Ist Predictive Analytics der Schlüssel zur stärkeren Kundenbindung bei Energieversorgern?
- Der flächendeckende Einsatz digitaler Zähler wird eine bislang ungekannte Menge an Kundendaten mit sich bringen. Wie können die deutschen Energieversorger hieraus ein besseres Kundenverständnis entwickeln? Die systematische Datenauslese unter Zuhilfenahme modellgestützter Zukunftsprognosen - sog. Predictive Analytics - scheint hier ein vielversprechendes Instrument zu sein. Aufbauend auf einer mit Unterstützung des Verbandes kommunaler Unternehmen durchgeführten Untersuchung lassen sich vier Handlungsempfehlungen ableiten, wie man die Digitalisierung im Vertrieb nutzen kann. Demnach sind die Festlegung von klaren Zielen und Strategien, die systematische Erschließung von Datenquellen, der Aufbau von Inhouse-Kompetenz sowie ein "Joint effort" von Marketing, Vertrieb und IT zu forcieren.
Author of HS Reutlingen | Tremml, Timo; Löbbe, Sabine |
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ISSN: | 0013-743X |
Erschienen in: | Energiewirtschaftliche Tagesfragen : et |
Publisher: | VDE Verlag |
Place of publication: | Berlin |
Document Type: | Journal article |
Language: | German |
Publication year: | 2017 |
Volume: | 67 |
Issue: | 9 |
Page Number: | 4 |
First Page: | 12 |
Last Page: | 15 |
PPN: | Im Katalog der Hochschule Reutlingen ansehen |
DDC classes: | 333 Boden- und Energiewirtschaft |
658 Allgemeines Management | |
Open access?: | Nein |