Customer Relationship Management bei der Öffentlichen Versicherung Braunschweig

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1 Customer Relationship Management bei der Öffentlichen Versicherung Braunschweig CRM-EXPO November 2004 Dr. Munira Schömann, Öffentliche Versicherung Dr. Thomas Bittner, psychonomics AG Dr. Schömann/Dr. Bittner CRM-Award 2004 Öffentliche Versicherung Braunschweig 1

2 Agenda 1. Die Öffentliche Versicherung Braunschweig 2. Unternehmensziel und CRM-Strategie 3. Analyse: Daten und Befragungen 4. Umsetzung: Scoring und Prozesse 5. Proof 6. Roll-out und weiteres Vorgehen 7. Nutzen und Fazit 2

3 Unternehmen Die Öffentliche Versicherung Braunschweig Die Öffentliche Versicherung Braunschweig ist ein Serviceversicherer und umfasst die Unternehmen Sachversicherung und Lebensversicherung Gehört zur Gruppe Öffentlicher Versicherer Unterliegt dem Regionalitätsprinzip Geschäftsgebiet entspricht dem ehemaligen Großherzogtum Braunschweig Kunden, Verträge, Produkte Hat ca überwiegend Privat- aber auch Firmenkunden, etwa 1,3 Mio. Verträge und insgesamt 880 Mitarbeiter Vertrieb der Produkte erfolgt überwiegend über den selbständigen Außendienst sowie Verbundpartner wie z. B. die NORD/LB Die Öffentliche ist Marktführer im Geschäftsgebiet 3

4 Die Öffentliche Versicherung Braunschweig 4

5 Kurzprofil psychonomics AG... Struktur Gründung Mitarbeiter Marktforschung... Themen Kundenzufriedenheit und -bindung, Qualitätsmanagement CRM, Kundenwert, Potenzialanalyse, Stornoanalyse Branding, Marktsegmentierung, Produktentwicklung Pricing, Werbung, Kommunikation Personal, Organisation... Philosophie verstehende Marktforschung schlanke Beratung Analyse und Umsetzung Hand in Hand Organisationsforschung Umsetzungsberatung... Kunden Versicherer, Banken, Sparkassen Telekommunikation, Pharma, Medien 5

6 Agenda 1. Die Öffentliche Versicherung Braunschweig 2. Unternehmensziel und CRM-Strategie 3. Analyse: Daten und Befragungen 4. Umsetzung: Scoring und Prozesse 5. Proof 6. Roll-out und weiteres Vorgehen 7. Nutzen und Fazit 6

7 Unternehmensziel und CRM-Strategie Unternehmensziel Marktführerschaft im Geschäftsgebiet erhalten Beitragswachstum sichern Marktanteile auszubauen CRM-Ziel: Erhöhung der Kundenzufriedenheit, die Stärkung der Kundenbindung und Erhöhung der Cross- Selling-Quote Strategie Potenzialausschöpfung verbessern Einsparpotenziale identifizieren und realisieren Genauere Zielgruppenansprache durch strategische Kundensegmentierung (weniger Streuverluste/erhöhter Response) 7

8 Projektorganisation Eingebundene Organisationseinheiten Marketing Telefonisches Service Center Zentraler Kunden Service Vertriebscontrolling Unternehmenscontrolling Außendienst Außendienst-Service IT PE Steuerungsgremium Vorstand Leitung Marketing Berater psychonomics AG CRM Team Kernteam 6 Personen Gesamtteam 23 Personen 8

9 Agenda 1. Die Öffentliche Versicherung Braunschweig 2. Unternehmensziel und CRM-Strategie 3. Analyse: Daten und Befragungen 4. Umsetzung: Scoring und Prozesse 5. Proof 6. Roll-out und weiteres Vorgehen 7. Nutzen und Fazit 9

10 Analyse: Daten und Befragungen Analyse der Kundendaten des Unternehmens und empirischer Vergleichsdaten im Markt Bestandsdatenanalyse Sekundärdatenanalyse Quantitative und qualitative Befragungen der Kunden Kundenzufriedenheit Kündigeranalyse Imageanalyse Preiswahrnehmungsstudie Analyse der Prozesse im unmittelbaren Kundenkontakt Dialogmarketing Passiver Kundenkontakt Controlling 10

