PARTNER

Zusammen besser

Mit den besten Partnern der Branche zum besten Dienstleister der Energiewirtschaft.

Eleven Labs entwickelt Predictive Analytics Lösungen und hilft Ihnen, eine höhere Wertschöpfung zu erzielen.

Daten heben, Daten analysieren, Daten anreichern – bei Eleven Labs dreht sich alles um Daten. Wir helfen bei der Analyse Ihrer Kunden und Ihrer Kündiger. Mit unseren Partnern synthetisieren wir Datenpakete für die Telekommunikation und die Energiewirtschaft.

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Die Arbeitsgemeinschaft für sparsame Energie- und Wasserverwendung (ASEW) ist das Effizienz-Netzwerk für Stadtwerke. Bei Fragen rund um die Themen Energieeffizienz und erneuerbare Energien ist die ASEW erster Ansprechpartner für Energieversorger – und das seit 1989! Gemeinsam mit unseren Mitgliedern gestalten wir die Energiewende aus.

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Die LBD Beratungsgesellschaft mit Sitz in Berlin ist eine strategische Unternehmensberatung. Seit 1988 berät die LBD die Energiewirtschaft. Höchst erfahren, wissensgetrieben und mit dem Blick nach vorn.

Gemeinsam mit der LBD haben wir ensolity entwickelt – ein Tool für  kundenspezifische Potenzialanalysen für die Nutzung von Photovoltaikanlagen, die direkten vertrieblichen Mehrwert liefert. 

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MEHRWERK steht als Bielefelder Marketingagentur für die Konzeption, strategische Entwicklung und operative Umsetzung von Kundenbindungsprogrammen, Marketingmaßnahmen zur Produktdifferenzierung, Ertragssteigerung und Zusatzleistungen zur Steigerung der Kundenloyalität.

MEHRWERK und brandseven werden in 2020 im Bereich der Bestandskundenanalyse ihre bereits bestehende Kooperation vertiefen und branchenübergreifend tätig werden.

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„Wir sind Analysten, Geographen, Marketer und allen voran Lösungsfinder.“

Mit innovativen Analyseansätzen und dem größten Datenspektrum am Markt, bringt microm das zusammen was zusammen gehört: Ihre Zielgruppen mit Ihrem Unternehmen. Unsere Kunden eröffnen erfolgreich neue Standorte und realisieren effiziente Werbekampagnen in allen relevanten Marketingkanälen.

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BLUBERRIES GmbH wurde im Sommer 2011 in München gegründet, um die Energiewirtschaft bei der notwendigen Transformation und den Anpassungen, bedingt durch die Energiewende, nachhaltig und partnerschaftlich zu unterstützen.

Tiefe Marktkenntnisse, breite energiewirtschaftliche Erfahrungen und erfolgreich umgesetzte Projekte befähigen uns, Veränderungsprozesse in dieser speziellen Branche zu gestalten und voranzutreiben.

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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?