Kundenwert maximieren, Kosten senken und Risiko minimieren sunternehmen auf der ganzen Welt stehen den gleichen Herausforderungen gegenüber: Wie können sie Kosten senken und gleichzeitig die Profitabilität erhöhen? Wie die Effizienz verbessern? Wie die gewinnbringendsten Kunden identifizieren, gewinnen und binden? Wie Betrug vermeiden und Risiken reduzieren? Um diese wichtigen Fragen zu beantworten, wenden Versicherer Vorhersageanalyse auf ihre täglichen Geschäftsabläufe an und verzeichnen signifikante Ergebnisse. Die Vorhersageanalyse-Lösungen von IBM SPSS helfen sunternehmen dabei, Kundenwert zu maximieren und Prozesse zu optimieren, indem sie Echtzeitanalysen in deren bestehende Abläufe integrieren. Die Vorhersageanalyse ermöglicht es, nicht genutzte Daten aus allen Kanälen selbst Webdaten und Textdaten zu Schadensforderungen wie Notizen von Callcenter- Applikationen in einem geschlossenen Regelkreis zu nutzen, der anhand der Analyseergebnisse Interaktionen verbessert. Dies gibt smaklern, Kundenberatern und anderen wichtigen Parteien die erforderlichen Erkenntnisse an die Hand, um vorausschauend neue Ertragsmöglichkeiten zu schaffen, Kosten zu senken und das Risiko zu reduzieren. Durch Integration der Vorhersageanalyse von IBM SPSS in vorhandene Prozesse können Versicherer: Kunden genauer segmentieren die richtigen Kunden kosteneffektiv gewinnen eine größere Kundennähe schaffen die gewinnbringendsten snehmer länger binden die Schadensbearbeitung optimieren und Betrug minimieren Kunden genauer segmentieren Effektive Prozesse zur Kundensegmentierung, die die eigenen Daten der Versicherer nutzen, sind heute von entscheidender Bedeutung, da allgemeine Segmentierungsmodelle kein genaues Kundenbild mehr liefern. Viele Versicherer entdecken Segmente mit ihren wertvollsten Kunden, die die überwältigende Mehrheit der Gesamtkundenprofitabilität ausmachen, und andere wertvernichtende Kundensegmente, die einen beträchtlichen Verlust darstellen. Oftmals verstecken sich gewinnbringende Segmente innerhalb der Segmente mit hohen Schadensquoten und umgekehrt.
Kundensegmentierungslösungen von IBM SPSS helfen strägern dabei, den Wert ihrer Kunden anhand ihrer Daten und ihres Geschäftswissens genauer zu differenzieren, und ermöglichen so ein differenziertes Kundenmanagement. sunternehmen verwenden ihr Kundenwissen als Grundlage für den automatischen Segmentierungsprozess von IBM SPSS. Dabei nutzen sie alle relevanten Daten, unter anderem Daten zu Schadensforderungen, Verhaltensweisen und Einstellungen sowie demografische, Text- und Webdaten. Sie kombinieren fortschrittliche Segmentierung mit Vorhersagemodellen zum Lebenszyklus der einzelnen Kundensegmente und dem jeweiligen Schadensrisiko. Dies gewährt ihnen die nötigen Einblicke, um den richtigen Kundenstamm zu gewinnen, auszubauen und zu binden und dessen Wert zu maximieren. Die richtigen Kunden kosteneffektiv gewinnen Die sbranche verzeichnet mit die höchsten Kosten zur Kundengewinnung überhaupt. Ein persönliches Verkaufsgespräch kostet durchschnittlich 400 US-Dollar und mehr und die anfänglichen Verkaufszyklen vom Erstkontakt bis zum Abschluss erstrecken sich über drei bis fünf Jahre. Bei steigenden skosten und immer stärkerem Wettbewerb ist eine optimale Zielgruppenansprache gefragt, um die Kundengewinnungskosten niedrig zu halten. Führende Versicherer integrieren Analysen in ihre Kundengewinnungsprozesse, um so die richtigen Kunden mit den richtigen sprodukten zu den richtigen Preisen anzusprechen. Die IBM SPSS-Lösungen zur Kundengewinnung unterstützen sunternehmen wie Corona