Mit KI-gestützter Datenanalyse zu mehr Kundenorientierung
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2 21
Auszug aus
Ausgabe 2
April 2021
Schwerpunkt Lösungen für
das digitale Stadtwerk
Mit KI-gestützter Datenanalyse
zu mehr Kundenorientierung
Von Rolf Buchholz, Managing Director, KEY VALUES GmbH & Co. KG,
und Lukas Kauderer, Managing Director und Co-Founder, liCili UG
ISSN: 1611-2997Schwerpunkt Lösungen für das digitale Stadtwerk
Mit KI-gestützter
Foto: © Tempura/istockphoto
Datenanalyse
zu mehr
Kundenorientierung
Chancen und Insights für Stadtwerke am Beispiel
einer Review-Auswertung
KI-gestützte Daten- und Textanalysen geben den Unternehmen grundlegend neue Mög-
lichkeiten, den Kunden sowie den gesamten Markt systematisch zu analysieren. Anhand
einer Auswertung von Stadtwerke-Kundenfeedbacks wird ein solches Verfahren vorge-
stellt und die Gründe für die Kundenzufriedenheit untersucht.
on Rolf Buchholz, Managing Director, KEY VALUES GmbH & Co. KG,
V
und Lukas Kauderer, Managing Director und Co-Founder, liCili UG
2 Auszug aus e|m|w Heft 02|2021Lösungen für das digitale Stadtwerk Schwerpunkt
D
ie Stadtwerke in Deutschland klagen seit Jahren über den
zunehmenden Kunden- und Umsatzverlust. Hierbei sind ▶ Studien-Steckbrief
bei steigenden Strompreisen die Vergleichsportale Verviox
und Check24 für Verbraucher eine willkommene Alter- Verfahren: Themenanalyse, Sentiment-Berechnung, Kon-
native. Aber auch kleinere und flexible Start-ups, die mit neuen textanalyse, Relevanzsortierung und Treiberanalyse mittels
Konzepten, innovativen Technologien und weniger Bürokratie multipler Regressionsanalyse
arbeiten, sind im Kommen. Als Begründung für die Abwande- Bearbeitete Datensätze: 26.513
rung verweisen regionale Stadtwerke primär aber immer schnell Datenquellen/Plattformen: Verivox, Google Maps, Check24
auf die „billige Konkurrenz“ und sprechen von Preiskampf. Betrachteter Zeitraum: 01.10.2019 bis 01.10.2020
Stadtwerke-Kategorien: kleinere, mittlere und größere
Laufen den Stadtwerken die Kunden aber wirklich wegen der Stadtwerke (gemessen an den Umsätzen)
Preise weg? Gibt es ein nachhaltiges Loyalitätsproblem von Untersuchte Stadtwerke: 32 Stadtwerke in Deutschland
Stadtwerken in Deutschland? Die Hamburger Innovations- und Anonymisierung: die wörtliche Nennung von einzelnen Stadt-
Transformationsberatung KEY VALUES ist gemeinsam mit dem werken in den Kundenkommentaren wurden anonymisiert
KI-Textanalyse-Anbieter liCili der Frage auf den Grund gegangen.
Dafür wurden insgesamt über 26.513 Kunden-Statements von 32
Stadtwerken unterschiedlicher Größe in Deutschland gesammelt Aggregierung von Kundenfeedback
und ausgewertet. Diese wurden anschließend interpretiert und Die Themenanalyse gibt eine Übersicht, über welche Themen
in Handlungsempfehlungen überführt. Die Daten-Quellen waren die Kunden in welcher Häufigkeit sprechen. Dabei sind die The-
hierbei Verivox, Check24 und Google Maps. men in zwei Ebenen abgebildet, sodass bereits eine Über- und
Unterkategorisierung stattfindet. Diese, sowie alle weiteren Ebe-
Kundenfeedback für Stadtwerke nen, können anhand von Attributen gefiltert werden. Attribute
Abnehmer und Verbraucher geben heute ungefragt und in gro- sind zum Beispiel Plattformen, Sterne-Ratings oder ähnliches.
