Abgleich der Abrechnungssysteme: Dubletten und ihr Vorkommen und wieso sollte ich sie prüfen?


Ein Kunde = Viele Kundennummern und unterschiedliche Systeme. Wie kann ich da den Überblick behalten?

Die Produktvielfalt von Stadtwerken nimmt stetig zu, was meist zu einem oder mehreren zusätzlichen Abrechnungssystemen führt. Diese sind meist nicht untereinander vernetzt und es ist schwer bis unmöglich Querverbindungen zu ziehen. Konkret erleben wir dieses Phänomen oft im Kontext des Angebots von Glasfaser und Mediaprodukten oder beim Einstieger der Vermarktung von Energiedienstleistungen


Warum ist dies ein Problem?


Mehrfache Ausführungen desselben Kunden im System erschweren Auswertungen, eine gezielte Ansprache sowie eine Optimierung der Effizienz. Auch kleine Maßnahmen wie die Ausschüttung eines spartenspezifischen Bonus bei Inanspruchnahme mehrerer Sparten kann so schnell zu einem komplizierten Problem werden. Für Computer sind nur Verbindungen ersichtlich, die auch so in Datenbanken existieren.


Ein Beispiel:


Max Mustermann wohnt in der Musterstraße 1, Musterstadt. Er ist gleichzeitig bei seinem lokalen Statdwerk Kunde für Strom, Gas und Glasfaser. Das Problem: Für jeden Service ist er in einer anderen Datenbank im Stadtwerk Musterstadt hinterlegt. Für eienn Menschen istz es einfach ersichtlich, dass es sich bei allen drei Einträgen um die Selbe Person handelt, aber ein Computer brach dafür noch weitere Informationen. Noch schwieriger wird es, wenn Tippfehler und kleine Unstimmigkeiten existieren. Dann ist die klassische Programmierung mit ihrer autonomen Kompetenz am Ende.


Unsere Lösung


Die dynamische Identifikation von Dubletten unter Einsatz von Fuzzy Matching. Dies geschieht sowohl innerhalb eines einzelnen Systems sowie auch systemübergreifend. Die Dubletten werden alle in eine in eine zentrale Kunden-ID umgewandelt, damit eine einfache und umfassende Übersicht über den Kunden und seine Leistungen besteht. Die wichtige Frage die sich hier stellt ist: Was ist eigentlich Fuzzy Matching genau? Unter fuzzy Matching versteht sich eine Technologie, die es uns ermöglicht mithilfe von Machine Learning die Dubletten im System ausfindig zu machen. Unsere Software durchsucht dabei beispielsweise die Datenbanken des Stadtwerk Musterstadt und findet dort drei Mal Max Mustermann aus der Musterstraße 1. Doch in der Datenbank für Glasfaser finden wir unter der Adresse einen Max Musterman. Das Fuzzy Matching hat die Fähigkeit derartig kleine Abweichungen zu registrieren und dennoch den anderen Einträgen zuzuordnen. Dabei lässt sich auch einstellen zu wie viel Prozent die Abweichung zu den anderen Einträgen sein darf. Wenn wir einstellen, dass höchstens 10% abweichen dürfen, dann wird Herr Musterman automatisch den anderen Zugeordnet und der Fehler korrigiert. Besteht jedoch mehr als 10% Abweichung, dann findet keine Zusammenführung statt.


Welche Regelmäßigkeit sollte ich wählen?


Neue Dubletten können jeden Tag dazukommen. Ob ich hier nun täglich, monatlich oder jährlich aktualisiere hängt stark davon ab, was ich mit der gewonnenen Erkenntnis mache:


  • Eine tägliche Aktualisierung, um tagesaktuelle Next-Best-Actions zu erhalten. Die Kundschaft wird sonst nicht richtig erfasst und NBAs bspw. im Cross Selling werden nicht wahrgenommen.

  • Eine monatlich Aktualisierung, um die Abrechnung zu unterstützen oder Bonivergaben zu prüfen.

  • Eine (vietel)jährliche Aktualisierung führt zu einer Steigerung der Datenqualität und verschafft einen systemübergreifenden Überblick über den gesammten Kundenstamm.


Die Kundendaten eines Stadtwerks sind der Wettbewerbsvorteil und die Einführung einer zentralen Kunden_ID bildet das Fundament für eine effiziente und fortschrittliche Kundenbetreuung. Nur wer den Überblick über seinen breitgefächerten Kundenstamm, der sich über diverse Produktkategorien erstreckt behält, kann wahrhaftig effektive Kundenbindung betreiben.


Was ist die einfache Lösung?


Wir von clarifydata haben uns dieser Thematik angenommen und ein Produkt erschaffen, was sich genau für diese Aufgabe entwickelt wurde und sogar noch viel mehr kann. CLARIFYDATA.BESTAND hilft ihnen dabei Ihre Datenbanken aufzuräumen und Ihre Kunden in einheitliche IDs zu bündeln. Dabei ist das auch nur der erste Baustein unseres Produkts. Die weiteren Bausteine lassen Sie Ihren Kundenstamm bequem und übersichtlich betreuen. Dabei werden Ihnen beispielsweise wechselsgefährdete Kunden angezeigt, sodass Sie reagieren können, bevor Sie einen Kunden verlieren.


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