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Churn - Entwicklung und Anwendung eines Kündigerfrühwarnsystems

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Die Raiffeisenlandesbank NÖ-Wien ist das regionale Spitzeninstitut von 67 selbstständigen niederösterreichischen Raiffeisenbanken, welche strategisch und operativ unterstützt werden, mit insgesamt mehr als einer Million Privatkunden. Ein Kündiger-Frühwarnsystem wurde ab 2010 entwickelt, um Kundenverlusten gegenzusteuern. Hierfür wurden statistisch-analytische Modelle entwickelt, wie Baumverfahren und logistische Regression, welche nicht nur zur Generierung von Kündigungswahrscheinlichkeiten verwendet wurden, sondern auch um die Berater mit automatisierten Text-Informationen zum Kunden zu versorgen. Diese Präsentation gibt einen Überblick über den gesamten Prozess, beginnend mit quantitativen und qualitativen Vorherhebungen, der Modellbildung, Projektpräsentation bei den Banken, sowie die regelmäßige Lieferung von Kontakten. Erfolgsanalysen zeigen, dass wenn die gelieferten Kontakte tatsächlich genützt werden, eine Kündigerreduktion von bis zu 30% gegenüber der Prognose erreicht werden kann.

Mag. Michael Sailer, Teamleiter Data Mining, Raiffeisen Analytik
Dr. Thomas Ledl, Data Mining Spezialist, Raiffeisen Analytik

Veröffentlicht in: Daten & Analysen
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Churn - Entwicklung und Anwendung eines Kündigerfrühwarnsystems

  1. 1. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 1 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RLB NÖ-Wien CHURN Entwicklung und Anwendung eines Kündiger-Frühwarnsystems Predictive Analytics World, Berlin 5. November 2014 Raiffeisen Analytik / Sailer, Ledl
  2. 2. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 2 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RLB NÖ-Wien RAIFFEISEN STRUKTUR: Aufbau der Raiffeisen Bankengruppe Raiffeisenbanken 494 Raiffeisenbanken mit ~ 2.199 Zweigstellen Raiffeisen Zentralbank Österreich AG Raiffeisenlandesbanken 8 Raiffeisen-Landeszentralen Raiffeisen Strukur in Österreich
  3. 3. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 3 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RLB NÖ-Wien RAIFFEISEN ANALYTIK Tochter der Raiffeisenlandesbank NÖ-Wien Data Mining Team Raiffeisen Analytik
  4. 4. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 4 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RLB NÖ-WienAufgabenstellung AUFTRAG: Entwicklung eines Frühwarnsystems für potenzielle Kündiger in den nächsten 12 Monaten
  5. 5. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 5 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RLB NÖ-Wien WARUM ist ein Kündiger-Frühwarnsystem sinnvoll? BDL / BLZ Anzahl Kunden Stand 31.12.2011 verlorene Kunden Neukunden Nettogewinn abs. Anzahl Kunden Stand 31.12.2012 Bundesland xxx.xxx xxx.xxx xxx.xxx … xxx.xxx BLZ xxx.xxx xxx.xxx xxx.xxx … xxx.xxx Verlorene Kunden BDL x BLZ x Neu-Kunden 10 Aufgabenstellung
  6. 6. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 6 www.raiffeisen-analytik.at 1 2 3 Vorangehende Analysen Datenaufbereitung und Modellierung Umsetzung und Ausblick I. Vorangehende Analysen1
  7. 7. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 7 www.raiffeisen-analytik.at WELCHE KUNDEN HABEN GEKÜNDIGT? I. Vorangehende Analysen1
  8. 8. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 8 www.raiffeisen-analytik.at WISSEN DIE BERATER DARÜBER BESCHEID? I. Vorangehende Analysen1
  9. 9. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 9 www.raiffeisen-analytik.at PILOT: AUSWAHL DER KUNDEN FÜR DAS KÜNDIGER-FRÜHWARNSYSTEM I. Vorangehende Analysen1
  10. 10. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 10 www.raiffeisen-analytik.at GIBT ES HINWEISE FÜR EINE KÜNDIGUNG? I. Vorangehende Analysen1
