Agenda. AOK- Die Gesundheitskasse und die GKV-Branchenlösung. Kundenverhaltensanalyse im Vertrieb der GKV. Plattform SAP

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1 Analytical CRM für f r die GKV Dr. Frank Richter

2 Agenda AOK- Die Gesundheitskasse und die GKV-Branchenlösung Kundenverhaltensanalyse im Vertrieb der GKV Plattform SAP Data-Mining-Workbench im Business- Warehouse Ausblick

3 AOK Die Gesundheitskasse Die AOK betreut ca. 30 Millionen Menschen. Rund Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter garantieren in mehr als Geschäftsstellen einen leistungsstarken Service. Alle 17 AOK s sind eigenständig, mit dem AOK-Bundesverband als Dachorganisation. Die AOK Systems GmbH ist der führende IT-Service Provider für den GKV-Gesundheitsmarkt. Gegründet 1999 als eigenständige AOK-Organisation.

4 Die GKV-Branchenl Branchenlösung AOK-Systems und SAP erarbeiten gemeinsam einen Branchenstandard für die Gesetzliche Krankenversicherung. In der aktuellen Version des Branchenstandards sind die Module: Beitragseinzug (FS/CD) Kundenbestandsführung (Business-Partner) Vertrieb (CRM) Controlling (US/CO) entwickelt. Das Release 1.12 richtet sich an Firmkunden aus. Zu den Kunden gehören die AOK s und die Barmer Ersatzkasse.

5 Controlling als Teil der integrativen SAP-Umgebung Controlling als Steuerungsunterstützung für alle Prozesse in einer Krankenkasse Annahme und Abgabe Daten Dritter IS-POL Leistung IS-CM Stammdaten BP FS-CD Inkasso, Exkasso FI Bestandsführung Finanzwesen Haushaltsmanagement CFM Treasury FI-SL Special Ledger CO Controlling HR Orga Abrechnung

6 Controlling als Steuerungsinstrument der GKV Die Anforderungen an die GKV haben sich mit der Wettbewerbsöffnung erheblich erhöht. Die GKV steht vor der Herausforderung, ihren Solidarauftrag in einem Umfeld zu erbringen, das von starken Veränderungen geprägt ist. Die Prozesse haben deutlich an Komplexität gewonnen. Hervorragende Beispiele finden sich hierfür im Bereich des Kostenmanagements und des Vertriebs. Die Unterstützung dieser Aufgaben ist eine der großen Herausforderungen für die Entwicklung der Controllingkomponenten im GKV-Branchenstandard.

7 Agenda AOK- Die Gesundheitskasse und die GKV-Branchenlösung Kundenverhaltensanalyse im Vertrieb der GKV Plattform SAP Data-Mining-Workbench im Business- Warehouse Ausblick

8 Vertrieb in der GKV Versicherte können ihre Krankenkasse frei wählen. Die Gesetzlichen Krankenversicherungen stehen deshalb im Wettbewerb. Produktdifferenzierung ist überwiegend nicht möglich. Der Wettbewerb unter den Gesetzlichen Krankenversicherungen entfaltet sich darin, Kündigungsgefährdete Kunden zu halten und neue Kunden zu akquirieren. Vertriebsziele sind: Kundenakquise und Kundenbindung. Die Kundenverhaltensanalyse ist ein Controlling-Instrument für den Vertrieb.

9 Beispiel: Kundenbindung Unter Kundenbindung versteht man die Neigung eines Kunden, beim Unternehmen eine bestimmte Leistung nachzufragen. Je geringer die Kundenbindung ist, desto eher wechselt ein Kunde bei nächster Gelegenheit den Anbieter ( Churn ). Entscheidet sich ein Kunde, das Versicherungsverhältnis zu kündigen, ist es schwierig, diese Entscheidung noch zu beeinflussen. Leichter ist es, vorher die Kundenbindung zu erhöhen.

10 Vertriebliche Fragestellungen Welche Kunden sind geneigt, bei welchem Anlass die Krankenkasse zu wechseln? Marktsegmente. Wie können diese Kunden betreut werden? Kampagnen / Aktivitäten. Welche Kapazitäten werden hierdurch gebunden? Ressourcenplanung. Welche Erfolge lassen sich erzielen? Ergebniskontrolle und -planung.

