Web-Seminar: Kundenabwanderung stoppen & EDL-Umsätze steigern: Predictive Analytics für Energieversorger
In Zeiten eines intensiven Wettbewerbs stehen Energieversorgungsunternehmen vor der Herausforderung, Bestandskunden langfristig zu sichern und neue, margenstarke Energiedienstleistungen gezielt zu platzieren. Dieses Web-Seminar zeigt praxisnah, wie Sie durch die intelligente Verknüpfung interner Stammdaten mit externen mikrogeografischen Daten eine echte 360-Grad-Kundensicht etablieren. Erfahren Sie, wie KI-gestützte Churn- und Produktaffinitäts-Scores (z. B. für Wärmepumpen oder Photovoltaik) berechnet und direkt zur präzisen Vertriebs- und Serviceausteuerung genutzt werden. Entdecken Sie anhand konkreter Business Cases, wie Sie Ihre Kündigungsquoten signifikant senken, das Budget zur Neukundengewinnung spürbar entlasten und eine datengetriebene Organisation erfolgreich etablieren.
Zielgruppe: Dieses Web-Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Kundenmanagement, Marketing, Vertrieb, IT und Controlling von Stadtwerken und Energieversorgern, die ihre vorhandenen Daten aus CRM- und ERP-Systemen effizient nutzen und in eine datengetriebene Vertriebssteuerung überführen möchten.
2-3 Themenpunkte:
- Die 360-Grad-Kundensicht & Churn-Prävention: Wie Sie durch die Verknüpfung interner Daten mit mikrogeografischen Merkmalen präzise Kundenwert- und Kündigungswahrscheinlichkeits-Scores aufbauen, um wechselgefährdete Kunden frühzeitig zu identifizieren und gezielt zu binden.
- Gezielter EDL-Vertrieb durch Produktaffinitäts-Scores: Wie Machine-Learning-Modelle Merkmale bestehender Kunden analysieren, um die höchste Ähnlichkeit und Affinität zu neuen Zielprodukten (wie Wärmepumpen oder PV) im gesamten Bestand zu ermitteln und so den Vertrieb (z. B. Door-to-Door oder Direktmarketing) optimal zu priorisieren.
- Business Case, modularer Rollout und Team-Setup: Wie Sie durch bis zu 17 % Kostenreduktion in der Kündigungsprävention einen schnellen ROI erzielen, das Projekt modular von der Datenaufbereitung bis zur Automatisierung strukturieren und die Zusammenarbeit zwischen Fachbereich und Data Science optimal organisieren.
