Abwanderungsanalyse

Einsatzmöglichkeiten

Mit der analytischen Applikation Churn Management können Sie das Abwanderungsverhalten Ihrer Kunden analysieren, verstehen, vorhersagen und beeinflussen. Dadurch können Sie langfristig die Abwanderung Ihrer Kunden reduzieren und die Kundenbindung erhöhen. Mit Hilfe von verschiedenen Data-Mining-Methoden (siehe Data Mining) und weiteren analytischen Applikationen können Sie Muster im Verhalten der ehemaligen Kunden ermittelten, die Ihr Unternehmen verlassen haben. Dabei ermitteln Sie verschiedene Kennzahlen zum Wert und zur Abwanderung eines Kunden, z. B. die Abwanderungswahrscheinlichkeit, den Kundenwertindex und den Wert-Churn-Index. Daneben wird im Rahmen des Churn Management auch die Kundenzufriedenheit und -loyalität mit einbezogen. Auf Grundlage dieser Information können Sie bei noch aktiven Kunden, die ein ähnliches Verhaltensmuster aufweisen und unzufrieden, aber wertvoll für Ihr Unternehmen sind, gegensteuern und verhindern, dass auch sie Ihr Unternehmen verlassen.

Die Ergebnisse des Churn Management können Sie über ausgelieferte Web Templates im Web Browser oder in Ihrem Portal anzeigen (siehe Web Template: Überblick Churn Management).

Basis für das Churn Management ist der MultiProvider CRM Churn Management COPA (0CUST_MC1), in dem im Laufe des Prozesses die Daten immer wieder zusammengeführt und aktualisiert werden. Darauf setzen verschiedene Queries auf, die als Input für nachfolgenden Schritte dienen. Informationen über den gesamten Business Content für die analytische Applikation Churn Management finden Sie unter Kundenanalysen.

Voraussetzungen

Im SAP BW stehen historische und aktuelle Kundendaten (Stammdaten, z. B. demographische Daten, und Bewegungsdaten, z. B. aus Aufträgen) zur Verfügung.

Sie sind im SAP BW einer der folgenden Rollen zugeordnet:

·        Churn Management (SAP_BWC_CUSTOMER_CHURN) oder Kundenverhaltensanalyse ( SAP_BWC_CUSTOMER_BEHAVIOR)

Für die Nutzung der Web Templates benötigen Sie aus technischen Gründen zusätzlich die folgenden Rollen:

·        Churn Management - Profil(SAP_BWC_CUSTOMER_CHURN2)

·        Churn Management - Quelle(SAP_BWC_CUSTOMER_CHURN_SOURCE)

Ablauf

Folgende Schritte sind in der angegebenen Reihenfolge notwendig, damit alle relevanten Daten im Web angezeigt werden.

Für ein sinnvolles Churn Management müssen Sie die angegebenen Schritte, insbesondere die Data-Mining-Vorhersagen, regelmäßig durchführen. Wenn Sie die Schritte jedoch in einem Monat mehr als einmal durchführen, dann werden die Daten aus dem vorangegangenen Lauf überschrieben. Die in den Stammdaten gesicherten Ergebnisse werden immer überschrieben, unabhängig davon, wie oft Sie die Schritte durchführen.

Achten Sie auch darauf, dass Sie alle Schritte innerhalb eines Kalendermonats durchführen, da die Schritte aufeinander aufbauen.

Bei einigen Schritten finden Sie Informationen darüber, wie Sie den Monat angeben können, in den die Daten gebucht werden.

...

       1.      Ermitteln Sie über die Customer-Lifetime-Value-Analyse, wie viele und welche Ihrer Kunden noch aktiv und wie viele und welche verloren sind.

Kopieren Sie dazu das ausgelieferte CLTV-Modell CLTV basierend auf Kundenprofitabilität(0CRM_COPA) und die ausgelieferte CLTV-Vorhersage CLTV-Vorhersage für Abwanderungsquote(0CRM_P_CHRN) und führen Sie Ihr Modell und Ihre Vorhersage mit der Query Churn CLTV Input(0CRM_CUST_Q0001) aus. Die Anzahl der aktiven und der verlorenen Kunden sowie die Abwanderungsquote werden in das ODS-Objekt CLTV-Vorhersage ( 0CRM_OLVF) geschrieben und können mit der Query Churn CLTV-Vorhersage: Aktive und verlorene Kunden (0CRM_CUST_Q0007) angezeigt werden. Der Status jedes Kunden wird in die Stammdaten des Kunden geschrieben, wenn Sie bei der CLTV-Vorhersage das Kennzeichen Status des Kunden (aktiv/verloren) in Attribut fortschreiben gesetzt haben. Bei der ausgelieferten CLTV-Vorhersage wird das Attribut Kundenstatus ( 0CRMACSTAT) zum Geschäftspartner ( 0BPARTNER) gefüllt.

