Unsere Kunden

Kooperationen funktionieren nur mit Vertrauen.
Wir stellen gerne Kontakt zu unseren Kunden her.

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Energieversorgung Offenbach AG: Aktuelle Maßnahmen für jeden Kunden, täglich und konstant.

Die Aufgabe war klar: In nur drei Monaten soll für die EVO CLARIFYDATA.BESTAND implementiert werden, damit in täglichen Intervallen vollautomatisch für jeden Kunden individuelle Maßnahmen herausgegeben werden können. Das Zeitfenster war sportlich gesetzt, aber trotz dieser Hürde ist es uns gelungen, diese Aufgabe zu stemmen. Unsere KI basierte Software analysiert nun täglich die Stamm- und Bewegungsdaten der EVO-Kundschaft und speist die Beratungsempfehlungen direkt in das SAP-ISU System ein.

Produkt: CLARIFYDATA.BESTAND

ERP: SAP-ISU

Ergebnis:

  • Regelmäßige Optimierung der CLV, NBA und Churn-Scores

  • Automatisierte Bereitstellung von Alertings und Reportings

  • Eine Ausgabe exakter Beratungsinhalte im SAP-ISU

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Kundensegmentierung  als Basis für kundenzentriertes Vertriebsmanagement

Kompetenzen bündeln und Synergien schaffen, das sind unter anderem die Gründe für die Schleswiger Stadtwerke, Stadtwerke Eckernförde und Stadtwerke Rendsburg, eine gemeinsame Kooperationsgesellschaft zu gründen. Und mit dieser Power sollen künftig die Kunden segmentiert werden, um so eine Basis zu schaffen, die Vertriebsaktivitäten zielgerichtet zu steuern und Kunden bedarfsgerecht zu betreuen. Differenziert nach automatisierte Betreuung, halb-automatisierte Betreuung und Individualbetreuung. Je nach Kundenwert und Wechselwahrscheinlichkeit

Produkt: CLARIFYDATA.BESTAND

ERP: Schleupen, Wilken, Microsoft Navision

Ergebnis:

  • Individualisierte PowerBI-Dashboards for Outbound und Inboundkampagnen

  • Datenbank zur Stammdatenoptimierung, um Kundendubletten zu identifizieren und zu eliminieren

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Stadtwerke Kiel AG: Kundenindividuelle Maßnahmen jeden Tag neu ermittelt.

Täglich ermitteln wir automatisiert kundenindividuelle Maßnahmen. So können die KollegInnen im Kundenservice (persönlich und telefonisch) ganz konkret auf den Kunden eingehen. Dies funktioniert, da wir jeden Tag die Stamm- und Bewegungsdaten mit Künstlicher Intelligenz analysieren und in das führende System, in diesem Falle SAP-ISU, zurückspielen. So sind alle KPI dort, wo sie benötigt werden: direkt am Kunden.

Produkt: CLARIFYDATA.BESTAND

ERP: SAP-ISU

Ergebnis:

  • Tägliche automatisierte Aktualisierung von Churn-Scores, CLV und NBA

  • Individuelle Maßnahmenbetreuung für Privat- und Gewerbekunden

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Gezieltere Kundenansprache für über 1.5 Mio SLP Kunden

EWE ist einer der größten Energieversorger Deutschlands und bietet seinen Kunden neben Strom und Erdgas auch Wärme sowie Telekommunikationsprodukte an. Durch die Implementierung verschiedener Prognosemodelle sowie komplexer Berechnungslogiken trägt clarifydata zu einer gezielteren Kundenansprache bei. Die Ergebnisse der Berechnungen werden regelmäßig und automatisiert zur Verfügung gestellt.

 

Produkt: CLARIFYDATA Loyality

Datenquelle: MS SQL Server

 

Ergebnis:

  • Berechnung und automatisierte Auslieferung systemübergreifender Steuerungsgrößen unter Berücksichtigung mehrerer Commodities 

  • Berechnung und automatisierte Auslieferung von Benchmarks unter Berücksichtigung von öffentlich zugänglichen Informationen

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Berechnung von Kundenwert- und Kündigungsrisiko

Die Stadtwerke Eutin GmbH strebt eine Dynamisierung der Kündigungsprävention an. Wesentliche Ziele sind eine hohe Güte der Prognosen sowie ein gewisser Automatisierungsgrad des Kampagnenmanagements. Durch Predictive Analytics soll die Kündigungsprävention individualisiert werden. Die Anwendung von Machine Learning Algorithmen und die Möglichkeit der Nutzung einer intuitiven Software soll zudem sicherstellen, dass interne Aufwände gering gehalten werden.

Produkt: CLARIFYDATA.BESTAND

Ergebnis:

  • Berechnung aktueller Kündigungsrisiken und Kundenwerte (CLV)

  • Einsichten in das Kundenverhalten und in erfolgskritische Merkmale

  • Kampagnenerstellung mit PowerBI zum Download

  • Einsichten in die generelle Datenqualität der Stadtwerke Eutin, Plön und Oldenburg

  • Identifizierung von mehrfach angelegten Kunden

  • Anreicherung des prognostizierten Kundenalters zur Nutzung für Kampagnen

  • Aktualisierbarkeit der berechneten Ergebnisse

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Weitere Kunden

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