Podcast: Marketing Automation bei der Deutschen Telekom

01.06.2021

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CINTELLIC-GrĂŒnder Dr. Jörg Reinnarth hat einen Podcast zum Hype-Thema Marketing Automation ins Leben gerufen. Der Fachbuch-Autor und Speaker fĂŒllt mit seinem Format „Mehr Gewinn mit Marketing Automation“ eine LĂŒcke in der deutschen Podcast-Landschaft. In Episode zwei geht es um eines der bekanntesten und grĂ¶ĂŸten Unternehmen in Deutschland: im GesprĂ€ch mit der Deutschen Telekom.

 

Folge 2: Im GesprÀch 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 datengestĂŒtzte Entscheidungen, sondern auch um Marketing Automation in Service, Vertrieb, Finanzen und beim technischen Betrieb. DafĂŒr sind im Konzern auch mehr als 1200 Data Scientists beschĂ€ftigt.

Im GesprÀch 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 hierfĂŒr 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 tĂ€tig. 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 BedĂŒrfnisse 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 AusprĂ€gungen und Stoßrichtungen. So gibt es etwa eine KĂŒndigervorhersage, die anhand der LoyalitĂ€t des Kunden eine drohende Abwanderung frĂŒhzeitig erkennen kann. Auch werden besondere BedĂŒrfnisse in der Kundenbetreuung identifiziert oder besondere ProduktaffinitĂ€ten.

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

 

Marketing Automation schon bei der Datenbereitstellung

Neben dem Regelbetrieb mĂŒssen 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 fĂ€ngt bereits bei der Datenbasis fĂŒr KPIs an, die so mundgerecht und interpretationssicher wie möglich bereitgestellt werden. Dabei spielen ValiditĂ€t und eine saubere Dokumentation der KPIs eine besonders wichtige Rolle. Daten werden hier zentral aufbereitet und den Fachbereichen in einem Self-Service-Ansatz zur VerfĂŒgung gestellt.

 

Enorm große Datenmengen, aber strenger Datenschutz

Unter BerĂŒcksichtigung 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 zusammengefĂŒhrt. Diese stehen grundsĂ€tzlich tagesaktuell zur VerfĂŒgung, bis hin zu einer Real-Time VerfĂŒgbarkeit in den Online-KanĂ€len.

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 BerĂŒcksichtigung von Geschwindigkeit und DatenqualitĂ€t.

 

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 tĂ€glich ĂŒber sein Smartphone abruft. Gleichzeitig sind die Erwartungen der Kunden gestiegen: viele Menschen erwarten von Unternehmen, dass man ihnen die Lösung fĂŒr ihr Problem anbietet, anstatt ungebetene oder unpassende Werbeangebote zu erhalten.

Die Akzeptanz fĂŒr Marketing Automation beispielsweise im Vertrieb steht und fĂ€llt mit der QualitĂ€t der VorschlĂ€ge, 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 verfĂŒgt das Unternehmen ĂŒber eine grĂ¶ĂŸere technische Abteilung, in der etwa Predictive Maintenance betrieben und Störungsbehebungen automatisiert werden. DarĂŒber hinaus wird Marketing Automation auch in der Finanzanalyse (Privat- und GeschĂ€ftskunden) 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 betĂ€tigen.

 

Erfolgsbaustein Data Analytics Community

Jeder, der sich fĂŒr 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 bereichsĂŒbergreifendes Data Analytics Leadership Team, das etwa fĂŒr eine gemeinsame Governance oder Transparenz sorgt. So lĂ€sst 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 UniversitĂ€ten und Forschungseinrichtungen, um sich zu Data Science / Customer Analytics auszutauschen. DarĂŒber hinaus spielt die Vernetzung zu anderen Unternehmen, etwa Energiekonzernen, mit Ă€hnlichen Herausforderungen eine wichtige Rolle. So gelangt der Telekommunikationskonzern an neue Ideen und Impulse fĂŒr die eigene Marketing Automation Entwicklung.

 

Marketing Automation: Die grĂ¶ĂŸten 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 mĂŒssen von Beginn an eingebunden werden. Sonst hat man keine Chance.“ Diese globale Erkenntnis gilt fĂŒr automatisierte Prozesse als auch fĂŒr 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 – Ă€hnlich der Gestaltung einer Webseite, die so lange angepasst wird, damit sie letztendlich den grĂ¶ĂŸten 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 fĂŒhrt dabei GesprĂ€che 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 fĂŒr 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 RĂŒckfragen stellen möchten, können Sie dies gerne ĂŒber 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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