  11. 11. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 11 www.raiffeisen-analytik.at WORKSHOP „Gibt es Hinweise für eine Kündigung“ Welche Informationen über den Kunden können zur Kündiger-Frühwarn-Erkennung beitragen? ORGANISATION-IT VERTRIEB DQM FILIALLEITER Data Mining Team • STAMMDATEN • ADRESS-DATEN; KONTAKT-DATEN • GIRO; KARTEN; ELBA; TRANSAKTIONEN • KREDIT • SPAREN; WERTPAPIER • BAUSPAREN; VERSICHERUNG; LEASING • SONSTIGES I. Vorangehende Analysen1
  12. 12. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 12 www.raiffeisen-analytik.at 1 2 3 Vorangehende Analysen Datenaufbereitung und Modellierung Umsetzung und Ausblick
  13. 13. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 13 www.raiffeisen-analytik.at GIRO/ZV KUNDEN-DATEN BAUSPAREN/VERSICHERUNG/LEASING WERTPAPIERSONSTIGE PRODUKTE Rohdaten Plausibilität Plausibilität Daten-Aufbereitung FLAT-FILE KREDIT I. Datenaufbereitung und Modellierung2 SPAREN ABGELEITETE MERKMALE
  14. 14. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 14 www.raiffeisen-analytik.at Mögliche Kündigermerkmale Veränderung Kunden- beim Kunden Bestand GIRO Habenumsatz gesunken Vergleich Monat und Jahr Ja GIRO Anzahl der POS-Transaktionen Vergleich 4 Monate und Vorjahres-Monate Ja GIRO Rahmenreduktion Vorjahresvergleich Ja GIRO Kontoauflösung Vorjahrvergleich Ja GIRO unbewegte Konten Vormonatsvergleich: Ja Ja ELBA Elba-Nutzung (letzter Einstieg) + Veränderung Datum letzter Elba-Einstieg Ja Ja KARTEN Karten-Rückgabe (BSC, Maestro, Kreditkarte) Vorjahres-Vergleich Anzahl Karten Ja ADRESSE PLZ-Wechsel Ist der Kunde umgezogen? Ja PRODUKT- AUSSTATTUNG Anzahl der Produkte gehen zurück Vorjahresvergleich bzw. 2 Jahre zurück Ja Ja . . . . . . . . . . . . . . . Thema Kündiger-Merkmale Information II. Datenaufbereitung und Modellierung2
  15. 15. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 15 www.raiffeisen-analytik.at Wie funktioniert Churn-Analytik ? DWH GEOS KMS Externe Daten Trans- aktions- daten Churn- Analyse- Database • Kunden • Produkte • Transaktionen • Veränderungen z.B. Kundenverlust/Churn pro Kunde ca. 300 Merkmale Topf mit aktiven Kunden Topf mit verlorenen Kunden alle Kunden RBG NÖ-W Kunden, die wir innerhalb eines Jahres verloren haben Analytik/Datamining Datamining-Werkzeuge wie: Clustering, Profiling, Faktorenanalyse, Regressionsanalysen, Entscheidungsbaum, neuronale Netze .. Beispiel: Churn-Score 70 % Prognose des Kundenverlusts mit Quartals-Updates Hohe Gefahr Mittlere Gefahr Geringe Gefahr II. Datenaufbereitung und Modellierung2
  16. 16. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 16 www.raiffeisen-analytik.at Zuerst analysieren wir die verlorenen Kunden der Vorperiode. Februar Jahr t Mär Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dez Jän Feb Februar Jahr t+1 Beispiel Projekt Wien: Die Daten aller Wien-Kunden während eines Jahres bilden die Analyse-Basis. Verlorene Kunden im Zeitraum Profil dieser verlorenen Kunden vor der Kündigung II. Datenaufbereitung und Modellierung2
  17. 17. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 17 www.raiffeisen-analytik.at Entwicklung eines Frühwarnsystems für 3 Kundengruppen Kunden- Gruppe I Kunden- Gruppe II Kunden- Gruppe III II. Datenaufbereitung und Modellierung2
  18. 18. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 18 www.raiffeisen-analytik.at Inhomogene Gruppen müssen unterschiedlich analysiert werden. II. Datenaufbereitung und Modellierung2 Gruppe III Gruppe II Gruppe I Gruppe III Gruppe II Gruppe I
  19. 19. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 19 www.raiffeisen-analytik.at II. Datenaufbereitung und Modellierung2 Modellierung: • Manuelle Erstellung mittels CHAID1-Entscheidungsbaum • Binomiale Logistische Regression (logit, stepwise, benutzerdefinierte Effekte) 1) CHAID=„CHi-squared Automatic Interaction Detectors“. Quelle: Sonquist and Morgan (1964): The Detection of Interaction Effects. Survey Research Center, Institute for Social Research, University of Michigan.
