Customer Success Story

Terminix nutzt die Jedox KI, um die Kundenbindung zu verbessern

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Terminix (eine Marke von ServiceMaster) ist ein Fortune-1000-Unternehmen, das seit über 90 Jahren zentrale Dienstleistungen im privaten und gewerblichen Bereich anbietet.

KI
generiert sehr schnell neue Erkenntnisse aus einer großen Datenbasis

Challenge

Ausreichendes Datenvolumen, Relevanz und Verständnis nötig

Die zentralen Steuerungs-KPIs des Unternehmens zu prognostizieren ist nur eine der vielen Aufgaben des Finanzteams bei Terminix. FP&A Managerin Jamie Cousin und ihr Team müssen nicht nur die Anzahl an kündigungswilligen Kunden für einen bestimmten Zeitraum einschätzen, sondern darüber hinaus auch diese Kunden und mögliche Kündigungsgründe identifizieren. Noch wichtiger ist dabei die Beantwortung der Frage, welche Maßnahmen das Unternehmen ergreifen sollte, um Kündigungen zu vermeiden und die Kundenbindung zu erhöhen.

„Wir wissen, dass Service für unser Unternehmen definitiv ein wichtiger Faktor ist“, erklärt Cousin. „Aber welche anderen Treiber beeinflussen die Kundenloyalität, und wie erreichen wir eine optimale Customer Experience für unsere Kunden?“

Jedes individuelle Kundenerlebnis zählt

ServiceMaster verfügt über große Mengen hochqualifizierter Daten, um diese und weitere Fragen zu beantworten. Allein die Marke Terminix von ServiceMaster hat über 2 Millionen Kunden, bei denen jeweils eine beliebige Anzahl unterschiedlicher Produkte und Services im Einsatz sein kann. Weitere Kundenvariablen sind u.a. verschiedene Frequenzen, Zahlungsmethoden, geographische und klimatische Verhältnisse oder Anwendungsmethoden. Individuelle Arbeitsaufträge und das Verhalten der Techniker spielen ebenfalls eine Rolle.

„Schon allein unser hohes Kundenvolumen und die Produkteigenschaften machen es sehr schwierig, irgendwelche Schlussfolgerungen zu ziehen“, erklärt Cousin.

Solution

KI für den Finanzbereich und andere Fachanwender verfügbar machen

Um seine Analysefähigkeit auszubauen, startete das Finanzteam ein Pilotprojekt mit der in Jedox integrierten KI-Funktionalität. Der Finanzbereich nutzt Jedox bereits seit drei Jahren als zentrale Plattform mit allen Finanzdaten für die interne und externe Berichterstattung. Die Niederlassungsleiter in ganz Nordamerika loggen sich außerdem in Jedox ein, um ihre Gewinn- und Verlustrechnungen einzusehen und ihre jährlichen Budgetzahlen einzugeben.

Die Finanzabteilung fasst dann zum Monitoring und zur Erstellung verschiedener monatlicher Analyseberichte alle diese Daten in einer konsolidierten Ansicht zusammen.

„Jedox ist heute ein grundlegender Teil unserer Geschäftsprozesse, und wir finden immer wieder neue Einsatzmöglichkeiten in unseren Geschäftsanwendungen“, erklärt Cousin. „Durch den Einsatz von KI können wir alles, was wir über unsere Kunden wissen – sowohl aktuelle als auch historische Daten – heranziehen und zukünftige Verhaltensweisen vorhersagen.“

„Für uns lag es auf der Hand, uns an Jedox zu wenden, um festzustellen, ob wir einige Aussagen und Schlussfolgerungen darüber treffen können, warum Kunden abwandern und wie wir das in Zukunft möglicherweise verhindern könnten“, kommentiert Steve Krantz, der bei Terminix für den technischen Part von Jedox verantwortlich ist. „Jedox ist ein sehr anwenderfreundliches Tool – unsere Fachbereiche lieben es.“

„KI ist für die meisten Menschen noch ziemlich neu und kann daher beängstigend wirken“, fährt Krantz fort. „Ich denke, Jedox macht KI auch für Fachanwender ohne große IT-Kenntnisse sehr einfach und intuitiv. Es geht einfach nur darum, einen Datenausschnitt bereitzustellen und ab und zu auf sehr unkomplizierte Weise ein paar Anpassungen vorzunehmen, um ‚Merkmale‘ auf Basis dieser Daten zu definieren“, erklärt Krantz.

