Podcast: Marketing Automation bei der Deutschen Telekom

01.06.2021

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CINTELLIC-Gründer Dr. Jörg Reinnarth hat einen Podcast zum Hype-Thema Marketing Automation ins Leben gerufen. Der Fachbuch-Autor und Speaker füllt mit seinem Format „Mehr Gewinn mit Marketing Automation“ eine Lücke in der deutschen Podcast-Landschaft. In Episode zwei geht es um eines der bekanntesten und größten Unternehmen in Deutschland: im Gespräch mit der Deutschen Telekom.

 

Folge 2: Im Gespräch mit der Telekom Deutschland GmbH

Bei der Deutschen Telekom werden kaum mehr Entscheidungen ohne eine relevante Datenanalyse getroffen. Deshalb darf das Unternehmen auch mit Fug und Recht als Data Driven Company bezeichnet werden. Doch es geht nicht nur um datengestützte Entscheidungen, sondern auch um Marketing Automation in Service, Vertrieb, Finanzen und beim technischen Betrieb. Dafür sind im Konzern auch mehr als 1200 Data Scientists beschäftigt.

Im Gespräch mit Michael Courbier, Leiter Customer Analytics der Telekom Deutschland GmbH.

Titelbild des Podcasts: Mehr Gewinn mit Marketing Automation

Zusammenfassung Episode #2: Marketing Automation bei der Deutschen Telekom

Der Weg zu datengetriebenen Entscheidungen

Dies Themen Datenanalyse und Automatisierung haben bei der Deutschen Telekom massiv an Fahrt aufgenommen. Grund hierfür sind neue Technologien – aber auch die stetig wachsende Datenmenge.

Was damit begann, kampagnengetrieben aus einem Sample der eigenen Kundendaten generell Erkenntnisse zu gewinnen, hat sich heute in eine vollkommen andere Dimension entwickelt. Heute basiert nahezu jede Entscheidung, operativ wie strategisch, auf einer fundierten Datengrundlage. Das macht die Telekom zu einer echten ‚Data Driven Company‘.

 

Persönliche Ansprache trotz Massenmarkt

Die Telekom ist in einem Massenmarkt tätig. Es liegt in der Natur der Sache, dass der Konzern seine Kunden nicht persönlich kennt. So ist die Datenanalyse ein eminent wichtiger Faktor, um personalisiert und kundengetrieben zu arbeiten: neben persönlicher Ansprache werden auch Next Best Actions oder Next Best Offers identifiziert, um ideal zu agieren oder auf die Bedürfnisse der Kunden zu reagieren. Dies geschieht sowohl auf persönlicher Ebene via Kundenberater oder mit Bots.

 

Die enorme Vielfalt an analytischen Modellen

Aktuell betreibt die Telekom 150 bis 200 analytische Modelle, in unterschiedlichsten Ausprägungen und Stoßrichtungen. So gibt es etwa eine Kündigervorhersage, die anhand der Loyalität des Kunden eine drohende Abwanderung frühzeitig erkennen kann. Auch werden besondere Bedürfnisse in der Kundenbetreuung identifiziert oder besondere Produktaffinitäten.

Die Modelle erstrecken sich aber auch weit in den rein technischen Bereich, etwa mit dem Predictive Maintenance, um die eigene Infrastruktur zu schützen und Ausfälle zu verhindern.

 

Marketing Automation schon bei der Datenbereitstellung

Neben dem Regelbetrieb müssen die Data Scientisten der Telekom auch jede Menge an Ad-Hoc Fragestellungen beantworten. Um hier den Aufwand so gering wie möglich zu halten, wird automatisiert. Das fängt bereits bei der Datenbasis für KPIs an, die so mundgerecht und interpretationssicher wie möglich bereitgestellt werden. Dabei spielen Validität und eine saubere Dokumentation der KPIs eine besonders wichtige Rolle. Daten werden hier zentral aufbereitet und den Fachbereichen in einem Self-Service-Ansatz zur Verfügung gestellt.

 

Enorm große Datenmengen, aber strenger Datenschutz

Unter Berücksichtigung der Gesetzeslage, etwa dem Telemediengesetz oder den hohen Anforderungen an den Datenschutz werden pro Tag dennoch viele Milliarden Datenpunkte erfasst und in einem Data Lake zusammengeführt. Diese stehen grundsätzlich tagesaktuell zur Verfügung, bis hin zu einer Real-Time Verfügbarkeit in den Online-Kanälen.

Um all dies technisch zu ermöglichen, baut die Telekom gerade ihre Datenarchitektur um. In der Ziel-Architektur arbeitet der auf Streaming ausgelegte Data Lake mit Big Data Technologien und mit aufgesetzter Data Warehouse Struktur.

 

Data Science im Hybridmodell

Data Science wird bei der Telekom Deutschland in einer Art Hybridmodell organisiert. Es gibt ein Kernteam an Data Scientisten, jedoch werden auch viele Fragestellungen von datenaffinen Experten aus dem Fachbereich beantwortet. Dieses Self-Service-Modell ermöglicht etwa die schnelle und unkomplizierte Beantwortung komplexerer Fragen – unter Berücksichtigung von Geschwindigkeit und Datenqualität.

