Process Mining bei Energieversorgern

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Höhere Effizienz durch weniger Schleifen

Process Mining stellt dabei Langläufer und Prozessschleifen dar, zum Beispiel die Häufigkeit und die Ursachen für so genannte Rework-Aktivitäten, wenn also Bestellungen häufig bearbeitet werden müssen, weil sich der Rechnungswert geändert hat oder Kunden aus einem anderen Grund mehrmals angeschrieben werden müssen.

Ein Beispiel hierfür liefert der folgende Vorgang: Ein Kunde möchte den Energieversorger wechseln. Nach dem Erstkontakt mit dem Kunden durch den Außendienst gehen seine Vertragsdaten ein und die Bonität wird geprüft. Gleichzeitig wird der Lieferbeginn vorbereitet und Kontakt zum Kunden aufgenommen.

Beispiel: Wechsel des Stromanbieters

Allein durch diesen alltäglichen Prozess entstehen riesige Datenmengen. Vom Erstkontakt des Außendiensts bis hin zum Versorgungseinzug werden alle wichtigen Schritte im CRM-System des Energieversorgers abgewickelt. Doch es bleibt nicht bei einem IT-System, denn über die Marktkommunikation nimmt der neue Energieversorger die Kündigung des Kunden beim bisherigen Energieunternehmen vor.

Widerspricht der vorherige Energieversorger aber der Kündigung, gerät der gesamte Prozess des Anbieterwechsels ins Stocken. Es kommt zu so genannten Folgekontakten sowohl zwischen den beiden Unternehmen als auch zwischen den involvierten Fachabteilungen sowie mit dem Kunden, um zu klären, wo die Gründe für die Ablehnung der Kündigung liegen.

Je komplexer der Prozess ist und je mehr IT-Systeme involviert sind, umso intransparenter wird er und umso schwieriger gestaltet sich die Ursachenanalyse. Der zusätzliche Prozessaufwand erhöht sich und es entstehen Kosten, bevor der Energieversorger überhaupt einen Euro am neuen Kunden verdient hat.

Indiviualität oder Effizienz

Dies ist nur ein Beispiel für einen einzelnen Prozess, der jedoch aufgrund der hohen Anzahl an Kunden, die jedes Energie-Unternehmen versorgt, zentrale Bedeutung besitzt, zumal jeder Neukunde möglichst schnell beliefert werden möchte. Durch die enorme Kundenzahl sieht sich der Energieversorger extrem vielen heterogenen Anfragen gegenüber, die er beantworten muss.

Innerhalb dieses Prozesses befindet sich der Energieversorger im Spannungsfeld zwischen einer effizienten Abwicklung und der Anforderung, die Kunden möglichst individuell zu betreuen, damit sie auch weiterhin zufrieden bleiben. Daher zeichnen sich gerade im Kundenservice die Prozessabläufe und Systemlandschaften der Energieversorger durch eine hohe Komplexität aus.

Entsprechend groß ist die Relevanz für einen hohen Automatisierungsgrad, durch den große Datenmengen anfallen. Process Mining filtert aus dieser Datenmenge die relevanten Informationen heraus, indem alle Prozessspuren aus der IT in Echtzeit zusammengeführt und visualisiert werden. Dabei kann die Detailtiefe der Prozessstruktur interaktiv gewählt werden, von der einfachen Kernstruktur bis hin zur 100-prozentigen Visualisierung des gesamten Prozesses, in der alle Prozessvarianten dargestellt werden.

Nutzen des Potenzials von Prozessdaten

„Viele Unternehmen sind fälschlicherweise der Meinung, sie würden über derartige Prozessdaten gar nicht verfügen“, erklärt Nominacher. Aber durch die zunehmende Digitalisierung und Automatisierung generieren Unternehmen Unmengen an Daten, die Process-Mining-Experten für die Prozessvisualisierung nutzen. „Dabei spielt es zunächst keine Rolle, ob die Daten in SAP oder in anderen Systemen vorliegen“, so der Celonis-Chef weiter. Nominacher ist sich sicher: Viele Unternehmen können noch viel mehr aus ihren Daten machen.

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