Kundenerfolge

Mobilfunk: So begeistern Sie Ihre Kunden mit maßgeschneiderten Angeboten

Auf einen Blick

  • Digitaler „Interaction Advisor“ unterstützt Mitarbeiter bei Verkaufsgesprächen
  • System liefert automatisch Handlungsleitfaden und individuelle Produktvorschläge
  • Maßgeschneiderte Angeboten begeistern Kunden und optimieren Deckungsbeiträge

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Mobilfunkanbieter stehen in einem Zwiespalt: Einerseits müssen einzelne Verträge einen möglichst hohen Deckungsbeitrag erzielen. Andererseits gilt es, den Verbraucher mit attraktiven Angeboten zu begeistern und langfristig zu binden. Das Beispiel eines unserer Kunden zeigt, wie sich diese scheinbar widersprüchlichen Anforderungen durch den gezielten Einsatz von Daten effektiv miteinander verbinden lassen. Wir haben mit Microsoft-Technologien ein System aufgebaut, das auf Basis umfassender Kunden- und Tarif-Informationen automatisch Angebote definiert, von denen das Unternehmen wie auch seine Kunden gleichermaßen Vorteile haben.

Die Lösung für unseren Kunden

Bei unserer Lösung handelt es sich um einen sogenannten Interaction Advisor in der Kontaktmaske des unternehmensweiten CRMs. Er liefert den Hotline- und Shop-Agenten im direkten Kundenkontakt alle wichtigen Informationen zur jeweiligen Kaufhistorie und dem aktuellen Vertragswert. Gleichzeitig erhält der Verkäufer einen Handlungsleitfaden sowie eine Auswahl individueller Produkt- und Lösungsvorschläge mit exakten Deckungsbeitragsprognosen. Dabei greift das System auf hunderte von vordefinierten Tarif- und Optionskombinationen zurück. Ebenso werden mögliche Verhandlungsspielräume sowie die Prämierung des Agenten bei erfolgreichen Vertragsabschlüssen bzw. -verlängerungen berücksichtigt.

Wie aus Daten neue Werte werden

Durch die bereitgestellten Informationen kann der Verkäufer den Kunden viel besser beraten und mit maßgeschneiderten Angeboten auf dessen individuelle Bedürfnisse eingehen. Der Kunde fühlt sich persönlich angesprochen und bei dem Anbieter gut aufgehoben. Dadurch trägt das neue System zu einer höheren Kundenzufriedenheit und Kundenbindung bei. Gleichzeitig leistet die Lösung einen effektiven Beitrag zum Churn Management. Und schließlich profitiert das Unternehmen von optimierten Deckungsbeiträgen.


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Auf einen Blick

  • Digitaler „Interaction Advisor“ unterstützt Mitarbeiter bei Verkaufsgesprächen
  • System liefert automatisch Handlungsleitfaden und individuelle Produktvorschläge
  • Maßgeschneiderte Angeboten begeistern Kunden und optimieren Deckungsbeiträge
Jens Kröhnert
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Shopping Portal optimiert sein Finanzreporting mit Power BI

Auf einen Blick

  • Finanzreporting wird durch den Einsatz von Power BI automatisiert
  • Selbst unerfahrene Anwender können mit Daten arbeiten und neue Werte für das Geschäft schaffen
  • Kollaborationsplattform ermöglicht unternehmensweite Verbreitung der gewonnenen Erkenntnisse

Die Geschäftssituation unseres Kunden

„Online“ zu sein, ist längst kein Wettbewerbsvorteil mehr. Auch Shopping Portale sehen sich einem immer höheren Konkurrenzdruck ausgesetzt, der laufende Optimierungen und schnelle Entscheidungen auf Basis von Daten verlangt. Das zeigte sich auch bei einem bekannten deutschen Anbieter für Markenwaren. Bis zum Zeitpunkt unserer Zusammenarbeit wurde das Finanzreporting des Unternehmens ausschließlich manuell erstellt und per Mail verschickt. Ebenso existierten keine adäquaten Werkzeuge für Ad-hoc-Analysen zu akuten Geschäftsfragen. Aufgrund eines massiven Anforderungsstaus im unternehmenseigenen Data Warehouse (DWH) waren schließlich auch viele wichtige Kennzahlen nicht verfügbar. Somit bestand dringender Bedarf nach einer modernen Lösung, die der Finanzabteilung eine effiziente und flexible Nutzung der vorhandenen Daten ermöglichte.