Direct dabei, Marketingprogramme auf die potenziellen Kunden auszurichten, die am wahrscheinlichsten darauf ansprechen und gewinnbringende Kunden werden. Diese Versicherer minimieren die Kundengewinnungskosten, indem sie die Ansprechraten potenzieller Kunden vorhersagen, bevor sie begrenzte Marketingbudgets für die falschen Zielgruppen ausgeben. Marketingfachleute können sogar Kampagnen zur Kundengewinnung mit einer proaktiven Schadensrisikooptimierung kombinieren und potenzielle Kunden herausfiltern, die in zuvor definierte Hochrisikoprofile passen. Corona Direct verwendet die Vorhersageanalyse von IBM SPSS, um Kampagnen zur Kundengewinnung profitabel umzusetzen. Durch automatische Identifizierung der potenziellen Kunden, die am wahrscheinlichsten auf eine Kampagne ansprechen, und Durchführung ausgefeilter Kosten-Gewinn-Analysen können Versicherer Kundengewinnungsziele und Gewinnmargen in Einklang miteinander bringen. Auf diese Weise konnte Corona Direct seine Kampagnenkosten um 30 Prozent senken, die langfristige Kundenprofitabilität um 20 Prozent erhöhen und die Implementierungskosten innerhalb von sechs Monaten wieder einbringen. 2
Größere Kundennähe schaffen Der Druck, Ertragssteigerungen zu minimalen Kosten zu erzielen, macht es für sunternehmen zwingend erforderlich, mehr Nutzen aus vorhandenen Posten zu ziehen. Führende Versicherer schlagen mithilfe der Vorhersageanalyse Kapital aus Kundeninteraktionsstellen, von ihren Filialen bis hin zu ihren Callcentern, und verwandeln so Kostenstellen in Ertragszentren. Independent Health, einer der größten Krankenversicherer im Westen des US-Bundesstaats New York, nutzte IBM SPSS-Software, um die beste Art der Interaktion mit jedem einzelnen Kunden zu ermitteln. Durch Positionierung von snehmern in bestimmten Segmenten beispielsweise konnte die Marketingabteilung des Unternehmens Material zur Gesundheitsprävention erstellen, das spezifisch auf die Bedürfnissen und Sorgen der Menschen zugeschnitten war. snehmer erhielten Informationen zur Gesundheitsprävention in einem Format, das sie direkt ansprach und motivierte zur richtigen Zeit und auf die effizienteste Weise, die richtige Krankenversicherung zu wählen. Die gewinnbringendsten snehmer länger binden Die Kosten für die neuer Kunden übersteigt die Kosten für die Bindung vorhandener Kunden um ein Vielfaches. Die Bindung der richtigen snehmer ist daher ein wesentlicher Faktor für Profitabilität geworden. Einige Unternehmen können mit einer Erhöhung der Kundenbindung um gerade einmal fünf Prozent ihre Profitabilität um 25 bis 100 Prozent steigern. Doch eine aktuelle Analyse des Portfolios eines typischen Versicherers durch McKinsey & Company zeigte auch, dass eine Abwanderungsrate von 10 Prozent unter nicht gewinnbringenden Kunden die kombinierte Schaden-/ Kostenquote um ein Prozent und den Gewinn um 25 Prozent erhöhte. Viele Versicherer ergänzen ihre Prozesse zur Erneuerung von en durch Vorhersageanalyse, um ihre Bindungsmaßnahmen proaktiv auf die richtigen Kunden auszurichten und die falschen Kunden abwandern zu lassen. Viele Versicherer verwenden IBM SPSS-Lösungen zur Kundenbindung, um die richtigen snehmer durch Echtzeit-Vorhersageanalyse länger zu binden. Zu diesem Zweck identifizieren sie wertvolle Kunden mit der höchsten Abwanderungswahrscheinlichkeit, bevor diese ihre Beziehung beenden, sowie die Maßnahmen, mit denen sich voraussichtlich Kundentreue erzielen lässt. Diese wertvollen Einblicke werden dann dazu genutzt, smakler, Callcenter-Berater und andere wichtige Parteien frühzeitig zu warnen, sodass diese die erforderlichen Maßnahmen ergreifen können, um die besten Kunden zu binden und den Lebenszeitwert von Kunden zu verbessern. 3