Kevin Kennedy, der als Business Systems Manager bei Terminix, und zuständiger Experte für die Einführung und Weiterentwicklung der Jedox-Lösung in den letzten drei Jahren bei der Definition der Abfragen, dem Setup und der Datenintegration geholfen hat, erklärt:

„Gerade für unser KI-Projekt verwalten wir Massen von Daten aus verschiedenen Quellen. Jedox ist eine erstklassige Lösung für die Zusammenstellung, die Strukturierung und die kontinuierliche Kontrolle der Daten. Statt eines ERP-Systems und verschiedene Budget Ledger verwenden wir Jedox, weil es einfacher ist, die Daten zu ändern und zu bearbeiten. Wir haben auch schnellere Erfolge, weil die Kontrolle im Finanzbereich liegt.“

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Die Zusammenführung großer Mengen an guten Daten ist der wesentliche erste Schritt in jedem KI-Projekt. Genauso wichtig ist es jedoch auch, jemanden zu haben, der die Daten sowohl aus technischer als auch aus fachlicher Sicht versteht. Für das Jedox KI-Projekt bei Terminix ist dieser Datenexperte Kevin Kennedy.
Der erste zusammengestellte Datenausschnitt enthielt alle Informationen der Kundenverträge, die verschiedene Aspekte der Customer Experience abdecken. Dazu gehören u.a. Kaufdaten, Frequenzen, Abrechnung, Kundensalden sowie sämtliche Attribute der erworbenen Produkte. Derzeit werden zusätzliche Abfragen definiert, die Informationen über Arbeitsaufträge zusammen mit Umsätzen und eventuellen Kundenrabatten erfordern.
Die in Jedox integrierte KI-Engine analysiert diese Massendaten in sehr hoher Geschwindigkeit.

„Ich denke, wir sind ein ziemlich großes Unternehmen mit beträchtlichen Mengen an Kundenverträgen, Transaktionen und Datenelementen“, ergänzt Kennedy. „Wir sind daher sehr zufrieden damit, dass die Jedox-Lösung unsere Daten in kurzer Zeit verarbeitet.“

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Outcome

Neue KI-gestützte Einblicke in das Kundenverhalten

Hauptziel des Projektteams von Terminix war die Nutzung von KI zur Vorhersage und Analyse der Kundenbindung. Dazu wurden Daten zur Auswertung mit der KI-Engine nach Jedox geladen. Das ermöglichte einen Vergleich der KI-Prognosen zur Kundenloyalität mit der aktuell erreichten Loyalität.

„Einer der ersten Vorteile war, wie schnell wir Ergebnisse erzielen konnten“, betont Cousin. „Wir haben eine sehr große Datenmenge in das Modell eingespeist und konnten innerhalb kürzester Zeit einen Einblick in diese zuvor nicht vorhandene Datenbasis gewinnen. Wir konnten Faktoren aufdecken, die wir bisher gar nicht im Kontext der Loyalität der Kunden gesehen oder als weniger wichtig eingeschätzt hatten. Dazu gehören u. a. Informationen wie Vertragswert, -dauer, Produktmix und ob der Kunde selbst mit einem Problem kam oder proaktiv vom Vertrieb kontaktiert wurde.“

„Wir waren immer so darauf fokussiert, dass alles mit unserem Service zusammenhängt, dass wir viele dieser anderen Faktoren nicht bedacht hatten. Das KI-Projekt deckt neue Faktoren auf, die Probleme verursachen könnten – im Gegensatz zu unserer bisherigen Denkweise, bei der wir einfach angenommen haben, was passiert sein könnte.“

Kevin Kennedy bereitet derzeit einen Kontrolltest vor, um das Kundenverhalten in den Niederlassungen zu betrachten und um zu sehen, wie es sich mit der Zeit entwickelt.

„Ich denke, dass wir den Beitrag der KI-Ergebnisse prüfen können, indem wir zwei Gruppen von Niederlassungen mit ähnlicher geografischer und wirtschaftlicher Struktur bilden – eine, die die KI-Ergebnisse verwendet und eine Gruppe ohne KI – und die beiden dann vergleichen“, erläutert er. „Wir beachten bereits viele verschiedene Aspekte, wenn es um Kundentreue, Verbesserung der Customer Experience und Erhöhung der Kundenbindung geht. Daher ist es auch wichtig zu zeigen, dass alle Verbesserungen in den Niederlassungen tatsächlich aus den KI-Informationen stammen und nichts anderes das Bild verzerrt.“

Beeindruckt von den bisherigen Ergebnissen fokussiert sich das Finanzteam jetzt auf das Timing von Kundenabwanderungen.
„Wir haben detaillierte Ergebnisse bis hin auf die Ebene der einzelnen Verträge. Der nächste Schritt ist nun festzustellen, wann und warum die Kundenloyalität abnimmt, um Kundenbeschwerden und Kündigungen zu vermeiden“, hält Cousin fest.

Mithilfe der KI konnten wir schnellere und zuverlässigere Erkenntnisse aus relevanten Kundenmerkmalen gewinnen, indem wir über die reinen Finanzkennzahlen hinaus auch die HR- und Marketing-Perspektive in die Analysen einbezogen haben. Mit schnelleren Prognosen können wir die Ergebnisse auch umso schneller zur Anpassung unserer Geschäftsprozesse nutzen. Wir ändern zeitnah und sehen die Ergebnisse heute viel früher.

– Jamie Cousin, FP&A Manager bei Terminix

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