ßer Menge Feedback. Egal ob über Google Maps, Verivox oder
Check24, per Mail oder die Sozialen Medien – noch nie gab es Anschließend werden die Themen mit der Treiberanalyse nach
eine so hohe Anzahl an ehrlichen, ungefragten Kundenmeinun- ihrem Einfluss auf die Kundenzufriedenheit untersucht. Denn
gen. Neue, innovative Verfahren der KI-gestützten Daten- und oftmals bedeutet eine häufige Nennung eines Themas nicht
Textanalyse ermöglichen es Unternehmen, die Meinungen, zwingend, dass dies auch einen großen Einfluss auf die Gesamt-
Informationen und Kundenäußerungen systematisch zu erheben, zufriedenheit hat. Oftmals ist sogar das Gegenteil der Fall und
auszuwerten und für kundenorientierte Weiterentwicklungen Themen, wie zum Beispiel der Preis, werden nur vorgeschoben,
zu nutzen. Dies bietet viele unterschiedliche Vorteile wie einen um einen einfachen Grund für die (Un-)Zufriedenheit zu nennen.
geringen Aufwand bei der Erhebung sowie gleichzeitig realitäts- Hierbei wird auf die statische Methode einer systematischen
nahe Rückmeldungen. multiplen Regressionsanalyse zurückgegriffen. Diese untersucht,
ob und wie stark die unabhängige Variable (die genannten
Dabei kann die Datengenerierung, wie in dieser Studie, einmalig, Themen) die abhängige Variable (Kundenzufriedenheit gemessen
genauso aber auch in einem Echtzeit-Abgleich stattfinden. Oft-
mals wird dabei unterschätzt, auf wie vielen unterschiedlichen
Wegen der Kunde seine Meinung preisgibt – Bewertungsplatt- 01 Um Kundenfeedbacks sinnvoll auswerten zu können, ist eine
formen gibt es in unterschiedlichster Form und von unterschied-
lichsten Anbietern. Hier die Übersicht zu behalten und gleichzei- multiperspektivische Herangehensweise nötig.
tig die Inhalte für das eigene Unternehmen zu nutzen, ist eine
große Herausforderung, der man sich aber stellen muss. Meta-Analyse
Wie zufrieden sind die Stadtwerke-
Für die hier als Case Study durchgeführte Analyse wurden offene Kunden mit ihrem Energieversorger?
Aussagen von über 26.000 Stadtwerke-Kunden analysiert, um
mehr über Ihre Haltung, Einstellungen und Erfahrungen heraus- Themen-Analyse
zufinden. Die Ergebnisse sind eine konkrete Hilfestellung für eine Welche Themen werden von den
daten- und wissensbasierte Entscheidungs- und Entwicklungskul- Stadtwerke-Kunden genannt?
tur zukunftsfähiger Stadtwerke in Deutschland. Treiber-Analyse
Inwieweit haben die Themen Einfluss
Aufbau der Auswertung auf Kunden-Bewertung /-Zufriedenheit
Um Review-Daten und damit Texte sinnvoll auswerten zu bzw. -Loyalität?
können, benötigt es zwei wichtige Faktoren: Eine aggregierte
Übersicht der Kundenfeedbacks und gleichzeitig einen sinnvollen Kontext-Analyse
In welchem Kontext sind die einzelnen
sowie einfachen Deep Dive in die Daten. Dieses Gleichgewicht ist
Themen und Treiber zu sehen
sehr wichtig, da die relevanten Informationen in Texten oftmals
eher zwischen den Zeilen stehen und Kundenmeinungen eben Sentiment-Analyse
nicht nur Zahlen sind. Werden die Daten zu einfach und stark Mit welchen Emotionen spricht der
aggregiert, kommt es sehr leicht zu fatalen Fehlableitungen Abnehmer
und Rückschlüssen, welche im Zweifel sogar schädlich für die
Relevanz-Analyse
Kundenorientierung und eine positive Umsatzentwicklung sind.
Was steckt hinter den Aussagen und was
Aufgrund dieser Gegebenheit wird auf ein breites Analysespekt- sind wertvolle Voice of the Customers?
rum zurückgegriffen, welches die folgenden sechs Analysemög-
lichkeiten bietet (Vgl. dazu Abb. 1):
Auszug aus e|m|w Heft 02|2021 3Schwerpunkt Lösungen für das digitale Stadtwerk
Detailverständnis der Kunden
02 Analysematrix für die zwei Variablen Einfluss (Estimate) Um nun von der Aggregierung der Texte eine Detailstufe tiefer zu
kommen, werden eine Sentiment- sowie eine Kontextanalyse
und Rating.
durchgeführt. Hierbei wird ausgewertet, in welchem Kontext die
Themen und Treiber sind. Zum Beispiel ist der Preis zu hoch
2 oder zu intransparent? Dies ermöglicht bereits eine vertiefte Ein-
Stärke weiter ausbauen Großer Handlungsbedarf sicht in die einzelnen Themen. Gleichzeitig wird über das Senti-
bei hoher Relevanz bei relevanter Schwäche ment betrachtet, mit welcher Emotionalität die Texte geschrieben
Estimate
sind. Ist der Kunde verärgert, neutral oder positiv gestimmt? Dies
kann ebenfalls wichtige Details und Informationen liefern.