In einigen Fällen haben mit der Vorhersageanalyse von IBM SPSS erstellte Modelle 60 bis 70 Prozent der Kunden, die ihre kündigen würden, korrekt identifiziert. Bewaffnet mit diesem unschätzbaren Wissen darüber, welche Kunden die höchste Kündigungswahrscheinlichkeit aufweisen, können sich Unternehmen auf Strategien zur Reduktion der Abwanderungsrate konzentrieren. Schadensbearbeitung optimieren und Betrug minimieren Da bis zu 20 Prozent der Kosten von Versicherern mit der Schadensbearbeitung zusammenhängen können, sind die Abläufe bei Schadensforderungen einer der wichtigsten Erfolgshebel für sunternehmen. Ohne risikobewusste Kundenprofile, die erwartete Schadensquoten und eine Einstufung des Betrugsrisikos umfassen, setzen sich sträger nicht nur Verlusten durch bestehende Kunden aus, sondern gewinnen möglicherweise neue Hochrisikokunden hinzu. Die IBM SPSS-Lösungen zur Optimierung der Schadensbearbeitung unterstützen sunternehmen durch eine automatische Risikoanalyse in Echtzeit, um Schadensbearbeitungskosten zu senken, Betrug zu minimieren und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Wenn neue Schadensforderungen ins System eingegeben werden, werden diese sofort unter Verwendung von Risikoprofilen analysiert und entweder zur Bearbeitung zugelassen oder zur Untersuchung gekennzeichnet. Die Produktivität und Genauigkeit des gesamten Schadensbearbeitungsprozesses wird verbessert von der ersten Schadensanzeige bis zur Regulierung, unabhängig davon, über welchen Kanal der Schaden gemeldet wurde. Unsere Software integriert sich direkt in die vorhandenen Schadensmanagementsysteme und bindet dabei die bereits bestehenden Geschäftsregeln des Versicherers ein. Darüber hinaus bietet sie die Flexibilität, neue Regeln basierend auf der automatischen Erkennung neuer Betrugsprofile zu entwickeln. Für Infinity Property & Casualty Corp. war die Schadensbearbeitung zu einem Engpass geworden. Das Unternehmen wählte IBM SPSS- Software, um die Bearbeitungszeit für Schadensforderungen zu verringern und seinen Kundenservice zu verbessern. Die Vorhersageanalyse bietet Infinity eine Lösung zur Echtzeitbewertung von Schadensforderungen, um zu bestimmen, ob Forderungen berechtigt sind und sofort zugelassen werden können oder ob es sich möglicherweise um einen Betrugsversuch handelt, der weiter untersucht werden muss. Seit der Implementierung der IBM SPSS- Lösung hat Infinity die Weiterleitungszeit an seine Betrugsabteilung von 14 Tagen auf maximal 24 Stunden reduziert. Subrogierte Forderungen können innerhalb von 10 bis 15 Tagen anstelle von 26 Tagen identifiziert und bearbeitet werden, was die Geschwindigkeit und Genauigkeit des gesamten Regulierungsprozesses erhöht. 4
Bestehen neuer Herausforderungen Die sbranche durchläuft derzeit einige dynamische Marktveränderungen. Versicherer auf der ganzen Welt bemühen sich darum, auf einem hart umkämpften Markt profitabel zu bleiben, und sehen sich strengeren gesetzlichen Richtlinien gegenüber, die die Art und Weise, wie sie Geschäfte tätigen, grundlegend verändern werden. Solvency II, eine Initiative mit neuen gesetzlichen Anforderungen für innerhalb der EU tätige sunternehmen, vereint Versicherer und Rückversicherer unter einem einzigen Regelungsrahmen, der den akzeptablen Bonitätsgrad für Versicherer bestimmt. Diese Initiative definiert umfassende Rahmenbedingungen zum Risikomanagement, die die Mindestkapitalhöhen festlegen und fordern, dass Unternehmen