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Mit Process Mining auf der Spur des Hybriden Kunden

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von Lars Rautenburger & Alexander Liebl
September 02, 2020
Lesezeit: 12 Minuten

„Digitalisierung! Und zwar nicht irgendwann, sondern jetzt!“ Aussagen wie diese sind beinahe inflationĂ€r im Umlauf - und zwar branchenĂŒbergreifend auf der ganzen Welt. Insbesondere bei Versicherungen ist der Hybride Kunde nach wie vor einer der personifizierten Treiber dieser Forderung.

Im RĂŒckblick betrachtet lĂ€sst sich sagen, dass Versicherer, die diesen Ruf bereits gehört und konsequent umgesetzt haben, damit einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil erzielen konnten und das nicht nur, weil wĂ€hrend der Corona-Zeiten Angebote ohne direkten Vorort-Kontakt beraten und verkauft werden mĂŒssen, sondern auch danach. Selbst reine Vorort-Kunden sind jetzt gezwungenermaßen mit den fĂŒr sie neuen VertriebskanĂ€len wie Internet, Telefon, Chat und Videochat konfrontiert, die maßgeblich fĂŒr den Hybriden Kunden geschaffen wurden.

Sind anfĂ€ngliche HĂŒrden und Skepsis erst bezwungen, wird ein Umdenken stattfinden und der kanalĂŒbergreifende Komfortgedanke (und die damit verbundene zeitliche und örtliche FlexibilitĂ€t) an WertschĂ€tzung gewinnen und schließlich ĂŒberwiegen. Unsere These hierzu: Der persönliche Vorort-Kontakt – egal ob im VermittlerbĂŒro oder beim Kunden daheim – hat seinen Höhepunkt vor dem Ausbruch des Corona-Virus fĂŒr alle Zeit erreicht.

Fragt man sich nun, welche Zielgruppe dadurch anteilig gestĂ€rkt wird, ist die Schlussfolgerung relativ einfach: Kunden, die den Vorort-Kontakt geschĂ€tzt haben, legten bisher mehrheitlich auch großen Wert auf die persönliche Vorort-Beratung. Nun aber wĂ€chst die Erfahrung (wenn auch ungewollt), dass ĂŒber verschiedene RemoteKanĂ€le (z.B. Online, Telefon, Videochat) ebenso gut beraten werden kann.

Doch der Prozess des einzelnen Kunden, fĂŒr sich schließlich den persönlich prĂ€ferierten Standardkanal zu finden, wird nicht von heute auf morgen abgeschlossen sein. Die Kunden werden die angebotenen KanĂ€le testen, Erfahrungen sammeln und so schrittweise ihren neuen Lieblingskanal finden, der ihren BedĂŒrfnissen gerecht wird. So nimmt die Zielgruppe Hybrider Kunde einen weiteren Aufschwung, nachdem zuvor teilweise der Eindruck aufkam, dass die ihm zugemessene (mediale) Relevanz nicht von allen im Management mitgetragen wurde.

Ein wachsender Kanal-Mix ĂŒberfordert klassische Tracking Tools

Ein Grund fĂŒr die „Abneigung“ gegenĂŒber dem Hybriden Kunden könnte die schwere Greifbarkeit und damit Messung seines Verhaltens sein. Mal ist der Preis ausschlaggebend, dann die ServicequalitĂ€t. War er gestern noch am Telefon, so ist er heute im Internet und morgen im Videocall. Aber klassische Tools zur Nachverfolgung eines Antragverlaufs im Sales Prozess (sog. Customer Journey Tracking) sind fĂŒr diesen Kanal-Mix nicht gemacht. Sie liefern keine sinnvollen Ergebnisse fĂŒr den gesamten Prozess, sondern fokussieren auf Web Analytics fĂŒr den Online-Teil oder das Tracking eines Telefonats. Ein Kanalwechsel ĂŒberfordert sie, was nicht verwundert, da diese Anforderung in der Vergangenheit nie explizit an diese Tools und Techniken gestellt wurde.

Doch jede dieser Kundeninteraktionen hinterlĂ€sst Spuren in den jeweiligen Systemen. Auch wenn die aktuell eingesetzten Tools durch einen Kanalwechsel abgehĂ€ngt werden, gelingt es doch immer mehr Versicherungen, dem Kunden durch konsequentes Einbetten der unterschiedlichen KanĂ€le in das zentrale Angebotssystem die Möglichkeit einzurĂ€umen, eine Customer Journey am Telefon zu beginnen und z.B. im OnlineTarifrechner zu vollenden, ohne den Antragsprozess von vorne beginnen zu mĂŒssen.