 

Gestiegene Kundenerwartungen und der Faktor Mensch rund um Analytics

Aus Unternehmenssicht ist es mittlerweile zum ‚neuen Normal‘ geworden, mit Daten zu arbeiten. Schließlich vertrauen wir alle persönlich auf eine Vielzahl an Daten, die man täglich über sein Smartphone abruft. Gleichzeitig sind die Erwartungen der Kunden gestiegen: viele Menschen erwarten von Unternehmen, dass man ihnen die Lösung für ihr Problem anbietet, anstatt ungebetene oder unpassende Werbeangebote zu erhalten.

Die Akzeptanz für Marketing Automation beispielsweise im Vertrieb steht und fällt mit der Qualität der Vorschläge, die unterbreitet werden. Stellt der Vertrieb fest, dass die datenbasierten Empfehlungen funktionieren, nimmt er diese Empfehlungen gerne an. Oder eben umgekehrt.

 

Enorme Marketing Automation Ressourcen im Konzern

Im Bereich Customer Analytics arbeiten bei der Telekom Deutschland aktuell mehr als 30 Data Scientist*innen. Daneben verfügt das Unternehmen über eine größere technische Abteilung, in der etwa Predictive Maintenance betrieben und Störungsbehebungen automatisiert werden. Darüber hinaus wird Marketing Automation auch in der Finanzanalyse (Privat- und Geschäftskunden) betrieben. So kommt der Konzern in Summe auf etwa 1200 Nutzer auf dem Data Lake, die sich mit mehr oder weniger Tiefgang als Data Scientist betätigen.

 

Erfolgsbaustein Data Analytics Community

Jeder, der sich für Data Science interessiert, aber auch wer Daten nutzen möchte, kann Teil der Telekom-internen Community sein. Diese Organisation hilft sehr bei der Vernetzung und bei der Lösung diverser Fragestellungen. Damit verbunden ist ein bereichsübergreifendes Data Analytics Leadership Team, das etwa für eine gemeinsame Governance oder Transparenz sorgt. So lässt sich erfolgreich ein typisches Silo-Denken auflösen und Synergieeffekte schaffen.

 

Vernetzung ist das A und O

Neben der Expertise von externen Unternehmensberatungen nutzt die Telekom auch ganz aktiv Universitäten und Forschungseinrichtungen, um sich zu Data Science / Customer Analytics auszutauschen. Darüber hinaus spielt die Vernetzung zu anderen Unternehmen, etwa Energiekonzernen, mit ähnlichen Herausforderungen eine wichtige Rolle. So gelangt der Telekommunikationskonzern an neue Ideen und Impulse für die eigene Marketing Automation Entwicklung.

 

Marketing Automation: Die größten Learnings

Eine der wichtigsten Erkenntnisse im Marketing Automation-Projekt der letzten Jahre: „Nutze alle vorhandene Expertise möglichst breit – binde alle ein. Insbesondere die anwendenden Fachbereiche müssen von Beginn an eingebunden werden. Sonst hat man keine Chance.“ Diese globale Erkenntnis gilt für automatisierte Prozesse als auch für statische Dinge, wie etwa Reports.

 

Breit aufgestelltes Customer Experience Management

Beim Umgang mit dem Kunden profitiert die Telekom davon, ein sehr großes Unternehmen zu sein und viele Dinge gleichzeitig erproben zu können. Das betrifft etwa Maßnahmen zur Customer Experience, Kundenbindung oder verschiedene Loyalty Maßnahmen. Das große Ziel dabei: die Kunden zu echten Fans zu machen. Hier wird vieles ausprobiert, erprobt, adaptiert – ähnlich der Gestaltung einer Webseite, die so lange angepasst wird, damit sie letztendlich den größten Mehrwert bietet.

Der Podcast „Mehr Gewinn mit Marketing Automation“

Der neue Podcast „Mehr Gewinn mit Marketing Automation“ erscheint im Turnus von etwa vier bis sechs Wochen. Dr. Jörg Reinnarth führt dabei Gespräche mit Experten unterschiedlichster Branchen zu den Themen Marketing Automation, Customer Experience und Data Analytics. Kern der Episoden werden Beispiele aus der Marketing Automation sein, um den Hörerinnen und Hörern gewinnbringende Inspirationen zu bieten.

Der Podcast richtet sich an alle, die sich für digitales Marketing, Kundenmanagement und Marketing Automation interessieren. Hier hören CEOs, Projektleiter, Customer Relation Manager und Marketing Manager rein.

Wenn Sie Dr. Jörg Reinnarth Feedback zukommen lassen oder Rückfragen stellen möchten, können Sie dies gerne über die E-Mail Adressen podcast@reinnarth.com tun.

Hier können Sie den Marketing Automation Podcast abonnieren:

Spotify: https://open.spotify.com/show/3bYMUFSSTgCJQU4jvFBR8V
Deezer: https://www.deezer.com/show/2605032
Amazon Music: https://music.amazon.de/podcasts/11d07163-0e54-4898-be26-0851bc58c71f
Podigee: https://marketing-automation.podigee.io/
Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/de/podcast/mehr-gewinn-mit-marketing-automation/id1566991964

Titelbild des Podcasts Mehr Gewinn mit Marketing Automation
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