E-WORLD 2020

PV Vertrieb? ensolity!

Das war eine spannende E-World. Jetzt sind Sie an der Reihe: Buchen Sie die Online-Produktdemo.

energy.cockpit –
Übernehmen Sie das Steuer

Cloudbasierte Tools für Neu- und Bestandskunden-Pricing, Controlling und Vertriebssteuerung. Alles vereint in einem Cockpit, das für Sie individuell angepasst wird.

Ein Blick hinter die Kulissen des brandseven Innovation Lab

Bei brandseven passieren regelmäßig Innovationen. Deswegen haben wir dafür sogar eine eigene Abteilung. Aktuell dreht sich im Inno Lab alles um Daten und maschinelles Lernen…

IN EIGENER SACHE

brandseven goes 100% REMOTE

Lieber brandseven-Kunde,

als Unternehmen, das sich viel mit Wahrscheinlichkeiten und Statistiken auseinandersetzt, nehmen wir die aktuellen Entwicklungen in Europa und Deutschland sehr ernst und handeln ohne Verzögerung.

Aus Sicherheitsgründen haben wir alle unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter frühzeitig ins Home Office geschickt und arbeiten, so lange wir es für richtig und erforderlich halten, 100%ig online und digital.

Unsere digitalisierte betriebliche Infrastruktur erlaubt es uns, gleichermaßen kollegial vernetzt zu bleiben und dabei ohne Einschränkungen produktiv für Sie da zu sein. Sollte es wider Erwarten doch einmal zu Verzögerungen im geschäftlichen Kontakt kommen, bitten wir um Verständnis.

Bitte bleiben Sie ebenfalls gesund und geben Sie auf sich acht!

Herzliche Grüße sendet
Ihr brandseven-Team

ERNEUERBARE ENERGIE

BioHyMethControl

Steuerung von Vergärungsanlagen zur Kompensation von Schwankungen anderer regenerativer Energien. brandseven nimmt als Projektpartner an einem spannenden Forschungsvorhaben teil.

Im Zuge der Energiewende erlebt das in Deutschland gewachsene Energiesystem einen Strukturwandel. Während sich das derzeitige System aufgrund der Speicherfähigkeit von fossilen Brennstoffen gradlinig auf die Nachfrage am Strommarkt ausrichtet und zu kalkulieren und zu regulieren ist, treten mit den erneuerbaren Energien Wind und Photovoltaik zwei Energiequellen in den Energiesektor ein, die dem derzeitigen System diametral entgegenstehen.

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EXPERTEN LIVE

Alles richtig erklärt – einfach online.

Entdecken Sie unsere Produkte und lernen Sie die Key-Features in einer persönlichen, interaktiven Online-Präsentation kennen. 

Survival Analyse

Die Datengrundlage für dieses Modell bilden Transaktionsdaten.

Das bedeutet unter anderem Kundenkommunikation, Aktivität, Zahlverhalten und vieles mehr. Jede Transaktion bzw. jedes Event beeinflusst die „Lebenserwartung“ eines Vertrages oder Kundenkontos.

Brandseven geht dabei individuell auf ihre Transaktionsdatenpakete ein und liefert einen Zeitstrahl pro Kunde, auf dem sich der Effekt jedes Events einfach ablesen lässt.

Beispiele für mögliche Insights:

  • Ein erfolgreiches Vertriebsgespräch im letzten Quartal hat die „Lebenserwartung“ des Kunden verlängert.
  • Die letzte Webshop-Aktivität des Kunden ist über ein Jahr her. Die Inaktivität spricht für hohe Wechselgefahr.

Für Experten:

Die Methodik basiert auf einer Cox-Regression, also tatsächlich auf einem Algorithmus zur „Überlebensanalyse“. Events entsprechen „Hazards“, die sich positiv oder negativ auf die Kündigungswahrscheinlichkeit auswirken.

Diese Fragen lassen sich dann also beantworten:

  1. Um welche Kunden muss sich jetzt (oder erst später) gekümmert werden?
  2. Welchen Effekt haben welche Events im Allgemeinen?
  3. Mit welchen Events können wir bestimmte Kunden stärker binden?

