Kunden zusammenführenUnify customers
Kunden-, Vertrags-, Rechnungs- und Servicedaten werden so verbunden, dass ein verwertbares Kundenbild entsteht.Customer, contract, invoice, and service data are connected into a usable customer view.
Beispielangebot Example offer
Kunden- und Churn-Analyse für KMU Customer and churn analytics for SMEs
Ein konkreter ML-Pilot: Aus CRM-, Vertrags-, Rechnungs-, Ticket- oder Nutzungsdaten entstehen Kundensegmente, Abwanderungsrisiken und exportierbare Prioritäten für Vertrieb und Service. A concrete ML pilot: CRM, contract, invoice, ticket, or usage data becomes customer segments, churn risks, and exportable priorities for sales and service.
AusgangslageStarting point
Kundeninformationen liegen verteilt in CRM, Rechnungen, Tickets, Verträgen oder Listen.
Customer information is spread across CRM, invoices, tickets, contracts, or spreadsheets.
ZielGoal
Abwanderungsrisiken, wertvolle Kundensegmente und nächste Vertriebs- oder Serviceaktionen sichtbar machen.
make churn risks, valuable customer segments, and next sales or service actions visible.
LieferungDelivery
Datenaufbereitung, Segmentlogik, Scoring-Modell, Warnliste, Export und Einweisung.
data preparation, segment logic, scoring model, warning list, export, and training.
PreisrahmenPrice range
typisch 9.000-18.000 EUR netto für einen ersten belastbaren Pilot.
typically EUR 9,000-18,000 net for a first reliable pilot.
Was die Kundenanalyse konkret leistet What the customer analytics module actually does
Ziel ist kein abstraktes Data-Mining, sondern ein nutzbares Softwaremodul: Es priorisiert Kunden, macht Risiken sichtbar und liefert konkrete Arbeitslisten für Vertrieb oder Service. The goal is not abstract data mining, but a usable software module: it prioritizes customers, shows risks, and delivers concrete work lists for sales or service.
Segmente bildenCreate segments
Kundengruppen nach Umsatz, Nutzung, Aktivität, Branche, Produktinteresse oder Servicebedarf werden sichtbar.Customer groups by revenue, usage, activity, industry, product interest, or service need become visible.
Churn-Risiken erkennenDetect churn risks
Rückläufige Aktivität, sinkende Umsätze, offene Probleme oder Vertragsmuster können als Warnsignale ausgewertet werden.Declining activity, falling revenue, open issues, or contract patterns can be evaluated as warning signals.
Leads priorisierenPrioritize leads
Bestandskunden, Wiederkaufschancen oder Vertriebslisten können nach erwarteter Relevanz sortiert werden.Existing customers, repeat purchase opportunities, or sales lists can be sorted by expected relevance.
Warnlisten exportierenExport warning lists
Priorisierte Listen werden als Tabelle, Dashboard-Ausschnitt oder Übergabedatei für CRM, Vertrieb oder Service bereitgestellt.Prioritized lists are provided as a table, dashboard section, or handover file for CRM, sales, or service.
Wirkung prüfenCheck impact
Die Nutzung kann später mit Rückmeldungen, Trefferquoten und verbesserten Scoring-Regeln weiterentwickelt werden.Usage can later be improved with feedback, hit rates, and refined scoring rules.
Datenbasis für einen sinnvollen Pilot Data basis for a useful pilot
Der Einstieg funktioniert am besten, wenn Kunden über wiedererkennbare IDs, Zeitpunkte und Ereignisse verbunden werden können. Perfekte Daten sind nicht nötig, aber die wichtigsten Kontakt-, Umsatz- und Aktivitätsdaten sollten vorhanden sein. The entry point works best when customers can be connected through recognizable IDs, timestamps, and events. Perfect data is not required, but the most important contact, revenue, and activity data should be available.
