Use Case

Tarif- und Produktperformance-Steuerung

Produkte, Tarife und Kundensegmente so steuern, dass Wachstum, Marge und Kundenwert nicht gegeneinander laufen.

Wenn Tarife wachsen, aber Ergebnisqualität unklar bleibt

In vielen Energieunternehmen werden Tarif- und Produktentscheidungen noch stark aus einer Vertriebs- oder Mengensicht heraus gesteuert. Sichtbar ist häufig, welcher Tarif gut verkauft wird. Nicht ausreichend sichtbar ist jedoch, wie sich Beschaffung, Wechselverhalten, Bonuslogik, Servicekosten, Zahlungsausfälle und Kampagneneffekte auf die tatsächliche Profitabilität auswirken.

Produkt-, Vertriebs-, Abrechnungs-, Service- und Forderungsdaten liegen oft in getrennten Systemen. Dadurch entstehen widersprüchliche KPI-Definitionen, späte Auswertungen und hoher manueller Abstimmungsaufwand zwischen Vertrieb, Controlling und Customer Operations.

Typische Symptome sind steigende Abschlusszahlen bei gleichzeitig enttäuschender Marge, unklare Segmentprofitabilität, hohe Wechselquoten nach Preisaktionen und fehlende Transparenz darüber, welche Tarife nur wachsen und welche wirklich Wert schaffen.

Tarife nach Wertbeitrag, Risiko und Kundenqualität führen
Eine Tarif- und Produktperformance-Steuerung führt Vertriebs-, Vertrags-, Abrechnungs-, Service- und Forderungsdaten in einer konsistenten Datenbasis zusammen. Daraus entsteht ein steuerbares Produktmodell, das Absatz, Kundenwert, Margenbeitrag, Churn-Risiko und Ergebniswirkung verbindet.
Produktprofitabilität sichtbar machen
Tarife werden nicht nur nach Abschlusszahlen bewertet, sondern nach Deckungsbeitrag, Customer Lifetime Value, Bonuswirkung, Servicekosten und Forderungsquote.
Segmente wirtschaftlich steuern
Regionen, Kanäle, Kundensegmente und Tarifgenerationen werden nach Wachstum, Marge, Kündigungsrisiko und Zahlungsqualität vergleichbar gemacht.
Kampagnenwirkung besser bewerten
Vertriebsmaßnahmen werden darauf geprüft, ob sie wertiges Wachstum erzeugen oder die Kundenbasis in wirtschaftlich unattraktive Strukturen verschieben.
Churn- und Beschwerdemuster früher erkennen
Auffällige Kündigungs-, Wechsel- oder Beschwerdemuster je Tarif, Kohorte oder Segment werden früher sichtbar und können gezielter in Produkt- und Preisentscheidungen einfließen.
Vertrieb und Controlling ausrichten
Vertrieb, Produktmanagement und Controlling arbeiten mit einer gemeinsamen Sicht auf Performance und Profitabilität. Dadurch werden Preis-, Tarif- und Kampagnenentscheidungen belastbarer.
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling

Für Vertrieb, Produktmanagement und Commercial Steering

Der Use Case eignet sich für Energievertriebe, die Produkte, Tarife und Kundensegmente nicht nur nach Absatz, sondern nach wirtschaftlicher Wirkung steuern wollen.

Besonders relevant ist er für Vertrieb, Produktmanagement, Commercial Steering, Controlling, Customer Operations und Management. Er unterstützt dort, wo Tarifentscheidungen, Kampagnen und Segmentsteuerung heute noch zu stark über Volumen betrachtet werden und eine gemeinsame Sicht auf Marge, Kundenwert und Risiko fehlt.

Eingesetzte Technologien
Image Christian Straube