Case Study: Provinzial Versicherung AG - Customer Analytics: Kundendaten im Spotlight der Analytics Architektur
In der heutigen Welt, die von stetigem Wandel geprägt ist, müssen Versicherungsunternehmen ihre Geschäftsmodelle transformieren und digitalisieren, um ihre Marktposition zu sichern und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Ein entscheidender Erfolgsfaktor ist ein konsequenter Kundenfokus. Die Berücksichtigung der veränderten Kundenerwartungen und eine kanalübergreifende, konsistente Kundenansprache sind dabei von zentraler Bedeutung. Durch den Einsatz von „State-of-the-Art“ Analytics-Technologien sollen innovative Datenprodukte und datengetriebene Prozesse ermöglicht werden. Durch Analytics und Innovation können neue Vertriebspotentiale aufgezeigt und unterstützt werden.
Damit bestehende und künftige Kund:innen individualisierte und passgenaue Produktempfehlungen erhalten, müssen die relevantesten Kundendaten an einem Ort gebündelt werden. Ein harmonisierter Datenhaushalt, technologische Erneuerung sowie ein agiles Zusammenarbeitsmodell bilden die Grundlage für erfolgreiche und personalisierte Beratungsleistungen durch die Provinzial.
Um diese Vision datengetriebener Erkenntnisse beruhend auf einheitlichen und konzernweiten Kundendaten zu verwirklichen, wurde 2021 das Projekt “Customer Analytics” initiiert. Die für das Projekt identifizierten ersten Anwendungsfälle zur Umsetzung betreffen u.a. KI-basierte Kundensegmentierung, die Berechnung von „Next Best Offer“ (NBO)-KPIs zur Vertriebsunterstützung sowie interaktive Berichtsformate zur Kundenanalyse und für die Kampagnenplanung.
Die Herausforderung
Mit der parallel laufenden Fusion der Provinzial NordWest und der Provinzial Rheinland ab Sommer 2020 zur neufirmierten Provinzial Versicherung AG, wurde auch die Anforderung geboren, dass die jeweiligen Datenhaushalte miteinander verknüpft werden und sukzessive zusammenwachsen. Durch die Fusion fand eine Konsolidierung der bestehenden IT-Systeme statt, welche den klassischen Herausforderungen historisch gewachsener Prozesse etc. gegenüber stand und das gleich doppelt. Im Rahmen des Projekts sollten neue Doppelstrukturen und Ineffizienzen vermieden, Daten harmonisiert und gleichzeitig Qualität gewahrt werden.
Im Zuge dessen wird auch eine neue Data Analytics Plattform (siehe auch Case Study: Provinzial Versicherung AG - POC Microsoft Azure Synapse) entwickelt, um den erwarteten Anforderungen hinsichtlich des Einsatzes moderner AI- & Analytics-Methoden, des Bedarfs der Fachbereiche nach Self-Service-Analytics sowie zunehmender Regulierung gerecht zu werden.
Da zu diesem Zeitpunkt die direkte Nutzung der Data Analytics Plattform für das Projekt noch nicht möglich war, wurden der Aufbau einer schmalen projektspezifischen Datenhaltung unter Berücksichtigung der technischen Portierbarkeit der harmonisierten Kundendaten und umgesetzten Anwendungsfälle auf die neue Data Analytics Plattform Teil des Projekts.
Die wesentlichen Knackpunkte im Projekt waren zusammengefasst die Folgenden:
- die fachliche und technische Zusammenführung der Quelldaten aus zwei Konzernteilen und DWHs
- die zeitnahe Umsetzung von KI- & Self-Service-Anwendungsfällen auf harmonisierten Kundendaten (vor der Verfügbarkeit der Zielanwendungslandschaft)
- Berücksichtigung einer zukünftigen Migration auf die Data Analytics Plattform u. a. bei der Technologieauswahl, der Datenmodelle etc.
Die Lösung
Ausgangspunkt unserer Arbeit im Projekt war die gemeinsame Konzeption eines Zielbilds für das Thema Customer Analytics unter Berücksichtigung sowohl der organisatorischen als auch fachlich inhaltlichen und technologischen Perspektive. Neben dem technischen Zielbild des Aufbaus des sogenannten Customer Data Hubs (CDH) hat sich an dieser Stelle das Thema Next Best Offer inkl. einer entsprechenden Unterstützung des Fachbereichs zur Kampagnenplanung als zentraler Anwendungsfall herauskristallisiert.
Mit dem CDH wurde eine zentrale und domänengebundene Datendrehscheibe geschaffen. Die relevanten Quellsysteme aus beiden Konzernteilen wurden mit Hilfe von Pipelines an den CDH angebunden und anschließend angelehnt an den Aufbau eines klassischen DWHs über einen Core hin zu fachlich aufbereiteten konzernweiten Datenprodukten verarbeitet. Dabei wurde vor dem Hintergrund der zukünftigen Migration auf die Data Analytics Plattform bewusst auf andere Standardfunktionalitäten eines DWHs wie z. B. Historisierung verzichtet. So wird einerseits über die Technologieauswahl Python und PySpark für die Datenaufbereitung eine möglichst einfache Portierbarkeit und andererseits durch die Reduktion auf die wichtigsten Grundfunktionalitäten ein kosteneffizientes Vorgehen erreicht. Den Anwendern in den Fachbereichen werden die Datenprodukte beispielsweise in Form von Reports und Dashboards in PowerBI zur Verfügung gestellt. Für einzelne Use Cases wurden die Ergebnisse unmittelbar in die Bestandssysteme integriert.