Kein Handlungsbedarf Handlungsbedarf durch Anschließend kann nochmals eine Analyse-Ebene tiefer gegangen
bei guter Bewertung Unzufriedenheit und die nach der Relevanz sortierten Einzel-Bewertungen ein-
gesehen werden. Dies hilft dabei, ein fundiertes Detailverständ-
0 nis zu erhalten, da dadurch bei den wertvollsten Nennungen
5 Rating 1 zwischen den Zeilen gelesen werden kann und die eigentlichen
Motive erkannt werden. Für die Relevanzsortierung wird anhand
von mehreren KI-Modellen für jeden Text berechnet, wie relevant
in Rating-Sternen) beeinflusst. Hierbei werden alle notwendigen der Inhalt und die angesprochenen Themen sind. Die Basis des-
statistischen Prüfungen durchgeführt: Signifikanz, bereinigtes sen bildet eine Forschungsstudie von liCili mit Unterstützung der
Bestimmtheitsmaß, Residuen, Multikollinearität. Hochschule Esslingen. In der Studie konnten über 25 Faktoren
abgeleitet werden, welche einen Einfluss auf die Relevanz ein-
Neben der Einflussgröße auf die Kundenzufriedenheit wird in der zelner Texte zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistun-
Treiberanalyse auch das Verbesserungspotenzial in den jewei- gen haben. Um diese Faktoren zu berechnen, werden für jeden
ligen Themen angegeben. Hierbei wird von großen Verbesse- einzelnen Text individuell über 500 Webseiten durchsucht. Dies
rungspotenzial ausgegangen, wenn die Bewertung des Treibers ist der Ausgangspunkt der KI-Modelle, welche seit über drei Jah-
unterdurchschnittlich ist. ren mit weiten Marktdaten angereichert werden. Hierbei spricht
man von Supervised Learning. Anhand dieser Sortierung stehen
Durch die erkannten Themen sowie die zwei Variablen Einfluss die wichtigsten, aussagekräftigsten und informativsten Texte
(Estimate) und Rating lässt sich die in Abb. 2 dargestellte, zu- ganz oben in der Hierarchie. Texte mit niedriger Qualität, also
sammenfassende Vierfelder-Matrix ableiten. hingegen wenig Aussagekraft, müssen nicht mehr berücksichtigt
03 Treiber-Analyse der mittelgroßen Stadtwerke mithilfe der Analysematrix.
1,8
Personal*; 40
Geld*; 44
Mahnung*; 34
Beratung; 39 Information*; 35 Telefon*; 67
Estimate
Hotline*; 24
0,9
Kundenservice*; 82
Abwicklung; 40 Rechnung*; 35
Abrechnung*; 152
Vertrag*; 165
Preis*; 261
Mitarbeiter*; 152
0
5 3 1
Rating
4 Auszug aus e|m|w Heft 02|2021Lösungen für das digitale Stadtwerk Schwerpunkt
werden, da diese ganz nach unten sortiert wurden. Damit ist ein vielschichtiges Gebilde, das zunehmend im Wettbewerb mit pro-
schneller Zugang zu den relevanten Informationen zwischen den fessionellen Playern und Marken steht. Damit neue Geschäfts-
Zeilen und ein viel schnelleres inhaltliches Verständnis für die modelle und -felder auch auf fruchtbaren Boden fallen können,
thematisierten Bereiche möglich. sind vielerorts zunächst hierfür die Voraussetzungen in den
Organisationen zu schaffen.
Zusammengefasst ermöglicht die systematische KI-Textanalyse
Kundeninteraktionen, wie in diesem Fall öffentliche Reviews,
innerhalb kürzester Zeit und mit einfach Mitteln zu überblicken, Zusammenfassung
ohne dass das Detailverständnis verlorengeht. KI gestützte Daten-
und Textanalyse erlauben so jedem Stadtwerk, Kundenmeinun- Kunden und Abnehmer äußern sich heute so offen, ehrlich und
gen aus unterschiedlichsten Quellen systematisch zu aggregieren, transparent wie noch nie, ganz gleich ob auf einem der zahlrei-
auszuwerten und zu verstehen. Durch diese Methoden ist es chen Vergleichsportale, per Mail oder via Sozialen Medien. Dank
schnell und einfach möglich, den Abnehmer zu verstehen und KI-gestützter Daten- und Textanalyse können diese Informationen
sich auf eine kundenorientierte Weiterentwicklung des Unter- schnell und einfach zu wirklichen Insights umgewandelt werden.
nehmens zu konzentrieren. Damit ist dies ein sinnvolles und Dies kann Stadtwerke einmalig beim Erkennen von Potenzialen,
wirksames Werkzeug für den nachhaltigen Unternehmenserfolg aber auch fortlaufend bei der Auswertung von kontinuierlichem
und ein echter Wettbewerbsvorteil. Kundenfeedback unterstützen und damit den Weg zu einer
kundenorientierten Unternehmensausrichtung vereinfachen.