Die Lösung für unseren Kunden

Mit Hilfe von Power BI – Microsofts führendem Self-Service-Dienst in der Azure Cloud – konnten wir für die Abteilung schnell eine eigene Analyselösung aufbauen. Hierfür wurden die Daten aus den verschiedenen Quellen importiert und zu einem aktualisierbaren Datenmodell zusammengeführt, das alle relevanten Finanzkennzahlen für die Steuerung des Unternehmens abbildet. Davon ausgehend lassen sich Standardberichte und Dashboards automatisiert bereitstellen. Ebenso bietet Power BI den fachlichen Nutzern vielfältige Möglichkeiten, Ad-hoc-Analysen nach eigenen Vorstellungen vorzunehmen. Alternativ steht auch das bekanntere Microsoft Excel als Werkzeug zur Verfügung. Zudem haben wir über das Power-BI-Portal eine unternehmensweite Kollaborationsplattform in der Cloud etabliert, die auch anderen Personengruppen und Bereichen im Unternehmen Zugriff die Analyseergebnisse der Abteilung verschafft.

Wie aus Daten neue Werte werden

Dank des einfachen Datenmodells sowie der verwendeten Self-Service-Werkzeuge können selbst unerfahrene Anwender eigenständig mit Daten arbeiten, um aussagekräftige Reports, Dashboards und Ad-hoc-Analysen zu erstellen. Dabei gewährleistet nicht zuletzt der ergänzende Einsatz von Excel eine hohe Nutzerakzeptanz. Durch den freien Zugang über die Kollaborationsplattform profitieren auch anderen Unternehmensbereiche von den gewonnenen Erkenntnissen. Management wie Fachbereiche können sogar jederzeit mobil auf alle wichtigen Informationen zugreifen. Darüber hinaus lassen sich Kennzahlen weitaus schneller realisieren bzw. erweitern, sodass das Berichtswesen der Finanzabteilung eine deutlich validere Entscheidungsgrundlage bildet.

Allerdings: Derart isolierte Analyselösungen verschaffen Unternehmen nur kurzfristig Luft im digitalen Wettlauf. Mittel- bis langfristig führen diese sogenannten Datensilos zu einem Wildwuchs an Berichten und dem Verlust einheitlicher Kennzahlen. In einem nächsten Schritt gilt es also, das vorhandene DWH zu einer digitalen Plattform in der Cloud auszubauen, die sämtliche Unternehmensbereiche und deren Daten vereint. Power BI bietet nicht nur für diesen Ansatz die besten Voraussetzungen. Der Dienst ist harmonisch in das vielfältige Öko-System der Azure Cloud Services eingebunden. Entsprechend kann er nach Bedarf zu einem modernen DWH ausgebaut werden, das jedes erdenkliche Szenario einer zeitgemäßen Datenauswertung von Prognoseszenarien bis zu digitalen Produkten bedient.


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Auf einen Blick

  • Finanzreporting wird durch den Einsatz von Power BI automatisiert
  • Selbst unerfahrene Anwender können mit Daten arbeiten und neue Werte für das Geschäft schaffen
  • Kollaborationsplattform ermöglicht unternehmensweite Verbreitung der gewonnenen Erkenntnisse
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Predictive Maintenance: Maschinenbauer begeistert Kunden mit KI-basierten Prognosen

Auf einen Blick

  • Hersteller von Verpackungsanlagen wertet seine Produkte durch datenbasierte Services auf
  • KI-gestützte Prognosen sagen Maschinenstillstände und -defekte zuverlässig voraus
  • Effizienzsteigerungen reichen von der Lagerhaltung bis zur Gesamtproduktivität

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Im globalen Wettbewerb sind effiziente Produktionsprozesse ein entscheidender Erfolgsfaktor. Vor diesem Hintergrund bietet die Digitalisierung den Herstellern von Maschinen und Fertigungslinien viele Chancen, ihre Kunden mit datenbasierten Services aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) zu begeistern. Beispielsweise haben wir für einen weltweit agierenden Maschinenbauer Prognoseszenarien für Predictive Maintenance – also der vorausschauenden Wartung und Instandhaltung – umgesetzt, die die Effizienz der gefertigten Anlagen maßgeblich erhöhen.

Zielsetzung unseres Kunden war es:

  • Maschinenstillstände zu verhindern
  • Maschinenschäden auszuschließen
  • Ausfallzeiten zu minimieren
  • Typische Störfälle zu identifizieren
  • Wartungsintervalle zu optimieren
  • Die Produktivität zu verbessern

Die Lösung für unseren Kunden

Ausgangspunkt für unsere datenbasierten Prognoseservices bilden historische wie auch aktuelle Maschinendaten. Auf dieser Basis wird ein Prognosemodell aufgesetzt und laufend verbessert:

  1. Wir sammeln laufend die Sensordaten der Maschinen
  2. Wir ergänzen aktuelle Messwerte durch qualitätsgesicherte Stammdaten
  3. Wir generieren Diagnosedaten zu Maschinenproblemen
  4. Wir trainieren ein Machine-Learning-Modell auf Basis der Diagnosedaten
  5. Wir gleichen unsere Algorithmen zur Optimierung laufend mit Echtzeitdaten ab

Wie aus Daten neue Werte werden

Durch den Einsatz unseres KI-basierten Prognosemodells können die Maschinenbetreiber etwaigen Störfällen und Defekten gezielt vorbeugen. Die Verfügbarkeit der im Einsatz befindlichen Anlagen hat sich dadurch deutlich verbessert. Doch auch unser Kunde profitiert von den Optimierungen bei seinen Kunden: Prüfkosten und aufwendige Rückrufaktionen werden vermieden, die Gewährleistungskosten sinken erheblich. Gleichzeitig hat sich die Kundenzufriedenheit und -bindung erhöht.

