STRATEGIE16. Mai 2017

Kundenanfragen mit Data Analytics priorisieren – Automatisierung der Routing Engines

Dr. Tobias Rump, Managing Director Data Business Comma SoftComma Soft

Wer zuerst kommt, mahlt zuerst – so lautete bei Versicherern lange die Devise für die Bearbeitung von Kundenanfragen. Der Inbound, also die eingehende Kundenkommunikation, kann bei größeren Anbietern jedoch jährlich Millionen von Vorgängen umfassen. Dass First-Come-First-Serve in diesem Fall ineffektiv ist, liegt auf der Hand. Inzwischen gehen die ersten Versicherer dazu über, Faktoren wie den Wert des Kunden für das Unternehmen oder auch die Dringlichkeit des Anliegens bei der Priorisierung des Inbound mit einzubeziehen. Doch der Markt bereitet sich auf den nächsten Schritt vor. Die technischen Möglichkeiten sind vorhanden, um im Sinne einer ganzheitlichen Betrachtung eine Vielzahl weiterer Aspekte in die Priorisierung einzubeziehen. 

von Dr. Tobias Rump, Managing Director Data Business Comma Soft

Das richtige Timing ist alles. Das gilt auch für die Routing Engines, also die Verteilsysteme der Kommunikationsnetze von Versicherern.

In Zeiten des Omnichannels ist es für den Kunden selbstverständlich, dass er seine Anliegen wahlweise per Telefon, Mail, Chat, Brief oder sogar Social-Media-Post an seinen Anbieter heranträgt.“

Das enorme Spektrum an Kommunikationsmitteln im Zusammenspiel mit permanenter Erreichbarkeit freut den Versicherungsnehmer, aber stellt die Unternehmen vor eine enorme Herausforderung. Wie kann die immense Informationsflut nicht nur gebändigt, sondern sogar ein Mehrwert aus ihr generiert werden?

Die Macht der Algorithmen: Alle Daten müssen digital aufbereitet werden

Mit ihnen lassen sich die Faktoren, die entscheidend sind für die Reihenfolge der Inbound-Bearbeitung, automatisiert prüfen. Allerdings kann ein Algorithmus nur mit elektronischen Daten gespeist werden. Deswegen müssen zunächst alle Kundenanliegen digitalisiert werden, um eine Datengrundlage zu schaffen, die für die spätere Analyse aufbereitet werden kann. Dazu werden Briefe und Faxe zunächst bei der Datenaufbereitung per OCR-Software digitalisiert, telefonische Anfragen aufgezeichnet. Im zweiten Schritt, der Analyse, erfolgen das Text Mining beziehungsweise die Voice Analytics. Beide Verfahren haben zum Ziel, Schlagworte für die Bearbeitung durch den Algorithmus zu indexieren. Das heißt: Die sprachlichen Informationen werden anhand vordefinierter Regeln in Steuerungsinformationen zur Priorisierung transferiert.

Beispielsweise können bestimmte Wörter, aber auch die Intonation bei einem Kundenanruf Hinweise darauf geben, wie verärgert der Anrufer ist und welche Dringlichkeitsstufe der Bearbeitung zugeordnet werden sollte.“

Das gilt natürlich auch für schriftliche Anfragen. Doch was passiert, wenn zwei Anliegen die gleiche Dringlichkeit aufweisen?

Korrelate bilden

Korrelate helfen dabei, komplexere Entscheidungen zu treffen, denn sie ermöglichen eine Priorisierung auf Basis einer ganzheitlichen Betrachtung. So lässt sich durch die Bildung von Korrelaten etwa der Faktor ‚Dringlichkeit‘ mit einem Faktor wie ‚Wert des Kunden für das Unternehmen‘ leicht kombinieren. Im Sinne einer iterativen Prozesskette prüft der Algorithmus einen Checkpoint nach dem anderen. Dazu gehören natürlich auch Aspekte, die sich tagesaktuell ändern wie etwa der verfügbare Mitarbeiter-Pool samt der jeweiligen Qualifikationen der einzelnen Sachbearbeiter. Schließlich ist es nur die eine Seite der Medaille, unter Berücksichtigung starrer Faktoren wie dem Kundenwert eine ideale Priorisierung zu erstellen. Sie muss ebenfalls zu den realen Bedingungen zu einem ganz konkreten Zeitpunkt passen, sich also dynamisch an bestimmten Mitarbeiterkonstellationen ausrichten. Je komplexer letztlich das gebildete Korrelat durch die Hinzunahme weiterer Faktoren wird, desto mehr wertvolle Informationen fließen in die Priorisierung ein. Die zentrale Erkenntnis lautet:

