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Kundenbindung in der Telekobranche

Data Analytics und KI als Motor für Wandel

11. März 2025, 11:00 Uhr | Autoren: Jochen Schweikert und Christophe Krech

Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Fünf nützliche Maßnahmen

Vom E-Commerce-Sektor zu lernen, bedeutet für Telekommunikationsanbieter vor allem, moderne Data-Analytics-Verfahren einzusetzen, um die Trends im Konsumentenverhalten effektiv zu adressieren und ihre Geschäftsstrategien mit den folgenden 5 Maßnahmen zu optimieren:

Preisoptimierung und personalisierte Angebote:
Predictive Analytics: Durch die Analyse von historischen Daten, demografischen Informationen und Nutzungsdaten können voraussichtliche Abwanderungsraten (Churn Prediction) berechnet und preisoptimierte, personalisierte Angebote erstellt werden, die Kundenbindung fördern. So können beispielsweise Kunden, die preissensibel sind und einen Wechsel in Erwägung ziehen, gezielt mit individuellen Rabatten oder speziellen Tarifen angesprochen werden.

A/B-Testing: Verschiedene Preismodelle und Angebotsstrukturen können in kontrollierten Experimenten getestet werden, um die optimale Kombination aus Preis und Leistung zu ermitteln und die Conversion Rate zu maximieren.
Optimierung des Zahlungsportfolio:
Analyse des Zahlungsverhaltens: Durch die Analyse von Transaktionsdaten und demografischen Informationen können Präferenzen für bestimmte Zahlungsmethoden identifiziert werden. So können Telekommunikationsanbieter ihr Zahlungsportfolio optimal an die Bedürfnisse ihrer Kunden anpassen und beispielsweise die Integration neuer Wallet-Lösungen priorisieren.

Segmentierung: Kunden können anhand ihres Zahlungsverhaltens segmentiert werden. So können spezifische Marketingkampagnen für Nutzer entwickelt werden, die beispielsweise noch nicht auf digitale Zahlungsmethoden umgestiegen sind.
Kunden im Fokus:
Customer Journey Analyse: Durch die Analyse der Customer Journey können Schwachstellen im Kundenlebenszyklus identifiziert und Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit ergriffen werden. So können beispielsweise Kunden, die aufgrund von Problemen mit der Netzqualität oder dem Datenvolumen unzufrieden sind, proaktiv kontaktiert und mit individuellen Lösungen unterstützt werden.

Sentiment Analyse: Die Analyse von Kundenfeedback in sozialen Medien und Online-Foren ermöglicht es, die Stimmung gegenüber dem Unternehmen und seinen Produkten zu erfassen und frühzeitig auf negative Entwicklungen zu reagieren.
Entwicklung neuer Produkte und Services:
Trendanalyse: Durch die Analyse von Marktdaten und Kundenfeedback können zukünftige Trends im Telekommunikationsmarkt identifiziert und neue Produkte und Services entwickelt werden, die den sich ändernden Bedürfnissen der Kunden entsprechen. So könnten beispielsweise flexible Tarifmodelle oder spezielle Angebote für jüngere Zielgruppen entwickelt werden, die verstärkt auf digitale Services setzen.
Echtzeit-Analysen:
Monitoring von Kennzahlen: Wichtige Kennzahlen wie Abwanderungsrate, Kundenzufriedenheit und Zahlungsverkehr können in Echtzeit überwacht werden, um schnell auf Veränderungen im Konsumentenverhalten reagieren zu können.

Technische Grundlage

Für die Umsetzung dieser Maßnahmen benötigen Telekommunikationsanbieter eine robuste Data-Analytics-Infrastruktur, die die Erfassung, Speicherung und Analyse großer Datenmengen ermöglicht. Der Einsatz von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz ermöglicht automatisierte Analysen und die Generierung von datengestützten Handlungsempfehlungen.

Die gute Nachricht lautet: Viele der dazu erforderlichen Daten haben diese Unternehmen bereits. Es gilt lediglich, diese nach Maßgabe agiler Strategien zu nutzen und Kunden stärker in den Fokus zu rücken.

Jochen Schweikert ist Senior Consultant Analytics & Consulting Services DACH bei Experian, Christophe Krech ist Head of Analytics – Bureau & Data DACH bei Experian