       2.      Führen Sie bei Ihren aktiven Kunden eine Umfrage zur Kundenzufriedenheit und -loyalität durch.

Das Umfrageergebnis wird in das ODS-Objekt Delta Extraktion: Umfragen Ergebnisse (0WS_O01) geschrieben. Übertragen Sie es von dort in das ODS-Objekt CRM Churn Management Daten (0CUST_DS1). Bei dieser Übertragung werden der Zufriedenheitsindex und der Loyalitätsindex ermittelt. Dazu müssen Sie abhängig von Ihren Fragen zur Zufriedenheit und zur Loyalität die Startroutine der Fortschreibungsregeln manuell anpassen.

Ändern Sie den im Folgenden dargestellten Abschnitt des Quelltexts, indem Sie zwischen den Hochkommata in jeder Zeile die ID einer Ihrer Fragen zur Kundenloyalität angeben. Listen Sie so alle Fragen auf, aus denen der Loyalitätsindex berechnet werden soll.

*     adapt this according to your question id for loyality
          s_data-WS_QUEST cs 'SAP_DEMO_LOY1' or
          s_data-WS_QUEST cs 'SAP_DEMO_LOY2' or
          s_data-WS_QUEST cs 'SAP_DEMO_LOY3'

Die gleichen Einstellungen nehmen Sie für Ihre Fragen zur Kundenzufriedenheit in folgendem Abschnitt des Quelltexts vor:

*     adapt this according to your question id for satisfaction
          s_data-WS_QUEST cs 'SAP_DEMO_SAT1'

In den Fortschreibungsregeln legen Sie auch den Monat fest, in den die Daten gebucht werden. Öffnen Sie dazu eine Routine und weisen Sie auf der Registerkarte Schlüsselfelder dem Merkmal Kalendermonat / Jahr (0CALMONTH) eine Konstante zu.

       3.      Übertragen Sie die Daten aus dem ODS-Objekt CRM Churn-Management-Daten (0CUST_DS1) in den InfoCube CRM Churn Management (0CUST_C1), damit die Daten für die nächsten Auswertungen zur Verfügung stehen.

Stellen Sie sicher, dass Sie jedesmal, wenn sie den InfoCube aktualisieren, die Daten löschen, die sich bereits im InfoCube befinden (Indikator in der InfoPackage). Wenn Sie dies nicht tun, werden die neuen und die alten Daten fälschlicherweise zusammengeführt.

Sie haben nun die in der Übersichtsgrafik am Ende dieses Dokuments als Block A zusammengefassten Schritte abgeschlossen.

       4.      Ermitteln Sie über die Data-Mining-Methode Entscheidungsbaum für jeden Kunden die Abwanderungswahrscheinlichkeit und den vorhergesagten Kundenstatus. Den vorhergesagten Kundenstatus ermitteln Sie auf Basis des Kundenstatus, den Sie in Schritt 1 im Rahmen der CLTV-Analyse ermittelt haben. Die Abwanderungswahrscheinlichkeit wird berechnet aus dem vorhergesagten Kundenstatus und der Konfidenz (0DM_CFDNC) der Vorhersage.

Dazu gehen Sie folgendermaßen vor:

...

                            a.      Erstellen Sie eine neue Analyse und erstellen Sie basierend auf der Query Churn: Input für Entscheidungsbaum (0CRM_CUST_Q0002) mit Hilfe des Analyseprozessdesigners (APD) ein Data-Mining-Modell für Churn Entscheidungsbaum. Führen Sie diesen Prozess durch, um das Modell zu trainieren. Weitere Informationen zur Erstellung von Data-Minig-Modellen in APD finden Sie in der Dokumentation unter SAP NetWeaver  ® SAP Business Warehouse ® BI-Plattform ®Data Mining.

                            b.      Erstellen Sie im APD einen Analyseprozess zur Vorhersage mit dem Stammdaten-InfoObject als Zielknoten, um den prognostizierten Kundenstatus für jeden Geschäftspartner in das Attribut Vorhersagefeld (0DM_PRDCTD) zu laden. Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie in der Dokumentation unter SAP NetWeaver  ® SAP Business Warehouse ® BI-Plattform ®Analyseprozessdesigner.

                            c.      Um die Ergebnisse der Vorhersage in ein ODS-Objekt zu laden, gehen Sie wie folgt vor:

                                                  i.       Erstellen Sie mit Hilfe von Data Staging ein transaktionales ODS-Objekt ähnlich dem ODS-Objekt CRM Churn Management Data (0CUST_DS1).

                                                ii.       Erstellen Sie einen Analyseprozess für eine Vorhersage mit diesem ODS-Objekt als Zielknoten. Alternativ dazu können Sie den unter Schritt b erstellten Analyseprozess kopieren und den vorhandenen Zielknoten durch einen ODS-Zielknoten ersetzen. Solches Kopieren würde es ermöglichen, bei Ausführung des kopierten Prozesses erstellte Zwischenergebnisse wieder zu verwenden.

                                               iii.       Fügen Sie einen Routineknoten hinzu, um die Abwanderungswahrscheinlichkeit zu berechnen und setzen Sie diesen kurz vor dem Zielknoten ein.

                                               iv.       Führen Sie den Vorhersageprozess aus.

                                                 v.       Nutzen Sie von diesem transaktionales ODS-Objekt aus die Standard-BW-Staging-Prozeduren, um in das ODS-Objekt 0CUST_DS1 zu schreiben.