  20. 20. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 20 www.raiffeisen-analytik.at II. Datenaufbereitung und Modellierung2 Beispiel-Baum-Modell:
  21. 21. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 21 www.raiffeisen-analytik.at II. Datenaufbereitung und Modellierung2 Beispiel-Baum-Modell: Anzahl Produkte
  22. 22. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 22 www.raiffeisen-analytik.at II. Datenaufbereitung und Modellierung2 Beispiel-Baum-Modell: Anzahl Produkte
  23. 23. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 23 www.raiffeisen-analytik.at II. Datenaufbereitung und Modellierung2 Beispiel-Baum-Modell: Anzahl Produkte
  24. 24. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 24 www.raiffeisen-analytik.at II. Datenaufbereitung und Modellierung2 Schematisch: 11 Blätter  11 neue Variablen
  25. 25. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 25 www.raiffeisen-analytik.at II. Datenaufbereitung und Modellierung2 Schematisch: V1 V2 V3 … Bl3 Bl4 Bl6 … Bl15 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 Durch Baum generiertBasisdaten 0 1 -5 5
  26. 26. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 26 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RBG NÖ Notwendige Variablentransformationen - Beispiel II. Datenaufbereitung und Modellierung2 Verteilung Vermögen Vermögen Häufigkeit 0 20000 40000 60000 80000 05101520 Verteilung log. Vermögen Logarithmiertes Vermögen Häufigkeit 4 6 8 10 12 02468
  27. 27. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 27 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RBG NÖ Ohne Vermögen: p(Churn)=5/15=33% Mit Vermögen: p(Churn)=3/26=11,5% Beispiel für Variablenspezifikation II. Datenaufbereitung und Modellierung2 Nr. Vermögen (EUR) Nr. Vermögen (EUR) 1 0 16 121 2 0 17 124 3 0 18 169 4 0 19 187 5 0 20 196 6 0 21 370 7 0 22 476 8 0 23 605 9 0 24 828 10 0 25 1.341 11 0 26 1.351 12 0 27 2.371 13 0 28 3.254 14 0 29 4.810 15 0 30 5.102 31 5.164 32 5.237 33 6.227 34 7.330 35 7.502 36 10.021 37 11.936 38 28.990 39 50.000 40 64.971 41 76.167 Nr. Vermögen (EUR) Nr. Vermögen (EUR) 1 0 16 121 2 0 17 124 3 0 18 169 4 0 19 187 5 0 20 196 6 0 21 370 7 0 22 476 8 0 23 605 9 0 24 828 10 0 25 1.341 11 0 26 1.351 12 0 27 2.371 13 0 28 3.254 14 0 29 4.810 15 0 30 5.102 31 5.164 32 5.237 33 6.227 34 7.330 35 7.502 36 10.021 37 11.936 38 28.990 39 50.000 40 64.971 41 76.167 Churn
  28. 28. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 28 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RBG NÖ 0 2 4 6 8 10 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Daten Vermögen vs. Churn Logarithmiertes Vermögen Churn (33% Churn) Daten II. Datenaufbereitung und Modellierung2 Beispiel für Variablenspezifikation
  29. 29. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 29 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RBG NÖ 0 2 4 6 8 10 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Daten Vermögen vs. Churn Logarithmiertes Vermögen Churn (33% Churn) Daten Von 7 Kunden 3 Churner=43% II. Datenaufbereitung und Modellierung2 Beispiel für Variablenspezifikation
  30. 30. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 30 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RBG NÖ 0 2 4 6 8 10 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Modellierung Churn Logarithmiertes Vermögen Churn (33% Churn) Daten Modell1: Vermögen ja/nein II. Datenaufbereitung und Modellierung2 Beispiel für Variablenspezifikation
  31. 31. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 31 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RBG NÖ 0 2 4 6 8 10 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Modellierung Churn Logarithmiertes Vermögen Churn (33% Churn) Daten Modell1: Vermögen ja/nein Modell2: log. Vermögen II. Datenaufbereitung und Modellierung2 Beispiel für Variablenspezifikation
