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Herausforderung
Um proaktiv die Abwanderung von Kundinnen und Kunden zu reduzieren, wollte ein in führendes Versicherungsunternehmen präzise Kündigungsprognosen erstellen. Das bestehende und mittlerweile in die Jahre gekommene Data Warehouse (DWH) konnte den steigenden Anforderungen an Geschwindigkeit und Flexibilität nicht mehr gerecht werden. Zudem führten veraltete Technologien zu hohen Betriebskosten und erschwerten die Umsetzung neuer Anforderungen.
Unser Ansatz
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wurde das DWH umfassend modernisiert. Neue Datenquellen wurden automatisiert integriert und die Datenbankobjekte sowie ETL-Prozesse neu gestaltet. Durch den Einsatz der Replikationslösung Oracle Golden Gate konnte eine Near-Realtime-Datenbewirtschaftung implementiert werden, die es ermöglichte, aktuelle Daten nahezu in Echtzeit zu verarbeiten.
Die Lösung
Die Modernisierung des DWH führte zu einer signifikanten Reduktion der Betriebskosten. Die Einführung der neuen ETL-Technologie verbesserte die Performance und verkürzte die Time-to-Market für neue Anforderungen. Die Near-Realtime-Datenbewirtschaftung ermöglichte es dem Unternehmen, Kündigungen datenbasiert vorherzusagen und gezielte Maßnahmen zur Kundenbindung einzuleiten. Zudem wurde das DWH an die EU-DSGVO angepasst, wodurch die Einhaltung aktueller Datenschutzrichtlinien sichergestellt wurde.
Durch die Modernisierung konnten zudem neue Daten integriert und zahlreiche neue Features umgesetzt werden: Die Nutzung von Echtzeit-Daten ermöglicht Webclip-Analysen, während durch Mustererkennung typisches Kundenverhalten vor Kündigungen analysiert und frühzeitig Gegenmaßnahmen ergriffen werden können. Das modernisierte DWH erlaubt zudem ein optimiertes Empfehlungsmanagement durch die zentrale Speicherung und Auswertung relevanter Kundendaten. So lassen sich individuell passende Angebote automatisiert vorschlagen, etwa eine Familienversicherung für kürzlich verheiratete Kunden.
Mehrwerte durch die DWH-Modernisierung:
- Frühzeitige Kündigungsprognosen – Identifikation abwanderungsgefährdeter Kundinnen und Kunden, um frühzeitig gezielte Gegenmaßnahmen durchzuführen
- Erhöhte Kundenbindung – Proaktive Maßnahmen auf Basis aktueller Daten zur Reduzierung der Kundenabwanderung
- Schnellere Entscheidungsfindung – Near-Realtime-Datenbewirtschaftung für sofort verwertbare Erkenntnisse
- Kosteneffizienz – Reduzierung der Betriebskosten durch Ablösung veralteter Technologien
- Höhere Flexibilität – Schnellere Umsetzung neuer Anforderungen durch optimierte ETL-Prozesse
- DSGVO-Konformität – Sicherstellung der Einhaltung aktueller Datenschutzrichtlinien
- Erweiterte Kundenanalyse und -ansprache – Nutzung von Webclip-Analysen, automatisierte Mustererkennung und verbessertes Empfehlungsmanagement für individuell zugeschnittene Angebote
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