Geeignet für den EinstiegSuitable for starting
- CRM, ERP, Shop, Warenwirtschaft oder Kundenlistenor customer lists
- Rechnungen, Umsätze, Aufträge, Vertragslaufzeiten oder Kündigungsdateninvoices, revenue, orders, contract terms, or cancellation data
- Tickets, Beschwerden, Servicekontakte oder Reaktionszeitentickets, complaints, service contacts, or response times
- Nutzungsdaten, Logins, Produktaktivität oder Kampagnenreaktionenusage data, logins, product activity, or campaign responses
- klare Definition, was ein Risiko, guter Lead oder wertvolles Segment bedeutetclear definition of what risk, a good lead, or a valuable segment means
Lieferumfang des Beispielprojekts Deliverables of the example project
Der Pilot wird auf einen klaren Kundenprozess begrenzt: Abwanderung erkennen, Leads priorisieren oder Kundensegmente für konkrete Aktionen bilden. The pilot is limited to one clear customer process: detecting churn, prioritizing leads, or building customer segments for concrete actions.
Customer-Analytics-CheckCustomer analytics check
3-5 TagedaysDatenquellen, Kunden-IDs, Zieldefinition, Datenschutzrahmen und nutzbare Merkmale werden geprüft.Data sources, customer IDs, target definition, privacy constraints, and usable features are reviewed.
Churn-Scoring-MVPChurn scoring MVP
4-8 WochenweeksDatenpipeline, Segmentlogik, Scoring, Warnliste, Ergebnisansicht und Export werden umgesetzt.Data pipeline, segment logic, scoring, warning list, result view, and export are implemented.
Treffer und GrenzenHits and limits
inklusiveincludedScoring-Logik, sinnvolle Nutzung, Fehlerquellen und Grenzen der Daten werden dokumentiert.Scoring logic, suitable use, error sources, and data limitations are documented.
Software Care
500-2.500 EURMonitoring, Feedback-Auswertung, Nachtraining, Datenqualitätschecks und zusätzliche Kundensegmente.Monitoring, feedback evaluation, retraining, data quality checks, and additional customer segments.
Ablauf vom Erstkontakt bis zur Warnliste Process from first contact to warning list
Der Pilot startet mit einer konkreten Vertriebs- oder Servicefrage. Danach wird mit echten Daten geprüft, ob ein Scoring-Modul tatsächlich bessere Prioritäten liefert. The pilot starts with a concrete sales or service question. Real data is then used to test whether a scoring module actually delivers better priorities.
1
Zielgruppe und Aktion festlegenDefine target group and action
Soll Abwanderung verhindert, Wiederkauf gefördert, Service priorisiert oder Vertrieb fokussiert werden?Should churn be reduced, repeat purchase supported, service prioritized, or sales focused?
2
Kundendaten prüfenReview customer data
Datenquellen werden auf Verknüpfbarkeit, Qualität, Datenschutzrahmen und verwertbare Signale geprüft.Data sources are reviewed for linkability, quality, privacy constraints, and usable signals.
3
Scoring entwickeln und testenDevelop and test scoring
Regelbasierte Ansätze und ML-Modelle werden verglichen, damit die Prioritäten fachlich nachvollziehbar bleiben.Rule-based approaches and ML models are compared so priorities remain understandable for the business.
4
In Vertrieb oder Service nutzenUse in sales or service
Die Ergebnisse werden als Liste, Export oder Dashboard-Bereich bereitgestellt und können später automatisiert werden.Results are provided as a list, export, or dashboard section and can later be automated.
Klare Grenzen für den Start Clear boundaries for the start
Customer Analytics soll Entscheidungen vorbereiten, nicht blind automatisieren. Der Pilot legt deshalb offen, welche Signale belastbar sind und wo Fachprüfung nötig bleibt. Customer analytics should prepare decisions, not automate them blindly. The pilot therefore makes clear which signals are reliable and where business review remains necessary.
Kundenrisiken früher erkennen Detect customer risks earlier
Senden Sie kurz, welche Kundendaten vorhanden sind und welche Entscheidung heute schwer zu priorisieren ist. Danach kann der passende Pilotumfang vorgeschlagen werden. Send a short note about available customer data and which decision is hard to prioritize today. A suitable pilot scope can then be proposed.