Kundenwertanalyse und Kündigerwahrscheinlichkeit Kundenbindung mit SAP HANA Projekt: HELIX
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- Karin Hochberg
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1 Kundenwertanalyse und Kündigerwahrscheinlichkeit Kundenbindung mit SAP HANA Projekt: HELIX Christian Gratz (GISA) & Stephan Kühnel (MLU) SAP-Forum für die Versorgungwirtschaft 5. November GISA GmbH Leipziger Chaussee 191 a Halle (Saale)
2 Agenda Die GISA GmbH im Überblick Wer oder was ist HELIX? Bedeutung Kundenwert und Kündigerwahrscheinlichkeit Projektorganisation und zeitlicher Ablauf Vorgehensweise im Projekt wissenschaftliche Unterstützung durch die MLU Ergebnisse und weiterführende Zielstellung Kontakt 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 2
3 Agenda Die GISA GmbH im Überblick Wer oder was ist HELIX? Bedeutung Kundenwert und Kündigerwahrscheinlichkeit Projektorganisation und zeitlicher Ablauf Vorgehensweise im Projekt wissenschaftliche Unterstützung durch die MLU Ergebnisse und weiterführende Zielstellung Kontakt 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 3
4 20 Jahre erfolgreiche Unternehmensgeschichte. Gebündelte IT-Kompetenz. Prozess- und IT-Beratung IT- und Branchenlösungen Outsourcing und Services Hauptsitz: Halle (Saale) Standorte: Berlin, Chemnitz, Cottbus, Leipzig Mitarbeiter: ca. 600 GISA-Gruppe: ca. 725 Komplettdienstleister und Branchenspezialist für die Versorgungswirtschaft für öffentliche Auftraggeber Kennzahlen 2013 GISA-Gruppe (Beteiligungen) Betriebsergebnis Umsatz Investitionen 5,2 Mio. EUR 85,4 Mio. EUR 6,8 Mio. EUR Anteilseigner 51,0 % itelligence AG 25,1 % KOWISA 23,9 % enviam 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 4
5 Quelle: Lünendonk SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014 Unsere Wertschöpfung. Ihr Erfolg. Unternehmensberatung Systemintegration Strategie- und Organisationsberatung Geschäftsprozessberatung IT- und Infrastrukturberatung IT-Systemintegration, Anpassung, Entwicklung IT Systemadministration Geschäftsprozessbetrieb, Outsourcing Leistungsportfolio GISA GmbH Prozess- und IT-Beratung IT-Anwendungsbetreuung 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 5
6 Branchenkompetenz Versorgungswirtschaft. Lieferant Verteilnetzbetreiber Branchenanforderungen Messstellenbetreiber Messdienstleister Energiewirtschaftliche Prozesse IT- und Prozessberatung Abrechnung und Gerätemanagement Anlagen- und Geodatenmanagement Energiedatenmanagement Datenaustausch WiM, MaBiS, GPKE, GeLiGas Vertrieb- und Kundenmanagement Portaltechnologien Business Intelligence Kaufmännische Prozesse IT- und Prozessberatung Einkauf, Beschaffung Enterprise Resource Planning Finanz- und Rechnungswesen IT-Compliance und GDPdU Personalmanagement Dokumentenmanagement/Archive Portaltechnologien Business Intelligence 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 6
7 Agenda Die GISA GmbH im Überblick Wer oder was ist HELIX? Bedeutung Kundenwert und Kündigerwahrscheinlichkeit Projektorganisation und zeitlicher Ablauf Vorgehensweise im Projekt wissenschaftliche Unterstützung durch die MLU Ergebnisse und weiterführende Zielstellung Kontakt 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 7
8 Wer oder was ist HELIX? Was haben Biomoleküle wie beispielsweise die Erbsubstanz DNA mit Wendeltreppen in einer engen Wohnung gemeinsam? Sie nutzen den vorhandenen Platz optimal aus, in dem sie sich in Form einer Spirale winden. Ableitung HELIX Wir nutzen die Vorteile einer SAP HANA-Datenbank (Performance & große Datenmengen) mit der Funktionsvielfalt (Anwendungsplattform, Flexibilität, statistische Operationen, grafische Visualisierung, usw.) an einem Anwendungsbeispiel optimal aus GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 8
9 Agenda Die GISA GmbH im Überblick Wer oder was ist HELIX? Bedeutung Kundenwert und Kündigerwahrscheinlichkeit Projektorganisation und zeitlicher Ablauf Vorgehensweise im Projekt wissenschaftliche Unterstützung durch die MLU Ergebnisse und weiterführende Zielstellung Kontakt 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 9
10 Bedeutung Kundenwert/Kündigerwahrscheinlichkeit Kundenwert Wert, den ein Kunde für ein Unternehmen nach monetären und nichtmonetären Kriterien darstellt. Definitionen Kündigerwahrscheinlichkeit Bestimmung der Wechselwahrscheinlichkeit bzw. Kündigungstendenz von Kunden 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 10