11 Beispiel Mittels Data-Mining haben Marktanalysen ergeben, dass Kündigungen gehäuft von Studenten erfolgen, die ein Arbeitsverhältnis aufnehmen. Als geeignete Kampagne sollen Arbeitgeber besucht werden, die verstärkt Absolventen einstellen. Das Controlling soll die Planung der Kampagne unterstützen und den Erfolg messen.

12 Marktsegmente Marktsegmente beschreiben Kundengruppen, deren Mitglieder weitgehend homogene Eigenschaften aufweisen. Mitglieder verschiedener Marktsegmente besitzen dagegen inhomogene Eigenschaften. Mitglieder in einem Marktsegment besitzen ähnliche Merkmale z.b. Alter, Geschlecht usw. und haben eine ähnliche Kundenbindung. Viele Methoden zur Marktsegmentierung werden unter dem Begriff Data- Mining eingeordnet.

13 Marktsegmentierung - Methoden Supervised Unsupervised Kundenverhalten oder Kundengruppen bekannt Kundenverhalten und Kundengruppen unbekannt Klassifikationsverfahren, z.b.: Log. Regression, Entscheidungsbäume, KNN, Support Vectors Clusterverfahren, z.b.: K-means, WARD

14 Kampagnen und Aktivitäten ten Geeignete Betreuungskonzepte sind Gegenstand des qualitativen Marketings. Kunden verschiedener Marktsegmente können höchst unterschiedlich auf vertriebliche Maßnahmen reagieren. Die Zufriedenheit der Versicherten richtet sich häufig nach der angebotenen Betreuung (z.b. Gesundheitskurse, Berufsstarter- Informationen) und dem Kontaktkanal (z.b. Magazin, TV-Spot, Telefonat). Dementsprechend werden Kampagnen mit bestimmten Produkten und Aktivitäten definiert.

15 Ressourcenplanung Produkte und Aktivitäten sollen nur dort eingesetzt werden, wo sie die Kundenbindung nachhaltig erhöhen. Vorhandene Kapazitäten sollen allerdings auch ausgelastet werden. Anpassungen werden kurzfristig an den Aktivitäten und mittelfristig an den Kapazitäten vorgenommen.

16 Ergebniskontrolle und Planung Vertriebliche Aktivitäten sind verbunden mit erwarteten Ergebnissen. Geplant werden diese Ergebnisse über Planfunktionen im Strategic Enterprise Management (SEM). Die Ergebniskontrolle und das Controlling der Aktivitäten ist im Business- Warehouse (BW) angesiedelt.

17 CRM-Analytics in der GKV-Branchenl Branchenlösung 1.0 -Anwendungsbeispiel: Verhaltensanalyse Zielkunden- US/CO Business-Warehouse BW-SEM CRM SAP Mining Engine Berichte Zielkunden Zielkunden Kampagnen Aktivitäten InfoCubes ODS Business-Partner Aktivitäten, Ergebnisse CRM-BP CRM-VTR CRM-CIC

18 Agenda AOK- Die Gesundheitskasse und die GKV-Branchenlösung Kundenverhaltensanalyse im Vertrieb der GKV Plattform SAP Data-Mining-Workbench im Business- Warehouse Ausblick

19 Das Business Warehouse für r den Bereich Firmenkunden Das BW ist ein Instrument, in dem sämtliche (!) Unternehmensdaten gespeichert und für Analysen, z.b. des Controllings, und das Berichtswesen vorgehalten werden können. Diese Unternehmensdaten werden aus den operativen Systemen (z.b. dem Business Partner und dem Vertrieb) sowie weiteren Systemen (z.b. Organisationsmanagement) ausgelesen und im Business Warehouse abgelegt.

20 Wie gelangen die Daten in das Business Warehouse und was passiert dann weiter? Quell-Systeme. erledigen das Tagesgeschäft CRM-BP CRM-VTR CRM-CIC HR/OM FS/CD Alt-Systeme

21 Unit Unit y Business Warehouse. hält Daten vor und bereitet diese auf Vorhalten von Daten im InfoCube Quell-Systeme. erledigen das Tagesgeschäft CRM-BP CRM-VTR CRM-CIC HR/OM FS/CD Alt-Systeme

22 FIAR Transaction data Key figures Accumulated balance Total credit postings Total debit postings Sales volume in period Dimensions Customer Sector Customer number Country Company code Currency type Time Unit Unit Filter Zeilen Company code Freie Merkmale C o u n tr y DE Debit... IDES AG Customers Customers Columns Structure Kumuli... Kumuliert. Power-User und Entwickler. definieren Queries Auslesen von Daten aus den InfoCubes Business Warehouse. hält Daten vor und bereitet diese auf Vorhalten von Daten im InfoCube Quell-Systeme. erledigen das Tagesgeschäft CRM-BP CRM-VTR CRM-CIC HR/OM FS/CD Alt-Systeme