11 Agenda 1. Die Öffentliche Versicherung Braunschweig 2. Unternehmensziel und CRM-Strategie 3. Analyse: Daten und Befragungen 4. Umsetzung: Scoring und Prozesse 5. Proof 6. Roll-out und weiteres Vorgehen 7. Nutzen und Fazit 11

12 Projektverlauf Proof Testfeld Beschwerdemanagement CRM-Prozesse Kontaktmgmt Controlling Dialogmarketg. Scoring Data Mining: Funktionsbestimmung und Programmierung Analyse Imageanalyse Neukundenakquise Kundenzufriedenheitsanalyse Bestandsdatenanalyse Preiswahrnehmung Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dez Jan Feb Mrz Apr Mai Juni Juli Aug 12

13 Kundendifferenzierung im CRM Identifikation attraktiver Kundensegmente auf Basis des Kundenwerts des Cross-Selling-Potenzials der Weiterempfehlungsbereitschaft der Kündigungsneigung der Verhaltensmerkmale der psychographischen Kriterien wie etwa Einstellungen Bestimmung der Segmentzugehörigkeit für jeden einzelnen Kunden über Data Mining Einsatz der Segmentierung in Geschäftsprozessen Differenzierung der Produkte und/oder Konditionen Selektion bei Stornoprävention Selektion bei Dialogmarketing... Typ A Typ B Kunde Kd.nr. Kundentyp Typ F 16% 20% 11% 19% Typ C Maier Müller Typ A und C Typ E und F Exklusiv -Produkt gehobenes Produkt 22% 12% Typ B und D Standard- Produkt Typ E Typ D Nach einer Segmentierung werden Schwerpunkte auf attraktive Kundengruppen gelegt: Differenzierte Kundenbearbeitung führt im Ergebnis zu gebundenen und profitablen Kunden sowie höheren Erträgen bei geringeren Kosten. 13

14 psychonomics Kundentypen im Markt 2004 Skeptisch-Gleichgültige geringe Kompetenz entscheidet spontan misstrauisch Distinguiert-Konservative hoch kompetent serviceorientiert kritische Distanz zum Vertreter Überforderte Unterstützungssucher uninformiert sehr einfache Entscheidungsmuster vertreterorientiert 20% Treue Vertreterkunden 13% 22% mäßig kompetent informiert sich, aber einseitig vertreterorientiert 15% 12% 19% Anspruchsvolle Delegierer kompetent vertreterorientiert kritisch, wechselbereit Preisorientierte Rationalisten kompetent, innovationsfreudig geringe Bindung suchaktiv 14

15 Umsetzung: Scoring und Prozesse Verknüpfung anhand des Kundenschlüssels Repräsentative Kundenbefragung Verknüpfung der Befragungsdaten mit ÖVBS- Datenbestand Fragen zur Bestimmung der Typen, Cross-Selling- und Weiterempfehlungsverhalten. Jedem Kunden der Befragung werden seine Stamm-, Vertriebs- und Schadendaten zugespielt. Verknüpfung anhand von statistischen Abbildungsfunktionen Ergebnis: angereicherter Kunden-Datensatz Data Mining Prognose der erfragten Punkte (Typzugehörigkeit, Cross-Selling- und Weiterempfehlungsneigung) ÖVBS-interne Kundendaten Abbildungsfunktion zur Übertragung Data Mining wird modellhaft an Befragten durchgeführt. Zusammenhänge zwischen Stammdateninformationen und Kundentyp, Cross-Selling und Weiterempfehlungsverhalten werden über Data Mining geschätzt. Jedem Kundendatensatz wird seine Typzugehörigkeit sowie ein Cross-Selling- und ein Weiterempfehlungs-Score prognostiziert 15

16 Vorgehen beim Dialogmarketing Segmentierung der Kunden durch Marktforschung und Data Mining Bestimmung des Versicherungsnehmertyps bei allen Kunden Kundentypgerechtes Akquis ing Telefonische Nachfassaktion und Terminvereinbarung Argumente Information der Vertriebspartner Kundentypgerechte Ansprache und Betreuung Antrag bzw. Vertragsabschluss 16