  32. 32. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 32 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RBG NÖ 0 2 4 6 8 10 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Modellierung Churn Logarithmiertes Vermögen Churn (33% Churn) Daten Modell1: Vermögen ja/nein Modell2: log. Vermögen Modell3: WW (beide) II. Datenaufbereitung und Modellierung2 Beispiel für Variablenspezifikation
  33. 33. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 33 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RBG NÖ Modell Variablen im Modell Koeffizienten R-Quadrat #Churner in Top 10% SelektionKonst. Hat Vermögen Log. Vermögen Cox/Snell McFadden 1 Vermögen j/n -0,7 -1,3 6,6% 6,9% 1 von 3 2 Log. Vermögen -0,5 -0,2 12,5% 13,5% 1 von 3 3 Vermögen j/n & log. Vermögen -0,7 +7,8 -1,4 21,7% 24,8% 2 von 4 7-fach stärkere Sensibilität bzgl. Einkommen Beispiel für Variablenspezifikation
  34. 34. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 34 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RBG NÖ Güte des Kündigermodelles: 59% der Kündiger bei nur 5% ausgewählten Kunden 59% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 Prozent ausgewählt Prozent der Kündiger Modell Zufallsauswahl 5% der analysierten Kunden des Pilot- Projekts enthält die verteilte Kundenliste 59% der Kündiger aus der Menge der analysierten Kunden stehen auf dieser Liste Vorteil 1: Höhere Treffsicherheit in der Ansprache Vorteil 2: Weniger Kunden zum Kontaktieren II. Datenaufbereitung und Modellierung2
  35. 35. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 35 www.raiffeisen-analytik.at 1 2 3 Vorangehende Analysen Datenaufbereitung und Modellierung Umsetzung und Ausblick
  36. 36. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 36 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RLB NÖ-Wien … … … … … … … … … … n_Transaktion_Maestro … … Delta_PLZ_12M … Delta_Konto_12M Wichtigkeit des Prädiktors Variable β Delta_Konto_12M -0,85 … Delta_PLZ_12M 0,81 … … n_Transaktion_Maestro -0,0063 … Variable x xβ Delta_Konto_12M -1 0,85 … Delta_PLZ_12M 1 0,81 … … n_Transaktion_Maestro 0 0 … Jeder kündigungsgefährdete Kunde bekommt automatisiert eine eigene „Story“ III. Umsetzung und Ausblick3
  37. 37. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 37 www.raiffeisen-analytik.at ZIEL bei der Churn-Abwicklung: Einspielung potenzieller Kündiger als „offener Telefon-Kontakt“ Berater-Kontakt Kein Kontakt Churn | Kündigerfrühwarnsystem Der Berater entscheidet, ob der Kunde b) gar nicht kontaktiert wird odera) von ihm kontaktiert wird, c) bereinigt wird. Bereinigung III. Umsetzung und Ausblick3
  38. 38. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 38 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RLB NÖ-Wien Aktion ALTER Kd seit Info zum Kunden Betreuer 44 1995 ehemaliger Veranlagungskunde, Geld für Wohnungskauf benötigt, Konto unbewegt Betreuer 57 2011 außerhalb GG, Sparbücher der Mutter, Kontakt bereits vereinbart Betreuer 24 2004 dzt. keine Abwanderungsgefahr, wird im Rahmen Herbstkampagne angesprochen Betreuer 70 2000 LV läuft ab, Verlängerung von Kundin nicht gewünscht Brief 21 2010 wohnt außerhalb Genossenschaftsgebiet, Konto aus Schulaktion Brief 20 2006 bereits öfters kontaktiert Brief 23 2009 längere Zeit schon unbewegt, Brief Inskriptionsbestätigung Kein Kontakt 23 2011 außerhalb GNG, Kontaktaufnahme im Rahmen ablfd. Produkt Kein Kontakt 24 2000 persönlicher Kontakt in der Freizeit, keine Abwanderungsgefahr … …. … … … … … … Einschätzung der Aktion durch den Berater III. Umsetzung und Ausblick3
  39. 39. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 39 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RLB NÖ-Wien PROJEKT-ERFOLGS-EVALUIERUNG: Ist in 12 Monaten ein Kündiger-Rückgang feststellbar? III. Umsetzung und Ausblick3 • Raiffeisenlandesbank Wien • Regionale Pilotbank in Niederösterreich