Ergebnisse der Stadtwerke Studie
Die oben aufgeführte Methode wurde auf die 26.000 Feedbacks Die Anwendung dieser Technologie auf Kundenfeedbacks von
unterschiedlichster Stadtwerke angewandt. Dabei wurden die regionalen Stadtwerken zeigt, dass Stadtwerke in Deutschland
Stadtwerke in große, mittelgroße und kleinere Stadtwerke unter- viel Potenzial für eine erfolgreiche Kundenbindung und
teilt. Abbildung 3 zeigt als Beispiel die Treiber-Analyse der mittel- -gewinnung besitzen. Sie haben einen guten Marktzugang und
großen Stadtwerke. Über alle Stadtwerke hinweg lassen sich des sind als Platzhirsch oft bestens positioniert. Dies wird allerdings
Weiteren folgende Ableitungen treffen: bisher teilweise noch unzureichend ausgeschöpft, was übrigens
auch die BDEW-Studien der letzten Jahre bestätigen.
Der Preis als Entscheidungskriterium für den Energieversorger
wird überbewertet
Zwar zeigt die Studie, dass der Preis einen Einfluss auf die
Kundenzufriedenheit hat, allerdings wird er – trotz mehrfacher
Preiserhöhungen in den letzten Jahren – als vergleichsweise gut
bewertet, mit einem durchschnittlichen Rating von immerhin
3,5 von insgesamt fünf Sternen über alle Stadtwerke hinweg.
Spürbare Mehrwerte und starke Service-Leistungen scheinen den
Kunden mindestens ebenso wichtig zu sein.
Kundenberatung und -betreuung sind kritische Erfolgsfaktoren
Stadtwerke mit grundlegenden Schwächen im Service oder in der
Kundenbetreuung sind nicht mehr wettbewerbs- und zukunfts-
fähig. Das war in der Vergangenheit, als Stadtwerke noch quasi ROLF BUCHHOLZ
monopolistische “Verteilerbetriebe der Grundversorgung“ waren,
Jahrgang 1964
anders. Als Marktteilnehmer im steigenden Wettbewerb und mit
wachsendem Kostendruck ist es unumgänglich, durch Service
und gute Kundenbetreuung die Substanz zu sichern. Die Kunden, BWL-Studium / MBA-Studium an der Brandford University (UK)
das zeigt die Studie, sind von professionellen Anbietern anderer Vice-President eines börsennotierten Software-Konzerns
Branchen verwöhnt, beispielsweise im E-Commerce. Sie erwarten
Geschäftsleitung einer Europäischen Unternehmensberatung
von ihrem Stadtwerk inzwischen einen ähnlichen Service wie
von Amazon & Co. seit 2004 Founder und Managing Director der KEY VALUES GmbH &
Co. KG, Hamburg
Vermarktungs- und Kommunikationsschwächen lassen sich rolf.buchholz@key-values.com
leicht kompensieren
Die Statements der Kunden bestätigen auch, dass die Unzuläng-
lichkeiten aus Kundensicht vorwiegend im Bereich Kommunikati-
on liegen und relativ leicht zu reduzieren wären. Da ist die Rede
von ausgebliebenen Rückrufen, E-Mails, die ins Leere laufen, un- LUKAS KAUDERER
freundlichen Mitarbeiter*innen am Telefon, einem unkoordinier-
ten Mahnwesen, bürokratischem Desaster und vielen anderen Jahrgang 1993
Aspekten, die heute nicht mehr hinnehmbar zu sein scheinen.
Masterstudium Innovationsmanagement
Vertrauen und Zutrauen sind Basis für neue Geschäftsfelder
Langjährige Erfahrung im Bereich Innovationsmanagement und
Die Studie zeigt, dass beispielsweise Verspätungen und Ausfäl-
Prozessentwicklung
le bei den Verkehrsbetrieben zu einer schlechteren Bewertung
der gesamten Stadtwerkeleistung führen können. Stadtwerke seit 2018 Co-Founder & CEO von liCili
als lokale Institution mit verschiedenen Leistungen sind ein Lukas@licili.de
Auszug aus e|m|w Heft 02|2021 5energate gmbh
Norbertstraße 3 – 5
D-45131 Essen
Tel.: +49 (0) 201.1022.500
Fax: +49 (0) 201.1022.555
www.energate.de
www.emw-online.com
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