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Customer Risk Management Dr. Klaus-Peter Huber Leiter BI Services

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Customer Risk Management

Dr. Klaus-Peter Huber

Leiter BI Services

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| Customer Risk Management | Dr. Klaus-Peter Huber | 01. Februar 2013 2

Aber: Gewonnener Umsatz ist nicht bekommener Umsatz

15.589 14.254

327

Anfragen Angebot unsichererZahlart

Anzahl Schlechte

2,4%

487.788

18.954

Bestellwert Anfragen Bestellwert gesamt Bestellwertausgefallen

3,9%

Praxisbeispiel: Buch & Elektronik e-shop

Score-

klassen Anzahl

Gesamt Anzahl

Schlechte Schlechten-

quote Bestellwert

ausgefallen

Schlechten-

quote

wertmäßig

<300 42 26 61,9% 2767 61,8%

<325 37 18 48,6% 2030 56,1%

<350 46 13 28,3% 1263 24,8%

<375 112 37 33,0% 2481 33,3%

<400 193 31 16,1% 1441 13,0%

<425 373 55 14,7% 1931 10,4%

Gesamt 803 180 28,9% 11.913 28,5%

Anzahl

Gesamt

Anzahl

Schlechte

Anteil am

Bestand

Umsatz

gesamt

Umsatz

schlechte

Neukunde 14.035 332 18,0% 502.748 19.762

Bestandskunde 63.939 416 82,0% 2.582.834 28.876

„Viel Umsatz kommt nicht an“ „Man kann die Schlechten erkennen“

„Auch im Bestand schlummern faule Bestellungen“

Nicht berücksichtigt:

NK werden massiv mit X-selling bearbeitet

sichere Zahlarten sind schon gefiltert

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arvato infoscore – Wertvoll in jeder Beziehung!

| Customer Risk Management | Dr. Klaus-Peter Huber | 01. Februar 2013 3

Ihr strategischer Partner für ein wertorientiertes

Management von Kundenbeziehungen und Zahlungsflüssen

Zahlungen schnell und

sicher abwickeln

Verarbeitung von

Leistungsdaten

Billing

Kontoführung

Zahlungsabwicklung

Dunning

(kfm. Mahnverfahren)

Risiken auslagern –

Liquidität sichern

Accounting Solutions

B2C und B2B Factoring

Forderungsausfall-

schutz

Health Finance

Zentralregulierung

Höhere

Realisierungsquoten

und beschleunigter

Liquiditätsfluss

Vorgerichtliches/

gerichtliches

Mahnverfahren

Nachgerichtliches

Mahnverfahren

Dienstleistung

(Besorgung) oder auf

eigene Rechnung

(Ankauf)

Energie bündeln –

Prozesse auslagern

Neukundengewinnung

Kundenbetreuung und

-entwicklung

Kundenbindung und

-rückgewinnung

IT-Solutions

Risiken kontrollieren -

Chancen nutzen

Integriertes

Adressmanagement

Bonitätsprüfung

Datenpool-Lösungen

Risiko- und Ertrags-

Scoring

Prozessberatung

Risikomanagement-

Plattform

Billing & Payment Finance & Accounting Collection Utilities Risk Management

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| Customer Risk Management | Dr. Klaus-Peter Huber | 01. Februar 2013 4

Unsere Kompetenz – Ihr Gewinn

Rund 2.200 Mitarbeiter in 5 Ländern

Hauptsitz in Baden-Baden; an 11 weiteren Standorten für Sie erreichbar

40 Mio. Merkmale mit Negativinformationen zu 7,8 Mio. Personen

100 Mio. Bonitätsanfragen pro Jahr, davon werden 2/3 mit weiteren Merkmalen oder

Scores angereichert

Durchschnittliche Antwortzeit bei 3/4 aller Bonitätsprüfung ≤ 1 Sek.

