Vertrieb, Marketing & Kundenservice

Telko-Kunden halten: Churn-Modelle, Uplift und passende Tarifangebote

Kurz vor Vertragsende, nach der dritten Beschwerde über Netzabdeckung oder beim Blick auf ein günstigeres Konkurrenzangebot entscheidet sich, ob ein Mobilfunk- oder Festnetzkunde bleibt. Marketing-, Vertriebs- und CRM-Verantwortliche bei Telekommunikationsanbietern lernen an einem Tag, Kündigungsrisiken mit Machine Learning vorherzusagen und mit Uplift-Logik die Kunden zu finden, bei denen ein Angebot tatsächlich etwas bewirkt. Anschließend geht es um Tarifempfehlung, Preis-Elastizität und Retention-Kampagnen sowie um Datenschutz, Fairness und die Messung der Wirkung.

Für wen

Verantwortliche aus Marketing, Vertrieb und CRM bei Telekommunikationsanbietern, die Kündigungen reduzieren und ihr Tarifangebot gezielter ausrichten wollen.

KI-Tagesseminar · 1 Tag

Kündigungsrisiken vorhersagen und Halteangebote dort einsetzen, wo sie wirken

Das nehmen Sie mit

  • Frühindikatoren für Kündigungen ordnen Sie den Daten zu, die in Vertrags-, Nutzungs- und Servicesystemen vorliegen.
  • Ein Churn-Modell haben Sie selbst aufgebaut und den Unterschied zwischen Risiko-Score und Uplift verstanden.
  • Halteangebote begründen Sie über Next Best Offer und Preis-Elastizität statt über pauschale Nachlässe.
  • Wie sich ein Programm zur Kundenbindung ins CRM einfügt und an welchen Kennzahlen seine Wirkung abzulesen ist, können Sie planen.

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Ausgangslage: Abwanderung bei Mobilfunk- und Festnetzkunden

    • Wechselgründe im Telko-Markt: auslaufende Mindestlaufzeit, Konkurrenzangebote, Unzufriedenheit mit Netz oder Service
    • Frühindikatoren und Trigger: sinkende Nutzung, Hotline-Beschwerden, Anfragen zur Kündigungsfrist
    • Datenquellen: Vertrags- und Rechnungsdaten, Nutzungsdaten, Kontakte mit dem Kundenservice
    • Vorführung: Das Kündigungsrisiko jedes einzelnen Kunden erscheint als Score im Bestand
    • Bestandsaufnahme: in welchen Tarifen und Kundensegmenten Ihnen Verträge verloren gehen
  2. Teil 2

    Modul 2 – Modellierung: vom Churn-Modell zum Uplift

    • Kündigungswahrscheinlichkeit aus dem Verlauf früherer Kündiger vorhersagen
    • Uplift statt Gießkanne: nur Kunden ansprechen, deren Verbleib sich durch ein Angebot tatsächlich ändert
    • Übung: Ein Churn-Modell auf einem Telko-Beispieldatensatz aufbauen und seine Treffer beurteilen
    • Vom Risikowert zur Maßnahme: Schwellenwerte, Zielgruppen und Zeitpunkt vor Vertragsende festlegen
  3. Teil 3

    Modul 3 – Angebote: Tarifempfehlung, Kampagne und Preis

    • Next Best Offer und Tarifempfehlung: welcher Tarif zum Nutzungsprofil eines Kunden passt
    • Retention-Kampagnen nach Kanal, Zeitpunkt und Kundensegment steuern
    • Preis-Elastizität: wie stark einzelne Kundengruppen auf Preisänderungen und Nachlässe reagieren
    • Übung: Ein Halteangebot für ein gefährdetes Kundensegment herleiten und begründen
    • Ein passendes Angebot schlägt den pauschalen Rabatt: Marge schützen und trotzdem halten
  4. Teil 4

    Modul 4 – Umsetzung: CRM, Kampagnensteuerung, Datenschutz und Fairness

    • Scores und Angebotsempfehlungen ins CRM übergeben, damit Vertrieb und Hotline sie sehen
    • Anbindung an die Kampagnensteuerung, damit Halteangebote zur richtigen Zeit ausgespielt werden
    • Datenschutz beim Auswerten von Vertrags- und Nutzungsdaten
    • Fairness: Kundengruppen bei Angeboten und Konditionen nicht ungerechtfertigt benachteiligen
  5. Teil 5

    Modul 5 – Erfolg und Fahrplan: Kundenbindung messbar aufsetzen

    • Fallstudie: Aufbau eines Churn-Programms bei einem Telekommunikationsanbieter
    • Wirkung messen: gehaltene Verträge, Kosten der Halteangebote, Vergleich mit nicht angesprochenen Kunden
    • Eigenen Fahrplan zur Kundenbindung entwerfen: Datenbasis, Pilotsegment, Zuständigkeiten

VoraussetzungenErwartet werden Erfahrung in Vertrieb oder Marketing eines Telekommunikationsanbieters und ein sicherer Umgang mit Daten.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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