23 FIAR Transaction data Key figures Accumulated balance Total credit postings Total debit postings Sales volume in period Dimensions Customer Sector Customer number Country Company code Currency type Time Unit Unit SAP Business Explorer Customer number Company code Customer number Becker AG A.S.S Gesamtergebnis 4.000,75 Filter Zeilen Company code Freie Merkmale C o u n tr y DE Debit... IDES AG Customers Customers Columns Structure IDES AG Accumulated balance Kumuli... Kumuliert , ,25 Info-User. Navigation innerhalb der Daten rufen Queries auf und machen Analysen... Power-User und Entwickler. definieren Queries Auslesen von Daten aus den InfoCubes Business Warehouse. hält Daten vor und bereitet diese auf Vorhalten von Daten im InfoCube Quell-Systeme. erledigen das Tagesgeschäft CRM-BP CRM-VTR CRM-CIC HR/OM FS/CD Alt-Systeme

24 Hard- und Softwareumgebung (elementar) Clients (LAN) Application-Server Host SAP GUI 610/620 BW-add-on 3.0 (MS-Excel/WAD für MS-Int.Exp.) Internet-Explorer IGS zos/1.3 DB2 7.1 BW 3.0 Op.Altsystem GKV-Master- Quellen Andere......

25 Agenda AOK- Die Gesundheitskasse und die GKV-Branchenlösung Kundenverhaltensanalyse im Vertrieb der GKV Plattform SAP Data-Mining-Workbench im Business- Warehouse Ausblick

26 Data-Mining Workbench im Business-Warehouse Präsentation Datenhaltung Extraktion Business Explorer (BEx) US/CO SAP BW Server CRM-BP CRM-VTR CRM-CIC HR/OM BEx Analyzer PSA OLAP Processor ODS FS-CD EP/WP Web Reporting HTML-Seiten... DM-Workbench Andere Quellen

27 Entscheidungsbaum und Regressionsverfahren modellieren Zusammenhang zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen. Z.B. zwischen Abmeldungen und Arbeitgeber (Lineare Regression, CART, C4.5) Weighted Scorecards hilft Kriterien zu gewichten und z.b. Kunden zu bewerten. ABC-Analyse hilft z.b. Klassen für Marktanteile zu vergeben. Clusteranalyse findet homogene Gruppen in Daten, z.b. Marktsegmente. Assoziationsanalyse deckt Verbundeffekte auf, z.b. zwischen Tätigkeit und Schulbildung.

28 Kündigungsneigung mit Entscheidungsbaum bestimmen Entscheidungsbäume lernen Klassifikationsbäume mit möglichst hohem Informationsgehalt. In einer Lernmenge sind Beispiele mit allen Ausprägungen der Klassifikationsvariable enthalten: Versicherte mit andauernder Versicherung und Kündiger. Unabhängige Variablen (Merkmale und Kennzahlen der Versicherten) liegen für alle Beispiele der Lernmenge vor. Das heuristische Verfahren induziert einen möglichst optimalen Entscheidungsbaum.

29 Induktion von Entscheidungsbäumen umen Für jede unabhängige Variable wird getestet, wie gut sich damit die Lernmenge klassifizieren lässt (Entropiemaß). Mit dem besten Attribut wird ein Knoten gebildet, Grenzwerte bestimmt und die Lernmenge in Untergruppen geteilt. Für jede Untergruppe der Lernbeispiele wird erneut nach dem besten Klassifikationsmerkmal gesucht, bis ein Stoppkriterium erreicht wird. Lässt sich eine Untergruppe nicht weiter unterteilen, wird ein Blatt gebildet. Der induzierte Baum kann ein Pruning durchlaufen.

30 Trefferquote = Anzahl Klasse 2 / Anzahl gesamt. Entscheidungsbaum Welche Firmenkunden haben eine geringe, mittlere oder hohe Abmeldequote. Jedes Blatt beschreibt ein Marktsegment.

31 Gestaltung des Entscheidungsbaumes Der Aufbau des Entscheidungsbaumes wird wesentlich bestimmt durch: Qualität der Lernbeispiele Informationsgehalt der unabhängigen Variablen Stoppkriterien und Pruning In der Data-Mining-Workbench der SAP ist ein Derivat des bekannten Entscheidungsbaumes C4.5 Revision 8 (nach Ross Quinlan 1986) implementiert.

