In einem erfolgreichen Einsatz von Clustering-Algorithmen und Data Mining konnten wir den Kundensupport eines mittelständischen Software-as-a-Service (SaaS)-Unternehmens für E-Commerce-Plattformen revolutionieren. Der Bedarf dieses Projekt wurde kundenseitig durch jene Beobachtung ausgelöst, dass trotz steigender Neukundenzahlen der Umsatz nicht die erwarteten Höhen erreichte, begleitet von vermehrten Beschwerden über den Kundensupport.
Um das Rätsel zu lösen, entschied sich das Unternehmen für eine tiefgreifende Analyse ihrer historischen Verkaufs- und Kundendaten. Gemeinsam wurde eine umfassende Datenanalyse durchgeführt, bei der Kundendaten aus verschiedenen Quellen, darunter Kaufhistorie, Support-Tickets, Nutzungsdaten der Software und Feedback-Umfragen, aufbereitet und intelligent geclustert wurden.
Die daraus resultierenden Erkenntnisse waren beeindruckend. Es wurde deutlich, dass Kunden, die in den ersten zwei Wochen nach dem Kauf intensiven Support benötigten, eine dreifach höhere Abwanderungsrate im ersten Jahr aufwiesen. Zudem wurden branchenspezifische Muster identifiziert, beispielsweise dass Kunden aus bestimmten Branchen wie der Modebranche häufiger mit technischen Problemen zu kämpfen hatten. Interessanterweise zeigten intensive Nutzer der Software eine geringere Tendenz zum negativen Feedback, selbst wenn sie Support-Tickets eröffneten.
Mit diesen Erkenntnissen implementierte das Unternehmen gezielte Maßnahmen zur Optimierung interner Prozesse. Neukunden erhielten nun in den ersten zwei Wochen proaktiven Support, um eine reibungslose Softwarenutzung zu gewährleisten. Die Software wurde branchenspezifisch optimiert, um technischen Problemen entgegenzuwirken, und ein innovatives Belohnungssystem wurde eingeführt, um aktive Nutzer für ihre Nutzung der Software und ihr Feedback zu belohnen.
Die Ergebnisse dieser KI-basierten Maßnahme sprechen für sich. Die Abwanderungsrate wurde um 25% reduziert, Neukundenempfehlungen stiegen um 15%, und der durchschnittliche Vertragswert erhöhte sich um 10%, da zufriedene Kunden eher bereit waren, für Premium-Funktionen zu zahlen.
Der finanzielle Impact ging damit einher. Innerhalb des folgenden Quartals konnte der Umsatz um zusätzliche 25% gesteigert werden, was eine prognostizierte Gesamtsteigerung um 40% bis zum Ende des ersten Geschäftsjahres im Vergleich zur ursprünglichen Schätzung bedeutet. Dieser Use Case zeigt eindrucksvoll, wie datengetriebene Optimierungen im Kundensupport nicht nur die Kundenzufriedenheit steigern, sondern auch direkte positive Auswirkungen auf den finanziellen Erfolg eines Unternehmens haben können.
Autor
Dr. Kay Stankov
Head Of Data Science & AI, Ainovate GmbH