Die Rede ist vom sog. „seamless“ Kanalwechsel im Angebotsprozess, also dem nahtlosen Hin- und Herwechseln zwischen den KanĂ€len. Die prinzipielle Zauberformel dafĂŒr lautet, die erstmalig vergebene, einzigartige ID (meistens die Angebotsnummer) fĂŒr andere KanĂ€le sichtbar zu machen und die bereits gesammelte Datenbasis in anderen KanĂ€len als Ausgangspunkt einzuspielen bzw. abrufbar zu machen.

Das gelingt zunehmend mindestens teilweise, auch wenn noch nicht in allen Versicherungen alle KanĂ€le vollstĂ€ndig migriert sind. Im Regelfall fĂŒllt sich ein Angebot im Abschlussprozess daher schrittweise mit Daten. So erhĂ€lt ein Angebot beispielsweise die E-Mail-Adresse des Versicherungsnehmers ĂŒber das Telefon, wĂ€hrend die IBAN im spĂ€teren Verlauf ĂŒber den Online-Tarifrechner ergĂ€nzt wird. So wird das Angebot StĂŒck fĂŒr StĂŒck mit den tarifierungs- und antragsrelevanten Daten befĂŒllt, bis es vollstĂ€ndig ist und der Antrag eingereicht werden kann. Gesammelt werden die Daten in den Angebotssystemen, wo alle FĂ€den der eingebetteten KanĂ€le zusammenlaufen.

Hier wird die Customer Journey des Hybriden Kunden damit erfolgreich getrackt und der glĂ€serne Kunde wird plötzlich greifbar, sobald die erste InformationsĂŒbermittlung von der jeweiligen Antragsstrecke in das zentrale Angebotssystem stattfindet und eine eindeutige Zuordnung der Angebotsnummer gewĂ€hrleistet ist. Der bisherige Haken an der vermeintlichen Greifbarkeit und Darstellung der Customer Journey war jedoch, dass dies nur mit großem manuellen Aufwand von IT-Spezialisten möglich war, weshalb die vorhandenen Daten in den Tiefen des Angebotssystems meistens nur im Falle eines Fehlerhandlings mit aufwendigen SQL-Abfragen aus dem Schlaf geweckt worden sind.

Process Mining - Die neue kanalĂŒbergreifende Transparenz realer Prozesse

Doch mit der Entwicklung und Etablierung der Process Mining-Technologie (einem Big Data Anwendungsfall) wurde ein Verfahren erschaffen, das genau diese Erhebung automatisiert und visualisiert darstellt. Vorhandene, aber hĂ€ufig nicht genutzte Daten werden ohne großen Aufwand (eine nĂ€here Beschreibung hierzu folgt unten beim Thema Proof of Value) automatisiert in klick- und auswertbaren, topaktuellen Prozessbildern aufbereitet. Bei der Darstellungstiefe kann in einen spezifischen Prozessdurchlauf von der OberflĂ€che aus bis auf die einzelne ProzessschrittausfĂŒhrung via „Drill-Down“ einfach per Mausklick hineingezoomt werden. Process Mining befĂ€higt Unternehmen somit ihre GeschĂ€ftsprozesse anhand ihrer Daten zu erfassen, automatisiert zu rekonstruieren und detailliert zu analysieren. Also ein Reverse Engineering Verfahren, das durch Ankopplung an IT-Systeme die Prozessrekonstruierung und -visualisierung mit dem

Ziel durchfĂŒhrt, mit Hilfe dieser Transparenz Schwachstellen und so Optimierungspotentiale in der ProzessausfĂŒhrung zu identifizieren. Klassischerweise dient Process Mining dazu, eine Antwort auf die Frage zu bekommen, warum sich die ProzessausfĂŒhrung nicht wie erwartet verhĂ€lt. Aber ebenso eignet sich Process Mining fĂŒr das kanalĂŒbergreifende Customer Journey Tracking und deckt damit ein weiteres sinnvolles Anwendungsszenario auf, die flexibelste aller Zielgruppen begreifbar zu machen.

DafĂŒr braucht es nur wenige, bereits vorhandene Mindestdaten. Die Angebotsnummer, die dazu gehörenden AktivitĂ€ten – in diesem Fall also die einzelne Antragsdatenzulieferung, der zugehörige Kanal und der Zeitstempel (siehe Grafik). All das schlummert in den Angebotssystemen, die eine Seamless-FĂ€higkeit anstreben, um den BedĂŒrfnissen des Hybriden Kunden gerecht zu werden. Liest man diese Daten mittels Process Mining aus, erhĂ€lt man die voll grafische und im Dashboard auswertbare Transparenz, wann fĂŒr das jeweilige Angebot welche Information ĂŒber welchen Kanal geliefert wurde und wie die Customer Journey aussah.

