1stMOVER Management GmbH 
Case Study

Advanced Big Data Analytics für effektiveres CRM


Kunde:
Deutscher Telekomdienstanbieter
Branche:
Telekommunikation
Thema:
Unternehmensberatung, Customer Relationship Management (CRM)
Trusted References Siegel
Ausgestellt für:
1stMOVER Management GmbH
Ausgestellt am:
27.11.2015
Ausgestellt durch:
Director CRM
Gültigkeitsnachweis:
https://www.trustedreferences.de/referenz/V568/99/
Zusammenfassung

Effektivitätssteigerung des Customer Relationship Management (CRM) für Privatkunden eines in Deutschland tätigen Telekomdienstanbieters. Mit der systematischen Analyse verschiedener CRM-Maßnahmen bzgl. des Verbesserungspotentials durch den Einsatz von Advanced Big Data Analytics wurde ein Umsatz- und Einsparpotential von insgesamt ca. € 28 Mio. p.a. identifiziert.

Top-Kompetenzen (maximal 6 Nennungen, aus 15 Kompetenzen)
Problem-Management
Kostenoptimierung
Zielorientierte Arbeitsweise
Kundenzitat
"Dr. Gaida hat in nur drei Monaten in enger Zusammenarbeit mit unserer CRM-Organisation alle relevanten CRM-Metriken tiefgehend analysiert und eine systematische Potentialanalyse von Advanced Big Data Analytics für ein verbessertes CRM durchgeführt. Wir waren sehr zufrieden mit den Leistungen von Dr. Gaida und können ihn uneingeschränkt weiterempfehlen."
Aufgabenstellung

Ziel des Projekts war die Effektivitätssteigerung des Customer Relationship Management (CRM) für Privatkunden eines in Deutschland tätigen Telekomdienstanbieters. Das Projekt sollte über mehrere Organisationseinheiten hinweg einen neuen Schub erzeugen für den laufenden, strategischen Paradigmenwechsel von noch häufig auf maximale Reichweiten ausgerichteten CRM-Maßnahmen hin zum Big Data Analytics-basierten, zielgerichteten Marketing mit geringerer Reichweite aber optimierter Kanalauslastung und Conversion Rate. Dafür sollte im Rahmen des Projekts das Umsatz- und Einsparpotenzial der mit Advanced Big Data Analytics verbesserten CRM-Maßnahmen beziffert werden und darauf aufbauend ein Plan für die Umsetzung einzelner Advanced Big Data Analytics-Projekte erstellt werden.

Lösungsansatz

- Durchführung von “Demand Workshops” zur Frage, bei welchen bestehenden CRM-Maßnahmen (“CRM-Transaktionen”) Datendefizite herrschen bzw. wo zusätzliche Daten helfen diese zielgerichteter durchzuführen.

- Durchführung von “Idea Workshops” zur Frage, welche neuen Datenquellen erschlossen werden können und wie diese sowohl für bestehende CRM-Transaktionen als auch für neue Digitaldienste & Geschäftsmodelle eingesetzt werden können.

- Auswertung der Workshops für Advanced Big Data Analytics in den Kategorien Transaktion, Kanal und CRM-System. Clustering und Priorisierung der Liste von möglichen Einzelverbesserungen.

- Ergänzende Analyse bestehender CRM-Maßnahmen und daraus verfügbarer Kundendaten von erfolgreichen/nicht erfolgreichen Transaktionen bzgl. Mustern oder Anomalien, um neue Datenanalysemethoden zur Identifikation von für CRM-Maßnahmen besonders geeigneter/ungeeigneter Kundenprofile abzuleiten.

- Ergänzende Analyse welche neuen Wege & Methoden zur Datenerhebung zusätzlich zu bestehenden Datenbankanalysen genutzt werden können, z.B. indem zusätzliche Kundendaten vom Kunden direkt abgefragt oder von Dritten zugekauft werden.

Ergebnisse

- Auswertung der Workshops und ergänzenden Analysen für Advanced Big Data Analytics für effektiveres CRM, Clustering der Liste von Einzelverbesserungen (insgesamt 94 Use Cases) in den Kategorien Transaktion, Kanal und CRM-System, Priorisierung der Liste von Einzelverbesserungen nach Wirkung vs. Aufwand (Short-list mit 37 Use Cases)

- Berechnung von Umsatzplus und/ oder Einsparpotential der priorisierten Einzelverbesserungen bei Advanced Big Data Analytics für effektiveres CRM:  Die ausgewählten Einzelverbesserungen für die CRM-Transaktionen Optionsnachverkauf (Roaming, Data, Mehrwertdienste/VAS), Zusatzkartenverkauf, Vertragsverlängerung, Kündigungsvermeidung und Kundenrückgewinnung ergeben ein potenzielles Umsatzplus von ca. € 18 Mio. p.a.  Hinzu kommen ausgewählte Einzelverbesserungen für Kundenbetreuung, Zubehörgeschäft und Betrugsvermeidung mit einem Umsatz- bzw. Einsparpotenzial von ca. € 10 Mio. p.a.

- Identifizierung von „Quick-Wins“ (mind. 100 Tsd. € Umsatzplus oder Kostenersparnis pro Monat bei voraussichtlich moderatem Implementierungsaufwand – 9 Use Cases) und Ableitung einer „Roadmap“ ausgewählter Einzelverbesserungen (aus der Short-list mit 37 Use Cases)

- Weitere Projektplanung für detaillierte Machbarkeitsanalysen (Technik und Recht) sowie für exakte Kosten- und Profitberechnungen

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