11 Bedeutung Kundenwert/Kündigerwahrscheinlichkeit Energiemarkt ist zunehmend mit einer hohen Wechselbereitschaft der Verbraucher konfrontiert Neukundenakquise = kostspielig und aufwändig Herausforderung: abwanderungsgefährdete, gewinnbringende Kunden frühzeitig zu erkennen Ziel: Einleiten von Präventivmaßnahmen bei abwanderungsgefährdeten, gewinnbringenden Kunden zur Vermeidung von möglichen Kündigungen 16,00% 14,00% 12,00% 10,00% 8,00% 6,00% 4,00% 2,00% Entwicklung der Wechselrate EVU 0,00% Quelle: GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 11
12 Maßnahme 1 Maßnahme 2 Maßnahme 3 SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014 Bedeutung Kundenwert/Kündigerwahrscheinlichkeit Erfolgsfaktoren für EVU Kundenwert Identifikation wechselwilliger Kunden Maßnahme 4 Präventive Maßnahmen zur Vermeidung des Kundenverlustes Langfristige und nachhaltige Bindung profitabler Kunden keine Maßnahme Maßnahme 3 Maßnahme 2 Maßnahme 1 CHURNMANAGEMENT 0 Kündigungswahrscheinlichkeit Quelle: GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 12
13 Agenda Die GISA GmbH im Überblick Wer oder was ist HELIX? Bedeutung Kundenwert und Kündigerwahrscheinlichkeit Projektorganisation und zeitlicher Ablauf Vorgehensweise im Projekt wissenschaftliche Unterstützung durch die MLU Ergebnisse und weiterführende Zielstellung Kontakt 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 13
14 Projektorganisation & Zeitlicher Ablauf Phase 1 Kundenwert : Erstellung Konzept, Untersuchung theoretischer Ansatz Kundenwert (welche Methoden & Modelle) Kündigerwahrscheinlichkeit: Untersuchung der Modelle zur Erstellung von Abwanderungs-Frühwarnsystemen Phase 2 technische Implementierung, Bereitstellung Schnittstellen und Modellierung der Analysesichten Projektdauer Phase 3 Testphase und Modell anlernen Phase 4 Dokumentation und Überlegungen go to market Projektstart Phase 1 Phase 2 Phase 3 Phase 4 Projektende 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 14
15 Agenda Die GISA GmbH im Überblick Wer oder was ist HELIX? Bedeutung Kundenwert und Kündigerwahrscheinlichkeit Projektorganisation und zeitlicher Ablauf Vorgehensweise im Projekt wissenschaftliche Unterstützung durch die MLU Ergebnisse und weiterführende Zielstellung Kontakt 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 15
16 Vorgehensweise im Projekt Wissenschaftliche Modelle ausgewählt: Kundenwert: ABC-Analyse, Scoring Modell Kündigerwkt.: Logistische Regression Attribute definiert: Kundenwert: Kündigerwkt.: Gewinn, Betreuungsaufwand, Bonität/ Zahlungsverhalten, Zahlungsart Alter, Geschlecht, Familienstand, Dauer der Kundenbeziehung, Anzahl Beschwerden Bonität / Zahlungsverhalten Betreuungsaufwand Gewinn Zahlungsart Datenstrukturen festgelegt: welche Daten/Berechnungen werden für die Abbildung der Attribute benötigt? 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 16
17 Verknüpfung von Theorie/Wissenschaft und Technologie Datenstrukturen Modelle & Methoden Analyse & Präsentation Kundenwert erwirtschaftete Erträge je Kunde (Abrechnung) Auflistung der vom Kunden bezogenen Produkte (Verträge) ABC-Analyse Scoring Modell Zahlungsauffälligkeiten & Zahlweise Kündigerwahrscheinlichkeit interne Daten (Alter, Geschlecht, Titel, ) externe Daten (soziodem. Daten) Logistische Regression 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 17
18 Agenda Die GISA GmbH im Überblick Wer oder was ist HELIX? Bedeutung Kundenwert und Kündigerwahrscheinlichkeit Projektorganisation und zeitlicher Ablauf Vorgehensweise im Projekt wissenschaftliche Unterstützung durch die MLU Ergebnisse und weiterführende Zielstellung Kontakt 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 18
19 Wissenschaftliche Unterstützung durch die MLU Statistische Analyse zur Vorhersage von Kundenwechselverhalten Logistische Regression ermöglicht Erklärung des Zusammenhangs zwischen mehreren (heterogenen) erklärenden Variablen (Kundendaten) und einer binären Zielgröße (Kundenwechsel) Abgrenzung zur linearen Regression (Binarität & diskrete Zielgröße, Homoskedastizität & Normalverteilung der Residuen) Alternative Verfahren? Diskriminanzanalyse fordert metrisches Skalenniveau der erklärenden Variablen Probit-Regression fordert Normalverteilung der Daten Logistische Regression unterliegt geringerer Anzahl an Anforderungen und wird als robuster eingestuft 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 19
