeren Tarif zu halten.

Schwachpunkt entlarven, analysieren und eliminieren

Durch Big-Data-Projekte können Anbieter jeglicher Branche Schwachpunkte oder Verbesserungspotenziale im Bereich ihrer Kundenbetreuung aufdecken und den Service so zielgerichtet verbessern. Im Idealfall sind die Kunden zufriedener, Image und Marke werden gestärkt und die Kündigungsrate sinkt. Zudem lernen Anbieter neue Bedürfnisse der Kunden kennen und können ein attraktiveres Portfolio anbieten. In jedem Unternehmen, das von der Zufriedenheit und Treue seiner Kunden abhängig ist, gibt es meist auch Optimierungspotenzial. Das ist kein Problem – solange man einer der ersten ist, der dieses Potenzial hebt.