32 Einstellungen am Entscheidungsbaum im BW Größe (%) der max. Lernmenge Anzahl Ziehungen Größe (%) der initialen Lernmenge Verwende Windowing Information-Gain Threshold für Relevance- Check Top N Attribute für Induktion Prune Blätter und/oder Zweige (ohne Verschlechterung der Trefferquote) Lernstopp bei: Anzahl Beispiele in einem Blatt kleiner gleich Wert. Lernstopp bei Trefferquote größer gleich Wert (übersteuert Mindestanzahl)

33 Anwendung des Entscheidungsbaums Nachdem ein Entscheidungsbaum erstellt wurde, stehen die Klassifikationsregeln dieses Baumes zur Verfügung. Beispielsweise: Wenn Versicherter = Student und Arbeitsverhältnis = Neu; Dann Trefferquote für Kündiger = 80%. Das Klassifikationsresultat Kündiger bzw. Niedrige Kundenbindung kann in jedem Datenbeispiel als Attribut gespeichert werden. Mit dem gespeicherten Attribut lassen sich Kampagnen definieren.

34 Agenda AOK- Die Gesundheitskasse und die GKV-Branchenlösung Kundenverhaltensanalyse im Vertrieb der GKV Plattform SAP Data-Mining-Workbench im Business- Warehouse Ausblick

35 CRM-Analytics der SAP Touchpoints Market / Marketing CompetitorPlanning & Research Optimization Campaign Customer Behavior Customer Value Customer Portfolio Customer Service Analysis Customer Information Platform Provide Knowledge Planning & Optimization Product & Brandmanagement Sales Planning Pipeline Analysis Sales Cycle Team Analysis Performance Analysis Channel Analytics Web Analytics CIC Analytics... Capture Data Customer Interaction Platform Custom er Es gibt noch viel zu tun

36 Weitere analytische Anwendungen In den nächsten Releases werden Controllingtools für den Privatkunden entwickelt. Mit der Integration des Leistungswesens ergeben sich weitere Anwendungsbereiche.

37 Geschäftsfeld Data-Mining Die AOK-Systems GmbH führt kundenindividuelle Beratungsprojekte durch. Die zentrale und konsistente Datenhaltung im Business-Warehouse ist dafür die beste Voraussetzung.

38 BACKUP

39 CRM-Analytics in der GKV-Branchenl Branchenlösung 1.0 -Anwendungsbeispiel: Verhaltensanalyse Zielkunden- US/CO Business-Warehouse BW-SEM CRM SAP Mining Engine Berichte Zielkunden Zielkunden Kampagnen Aktivitäten InfoCubes ODS Business-Partner Aktivitäten, Ergebnisse CRM-BP CRM-VTR CRM-CIC

40 CRM-Analytics in der GKV-Branchenl Branchenlösung 1.0 -Anwendungsbeispiel: Verhaltensanalyse Zielkunden- US/CO Business-Warehouse BW-SEM CRM SAP Mining Engine Berichte Zielkunden Zielkunden Kampagnen Aktivitäten InfoCubes ODS Business-Partner Aktivitäten, Ergebnisse CRM-BP CRM-VTR CRM-CIC

41 CRM-Analytics in der GKV-Branchenl Branchenlösung 1.0 -Anwendungsbeispiel: Verhaltensanalyse Zielkunden- US/CO Business-Warehouse BW-SEM CRM SAP Mining Engine Berichte Zielkunden Zielkunden Kampagnen Aktivitäten InfoCubes ODS Business-Partner Aktivitäten, Ergebnisse CRM-BP CRM-VTR CRM-CIC

42 Unternehmenssteuerung / Contolling Zentrale Steuerungsprozesse werden durch Controllinginstrumente im Business-Warehouse unterstützt, z.b: Vertriebssteuerung und Ergebnisplanung. Alle Informationen für das Controlling werden im Business-Warehouse gebündelt.

43 Business-Warehouse des GKV-Branchenstandards 1.0 Präsentation Datenhaltung Extraktion Business Explorer (BEx) US/CO SAP BW Server CRM-BP CRM-VTR CRM-CIC HR/OM BEx Analyzer PSA OLAP Processor ODS FS-CD EP/WP Web Reporting HTML-Seiten... Andere Quellen

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