Predictive Sales

Im sechsten Teil der Artikelserie von PwC und Dastani Consulting geht es um das Potenzial der Künstlichen Intelligenz (KI) im Churn-Management. Ein KI-System kann die Kunden finden, die auf eine Wechselbereitschaft hindeuten. Doch nicht jede B2B-Kundenabwanderung ist schmerzhaft. 

Das Kunstwort „Churn“ ist eine Verschmelzung der Wörter „Change“ (Wechsel) und „Turn“ (Abkehr): Der Kunde ändert sein Verhalten und wendet sich vom bisherigen Anbieter ab.

Ein KI-System kann autonom unter allen möglichen Kriterien diejenigen finden, die tatsächlich auf eine Wechselbereitschaft hindeuten. Churn-Management auf Datenebene beginnt damit, die Kunden zu selektieren, deren realer Umsatz den Erwartungswert deutlich unterschreitet. Der Erwartungswert ergibt sich aus der Customer Value Prediction. In einem zweiten Schritt bewerten wir den zur Disposition stehenden Umsatz: Wenn ein Kunde mit einer Wahrscheinlichkeit von 10 Prozent abwandert und wir einen Umsatz von 100.000 Euro erwarten, liegt das Gefährdungspotenzial bei 10.000 Euro. Eine Umsatzerwartung von 20.000 Euro mit einer fünfzigprozentigen Abwanderungswahrscheinlichkeit birgt das gleiche Gefährdungspotenzial, ebenfalls 10.000 Euro.

Der Handlungsbedarf ergibt sich also weder aus der Abwanderungswahrscheinlichkeit noch aus dem aktuellen Umsatz allein, sondern aus dem Gefährdungspotenzial. Es lohnt sich nicht, jemanden mit nur 200 Euro Umsatz als gefährdet einzustufen und ihm besondere Aufmerksamkeit in Form teurer Kundenbindungsmaßnahmen zu widmen. Entscheidend ist hauptsächlich, die werthaltigen und gefährdeten Kunden so anzusprechen, dass sie dem Unternehmen treu bleiben. Der Erfolg der angewandten Bindungsstrategien lässt sich mit Datenanalysen messen. Basierend auf der Wirksamkeit einzelner Maßnahmenpakete können diese anschließend weiter optimiert werden.

Dieser Artikel ist Teil einer Serie auf LinkedIn zu #PredictiveSales:

1.    Das Potenzial liegt in der Prognose

2.    Technische Voraussetzungen

3.    Kaufwahrscheinlichkeit potenzieller Kunden prognostizieren

4.    Cross- und Up-Selling-Potenziale identifizieren

5.    Umsatzpotenzial der Kunden entdecken

6.    Nicht jeder Abschied tut weh

7.    Konkreter Einsatz im Vertrieb

Den Artikel finden Sie auch hier hinterlegt auf LinkedIn!

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