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ERFOLGSFAKTOREN EINER DATENGETRIEBENEN CUSTOMER-CARE-OPTIMIERUNG
data2day 2017
Matthias Wurdig Lead Analyst &Product Owner1&1 Internet SE
Dr. Stefan IgelHead of Big Data Solutionsinovex GmbH
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1&1 Internet SE2
Agenda
26.09.2017
WWW
arum Big Data im Customer Care?
ie wurde der Big Data Hub aufgebaut ?
as sind die Ergebnisse ?
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1&1 Internet SE3
Agenda
26.09.2017
WWW
arum Big Data im Customer Care?
ie wurde der Big Data Hub aufgebaut ?
as sind die Ergebnisse ?
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26.09.20174 1&1 Internet SE
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Warum rufen die Kunden an? Welche Ereignisse sind dem
Kontakt vorausgegangen? Haben sie versucht, das Problem
selbstständig zu lösen? Wie weit sind sie gekommen? War die Beratung erfolgreich? Was lässt sich verbessern? Wie zufrieden sind die Kunden?
26.09.2017 1&1 Internet SE
Service Qualität verbessern, Self-Service erhöhen
5
„Onliner“
„Caller“
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Warum Big Data im Customer Care?
26.09.20176 1&1 Internet SE
Zufriedenheits-Reporting Kündigungs-Reporting Service Kontakt Reporting
Kontakt-Kategorien Gesprächsdauer Weiterleitungen …
Land Geschlecht Kundenalter …
Service Kontakt Data …
![Page 7: Erfolgsfaktoren einer datengetriebenen Customer-Care-Optimierung](https://reader033.vdokument.com/reader033/viewer/2022042723/5a64c0417f8b9a900f8b484b/html5/thumbnails/7.jpg)
Warum Big Data im Customer Care?
26.09.20177 1&1 Internet SE
Heterogene Systemarchitektur
Dezentrale Datenorganisation
Hoher manueller Aufwand übergreifende Analysen
Zufrieden-heits
Bewertung
Service Kontakt Daten
Kündigungs-wünscheStammdaten
Eventbasierte
Logs… …
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Warum Big Data im Customer Care?
26.09.20178 1&1 Internet SE
Zufrieden-heits
Bewertung
Service Kontakt Daten
Kündigungs-wünscheStammdaten
Eventbasierte
Logs… …
Big Data Hub
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Warum Big Data im Customer Care?
26.09.20179 1&1 Internet SE
Identifikation von positiv & negativ Merkmalen
Korrelationsanalysen zwischenKPIs Kundenzufriedenheit Service Calls Kündigungen
???
Kundenzufriedenheit
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1&1 Internet SE10
Agenda
26.09.2017
WWW
arum Big Data im Customer Care?
ie wurde der Big Data Hub aufgebaut ?
as sind die Ergebnisse ?
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26.09.2017 1&1 Internet SE
Das Control Center
11
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Logfiles
Support Case Management Telefonanlage Interactive Voice Response Hotline Tool
26.09.2017 1&1 Internet SE
Herausforderung Datenintegration
12
Control Center Domain Services Login Service Help Center
Prozess-Mailings
Kundenstamm Vertragsstamm
Big Data Hub
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Lösungsarchitektur
26.09.201713 1&1 Internet SE
Big Data Hub
Analytics Clients
BDH Ingestion
OtherBDH Data
BDH Analytical Data Hub
Import /Stageing
Layer
Integration Layer
User Space
Business Layer
Data Science IDE, Notebooks, SQL Clients
(Web-Interface)
BDH Data Services
BI Tool Reporting
Ad hoc Analytics
Data Quality Gate
Data Privacy Protection
Acquisition
Data Preparation
BDH Data Exports
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Technische Komponenten und Frameworks
26.09.201714 1&1 Internet SE
Datenspeicherung: (Cloudera CDH 5.x)
ETL und Analyse: ,
Workflows: (Apache Airflow)
BI Tools: ,
Data Analytics: ,
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Datentransformationen
26.09.201715 1&1 Internet SE
Pre-Processor Import / Stage Integration
Zeitstempel (Part.) Liefer-Zeit Liefer-Zeit Event-Zeit
Zeitzone Server-Zeit Server-Zeit UTC
Stammdaten Full Loads Full Loads Historisierung
Schema normalisiert normalisiert Denormalisiert
Transport cp distcp Hive-Query
Datenformat csv csv Parquet
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Wie wurde der Big Data Hub aufgebaut ?
26.09.201716 1&1 Internet SE
Generisches Transaktions-Datenformat
Definierte Format-Struktur
Individualisierbare json Objektein Datenbank {
„Konferenz“: „data2day“,
„Datum“: „2017-09-26“,
„Ort“: „Heidelberg“
}C D…BA FE …
Big Data Hub
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Projekt Stakeholder
26.09.201717 1&1 Internet SE
3 Vorstandsbereiche + Datenlieferanten + IT Operations + parallele ProjekteCM
CSP
CISO
CC
Dev UIM
inovex
BEAT
Big Data Hub
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Big Data Hub
DevAlytics Team
Projektorganisation
26.09.201718 1&1 Internet SE
Vision / Ziele Meilensteine Budget
Epics User Stories
Plattform Datenquellen / ETL Analysen
Lenkungskreis
Product OwnerScrum Master
Scrum Team
Management(Bereichsleiter)
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PotentiallyShippableProduct
Sprint Backlog
ProductBacklog
Sprint (feste Länge)
Daily
Sprint Planning Sprint Review
Big Data Hub
DevAlytics Team
Projekt Ablauforganisation
26.09.201719 1&1 Internet SE
Lenkungskreis
Product OwnerScrum Master
Scrum Team
Management(Bereichsleiter)
2-3 Wochen
4-6 WochenÜbergeordnete Entscheidungen
StatusImpediments
Schwer-punkte
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DevAlytics?