  40. 40. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 40 www.raiffeisen-analytik.at III. Umsetzung und Ausblick3 0,5% 0,6% 0,6% 1,3% 1,3% 1,6% 2,2% 2,9% 3,8% 9,4% 4,8% 0,0% 5,0% 10,0% Dezil 1 Dezil 2 Dezil 3 Dezil 4 Dezil 5 Dezil 6 Dezil 7 Dezil 8 Dezil 9 Dezil 10 ohne RBD Dezil 10 RBD Churn-Score-Dezile (10=topgefährdet) Anteil der Kündiger nach Churn-Score-Dezilen im Beobachtungszeitraum Wien: Empirische Gewinnkurve & Erfolg
  41. 41. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 41 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RLB NÖ-Wien Was wurde vom Betreuer als Maßnahme vorgeschlagen? Betreuer Brief Kein Kontakt Bereinigung  692 Kunden (ohne zu Bereinigende) NÖ: Was wurde vom Betreuer als Maßnahme vorgeschlagen? III. Umsetzung und Ausblick3
  42. 42. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 42 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RLB NÖ-Wien Wer ist in 12 Monaten verstorben? Betreuer Brief Kein Kontakt Bereinigung  1 Verstorbener Wie viele Kunden sind verlorengegangen? NÖ: Wer ist in 12 Monaten verstorben? III. Umsetzung und Ausblick3
  43. 43. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 43 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RLB NÖ-Wien Wie viele Kunden sind insgesamt in 12 Monaten verlorengegangen? Betreuer Brief Kein Kontakt Bereinigung Kunde verloren  85 von 692 Kunden auf der Liste kündigungsgefährdeter Kunden haben in den letzten 12 Monaten gekündigt. *) ohne „Bereinigung“ NÖ: Wie viele Kunden sind insgesamt in 12 Monaten verlorengegangen? III. Umsetzung und Ausblick3
  44. 44. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 44 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RLB NÖ-Wien Wie viele Kunden verloren (plus Prognose)? Betreuer Brief Kein Kontakt Bereinigung Prognose  85 von 692 Kunden gingen in 12 Monaten verloren. 121 waren – bei Nichtbearbeitung der Liste – prognostiziert. 24% Kündiger- Reduktion durch Betreuung 22 von 49 Kündigern trotz „Betreuer“ ohne eingetragenen Besuchs- oder Telefonkontakt bis zur Kündigung NÖ: Wie viele Kunden verloren? (plus Prognose) III. Umsetzung und Ausblick3
  45. 45. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 45 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RLB NÖ-Wien Aktion ALTER Kd seit Info zum Kunden Betreuer 44 1995 ehemaliger Veranlagungskunde, Geld für Wohnungskauf benötigt, Konto unbewegt Betreuer 57 2011 außerhalb GG, Sparbücher der Mutter, Kontakt bereits vereinbart Betreuer 24 2004 dzt. keine Abwanderungsgefahr, wird im Rahmen Herbstkampagne angesprochen Betreuer 70 2000 LV läuft ab, Verlängerung von Kundin nicht gewünscht Betreuer 25 2007 Einladung zu Betreuungsgespräch Betreuer 19 2008 dürfte woanders auch ein Konto haben Betreuer 20 2007 wurde im Septemer 20; Kontaktaufnahme durch Kundenbetreuer Betreuer 20 2008 Kontaktaufnahme im Rahmen des Überleitungsgesprächs (Ü20) Betreuer 25 2000 Studentin, die in Wien lebt. Betreuer 20 2006 Kundin wurde im Juli 20; Gespräch Überleitung 20 folgt noch, geht noch HBLA … …. … … … … … … Betrachtung der verlorenen Kunden retrospektiv III. Umsetzung und Ausblick3
  46. 46. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 46 www.raiffeisen-analytik.at Projekt Churn für RLB NÖ-Wien WEITER-ENTWICKLUNG DES ERFOLGREICHEN CHURN-PILOT-PROJEKTS III. Umsetzung und Ausblick3
  47. 47. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 47 www.raiffeisen-analytik.at Weitere Schritte • Zusätzliche Kundensegmente • Neukunden • Altersgruppen • Produktausstattung • Volumina III. Umsetzung und Ausblick3
  48. 48. Raiffeisen Analytik | Predictive Analytics World 5.11.2014 | Seite 48 www.raiffeisen-analytik.at Mit der Früherkennung des möglichen Verlusts von wertvollen Kunden kann rechtzeitig gegensteuert werden

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