Stellt man dieser neugewonnenen und bis dahin nicht erzeugbaren Transparenz bei Betrachtung der jeweiligen kundenspezifischen Customer Journeys nun die passenden Fragen entgegen, erhöhen das Wechselspiel und die daraus resultierenden Handlungsfelder die Conversion Rate.

Ein Anwendungsfall: Process Mining als Game Changer

Folgendes Praxisbeispiel verdeutlicht das. Es stellt sich z.B. die Frage: Ist die Ausstiegsquote an bestimmten definierten Messpunkten (z.B. nach Eingabe eines bestimmten Feldes oder Überschreitung eines Teilschrittes wie der Tarifierung) fĂŒr alle KanĂ€le gleich? Gibt es hier zwischen den KanĂ€len signifikante Unterschiede, stellt sich die Frage der Ursache, um dieser entgegenzuwirken und die AbbrĂŒche zu verringern. Ein typischer Problemfall ist z.B. dass der Kunde im Online-Tarifrechner hĂ€ufig an einer Stelle aussteigt, an der die Kunden auf betreuten KanĂ€le (z.B. Telefon/Videochat) normalerweise nicht abbrechen. Hier gilt es, die FĂŒhrung des Kunden durch den Online-Tarifrechner an dieser Stelle zu analysieren. Vermutlich ist die Feldbeschreibung oder gewĂŒnschte Eingabeart nicht zielfĂŒhrend und ĂŒberfordert den Kunden.

Da es bei der reinen Betrachtung des Online Tarifrechners vorher keine automatisiert aus der Praxis kommenden Referenzwerte zu anderen KanĂ€len gab, ist es gut möglich, dass diese Stelle sich bei der reinen Betrachtung des Online-Tarifrechners zwar als optimierungsbedĂŒrftig abgezeichnet hat, aber bei der Ausschließlichkeitsbetrachtung nie unter den Top 5 gelandet und somit nicht angegangen worden ist. Von dieser Einzelfallanalyse lĂ€sst sich dank kanalĂŒbergreifendem Customer Journey Tracking nun eine bereits in der Praxis funktionierende Best Practice auf andere KanĂ€le ĂŒbertragen, um so eine insgesamt höhere Abschlussquote zu erzielen.

Als weiterer, erfolgreich in der Praxis erprobter Anwendungsfall fĂŒr Process Mining in der Versicherungswirtschaft eignet sich besonders der Schaden Management Prozess. Hierbei gilt es aus Kundensicht ganz klar die Prozessgeschwindigkeit zu erhöhen um kundenfreundlicher zu werden und gleichzeitig die Verringerung der Prozesskosten fĂŒr einen der kostenintensivsten GeschĂ€ftsprozesse in der Versicherungswirtschaft anzustreben.

Aber wie bei allem Neuen schwingt zunĂ€chst die Skepsis der Versicherungsunternehmen gegenĂŒber einer neuen – vielversprechenden – Technologie mit, bevor die neue, vollumfĂ€ngliche und einfach aus

wertbare Transparenz als wertstiftender Game Changer erkannt wird. Die BefĂŒrchtungen, dass fĂŒr die Anwendung von Process Mining große Vorabinvestitionen getĂ€tigt werden mĂŒssen und hier der nĂ€chste LanglĂ€ufer in der Pipeline steht, sind nachvollziehbar. IT-Projekte und vermeintlich „out-of-the-box“ nutzbare AnsĂ€tze haben oftmals verbrannte Erde hinterlassen.

Hier können nur Klarheit und Fakten Abhilfe schaffen:

1. Bereits nach einem kurzen Blick in die Systeme wird klar, dass die notwendigen

Daten vorhanden sind und keine grundlegenden Eingriffe in laufende Systeme notwendig sind.

2. Es handelt sich nicht um ein Implementierungsprojekt, sondern vielmehr um eine Optimierungsmaß-nahme, die auf einer realen Datenbasis aufsetzt, bei der die kurze Time-to-Value an erster Stelle steht.