Verfahren zur Identifizierung, zur Messung und zum Management von Risiken implementieren. In den USA könnte die Gesundheitsreform die Art und Weise, wie Krankenversicherer ihre Geschäfte abwicklen, komplett umformen, indem private Versicherer gezwungen werden, gegen günstigere, staatlich finanzierte sprogramme anzutreten. Versicherer, die ihre Geschäftsmodelle im Zuge dieser Veränderungen nochmals überprüfen, werden nach einer Technologie suchen, mit der sie ihr Geschäft nachhaltig und profitabel weiter ausbauen können. Die Vorhersageanalyse kann Unternehmen dabei helfen, ihre wichtigsten geschäftlichen Herausforderungen frontal anzugehen, indem sie ihnen die erforderlichen Einblicke gewährt, um Branchentrends genau vorherzusagen, schnell auf gesetzliche Anforderungen zu reagieren, Betriebs-, Markt und Kreditrisiken effektiv zu verwalten und die Kosten im gesamten Unternehmen zu kontrollieren. 5
Informationen zu IBM Die Software IBM liefert umfassende, einheitliche und korrekte Informationen, denen Entscheidungsträger zum Verbessern der Unternehmensleistung vertrauen. Ein umfassendes Portfolio aus Geschäftsvorteilen, fortgeschrittener Analytik, finanziellen Vorteilen und Strategiemanagement sowie Analyseanwendungen bietet Ihnen sofort klare und umsetzbare Einblicke in die aktuelle Leistung und gibt Ihnen die Möglichkeit, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Als Teil dieses Portfolios unterstützt IBM SPSS Predictive Analytics Software Organisationen, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und proaktiv auf Basis dieser Erkenntnisse zu handeln, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Kunden aus den Bereichen Wirtschaft, öffentlicher Verwaltung und Lehre verlassen sich weltweit auf IBM SPSS Technologie als Wettbewerbsvorteil zur Kundengewinnung, -bindung und Erhöhung der Kundenumsätze bei gleichzeitiger Betrugsreduzierung und Risikominimierung. Durch die Integration von IBM SPSS Software in ihre täglichen Prozesse werden Organisationen zur Predictive Enterprise sie sind dadurch in der Lage Entscheidungen zu treffen und zu automatisieren, um die Geschäftsziele zu erreichen und einen messbaren Wettbewerbsvorteil zu gewinnen. Für mehr Informationen besuchen Sie bitte www.ibm.com/spss/de. Copyright IBM Corporation 2010 IBM Corporation Route 100 Somers, NY 10589 Eingeschränkte Rechte für Mitarbeiter der US-Regierung Benutzung, Duplizierung und Veröffentlichung beschränkt durch GSA ADP Schedule-Vertrag mit IBM Corp. Hergestellt in den USA Mai 2010 Alle Rechte vorbehalten IBM, das IBM Logo, ibm.com, WebSphere, InfoSphere und Cognos sind Marken oder eingetragene Marken der International Business Machines Corporation in den USA und/oder anderen Ländern. Wenn diese oder andere eingetragene Markenbegriffe von IBM mit einem Markenzeichen ( oder TM) gekennzeichnet sind, wenn Sie zum ersten Mal in diesen Informationen vorkommen, weist dies darauf hin, dass es sich zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieser Informationen um in den USA eingetragene Marken oder Marken nach Gewohnheitsrecht von IBM handelt. Solche Marken können auch in anderen Ländern eingetragene Marken oder Marken nach Gewohnheitsrecht sein. Eine aktuelle Liste der Marken von IBM finden Sie im Internet unter Copyright and trademark information (www.ibm. com/legal/copytrade.shtml). SPSS ist eine Marke von SPSS, Inc., an IBM Company, die in vielen Gerichtsbezirken weltweit eingetragen ist. Weitere Unternehmens-, Produkt- und Servicenamen können Marken anderer Hersteller sein Bereiten Sie bitte auf YTS03018-DEDE-00