Churn-Modell beugt Kundenabwanderung vor

Ein Energieanbieter ermittelt mit Hilfe eines lernenden Churn-Modells potenzielle Wechselkandidaten unter seinen Kunden. So kann das Unternehmen rechtzeitig – und meist auch erfolgreich – mit individuellen Marketingmaßnahmen gegensteuern.

Churn-Modell beugt Kundenabwanderung vor
(Bild: istockphoto, stnazkul)

Ausgangssituation

Der Markt für Energieversorger ist von einem ähnlichen Leistungs- und Qualitätsniveau sowie sehr geringen Wechselbarrieren geprägt. Entsprechend hoch ist beim Verbraucher die Bereitschaft, den Anbieter zu wechseln. Die Unternehmen reagieren auf die sinkende Kundenloyalität mit dem sogenannten Churn Management. „Churn“ ist ein englisches Kunstwort, das sich aus „Change“ (Wechsel, Veränderung) und „Turn“ (umschwenken) zusammensetzt. Es geht also um Maßnahmen, die eine Kundenabwanderung verhindern.

Bereits frühzeitig hat ein inzwischen etablierter Markteinsteiger auf ein lernendes Churn-Modell gesetzt. Es ermittelt nicht nur zuverlässig potenzielle Wechselkandidaten. Gleichzeitig wird sichergestellt, dass die zu den Produkten passenden Kunden angesprochen werden.

Lösung

Alle diese Daten werden wiederrum mit Preisvergleichsportalen abgeglichen – heißt konkret: Gibt es Konkurrenztarife, die für den Kunden interessanter sein könnten? Und: Wie steht das Unternehmen überhaupt in einzelnen Tarif-Segmenten gegenüber dem Wettbewerb da? Weitere Informationen liefern Aktionen wie „Kunden werben Kunden“. Denn aktive „Werber“ gelten als verhältnismäßig sicher. Gleiches gilt für die Angeworbenen. Im Gegenzug steigt bei der Abwanderung solcher Meinungsführer die Gefahr, dass andere Kunden mitziehen. Nicht zuletzt werden externe Quellen einbezogen, wie die Bevölkerungsdichte und Marktdurchdringung in bestimmten PLZ-Gebieten. Beispielsweise wandern in Regionen mit geringer Bevölkerungsdichte und Durchdringung schneller Kunden durch die Empfehlungen von Nachbarn ab.

Kundennutzen

Das Besondere an dem Churn-Modell ist, dass es sich fortlaufend optimiert und veränderten Rahmenbedingungen anpasst. Ausgangpunkt bilden dabei die vorhandenen Daten aus Vertragsverlängerungen und Vertragskündigungen. Dieses „Lernmaterial“ wird kontinuierlich nach Gesetzmäßigkeiten und Mustern durchsucht. Mit der Zeit kristallisieren sich relevante Variablen heraus, wie z.B. eine Unzufriedenheit mit Preisen oder etwa bestimmten Serviceleistungen. Auch der ideale Zeitpunkt für die Ansprache des Wechselkandidaten lässt sich auf diese Weise ermitteln. Im Ergebnis gibt das System selbstständig zu jedem profitablen Kunden mit potenziellen Wechselabsichten rechtzeitig eine Warnmeldung. Entsprechend kann der Anbieter mit individuell zugeschnittenen Marketingmaßnahmen gezielt – und meist auch erfolgreich – gegensteuern.

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