Reduzierte Forderungsausfälle mithilfe maschineller Lernverfahren

Herausforderung:

Mit zunehmender Digitalisierung verändert sich die Erwartungshaltung der Kunden – auch beim Abschluss von Energieverträgen. Kurze, digitale Bestellstrecken gehören heutzutage zum Standard und reichen alleine nicht mehr aus, um sich vom Wettbewerb zu differenzieren. Immer mehr Energieversorger bieten ihren Kunden daher attraktive Bundle-Produkte zusätzlich zum klassischen Energievertrag an. Dadurch haben die Energieversorger aber auch immer mehr mit den Risiken und Herausforderungen aus dem klassischen eCommerce-Geschäft zu kämpfen: attraktive Produkte ziehen nicht nur zahlungswillige Kunden an und die Schlupflöcher des Online-Vertriebs werden gerne ausgenutzt. Betrüger haben es oftmals auf die teuren Geräte abgesehen und sorgen dadurch für Aufwand und finanziellen Schaden beim Energieversorger.

Lösung:

Wir haben ein Analyseverfahren entwickelt, welches potenzielle Forderungsausfälle schon frühestmöglich aufdeckt. Durch die Anreicherung der vorhandenen Kundendaten aus der Bestellstrecke mit unseren Kontextdaten haben wir für einen Pilotkunden der E-MAKS ein maschinelles Lernverfahren trainiert. Es soll zukünftig jeden Vertragsantrag zusätzlich bewerten. Auf dieser Basis wird eine Entscheidung herbeigeführt, ob der Kunde vom System abgelehnt wird oder der Vertragsabschluss zustande kommt. Das sorgt für deutlich reduzierte Forderungsausfälle beim Energieversorger. Und nicht nur das: Die Anzahl der fälschlich vom System abgelehnten, aber potenziell zahlungswilligen Kunden wird reduziert.

 

Kundenstimmen

»Mit der Analyse von Geospin möchten wir die Forderungsausfälle unserer Auftraggeber reduzieren und den Umsatz steigern.«

Glenn Boeckxstaens, Leiter Forderungsmanagement E-MAKS GmbH & Co. KG

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