20 Wissenschaftliche Unterstützung durch die MLU Statistische Analyse zur Vorhersage von Kundenwechselverhalten Logistische Regression Zielgröße = Kundenwechsel = Y Y = Binärvariable (Ja/Nein): Y ε {1; 0} Einflussfaktoren X 1 X n = Kundendaten Modellierung des Zusammenhangs über die Wahrscheinlichkeit des Eintritts des Zielereignisses p = P(Y = 1) p wird durch sog. Odds abgebildet und über den Logarithmus ein linearer Zusammenhang erzeugt: logit p = ß 0 + ß 1 X ß n X n Auflösung des Logarithmus führt zu logistischer Funktion: p = exp(ß 0 + ß 1 X ß n X n ) 1 + exp(ß 0 + ß 1 X ß n X n ) Mit Hilfe der logistischen Regression wird über p die Wahrscheinlichkeit des Kundenwechsels (Y) in Abhängigkeit der Kundendaten X 1 X n geschätzt 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 20
21 Wissenschaftliche Unterstützung durch die MLU Identifikation von Einflussfaktoren auf Kundenwechselverhalten Strukturierte Suche in deutschsprachiger WISO-Datenbank 511 Suchergebnisse Strukturierte Suche in englischsprachigen Datenbanken von EBSCO 119 Suchergebnisse Resultat 16 Hauptfaktoren in 3 Klassen: 1. Interne Faktoren (Strommix, Preispolitik, Versorgungssicherheit, Reputation, Marketingbemühungen, Grad an Networking) 2. Individuelle Kundenfaktoren (Bequemlichkeit, Zufriedenheit, regionale Ansässigkeit, Neugier, Verwirrung, Interesse am Energiesektor, Empfehlungen von Freunden/Bekannten) 3. Externe Faktoren (Politische Empfehlungen, Markttransparenz, nicht-monetäre Transaktionskosten) 9 Subfaktoren 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 21
22 Wissenschaftliche Unterstützung durch die MLU Prüfung des GISA-Datenmodells Es wurde geprüft, welche der identifizierten Einflussfaktoren durch das Datenmodell abgedeckt werden. Das heterogene Skalenniveau der Daten ist für die logistische Regression unproblematisch getestet mit dem Statistik-Tool R Die Zielgröße muss für jeden Kunden als Ja/Nein-Entscheidung binär kodiert werden Mögliche Probleme: Multikollinearität, nicht eindeutige und abschließende Spezifizierung von Attribut-Ausprägungen, Redundanzen, Hohe Anzahl von Einflussgrößen 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 22
23 Agenda Die GISA GmbH im Überblick Wer oder was ist HELIX? Bedeutung Kundenwert und Kündigerwahrscheinlichkeit Projektorganisation und zeitlicher Ablauf Vorgehensweise im Projekt wissenschaftliche Unterstützung durch die MLU weiterführende Zielstellung Kontakt 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 23
24 Ergebnisse Phase 1 Konzept ist erstellt Review durch MLU abgeschlossen Ergebnis wissenschaftliche Modelle sind korrekt und können angewendet werden Nächste Schritte mit MLU Übergabe der ersten Ergebnisse zur wissenschaftlichen Plausibilitätsprüfung 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 24
25 Ergebnisse Phase 2 Datenmodell und DataMining-Modelle definiert Datenmodell (Tabellen) in HEC-Platform erstellt Aufbau der PAL-Modelle Test mit Demodaten Aufbereitung der Testergebnisse zur Validierung und Plausibilitätsprüfung 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 25
26 weiterführende Zielstellung wissenschaftliche Unterstützung Strukturen Entw. Release HELIX - Idee - Attribute Entw. Release Test System Release Modelle Entw. Release grafische Darstellung des Kundenwertes & der Kündigerwahrscheinlichkeit selbstständige Analyse der Kundensegmente Kundendaten AdHoc-Reporting & flexible Analyse Nutzung mobiler Präsentationstechnik EVU SIE? EVU 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 26
27 Agenda Die GISA GmbH im Überblick Wer oder was ist HELIX? Bedeutung Kundenwert und Kündigerwahrscheinlichkeit Projektorganisation und zeitlicher Ablauf Vorgehensweise im Projekt wissenschaftliche Unterstützung durch die MLU weiterführende Zielstellung Kontakt 2014 GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 27
28 Ihre Ansprechpartner. Danke für Ihre Aufmerksamkeit. Christian Gratz Solution Architekt SAP NetWeaver Business Warehouse Telefon Foto Stephan Kühnel M.Sc. Bwl Telefon GISA GmbH Projekt HELIX Christian Gratz & Stephan Kühnel Seite 28
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