Kausales Modell

Statistische Modelle liefern uns einen guten ersten Einblick in unsere Handlungsoptionen.

Selbstbewusste Entscheidungen können allerdings nur getroffen werden, wenn die Effekte aller Optionen abschätzbar sind.

Das Kausale Modell erlaubt genau das.

Beispiel für ein Gedankenexperiment:
Intervention: Preisanpassung, Effekt: Kündigerquote verändert sich.
Ergebnis: Beste Preisanpassung für mögliche niedrige Kündigerquote.

Das Kausalmodell inkorporiert das Wissen, welche Variablen wie auf andere einwirken und kann so über die statistischen Zusammenhänge hinausschauen und den reinen Effekt einer Intervention erkennen. Dieses Wissen fließt aus zwei Quellen zusammen. Unserem langjährigen Expertenwissen im Energiemarkt und der Kundenanalyse, sowie aus der individuellen Kundendatengrundlage extrahierte Wechselwirkungen der Variablen.

Unsere Kunden profitieren davon folgendermaßen:

  1. Unsere Expertise über den Energiemarkt fließt mit ein.
  2. Fragestellungen können dynamisch angefragt und analysiert werden.
  3. Das Analyseergebnis ist grundsätzlich robuster als das eines klassischen statistischen Ansatzes
  4. Das Modell liefert einen größeren Einblick und hilft konkret Entscheidungen zu treffen.

Basisanalyse

Welche Fragen können und wollen wir beantworten?

Bisher beschäftigen wir uns mit probabilistischen Fragestellungen wie zum Beispiel:

Mit welcher Wahrscheinlichkeit kündigt jemand?

Dafür schauen wir uns an, welche Merkmale haben die Kunden und welche Merkmale machen sie wahrscheinlich zu Kündigern (jene, die wir bei Kündigern sehen) und klassifizieren dann. Dafür kann man unterschiedliche Modelle nutzen. Bei uns ist das im Moment der Random Forest. Problematisch kann das Ganze aus mehreren Gründen sein. Einer davon ist, dass viele Merkmale miteinander korrelieren und es für das Modell schwieriger wird gute Informationen aus den Daten zu ziehen. Ein anderer ist, dass wir viele potentielle Variablen gar nicht beobachten können.

Das Kausal Modell inkorporiert „Expertenwissen“ über den Mechanismus hinter den Variablen. Also zum Beispiel:

Wetter und Churn korrelieren beim Medium Gas stark (warum nur?) – Wir wissen: Wetter beeinflusst Churn. Andererseits führen viele Kündiger nicht zu mehr Sonnenstunden (oder Regentagen).

Hier liegt also eine kausale „Richtung“ vor, die bisher nicht im Modell berücksichtigt wird. Dies ist natürlich ein triviales Beispiel. Das Kausale Modell soll sicherstellen, dass der Mechanismus hinter den Variablen berücksichtigt wird, unbeobachtete Effekte erkannt und herausgerechnet werden können und kann darüber hinaus Aussagen darüber treffen, wie eine Intervention auf einer oder mehrerer Variablen sich auswirkt. Auch hierzu ein Beispiel:

10% der Kunden sind Wechselgefährdet.
Intervention: Passe den Tarif (nach unten) an.
Frage: Sind nun weniger Kunden wechselgefährdet? Wie viele?

Somit liefert diese Methode auch die Plattform, Gedankenexperimente durchzuspielen und kann helfen, Kampagnen zu planen oder den Effekt einer Aktion abzuschätzen, bevor man sie durchführt. Der Gewinn ist also der Übergang von der ersten Frage zur zweiten:

Mit welcher Wahrscheinlicht passiert X, wenn ich Y sehe? Mit welcher Wahrscheinlicht passiert X, wenn ich Y mache?

Unsere Kunden profitieren davon folgendermaßen:

  1. Unsere Expertise über den Energiemarkt fließt mit ein.
  2. Spezielle Fragestellungen können zusätzlich angefragt werden.
  3. Die Ergebnisse werden grundsätzlich robuster.
  4. Das Modell liefert einen größeren Einblick und erklärt warum etwas passiert und nicht nurdass es passiert. Also: Warum kündigt ein Kunde?