GrĂ¶ĂŸte Erfolgsaussichten und minimierte Risiken durch den „Proof of Value“

Die Anwendung eines in der Praxis validierten Best Practice-Ansatzes – des sogenannten Proof of Value – stellt dies sicher. Hierbei entsteht innerhalb von ca. 10 Wochen ein Business Case, der sich selbst trĂ€gt und auf die strategischen Unternehmensziele einzahlt. Dabei erfordert die DurchfĂŒhrung des Proof of Value nur geringe Beistellleistungen (z.B. EinrĂ€umen der Zugriffsrechte auf notwendige Tabellen) fĂŒr das Unternehmen, das seine Prozesse analysieren und einen Eindruck von seinen realen ProzessablĂ€ufen gewinnen will.

Die notwendige und passende Ausrichtung des Business Cases unter Einbezug laufender Projekte und die allumfassende Einbettung in die Digitalisierungsstrategie wird hierbei federfĂŒhrend durch den Fach- und Technologieberater durchgefĂŒhrt, wĂ€hrend die Process Mining Toolprovider ihre Mitwirkungspflichten mehrheitlich in ihrer Rolle des reinen Technologie Providers erfĂŒllen.

Um sicher zu stellen, dass der Business Case und die identifizierten Potenziale ihre volle Wirkung entfalten, ist es wichtig, jede einzelne Maßnahme vor der Umsetzung anhand der BedĂŒrfnisse der Organisation aufzuplanen und sich so bedarfs- und anwendungsfallspezifisch fĂŒr die bestmögliche Umsetzung zu entscheiden. Dies ist der Kerngedanke des Value First Principles der ifb group.

GrundsĂ€tzlich gilt bei der Priorisierung und Umsetzung von Maßnahmen folgendes zu beachten:

a) Handelt es sich um einen Quick Win oder eine mittelfristige Optimierungsmaßnahme?

b) Wie lÀsst sie sich bestmöglich in die aktuelle Digitalisierungsstrategie und laufende Projekte eingliedern, wo gibt es AbhÀngigkeiten?

c) Wie können die davon betroffenen Zielgruppen auf den verschiedenen Arbeitsebenen erfolgreich in die Umsetzung mit eingebunden werden, um ihre Mitwirkung und frĂŒhzeitige Einflussnahme zu ermöglichen?

So kann beispielsweise RPA grundsĂ€tzlich eine gute Lösung sein, um schnell Mehrwerte zu heben, indem manuelle Arbeitsschritte automatisiert durch einen Software Roboter erledigt werden und so Automatisierungspotenzial genutzt wird. RPA ist jedoch nicht immer und zwangslĂ€ufig langfristig tragend und kann trotz sinnvoller Motivation bei fehlender oder falscher Kommunikation zu großen Verstimmungen und Unruhen fĂŒhren. Es ist unabdingbar, dass der Mehrwert und das Gesamtbild der Organisation im Vordergrund steht, anstatt von vornherein auf eine bestimmte Technologie abzuzielen, die den Anforderungen nur bedingt gerecht wird.

Alle Beteiligten mit „auf die Reise“ nehmen

Insbesondere bei Optimierungen und ggfs. Automatisierungen, die interne Wechselwirkungen hervorrufen, ist es essentiell, Transparenz zu leben und alle Beteiligten frĂŒhzeitig einzubinden - sie mit auf die Reise zu nehmen. Bei der Umsetzung kommt es darauf an, partnerschaftlich an den Zielen zu arbeiten, denn jede Optimierung bedeutet auch VerĂ€nderung und diese gilt es mit fachlichem Expertenwissen, gesunder Menschenkenntnis und dem nötigen FeingefĂŒhl einzufĂŒhren. Nur so lĂ€sst sich sicherstellen, dass die Process Mining-Initiative und ihr Mehrwert sich ĂŒberall entfalten und dass Mitarbeiter, Vertriebspartner und Endkunden den Möglichkeiten der Digitalisierung offen gegenĂŒberstehen, den Wandel aktiv begleiten.

Um diese allumfassende Transformation möglich zu machen und allen Interessengruppen gerecht zu werden, ist eine multidimensionale und interdisziplinÀre Aufstellung gefordert. Bei allen Digitalisierungsinitiativen gilt es, funktionale Vielseitigkeit und prozessuales Fachwissen mit einem ausgeprÀgten TechnologieverstÀndnis und langjÀhriger fachlicher Versicherungsexpertise zu paaren.

Dieser Artikel ist in der Zeitschrift fĂŒr Versicherungswesen in der Ausgabe-Nr.13/2020 erschienen.

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Lars Rautenburger & Alexander Liebl
Director Operational Excellence & Process Mining Expert - IFB Group

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