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 Webseminar 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.