17 Agenda 1. Die Öffentliche Versicherung Braunschweig 2. Unternehmensziel und CRM-Strategie 3. Analyse: Daten und Befragungen 4. Umsetzung: Scoring und Prozesse 5. Proof 6. Roll-out und weiteres Vorgehen 7. Nutzen und Fazit 17

18 Proof 18 Kunden ohne Unfallversicherung 1. Filter Pilotgruppe Kontrollgruppe Alterssegment Zufallsauswahl im Alterssegment Filter Auswahl dreier Versicherungsnehmertypen 3. Filter Treuer Vertreterkunde, Überforderter Unterstützungssucher, Anspruchsvoller Delegierer Kunden mit überdurchschnittlicher Cross-Selling- Neigung 4. Filter Kunden/13 VP Kunden/10 VP Ergebnis

19 Proof Kontrollgruppe Pilotgruppe 50 0 Termin Aktion Termin Sonstiges schriftl. Angebot - Aktion schriftl. Angebot - Sonstiges Rückruf von Berater Erfolgsquote Termine: + 35% Erfolgsquote sonstige Aktivitäten: + 236% Erfolgsquote positive Kontakte ges.: + 105% 19

20 Proof 80% 60% 40% Kontrollgruppe Pilotgruppe 20% 0% Folgetermine zu Termine Abschlüsse zu Termine Abschlüsse zu Mailings Erfolgsquote Folgetermine zu Termine: + 94% Erfolgsquote Abschlüsse zu Termine: + 86% Erfolgsquote Abschlüsse zu Mailings: + 175% 20

21 Agenda 1. Die Öffentliche Versicherung Braunschweig 2. Unternehmensziel und CRM-Strategie 3. Analyse: Daten und Befragungen 4. Umsetzung: Scoring und Prozesse 5. Proof 6. Roll-out und weiteres Vorgehen 7. Nutzen und Fazit 21

22 Roll out und weiteres Vorgehen Schulungen im Vertrieb und servicebezogenen Organisationseinheiten des Innendienstes Einbeziehen von CRM-Kennwerten in das vertriebliche Vergütungssystem Weiterentwicklung der Kundenscores Storno Data Mining Customer Lifetime Value Fachkonzept und Umsetzung mysap CRM 22

23 Projektverlauf 2004 und Planungen 2005 Verbesserung der Datenbasis Daten und IT Vorbereitung und Umsetzung mysap-crm Going live mysap-bp Scoring Data Mining: Upgrade Vorstudie CLV Storno Data Mining Entwicklung CLV Vertrieb und Service im Innendienst: Schulungen und Dialogmarketingmaßnahmen Kundenzufriedenheit Marktforschung Imageanalyse Roll-out Vertrieb: Schulungen und Wettbewerb 1. Quartal 2. Quartal 3. Quartal 4. Quartal 1. Quartal 2. Quartal 3. Quartal 4. Quartal 23

24 Agenda 1. Die Öffentliche Versicherung Braunschweig 2. Unternehmensziel und CRM-Strategie 3. Analyse: Daten und Befragungen 4. Umsetzung: Scoring und Prozesse 5. Proof 6. Roll-out und weiteres Vorgehen 7. Nutzen und Fazit 24

25 Kundennutzen und Fazit Vorteile für unsere Kunden Ansprache und Beratung sind bedarfsgerecht und entsprechen ihrem Lebenszyklus. Die Beratung entspricht ihrem Informations- und Entscheidungsstil. Die Beratung erfolgt idealerweise auf dem Kontaktkanal und in der Häufigkeit, die die Kunden präferieren. Vorteile für die Öffentliche Durch die strategische Segmentierung werden auch Abschlüsse bei Kunden erzielt, die bislang nicht im Fokus des Unternehmens waren. Der Außendienst verfügt über ein valides Instrument, um die Kunden (frühzeitig) zu klassifizieren und effizient zu betreuen. Das Cross-Selling steigt und damit auch die Kundenbindung. 25

26 Vielen Dank! 26

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