 

       5.      Übertragen Sie die Daten aus dem ODS-Objekt CRM Churn-Management-Daten (0CUST_DS1) in den InfoCube CRM Churn Management(0CUST_C1), damit die Daten für die nächsten Auswertungen zur Verfügung stehen.

Sie haben nun die in der Übersichtsgrafik am Ende dieses Dokuments als Block B zusammengefassten Schritte abgeschlossen.

       6.      Ermitteln Sie über die Data-Mining-Methode Scoring für die aktiven Kunden den Kundenwertindex und den Wert-Churn-Index. Diese Indizes werden vom System über zwei Data-Mining-Modelle vom Typ Weighted Score Tables aus dem Deckungsbeitrag (DB) 1 und 3 sowie der Abwanderungswahrscheinlichkeit berechnet.

Dazu gehen Sie folgendermaßen vor:

...

                            a.      Erstellen Sie mit Hilfe von Data Staging ein transaktionales ODS-Objekt ähnlich dem ODS-Objekt CRM Churn Management Data (0CUST_DS1).

                            b.      Erstellen Sie eine neue Analyse und erstellen Sie basierend auf den Querys Churn: Input for Scoring: Kundenwertindex (0CRM_CUST_Q0003) und Churn: Input for Scoring: Wert-Churn-Index (0CRM_CUST_Q0004) ein Data-Mining-Modell für Weighted-Score-Tabellen. Weitere Informationen zur Erstellung von Data-Minig-Modellen in APD finden Sie in der Dokumentation unter SAP NetWeaver  ® SAP Business Warehouse ® BI-Plattform ®Data Mining.

                            c.      Setzen Sie das transaktionale ODS-Objekt als Zielknoten für diesen Analyseprozess ein. Führen Sie den Prozess aus, um die Ergebnisse in die entsprechenden Felder des ODS-Objekts zu schreiben.

                            d.      Nutzen Sie von diesem transaktionales ODS-Objekt aus die Standard-BW-Staging-Prozeduren, um in das ODS-Objekt 0CUST_DS1 zu schreiben.

                            e.      Übertragen Sie die Daten aus dem ODS-Objekt CRM Churn-Management-Daten (0CUST_DS1) in den InfoCube CRM Churn Management (0CUST_C1), damit die Daten für das Training des zweiten Scoring-Modells zur Verfügung stehen.

       7.      Übertragen Sie die Daten aus dem ODS-Objekt CRM Churn-Management-Daten (0CUST_DS1) in den InfoCube CRM Churn Management (0CUST_C1), damit die Daten für die nächsten Auswertungen zur Verfügung stehen.

Sie haben nun die in der Übersichtsgrafik am Ende dieses Dokuments als Block C zusammengefassten Schritte abgeschlossen.

       8.      Teilen Sie die Kunden mit der Data-Mining-Methode Clustering auf Basis der bisher gesammelten Daten in Segmente ein. Das hilft Ihnen zu verstehen, welches Verhalten in Verbindung mit welchem Kundenwertindex und welcher Abwanderungswahrscheinlichkeit steht. Für bestimmte Segmente können Sie eine Marketingkampagne durchführen.

Die Vorgehensweise bei einer Abwanderungsanalyse mit Hilfe eines Clustering-Modells ist mit der unter 4 beschriebenen Methode identisch. Laden Sie die ermittelte Clusterzugehörigkeit in das Attribut Cluster-Nummer (0DM_CLUSNO) des InfoObjects Geschäftspartner (0BPARTNER). Übertragen Sie es von dort in das ODS-Objekt CRM Churn Management Daten (0CUST_DS1). Dadurch wird die zeitliche Entwicklung der Cluster-Nummer gesichert.

       9.      Klassifizieren Sie Ihre aktiven Kunden nach deren Kundenwertindex mit der Methode ABC-Klassifikation.

Laden Sie die ermittelte ABC-Klasse in das Attribut ABC-Klasse ( 0ABC_CLASS) des InfoObjects Geschäftspartner (0BPARTNER). Extrahieren Sie außerdem die Daten aus dem transaktionalen ODS-Objekt in das ODS-Objekt CRM Churn-Management-Daten (0CUST_DS1). Dadurch wird die zeitliche Entwicklung der ABC-Klasse gespeichert.

   10.      Übertragen Sie die Daten aus dem ODS-Objekt CRM Churn-Management-Daten (0CUST_DS1) in den InfoCube CRM Churn Management (0CUST_C1).

Sie haben nun die in der Übersichtsgrafik am Ende dieses Dokuments als Block D zusammengefassten Schritte abgeschlossen.

   11.      Publizieren Sie die ermittelten Ergebnisse über die ausgelieferten Web Templates in Ihrem Portal.

Die folgende Grafik zeigt vereinfacht den Datenfluss beim Churn Management:

Dieser Datenfluss wird viermal durchlaufen (siehe nachfolgende Grafik, Blöcke A bis D). Als Abschluss jedes Blocks werden die Daten aus dem ODS-Objekt in den InfoCube geschrieben.