Die Verbesserungen für alle Beteiligten in konkreten Zahlen:

  • Maschinendefekte und -ausfälle werden zu 75% vorausschauend erkannt
  • Stillstandszeiten sind um 50 bis 80% gesunken
  • Wartungskosten haben sich um 50 bis 80% verringert
  • Gewährleistungskosten wurden um über 50% gesenkt
  • Lagerhaltungskosten reduzieren sich um 20 bis 30%
  • Ausgaben für Überstunden haben sich um 20 bis 50% verringert
  • Die Gesamtproduktivität wurde um 20 bis 30% gesteigert


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  • Hersteller von Verpackungsanlagen wertet seine Produkte durch datenbasierte Services auf
  • KI-gestützte Prognosen sagen Maschinenstillstände und -defekte zuverlässig voraus
  • Effizienzsteigerungen reichen von der Lagerhaltung bis zur Gesamtproduktivität
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Digitaler Wandel in der Heiztechnik: So werden Störfälle vorhergesagt und Verbrauchskosten gesenkt

Auf einen Blick

  • Cloud-Lösung ermöglicht laufendes Monitoring von Heizungsdaten
  • Prognoseszenarien sorgen für zuverlässigeren Betrieb und weniger Ausfälle
  • Intelligente Heizungssteuerung senkt die Kosten für den Verbraucher

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Was alles machbar ist, wenn Datenbestände konsequent genutzt werden, demonstriert ein international führender Hersteller für Heizsysteme. Seit jeher konnten Heizungsmonteure als direkte Kunde des Herstellers nur reaktiv handeln. Anlagendefekte ließen sich erst erkennen, wenn Sie auftraten. Und auch die erforderlichen Ersatzteile waren in der Regel nicht griffbereit, was einen hohen Aufwand für den Monteur sowie kalte Nächte auf Seiten des Heizungsnutzers zur Folge hatte.

Gemeinsam mit ORAYLIS wollten die Verantwortlichen nun den digitalen Wandel des Unternehmens angehen und durch ein laufendes Monitoring der umfangreichen Heizungsdaten neue Werte auf unterschiedlichen Ebenen schaffen. Zielsetzung war es einerseits, dem Heizungsmonteur vorausschauende Maßnahmen zu ermöglichen und Wartungsintervalle zu optimieren. Andererseits sollten die Einstellung der Heizungen verbessert und schließlich die Verbrauchskosten für den Nutzer nachhaltig gesenkt werden.

Die Lösung für unseren Kunden

Kern unserer Lösung ist eine flexibel skalierbare Plattform in der Microsoft Azure Cloud. Eine langfristige Hardware-Lösung im unternehmenseigenen Rechenzentrum wäre aufgrund des hohen Datenaufkommens kaum kalkulierbar gewesen. Auf der Cloud-Plattform wird der kontinuierliche Strom an Betriebs-, Konfigurations- und Statusdaten der Heizungsanlagen gesammelt und mit bereits vorhandenen Anlagendaten abgeglichen. Die Erkenntnisse werden zunächst in einem Echtzeit-Dashboard dargestellt, sodass der Hersteller Unregelmäßigkeiten sofort erkennen und proaktiv eingreifen kann. Gleichzeitig werden typische Verbrauchsmuster identifiziert, etwa zur Nutzung von warmem Wasser oder der Heizung als solcher. Auf dieser Grundlage lassen sich Aktivitäts- und Ruhephasen der Anlagen intelligent steuern. Nicht zuletzt trainieren wir Prognosemodelle mit den aktuellen und historischen Daten. Diese treffen nicht nur zunehmend zuverlässige Aussagen über den zu erwartenden Verbrauch. Ebenso werden dem Service-Techniker automatisch Vorhersagen zu Störungsfällen und einzelnen Verschleißteilen inklusive Handlungsempfehlungen auf sein Handy geliefert.