Bis zu 50.000 Anfragen pro Kunde/Stunde (99,5% Systemverfügbarkeit)

Über 100 Mio. Adressänderungsinformationen

10 Mio. B2C/B2B-Adressrecherchen jährlich

26 Mio. Inkassoschreiben pro Jahr

3,0 Mrd. Factoring- und 6,6 Mrd. Euro Forderungsvolumen (Inkasso)

4,6 Mio. Forderungsakten in der aktiven Bearbeitung

Mitarbeiter

Services

Marktführer in den Branchen Handel, Kreditwirtschaft, Versicherungen, Energie,

Verkehr, IT, Telekommunikation, Gesundheit und Öffentliche Hand

Über 4.000 betreute Kunden pro Jahr

Kunden

arvato infoscore – Integrierte Wertschöpfung aus einer Hand.

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Agenda

Der Kunde im Mittelpunkt

Customer Relationship and Risk Intelligence

Anwendungsbeispiele

Zusammenfassung

Warum CRM und

Risikomanagement

untrennbar sind

| Customer Risk Management | Dr. Klaus-Peter Huber | 01. Februar 2013 5

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CLV

clicks

open

rates

#, %

CPO

CR

?

treffer-

genau-

igkeit

#Mahn-

stufen

Zahlung

%Bei-

treibung

Customer Relationship Management

(Umsatz)

Kundensicht =

Kunde

+ Produkt

+ Zeit

+ Kanal

Customer Risk Management

(Profit)

Kundensicht =

Kunde

+ Zahlung

+ Produkt

+ Zeit

CReM CRiM

Internet-

Werbung

E-Mail

Kampagnen

Produkt

Verkäufe

Churn-

reduktion

Postwurf-

sendung

Kunden-

service

Inkasso

Limit-

steuerung

Zahlarten-

steuerung

Antrags-

prüfung

Mahnwesen

Customer

Intelligence

Der Kunde im Mittelpunkt

Risk

Intelligence

Customer Relationship

and Risk Intelligence

| Customer Risk Management | Dr. Klaus-Peter Huber | 01. Februar 2013 6

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Der Kunde aus Ertragssicht

Cross- und

Upselling

Kundenbindungs-

maßnahmen

Churnvermeidung

Rückgewinnung

Nachkauf-

Management Gewinn

Verlust

Limits, Pricing & Konditionen

gestalten

Autorisierungen &

Überziehungen kontrollieren

Reaktivierung &

Cross-Selling

Mahn-Prozesse und

Regelwerke steuern

0

Antragsprozesse &

Neukunden-Entwicklung

Zeit

Zusätzlicher Ertrag

Effiziente

Neukundengewinnung

Wertorientierte

Neukundengewinnung

In der Verbindung maximieren Sie Umsatz und Ertrag

| Customer Risk Management | Dr. Klaus-Peter Huber | 01. Februar 2013 7

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Agenda

Der Kunde im Mittelpunkt

Customer Relationship and Risk Intelligence

Anwendungsbeispiele

Zusammenfassung

Warum CRM und

Risikomanagement

untrennbar sind

| Customer Risk Management | Dr. Klaus-Peter Huber | 01. Februar 2013 8

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| Customer Risk Management | Dr. Klaus-Peter Huber | 01. Februar 2013 9

Kosteneinsparung durch selektives Anschreiben

Klassische

Kampagne Nur Wertselektion

Wert und Risiko-

betrachtung

Versand 100.000 Adressen 20.000

beste Adressen

20.000 beste Adressen

+ bonitätsgeprüft

Kosten 3 €/Sendung =

300.000 €

3 €/Sendung =

60.000 €

3 €/Sendung =

60.000 €

Antwortrate 1,4 % = 1.400 3,0 % = 600 3,0 % = 600

Ø Umsatz pro

Antwort 240.- € 288.- € 300.- €

Gesamtumsatz 336.000.- € 172.800.- € 180.000.- €

Kampagnenerfolg 36.000.- € 112.800.- € 120.000.- €

Abzüglich

Zahlungsausfall 3% => -10.080.- € 5% => - 8.640.- € 0,5% => - 924.- €

„Ertrag“ 25.920.- € 104.160.- €

(= +78.240.- €)

123.976.- €

(= 98.056.- €

nochmal +25%)

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| Customer Risk Management | Dr. Klaus-Peter Huber | 01. Februar 2013 10

Strategie: Potenzial und Risiko verbinden

• Fokus: vertrieblicher

Umsatz

• Basis: klassische Kunden-

und Produktmerkmale

• Einsparung bei

Vermarktungskosten

• Erfolgsquote steigt, je mehr

über den Kunden bekannt

ist

• Fokus: realisierbarer

Umsatz

• Basis: Zahlungsverhalten

und Kontext

• Kosteneinsparung für

Rücklieferungen, Inkasso-

Eintreibung etc.

