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© 2012 GISA GmbH | Leipziger Chaussee 191 a | 06112 Halle (Saale) | www.gisa.de
Kundenwertanalyse und Kündigerwahrscheinlichkeit
Kundenbindung mit SAP HANA
Projekt: HELIX Christian Gratz (GISA) & Stephan Kühnel (MLU)
SAP-Forum für die Versorgungwirtschaft
5. November 2014
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
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
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
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
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
20 Jahre erfolgreiche Unternehmensgeschichte.
Hauptsitz: Halle (Saale)
Standorte: Berlin, Chemnitz, Cottbus, Leipzig
Mitarbeiter: ca. 600 | GISA-Gruppe: ca. 725
Komplettdienstleister und Branchenspezialist
… für die Versorgungswirtschaft
… für öffentliche Auftraggeber
Prozess- und IT-Beratung
IT- und Branchenlösungen
Outsourcing und Services
Gebündelte IT-Kompetenz.
GISA-Gruppe (Beteiligungen)
Betriebsergebnis
Umsatz
Investitionen
Kennzahlen 2013
5,2 Mio. EUR
85,4 Mio. EUR
6,8 Mio. EUR
Anteilseigner
51,0 % itelligence AG
25,1 % KOWISA
23,9 % enviaM
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
Unsere Wertschöpfung. Ihr Erfolg.
Strategie- und
Organisations-
beratung
IT-Anwendungsbetreuung Prozess- und IT-Beratung
Quelle
: Lünendonk
Geschäftsprozess-
beratung
IT- und Infrastruktur-
beratung
IT-System-
integration,
Anpassung,
Entwicklung
IT System-
administration
Geschäfts-
prozessbetrieb,
Outsourcing
Leistungsportfolio GISA GmbH
Unternehmensberatung Systemintegration
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
Branchenkompetenz Versorgungswirtschaft.
Verteilnetzbetreiber Messstellenbetreiber
Messdienstleister
Lieferant
Branchenanforderungen
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
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
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
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
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.
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
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
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
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
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
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
0,00%
2,00%
4,00%
6,00%
8,00%
10,00%
12,00%
14,00%
16,00%
1999-2008 2009-2015
Entwicklung der Wechselrate EVU
Quelle: http://www.consileon.de/wp-content/uploads/2012/08/101206_emw_Churnmanagement_Volkmar-Stein.pdf
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
Bedeutung Kundenwert/Kündigerwahrscheinlichkeit
Erfolgsfaktoren für EVU
CHURNMANAGEMENT
Identifikation wechselwilliger Kunden
Präventive Maßnahmen zur Vermeidung des
Kundenverlustes
Langfristige und nachhaltige Bindung profitabler
Kunden
Kundenwert
Kündigungs-
wahrscheinlichkeit
0
Maß
nah
me 1
Maß
nah
me 2
Maß
nah
me 3
Maßnahme 1
Maßnahme 2
Maß-
nahme 3
Maß-
nahme 4
keine
Maßnahme
Quelle: http://www.consileon.de/wp-content/uploads/2012/08/101206_emw_Churnmanagement_Volkmar-Stein.pdf
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
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
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
Projektorganisation & Zeitlicher Ablauf
Projektdauer
Projektstart Projektende
01.04.2014 30.11.2014
Phase 1
Kundenwert : Erstellung Konzept, Untersuchung theoretischer
Ansatz Kundenwert (welche Methoden & Modelle)
Kündigerwahrscheinlichkeit: Untersuchung der Modelle zur
Erstellung von Abwanderungs-Frühwarnsystemen
Phase 1 Phase 2 Phase 3 Phase 4
Phase 2
technische Implementierung, Bereitstellung Schnittstellen
und Modellierung der Analysesichten
Phase 3
Testphase und Modell anlernen
Phase 4
Dokumentation und Überlegungen go to market
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
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
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
Vorgehensweise im Projekt
Wissenschaftliche Modelle ausgewählt:
Kundenwert: ABC-Analyse, Scoring Modell
Kündigerwkt.: Logistische Regression
Attribute definiert:
Kundenwert: Gewinn, Betreuungsaufwand, Bonität/
Zahlungsverhalten, Zahlungsart …
Kündigerwkt.: Alter, Geschlecht, Familienstand,
Dauer der Kundenbeziehung, Anzahl
Beschwerden …
Gewinn
Bonität /
Zahlungs-
verhalten
Betreuungs-
aufwand
Zahlungsart
…
Datenstrukturen festgelegt: welche Daten/Berechnungen werden für
die Abbildung der Attribute benötigt?
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
Verknüpfung von Theorie/Wissenschaft und Technologie
Datenstrukturen Modelle & Methoden Analyse & Präsentation
Kundenwert
erwirtschaftete Erträge je Kunde (Abrechnung)
Auflistung der vom Kunden bezogenen
Produkte (Verträge)
Zahlungsauffälligkeiten & Zahlweise
ABC-Analyse
Scoring Modell
Kündigerwahrscheinlichkeit
interne Daten (Alter, Geschlecht, Titel, …)
externe Daten (soziodem. Daten)
Logistische
Regression
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
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
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
Wissenschaftliche Unterstützung durch die MLU
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
Statistische Analyse zur Vorhersage von Kundenwechselverhalten
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
Logistische Regression
Zielgröße = Kundenwechsel = Y
Y = Binärvariable (Ja/Nein): 𝑌 𝜖 {1; 0}
Einflussfaktoren 𝑋1 … 𝑋𝑛 = 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 = ß0 +ß1𝑋1 + ⋯ + ß𝑛𝑋𝑛
Auflösung des Logarithmus führt zu logistischer Funktion:
𝑝 =𝑒𝑥𝑝(ß0 + ß1𝑋1 + ⋯ + ß𝑛𝑋𝑛)
1 + 𝑒𝑥𝑝(ß0 + ß1𝑋1 + ⋯ + ß𝑛𝑋𝑛)
Mit Hilfe der logistischen Regression wird über 𝑝 die Wahrscheinlichkeit des Kundenwechsels (𝑌) in Abhängigkeit der
Kundendaten 𝑋1 … 𝑋𝑛 geschätzt
Wissenschaftliche Unterstützung durch die MLU
Statistische Analyse zur Vorhersage von Kundenwechselverhalten
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
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
Wissenschaftliche Unterstützung durch die MLU
Identifikation von Einflussfaktoren auf Kundenwechselverhalten
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
Wissenschaftliche Unterstützung durch die MLU
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
Prüfung des GISA-Datenmodells
Es wurde geprüft, welche der identifizierten
Einflussfaktoren durch das Datenmodell
abgedeckt werden.
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
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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
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
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
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
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
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
weiterführende Zielstellung
Strukturen Entw. Release
Attribute Entw. Release
Modelle Entw. Release
Test System
Release
HELIX
- Idee -
EVU
SIE?
wissenschaftliche Unterstützung
EVU
grafische Darstellung des
Kundenwertes & der
Kündigerwahrscheinlichkeit
selbstständige Analyse der
Kundensegmente
AdHoc-Reporting & flexible
Analyse
Nutzung mobiler
Präsentationstechnik
Kundendaten
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
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
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SAP Forum für die Versorgungswirtschaft 2014
Ihre Ansprechpartner.
Christian Gratz
Solution Architekt | SAP NetWeaver Business Warehouse
E-Mail christian.gratz@gisa.de
Telefon 0345 585-2579
Foto
Danke für Ihre Aufmerksamkeit.
Stephan Kühnel
M.Sc. Bwl
E-Mail stephan.kuehnel@wiwi.uni-halle.de
Telefon 0345 55-234 77
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