Wie aus Daten neue Werte werden

Von den vielfältigen Möglichkeiten, die unsere Cloud-Lösung eröffnet, profitieren alle Beteiligten:

Verbraucher

  • Die datenbasierte, automatisierte Steuerung der Anlagen spart bis zu 20 Prozent an Kosten
  • Laufendes Monitoring der Heizungsdaten sorgt für einen verlässlichen Anlagenbetrieb

Monteur

  • Positionierung als moderner Dienstleister, der einen reibungslosen Betrieb gewährleistet
  • Massive Einsparung von Zeit und Aufwand durch intelligente Lieferketten

Hersteller

  • Positionierung als technologischer Innovationstreiber und Branchenvorreiter im Heizungsgeschäft
  • Monteure und Verbraucher entscheiden sich verstärkt für die Produkte des Herstellers und bleiben ihnen treu


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  • Cloud-Lösung ermöglicht laufendes Monitoring von Heizungsdaten
  • Prognoseszenarien sorgen für zuverlässigeren Betrieb und weniger Ausfälle
  • Intelligente Heizungssteuerung senkt die Kosten für den Verbraucher
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Handel: So können Daten das Geschäft mit verderblicher Ware optimieren

Auf einen Blick

  • Web-App für das Ultrafrischegeschäft ermöglicht punktgenaue Planung von Bestell- und Liefermengen
  • Einheitliche Planungs- und Analyseoberfläche beschleunigt die Prozesse
  • Verkaufspotenziale werden besser genutzt und Abschriftsquoten gesenkt

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Der richtige Einsatz von Daten kann an jeder Stelle Ihres Unternehmens die Abläufe verbessern und zu beträchtlichen Einsparungen in Zeit und Geld führen. Beispiel Handel: Für einen europäischen Marktführer haben wir eine Lösung geschaffen, durch die die Prozesse rundum das Geschäft mit ultrafrischen Produkten – wie Obst, Gemüse und Schnittblumen – optimiert werden konnten. Denn: Zu große Bestell- und Liefermengen erzeugen hohe Verluste, da die Ware verfällt. Sind hingegen die Regale in den Filialen leer, wandern die Kunden zum Wettbewerb ab.

Ursprünglich nutzte das Unternehmen diverse Anwendungen für seine unterschiedlichen Planungs- und Analysetätigkeiten. Das behinderte nicht nur die internen Abläufe. Vielmehr litt auch die Qualität der Erkenntnisse, da die zugrundeliegenden Daten weder vollständig noch einheitlich waren. Wir haben nun alle Prozessschritte unter einer nutzerfreundlichen Oberfläche vereint und gleichzeitig für eine verlässliche Datenbasis gesorgt.

Die Lösung für unseren Kunden

Unsere integrierte Planungs- und Analyseoberfläche haben wir mit ASP.NET entwickelt und als Web-Applikation über den Browser bereitgestellt. Die App greift mittels Reporting Services auf ein Data Warehouse (DWH) zu, das historische Daten zu Abverkäufen und Aktionen nach Region und Zeit sowie in hoher Detailtiefe liefert. Ergänzend stellen wir laufend aktualisierte Lieferantenbewertungen bereit, die konzernweit beim Lagereingang mittels abgestimmter KPIs vorgenommen werden.

Die Kombination von Reporting Services und ASP.NET ermöglicht eine datengestützte Planung von hoher Anwenderfreundlichkeit. Zudem stehen Exportmöglichkeiten in unterschiedlichsten Formaten zur Verfügung, durch die sich Analyseergebnisse nahtlos in weiterführende Systeme wie z.B. SAP überführen lassen.

Wie aus Daten neue Werte werden

Der Handelskonzern nutzt seine Daten nun effektiv für die gesamte Organisation seines Ultrafrischegeschäftes. Dabei entstehen Werte auf unterschiedlichen Ebenen:

Mitarbeiter

  • Alle Analysen von der Mengen- über die Aktions- bis hin zur Saisonplanung werden abgedeckt
  • Schnelles und effizientes Arbeiten über eine vollintegrierte Web-Oberfläche
  • Vorschläge aus dem System bieten fundierte Entscheidungsunterstützung
  • Bessere Lieferantenauswahl durch Qualitätsanalysen auf Basis von KPIs und Schwellenwerten
  • Abgeschlossene Planungen lassen sich aggregiert und in Berichtsform direkt an Folgesysteme übermitteln

Unternehmen

  • Kostenersparnis durch beschleunigte Abläufe und geringere Abschriftsquoten
  • Höhere Kundenzufriedenheit und – bindung wegen besserer Warenverfügbarkeit
  • Mehr Umsatz, da Verkaufschancen besser genutzt werden

Verbraucher und Gesellschaft

  • Waren sind für den Verbraucher bei Bedarf verfügbar
  • Es wandern weniger Nahrungsmittel direkt in den Müll


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  • Web-App für das Ultrafrischegeschäft ermöglicht punktgenaue Planung von Bestell- und Liefermengen
  • Einheitliche Planungs- und Analyseoberfläche beschleunigt die Prozesse
  • Verkaufspotenziale werden besser genutzt und Abschriftsquoten gesenkt
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