Erst wenn alle relevanten Variablen dynamisch in die Priorisierung einbezogen werden, können Versicherer tatsächlich eine ideale Reihenfolge bei der Inbound-Bearbeitung realisieren.“

Zu den relevanten Faktoren gehören idealtypisch:

1. Die Dringlichkeit der Anfrage aus Sicht des Unternehmens
2. Die Dringlichkeit der Anfrage aus Sicht des Kunden
3. Der Wert des Kunden für den Versicherer
4. Die Komplexität der Anfrage
5. Das Fachwissen der aktuell verfügbaren Mitarbeiter
6. Die Verfügbarkeit von Mitarbeitern
7. Rechtliche Aspekte

Autor Dr. Tobias Rump, Comma Soft
Dr. Tobias Rump ist Managing Director Data Business bei Comma Soft, einem Bonner Beratungshaus mit Expertise in Data Business- und IT-Consulting sowie Softwareentwicklung. Das 130 Mitarbeiter starke Unternehmen unterstützt seine Kunden bei der Umsetzung der digitalen Transformation ihrer Geschäftsmodelle. Das Leistungsspektrum umfasst Data Science-, Analytics-, IT-Strategie, IT-Architektur und Security-Consulting sowie die dazu passenden Software-Produkte und Lösungen.
Die genannten Faktoren stellen allerdings nicht alle denkbaren Entscheidungskriterien dar, denn die Wirklichkeit ist komplex und lässt sich nicht durch einen einzigen standardisierten Algorithmus abbilden. Es gilt immer, den individuellen Einzelfall zu berücksichtigen. Das bedeutet für Versicherungsunternehmen, dass es nicht nur auf der technischen Ebene ein komplexes Unterfangen ist, die eigenen Routing Engines durch Algorithmen zu automatisieren. Vielmehr zeigt sich bereits die Konzeptionierung als Herausforderung. So müssen zum Beispiel klare Regeln für kritische Dokumente definiert werden, die nicht automatisiert, sondern nur durch einen Sachbearbeiter priorisiert werden können. Mögliche Gründe dafür sind etwa die Komplexität des Vorgangs oder die Sensibilität der Daten. Unter diesem Gesichtspunkt empfiehlt sich die enge Zusammenarbeit mit Experten aus der Data-Analytics-Branche. Sie helfen dabei, ein maß­ge­schnei­der­tes Modell mit entsprechender Komplexität zu entwickeln, das alle Kommu­ni­ka­tions­pro­zesse zwischen Unternehmen und Kunden abbilden kann. Sollte auch nur ein relevanter Faktor unberücksichtigt bleiben, spielt bei der Priorisierung der Zufall eine Rolle, was als Konsequenz vermeidbare Kosten verursacht.

Vorteile für Versicherer und Kunden

Es erscheint auf den ersten Blick vor allem aufwändig, Routing Engines zu automatisieren. Doch die Mühen zahlen sich dank einer Reihe von Vorteilen schnell aus: Der Personalbedarf für die Bearbeitung von Anfragen sinkt, denn eine optimierte Priorisierung ermöglicht eine effizientere Bearbeitung des gesamten Inbounds. Wirtschaftlich bedeutsame oder sehr dringende Anfragen können schnell identifiziert und bevorzugt bearbeitet werden. Weniger dringliche oder lukrative Anliegen werden hingegen einfach bei der Priorisierung niedriger eingestuft. Sie können später bearbeitet werden, ohne dass dies dem Unternehmen wirtschaftlich oder im Sinne der Kundenbindung schadet. Der zweite Vorteil: Automatisierte Routing Engines steigern die Kundenzufriedenheit, da die Anbieter durch sie zeitnah und zielgerichtet auf die dringlichsten Anfragen reagieren kann. Zudem ergibt sich für Versicherer eine zusätzliche Einnahmequelle. Sie können Premiumverträge anbieten, die eine bestimmte Bearbeitungszeit garantieren. Technisch lässt sich dies leicht umsetzen, indem Anfragen solcher Kunden stets mit hoher Priorität eingestuft werden.

Dabei handelt es sich letztlich um eine Win-Win-Situation. Die Unternehmen profitieren auf der einen Seite von den neuen Einnahmequellen, der Kunde erlebt auf der anderen eine transparente Ausdifferenzierung von Service-Leistungen.“aj

 
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