• Bereits erfolgreich im

Antrags- und Kunden-

anbahnungsprozess

Fokus:

realisierter Umsatz = Gewinn

flexible Strategien zur

Umsatz- und Gewinnoptimierung

maximaler Benefit aus

Neu- und Bestandskunden

Konservative

Strategie

Risiko

Po

ten

zia

l Aggressive

Strategie

Potenzial Risiko

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Das Ergebnis: Ein transparentes Vorhersagemodell

Enthält Kundenmerkmale mit Punkt-

werten für die jeweiligen Ausprägungen

Beispiel:

Alter des Kunden Scorepunkte

unter 30 Jahre 30

30 bis unter 50 Jahre 50

50 Jahre oder älter 60

Anzahl Artikel akt. Bestell. Scorepunkte

1-2 30

3-5 40

> 5 60

AV Scorepunkte

PPB 90

PAB 30

Sonstige 10

Informa-Score Scorepunkte

niedrig 30

mittel 60

hoch 80

Entscheidungsbaum Scorekarte

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Business Intelligence mit dem

Datawarehouse als Informationssammler

Business Intelligence auf Basis eines Datawarehouses bündelt den

technischen und fachlichen Umgang mit Daten

fach

lich

tech

nis

ch

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Agenda

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Anwendungsbeispiele

Zusammenfassung

Warum CRM und

Risikomanagement

untrennbar sind

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Kombination von Marketing- und Risikoinformationen

Kampagnen-optimierung

durch risikogeprüfte Zielgruppen

(Waschabgleich)

Prozessoptimierung im

Bestandskunden-Mahn- und

Inkassoprozess

Dynamische Limit-optimierung und

Zahlartensteuerungbei Neu- und

Bestandskunden

Risiko Integration in die Berechnung des Kundenwertes

(CLV)

Umsatzsteigerung durch Kombination der Infos zu

Potenzial und Risiko

Geringerer CPO trotz erhöhtem

realisiertem Umsatz

Maximierung der Wert- schöpfung durch

risikooptimiertes CRM

Kosteneinsparung durch Minimierung von

Kundenprozesskosten

| Customer Risk Management | Dr. Klaus-Peter Huber | 01. Februar 2013 14

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Limitoptimierung und Zahlartensteuerung

Erstellung

Datenbasis

Kunden-

segmentierung

Potenzial- und

Risiko-Scoring

Limit- oder

Zahlartenallokation

Ableitung und

Aggregation von

Kennzahlen zur

differenzierten

Betrachtung von

Risiko und

Potenzial

Kunden mit

ähnlicher

Charakteristik

werden über ein

Clustering zu

homogenen

Segmenten

zusammengefasst

Generierung und

Evaluierung von

Prognosemodellen

zur Bestimmung

des Umsatz-

potenzials und des

Risikos (Ausfall-

und Kostenrisiken)

Zuweisung

monetärer

Kriterien pro

Kundensegment

durch konfigurier-

bare Matrizen

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Anwendungsbeispiele

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Warum CRM und

Risikomanagement

untrennbar sind

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Zusammenfassung

Erst die Verbindung aus CRM und Risikomanagement maximiert Umsatz und Ertrag

Customer Risk Intelligence bringt die Transparenz über den Gesamtprozess von der Antragsprüfung über das Debitorenmanagement bis zum Inkasso

Die Kombination aller Informationen erlaubt eine flexible und ertragsmaximierende Strategie

• Bonitätsgeprüfte Reichweite, ertragsbezogener Kundenwert, Kundensegmentierung, Risikovorhersage, Responseoptimierung, Prognose von Ausfällen ...

allerdings …

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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

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76532 Baden-Baden

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