Ratgeber

Wie Sie die Kundenbindung automatisieren

von Andreas Neufeld & Marc Sebastian Spiecker 17.07.2018
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Der Prozess der Kundenbindung ist eine der tragenden Disziplinen im Vertrieb. Wie sie mit Hilfe von automatisierten Prozessen effizienter wird, zeigt ein Beispiel aus der Energieversorgung.

von Andreas Neufeld & Marc Sebastian Spiecker

Energieversorgungsunternehmen geraten zunehmend in einen Verdrängungswettbewerb. Strom- und Gaskunden werden durch Haustürgeschäfte oder
Online-Portale mit günstigen Tarifen abgeworben. Das Preisbewusstsein und die Wechselbereitschaft der Kunden steigen immer weiter. Energieversorger, insbesondere die Grundversorger, verlieren Kunden, die mit Hilfe einer geeigneten Kundenbindungsstrategie gehalten werden könnten.

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Im Geschäft mit Haushaltskunden kann ein Kundenbindungsprozess jedoch nur wirtschaftlich sein, wenn die folgenden Fragen möglichst automatisiert beantwortet werden:

a. Soll der Kunde überhaupt gehalten werden?

Für Kunden mit einem negativen Deckungsbeitrag oder einer hohen Zahlungsausfallwahrscheinlichkeit bzw. bei den sogenannten Vertragshoppern sollten keine Maßnahmen zur Kundenbindung eingeleitet werden.

b. Wie soll der Kunde kontaktiert werden, sofern er gehalten werden soll?

Für wertvolle Kunden empfiehlt sich ein Anruf oder ein Besuch vor Ort, gegebenenfalls ist auch die automatisierte Übersendung eines Vertragsangebots ausreichend.

c. Was wird dem Kunden angeboten?

Kunden mit einem hohen Verbrauch und geringer Wechselrate können mit
einem attraktiveren Preis oder einem individuellen Bonus überzeugt werden. Für die Bewertung reicht es nicht aus, nur den Verbrauch der letzten Abrechnungsperiode zu berücksichtigen.

Bereits ein einzelner Anruf kann bei Haushaltskunden die Marge aufzehren. Deshalb ist es nur mittels IT-gestützter automatisierter Prozesse möglich, Kunden effizient und wirtschaftlich zu binden. Am Beispiel der Kundenrückgewinnung könnte ein solcher Prozess wie folgt in drei Stufen aufgebaut sein:

Stufe 1: Automatisierte Verarbeitung eingehender Kündigungsnachrichten

Für eingehende EDIFACT-Nachrichten und Kunden E-Mails erfolgt eine automatische Interpretation bzw. Textanalyse. Im Falle einer Kündigung werden die notwendigen Stammdaten automatisch ermittelt und für die weiteren Analysen bereitgestellt.

Stufe 2: Individuelle Kundenwertermittlung

Der Kundenwert errechnet sich aus internen Informationen, zum Beispiel dem kundenspezifischen Deckungsbeitrag, sowie externen Daten des Energieversorgers. Dazu werden die individuellen Preisbestandteile des Kundentarifs
unter Berücksichtigung der plausibilisierten Verbrauchsmenge herangezogen. Individuelle zählpunktscharfe Verbrauchsberechnungen ermöglichen es, gleichzeitig Risikomuster in den Stamm- und Bewegungsdaten zu identifizieren.

Stufe 3: Effiziente Maßnahmenabwicklung und Tarifberechnung

Eine individuelle Handlungsempfehlung leitet sich anhand der ermittelten Wettbewerbsposition des Lieferanten und des Kundenwerts ab – immer unter
Berücksichtigung der Kosten der jeweiligen Maßnahme. Die Wettbewerbsposition wird versorgungsgebietsspezifisch und anhand der Wechselquote des Zählpunktes ermittelt. Der optimale Tarif sowie auf Wunsch auch ein individueller Bonus werden aus den ermittelten Kundenkennziffern berechnet.

 

Über die Autoren:

Andreas Neufeld, Bachelor of Business Administration und Zertifizierter Börsenhändler (EEX), ist Senior Manager bei der PKF FASSELT Consulting GmbH in Duisburg. Er verfügt über langjährige Erfahrung in der Prozessberatung bei Energieversorgungsunternehmen und in der Durchführung von Massendatenanalysen primär bei Energieversorgern sowie bei großen DAX Mandanten.

Marc Sebastian Spiecker, Master of Science, ist als Consultant bei der PKF FASSELT Consulting GmbH in Duisburg tätig. Herr Spiecker verfügt über Erfahrung bei der betriebswirtschaftlichen Beratung von Unternehmen und Unternehmensgruppen, insbesondere hinsichtlich einer Optimierung der Daten- und Prozessqualität von Unternehmen im Energiesektor. Einen Schwerpunkt bildet dabei die softwaregestützte Durchführung von Massendatenanalysen

von Andreas Neufeld & Marc Sebastian Spiecker

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