Partnerzone SAP 16.08.2019, 05:00 Uhr

Das verborgene Potenzial vorausschauender Analysen

Wie die Swisscom mit Analysen ihre Kunden besser kennenlernt.
(Quelle: SAP )
Wir bei der Swisscom, dem grössten Informations- und Telekommunikationsanbieter der Schweiz, entwickeln ständig innovative Produkte und Services, um mit der Marktnachfrage Schritt zu halten. Ein gutes Beispiel ist unser Abrechnungsservice NATEL Pay, mit dem unsere Kunden digitale Einkäufe einfach über ihre Mobilfunkrechnung bezahlen können.
Mit NATEL Pay können die Kunden in den grossen Online-Shops Apps, Spiele, Musik, Filme und Tickets kaufen, die dann direkt auf ihrer nächsten Rechnung erscheinen oder von ihrem laufenden Prepaid-Guthaben abgezogen werden. Kreditkarten oder PayPal werden damit überflüssig. Die Swisscom-Kunden sind von der Bequemlichkeit und Einfachheit dieses Angebots begeistert, und Online-Shops fördern die Nutzung von NATEL Pay, da damit höhere Konversionsraten erreicht werden als mit Kreditkarten.
Als wir über sechs Millionen Nutzern dieses neue Angebot präsentierten, erkannten wir die Notwendigkeit, unsere Kunden besser kennenzulernen und Prognosen aufzustellen. Um unsere Bezahllösung besser managen zu können, implementierte das für die Mobilfunkabrechnung zuständige Team kürzlich Predictive Analytics. Die Funktionen für vorausschauende Analysen sollen helfen, Kundenanforderungen zu prognostizieren, Angebote zu personalisieren und das Risiko von Umsatzeinbussen durch Zahlungsausfälle zu senken.
Gibt es einen Zusammenhang zwischen der Handymarke und der Art des gekauften Produkts? Wer bezahlt zuverlässiger: 25-jährige Android-Nutzer oder 40-jährige iPhone-Nutzer? Bei der vorausschauenden Analyse werden historische Daten ausgewertet, um Merkmale von Kunden zu ermitteln, die andernfalls unbekannt bleiben würden. Gezielte Datenauswertungen machen es möglich, geeignetere Produkte anzubieten, mit Rabatten für bevorzugte Services zu werben und die Einkaufslimits anzupassen.
Die Implementierung von Predictive Analytics wurde in zwei Phasen vollzogen. In der Pilotphase analysierte das Team ein Beispieldatenset. Anschliessend berechnete die Predictive-Analytics-Software ein Modell und gab Prognosen aus, die auf Zusammenhängen und Trends aus den Beispieldaten beruhten. Daraufhin war das Team in der Lage, einen Algorithmus aus den Abrechnungsdaten zu schreiben und diesen in eine Systemfunktion einzubinden.
Es war nicht unsere Absicht, das bestehende Reportingsystem zu ersetzen. Vielmehr wollten wir die von diesem System bereitgestellten Daten effizienter auswerten und lesen können. Nach der Einführung von Predictive Analytics können wir jetzt in wenigen Stunden Daten zusammentragen und analysieren, was früher meist Tage oder Wochen in Anspruch nahm.
Seit die Swisscom die Predictive-Analytics-Software auf der bestehenden Geschäftsdatenplattform ausführt, hat sich die Abrechnung über die Mobilfunkrechnung durch folgende Errungenschaften verbessert:
  • Tiefere Einblicke in die demografische Verteilung der Mobilfunkteilnehmer
  • Optimierte Vertrags- und Serviceangebote, die für treuere und zufriedenere Kunden sorgen
  • Chancen zur Gewinnung von Neukunden durch massgeschneiderte Angebote und gezieltes Marketing
  • Geringeres Risiko von unbezahlten Rechnungen für die Kunden und die Swisscom
  • Senkung der Verluste durch Zahlungsausfälle um über 50 Prozent
  • Prognosealgorithmen, die nun auf andere Geschäftsbereiche und Anwendungsfälle angewendet werden können
Obwohl das Produkt noch relativ neu ist, zeigen die Geschäftsergebnisse, dass es weitgehend erfolgreich ist – je mehr Daten wir zu den Anforderungen der Kunden haben, umso besser können wir reagieren. Bei der Swisscom hat Datenschutz höchste Priorität, und wir lassen im Umgang mit Kundendaten stets grösste Sorgfalt walten.
Die Einführung von Predictive Analytics hat uns in die Lage versetzt, unseren Kunden die Chancen der digitalen Welt noch besser zu erschliessen und ihnen deren Nutzung zu erleichtern.

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