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Algorithmen erhöhen Effizienz bei Kundenanfragen

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Von Tobias Rump. Jährlich gehen bei Versicherern Millionen von Kundenanfragen ein. Dass das Prinzip First-Come-First-Serve bei der Bearbeitung ineffektiv ist, liegt auf der Hand. Immer mehr Unternehmen gehen deshalb dazu über, Aspekte wie beispielsweise die Dringlichkeit oder die Komplexität des Kundenanliegens bei der Priorisierung der Vorgänge einzubeziehen.
Moderne Data-Analytics-Software hilft zunehmend dabei, eine Vielzahl weiterer Faktoren kombiniert zu berücksichtigen. Das verbessert die Service-Differenzierung und erhöht die Kundenzufriedenheit. Für Versicherungsnehmer ist es heute selbstverständlich, dass sie ihre Anbieter über unterschiedliche Kanäle wie Telefon, Brief, Fax, E-Mail oder auch via Chat erreichen.
Das stellt die Unternehmen vor eine enorme Herausforderung. Wie können sie die gewaltige Informationsflut des Omnichannels bändigen? Algorithmen liefern die Antwort. Mit ihnen lassen sich die Faktoren, die zur Priorisierung der Kommunikationsvorgänge betrachtet werden müssen, nicht nur automatisiert auswerten. Sie schaffen auch die Grundlage dafür, durch eine transparente Service-Differenzierung Mehrwerte für Versicherung und Kunden zu generieren.
Für die Software-gestützte Auswertung auf Basis komplexer Algorithmen müssen elektronische Daten vorliegen. Deshalb erfolgt zunächst die Digitalisierung der Kundenanfragen. Dazu werden Briefe und Faxe bei der Datenaufbereitung per OCR-Software digitalisiert, telefonische Anfragen aufgezeichnet. Moderne Data-Analytics-Anwendungen helfen in der Folge beim sogenannten Text Mining beziehungsweise den Voice Analytics.
Dabei werden Schlagworte für die Bearbeitung durch den Algorithmus indexiert. Das ist die Voraussetzung, um die sprachlichen Informationen anhand vordefinierter Regeln in Steuerungsinformationen zur Priorisierung zu übertragen. Beispielsweise können bestimmte Wörter anzeigen, wie verärgert ein Anrufer ist und welche Dringlichkeitsstufe der Bearbeitung zugeordnet werden sollte.

Komplexe Entscheidungen treffen

Schwieriger wird es, wenn zwei Anfragen denselben Index-Wert haben. Welches Anliegen soll höher priorisiert werden? Korrelate helfen bei solchen komplexen Entscheidungsprozessen. Indem sie beispielweise den Faktor 'Dringlichkeit' mit einem Faktor wie 'Wert des Kunden für das Unternehmen' kombiniert bewerten, ermöglichen sie eine ganzheitliche Betrachtung. Im Sinne einer iterativen Prozesskette prüft die Software also einen Checkpoint nach dem anderen. Dazu gehören üblicherweise:
  • Die Dringlichkeit der Anfrage aus Sicht des Unternehmens
  • Die Dringlichkeit der Anfrage aus Sicht des Kunden
  • Der Wert des Kunden für den Versicherer
  • Die Komplexität der Anfrage
  • Das Fachwissen der aktuell verfügbaren Mitarbeiter
  • Die Verfügbarkeit von Mitarbeitern
  • Rechtliche Aspekte
Diese Punkte stellen längst nicht alle denkbaren Entscheidungskriterien dar. Es muss immer der konkrete Einzelfall betrachtet werden. Deshalb sollten Versicherungsunternehmen gemeinsam mit Experten aus der Data-Analytics-Branche arbeiten. Sie helfen dabei, ein maßgeschneidertes Modell mit entsprechender Komplexität zu entwickeln, das alle Kommunikationsprozesse zwischen Unternehmen und Kunden abbildet.
Als Folge erhöht sich nicht nur die Effizienz bei der Bearbeitung von Kundenanfragen. Auch die Zufriedenheit der Versicherungsnehmer steigt, da die dringendsten Anliegen bevorzugt bearbeitet werden. Zudem ergibt sich für Versicherer eine zusätzliche Einnahmequelle.
Sie können Premiumverträge anbieten, die dem Kunden etwa eine festgeschriebene Höchst-Bearbeitungszeit garantieren. Unter dem Strich ergibt sich eine Win-Win-Situation: Die Unternehmen profitieren von den neuen Umsatzmöglichkeiten, die Kunden von einer transparenten Ausdifferenzierung der Service-Leistungen.
Bild: Tobias Rump ist Managing Director Data Business bei Comma Soft (Quelle: Comma Soft)
Data Analytics · Comma Soft · Tobias Rump
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