Mit Künstlicher Intelligenz Kundenbindung und Cross-Selling verbessern

Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) ist derzeit in den sozialen Medien allgegenwärtig. Getrieben wird diese Entwicklung durch die größere Verfügbarkeit von Daten, mehr Rechenpower, sowie Fortschritte in der Qualität und Effizienz der Algorithmen. Ein Nebeneffekt dieser Entwicklung ist, dass die Nutzung von KI-Services viel einfacher und kostengünstiger geworden ist: Anstatt sich um die Entwicklung der Algorithmen selbst zu kümmern und technische Expertise vorhalten zu müssen, können Unternehmen auf bestehende, spezialisierte Services zurückgreifen.

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Manche KI-gestützte Einsatzgebiete wie Bild- und Texterzeugung müssen sich in der Versicherungsbranche erst noch in der Breite durchsetzen. Die Bestimmung der „Next Best Action“, welche zur Reduktion der „Churn Rate“ (also der Kundenabwanderungsrate) und zur Steigerung des „Cross-Selling“ eingesetzt wird, zählt hingegen zu den relevantesten Einsatzgebieten von KI. Das ist nicht überraschend, da sich sowohl Churn als auch Cross-Selling meist direkt in der Profitabilität niederschlagen.

Unabhängig von der konkreten Umsetzung im Einzelfall wird im Folgenden das Vorgehen in den drei Schritten beschrieben, die dem Ansatz zugrunde liegen.

#1 Berechnung des „Customer Score“ für Churn und Cross-Selling

KI besitzt seine Stärke darin, riesige Datenmengen in kurzer Zeit zu analysieren und hierbei Muster zu erkennen. Zu den Dutzenden von Variablen, die in die Analyse einfließen, zählen unter anderem Zahl und Art der abgeschlossenen Produkte, Zahlart, Versicherungssumme, vergangene Schadenfälle, Kundenzufriedenheit oder auch soziodemographische Merkmale. Bei Firmenkunden werden auch Variablen wie Industrie, Anzahl der Mitarbeiter und Kunden sowie Umsatz(-Wachstum) herangezogen.

Darüber hinaus berücksichtigen die Algorithmen, wie sich Kunden verhalten haben, nachdem bestimmte Ereignisse eingetreten sind, sowohl seitens des Kunden (zum Beispiel Meldung einer Wohnsitzänderung) als auch seitens des Versicherers (etwa Ablehnung eines Schadenfalles). Hierbei werden nicht nur einzelne Ereignisse getrennt voneinander, sondern auch hinsichtlich ihres gemeinsamen Vorkommens betrachtet.

Indem in den Daten Kunden mit ähnlichen Eigenschaften und ähnlichem Verhalten identifiziert werden, kann ein Customer Score berechnet werden. Dieser steht für die Wahrscheinlichkeit, ob ein Kunde abwandern wird oder empfänglich für ein weiteres Produkt oder einen weiteren Service ist. Diese Werte helfen also dabei zu bestimmen, wie man sich dem Kunden gegenüber am besten verhält – daher auch der Name: Next Best Action.

#2 Aufsetzen der Kampagnen

Kunden mit einem ähnlichen Customer Score werden zu Kampagnen zusammengefasst. Anstatt also jeden Kunden mit dem gleichen Inhalt und dem gleichen Kanal anzusprechen, erhält er oder sie nur diejenigen Angebote oder Informationen, die mit der höchsten Wahrscheinlichkeit relevant sind – und das in einer Art und Weise, sei es physisch oder digital, die am besten zu den Charakteristika der Kunden und dem Inhalt passt.

Durch das passgenaue Ausspielen von Kampagnen wird auch vermieden, dass ein Kunde im Gießkannenprinzip mit Informationen überhäuft wird. Unserer Erfahrung nach wissen es Kunden zu schätzen, wenn sie weniger, dafür aber relevantere Inhalte erhalten. Der Vertrieb wiederum profitiert davon, dass etwa die abzutelefonierenden Listen kürzer werden, da er sich auf die am vielversprechendsten Cross-Selling-Möglichkeiten und die Kunden konzentrieren kann, welche am wahrscheinlichsten kündigen werden.

#3 Ergebnismessung und erneutes Training der KI

Manche Produkte oder Maßnahmen benötigen eine gewisse Zeit, bis sie etwa in den Bestandssystemen abgebildet und dadurch messbar gemacht werden. Deswegen empfehlen wir, ein nicht zu kleines Zeitfenster zu wählen, in dem die Erfolge der Kampagnen beurteilt werden.

In einem letzten Schritt wird nun das den Algorithmen zugrundeliegende statistische Modell mit den Ergebnissen der vorherigen Kampagnen erneut trainiert. Ein Modell ist nämlich immer nur für einen bestimmten Zeitraum gültig. Durch das erneute Training des Modells wird gewährleistet, dass etwa die ab- und zunehmende Beliebtheit von Produkten und Services aufgrund politischer oder wirtschaftlicher Ereignisse bei künftigen Kampagnen berücksichtigt wird. Mit der Berechnung der Scores für eine neue Kampagne geht das beschriebene Vorgehen dann in die nächste Runde.

Abschließend bleibt festzuhalten, dass es sich bei Churn und Cross-Selling um Themen handelt, welche im Vergleich zu anderen KI-Themen eine sehr niedrige Einstiegshürde und eine schnelle Rentabilität aufweisen. Unternehmen, die diesen Schritt noch nicht gewagt haben, seien daher ermutigt, dies möglichst bald nachzuholen.

Über die Autoren

Foliume unterstützt Vertriebe von Versicherern und Versicherungsvermittlern dabei, Kampagnen umzusetzen, um mittels KI und automatisiertem Marketing die Churn Rate zu senken und Cross-Selling-Potenziale zu heben. Im Rahmen des Starts auf dem deutschen Markt bietet Foliume interessierten Unternehmen bis Mitte März 2023 exklusiv eine kostenlose Kundenportfolioanalyse an.

Martin Fagioli ist Mitgründer und CEO von Foliume mit über acht Jahren Erfahrung im Bereich Künstliche Intelligenz. Vor der Gründung von Foliume war er weltweit verantwortlich für KI-Projekte bei namhaften Kunden wie Allianz Global Investors, Bain & Company, Grubhub und Nvidia. Sie erreichen ihn unter martin@foliume.com.

Dr. Christian Hörndlein hat über zehn Jahre Erfahrung als Projektleiter und Berater in den Bereichen digitaler Transformation sowie dem Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Versicherungsbranche. Als Head of Germany steht er bei Foliume Kunden und Interessenten als deutschsprachiger Ansprechpartner zur Verfügung. Sie erreichen ihn unter christian@foliume.com.