Das Zusammenspiel aus strategisch-konzeptioneller Beratungsleistung durch uns, Fach- und Prozessexpertise der Provinzial Versicherung AG und enger Zusammenarbeit auf technologischer Ebene ist heute ein integraler Bestandteil der datengetriebenen Prozesse für Customer Analytics.
Kundennutzen
Mit der Entwicklung des Customer Data Hubs hat die Provinzial heute verschiedene Anwendungsfälle mit konzernweit gültigen Kundendaten realisiert und eine solide Basis für den weiteren Ausbau der datengetriebenen Marktbearbeitung geschaffen.
Hierzu gehören u. a. folgende Highlights:
- Kundensegmentierung: Die konzernweiten Kundendaten des CDH werden genutzt, um mit einem einheitlichen KI-Modell Kund:innen automatisiert Kundensegmenten zuzuordnen. Diese werden unter anderem bei der der Planung und Steuerung von Kampagnen eingesetzt und ermöglichen individuellere Beratungs- und Produktangebote für Bestandskund:innen.
- Next Best Offer: Individuelle Produktaffinitäten pro Kund:in ermöglichen z. B. eine zielgerichtete Kundenansprache und die Gestaltung effizienter Kampagnen. Die Wirksamkeit der Kampagnenplanung nach Produktaffinitäten wurde im Rahmen unterschiedlicher Kampagnen verprobt. Durch signifikant höhere Abschlussquoten konnte die Wirksamkeit der Berücksichtigung von Produktaffinitäten nachgewiesen werden.
- Self-Service-Analytics: Die Self-Service-Analyse von Kundendaten in PowerBI ermöglicht die vereinfachte datengetriebene Entscheidungsfindung. Fachbereiche werden in die Lage versetzt, ad hoc zu verschiedenen Themen Auswertungen vorzunehmen und bessere Entscheidungen zu treffen. Durch den Self-Service-Ansatz ist es außerdem gelungen, vielfach vorhandene Abhängigkeiten durch Unterstützungsbedarfe von IT-Expert:innen aufzulösen
Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz auf konsistenten konzernweiten Daten leistet das Customer Analytics Projekt einen Beitrag zum Ausbau der datengetriebenen Marktbearbeitung in Marketing, Service und Vertrieb. Darüber hinaus wurden im Projekt mit der Harmonisierung von Kundendaten aus verschiedenen Systemen die Grundlagen für künftige Analytics Use Cases gelegt.
Technologien
Wesentliche Kerntechnologien des CDH sowie der genannten Anwendungsfälle umfassen:
- Hitatchi Content Platform (HCP) - als On-Prem S3 Objektspeicher für die Datenhaltung des CDH
- PySpark – für den performanten und skalierbaren Betrieb des On-Prem Spark-Clusters; insbesondere in Kombination mit Python und SparkSQL zur Abbildung der Logik der Datenverarbeitung
- Kubeflow – als Open-Source MLOps-Plattform zur Orchestrierung, Portierung und Skalierung der für die Anwendungsfälle entwickelten Machine Learning Modelle
- Microsoft PowerBI – als Business Intelligence Tool für die interaktive Berichterstellung
Über Provinzial
Der Provinzial Konzern umfasst die traditionsreichen regionalen Versicherungsunternehmen Provinzial Versicherung AG, Provinzial Nord Brandkasse AG, Lippische Landesbrandversicherung AG und Hamburger Feuerkasse Versicherungs-AG sowie die Provinzial NordWest Lebensversicherung AG und die Provinzial Rheinland Lebensversicherung AG, die alle unter dem Dach der Provinzial Holding AG versammelt sind. Der Konzern ist im Januar 2020 aus der Fusion zwischen der Provinzial Rheinland und der Provinzial NordWest entstanden.
Das Geschäftsgebiet erstreckt sich auf Nordrhein-Westfalen, Schleswig-Holstein, Hamburg, Mecklenburg-Vorpommern und Teile von Rheinland-Pfalz. Die Schaden- und Unfallversicherer Provinzial Versicherung, Provinzial Nord Brandkasse, Lippische Landesbrandversicherung und Hamburger Feuerkasse sind verantwortlich für die Kundenbetreuung in den einzelnen Regionen. In der Holding sind wichtige Querschnittsfunktionen konzentriert. Gleichzeitig bleiben die traditionell engen Bindungen der regionalen Versicherungsunternehmen zu ihren Kunden erhalten.
Über Informationsfabrik
Die Informationsfabrik GmbH ist ein führender Data Analytics Dienstleister. Seit über zwei Jahrzehnten bieten wir Branchenführern aus dem Versicherungswesen, dem Finanzsektor und der verarbeitenden Industrie wegweisende datenbasierte Lösungen.
Unsere Expertise umfasst Datenstrategien, moderne Data Warehouse- und Data Lakehouse-Lösungen, individuelle Dashboards für Unternehmenssteuerung sowie fortschrittliche AI-Technologien. Wir ermöglichen Unternehmen, datengetriebene Mehrwerte zu schaffen und eine 360° Perspektive über die Wertschöpfungskette und den Kundenlebenszyklus zu gewinnen. Seit 2021 sind wir Mitglied der X1F Gruppe und profitieren von einem leistungsstarken, ergänzenden Netzwerk.
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