26.09.201720 1&1 Internet SE
Interdisziplinäres Projektteam
DevAlytics Team
Data Stewards
Scrum MasterProduct Owner
Data Analysts
Data EngineersData Developers
Application ManagersSystem Engineers
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Wie wurde der Big Data Hub aufgebaut ?
26.09.201721 1&1 Internet SE
1 Priorisierung
2 Beispieldaten
3 Test-Analysen4 Implementierung
5 Analysen
6 Standardisierung
Inkrementeller Prozess DatenintegrationDatenanalyseDatenbereitstellung
Iteratives agiles Vorgehen
Aufbereitung der Rohdaten
Domänen Wissen der Analysten nutzen
Analyse Sichten in Business Layern
bereitstellen
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1&1 Internet SE22
Agenda
26.09.2017
WWW
arum Big Data ?
ie wurde der Big Data Hub gebaut ?
as sind die Ergebnisse ?
![Page 23: Erfolgsfaktoren einer datengetriebenen Customer-Care-Optimierung](https://reader033.vdokument.com/reader033/viewer/2022042723/5a64c0417f8b9a900f8b484b/html5/thumbnails/23.jpg)
Was sind die Ergebnisse ?
26.09.201723 1&1 Internet SE
Erstmalige Verknüpfung verschiedener Datenquellen
Advanced Analytics Tools
Monitoring Front End
Visual Analytics Tool
![Page 24: Erfolgsfaktoren einer datengetriebenen Customer-Care-Optimierung](https://reader033.vdokument.com/reader033/viewer/2022042723/5a64c0417f8b9a900f8b484b/html5/thumbnails/24.jpg)
Event Analysen Preisanpassungen
Migrationen
Top-KPI Reports Standard Analysen
Standard Views in Business Layern
Was sind die Ergebnisse ?
26.09.201724 1&1 Internet SE
![Page 25: Erfolgsfaktoren einer datengetriebenen Customer-Care-Optimierung](https://reader033.vdokument.com/reader033/viewer/2022042723/5a64c0417f8b9a900f8b484b/html5/thumbnails/25.jpg)
Erhöhung der Analyse-Geschwindigkeit
Was sind die Ergebnisse ?
26.09.201725 1&1 Internet SE
Beschaffung
Aufbereitung
Analyse
Klassische Analyse Big Data Analytics
![Page 26: Erfolgsfaktoren einer datengetriebenen Customer-Care-Optimierung](https://reader033.vdokument.com/reader033/viewer/2022042723/5a64c0417f8b9a900f8b484b/html5/thumbnails/26.jpg)
Was sind die Ergebnisse ?
26.09.201726 1&1 Internet SE
Identifikation der Toppositiv & negativ Merkmale für
Kundenzufriedenheit Service Calls Kündigungen
durch Data-Mining Techniken
???
Kundenzufriedenheit
![Page 27: Erfolgsfaktoren einer datengetriebenen Customer-Care-Optimierung](https://reader033.vdokument.com/reader033/viewer/2022042723/5a64c0417f8b9a900f8b484b/html5/thumbnails/27.jpg)
Was sind die Ergebnisse ?
26.09.201727 1&1 Internet SE
Verknüpfung der Datenquellen
Ganzheitliche Touch-Points Betrachtung in der Customer Journey
Zufriedenheitsmodell zur Identifikation der Top-Merkmale
Online E-MailService Call Online Service
CallOnline
Zufriedenheits-Rating
Online
ServiceE-Mail
![Page 28: Erfolgsfaktoren einer datengetriebenen Customer-Care-Optimierung](https://reader033.vdokument.com/reader033/viewer/2022042723/5a64c0417f8b9a900f8b484b/html5/thumbnails/28.jpg)
Was sind die Ergebnisse ?
26.09.201728 1&1 Internet SE
Top Zufriedenheitstreiber identifiziert
Am Beispiel Aktivierung
Aktivierung ist ein Merkmal für Zufriedenheit
Δ x
Schematische Beispiel-Analyse
![Page 29: Erfolgsfaktoren einer datengetriebenen Customer-Care-Optimierung](https://reader033.vdokument.com/reader033/viewer/2022042723/5a64c0417f8b9a900f8b484b/html5/thumbnails/29.jpg)
Was sind die Ergebnisse ?
26.09.201729 1&1 Internet SE
![Page 30: Erfolgsfaktoren einer datengetriebenen Customer-Care-Optimierung](https://reader033.vdokument.com/reader033/viewer/2022042723/5a64c0417f8b9a900f8b484b/html5/thumbnails/30.jpg)
Was sind die Ergebnisse ?
26.09.201730 1&1 Internet SE
![Page 31: Erfolgsfaktoren einer datengetriebenen Customer-Care-Optimierung](https://reader033.vdokument.com/reader033/viewer/2022042723/5a64c0417f8b9a900f8b484b/html5/thumbnails/31.jpg)
Was sind die Ergebnisse ?
26.09.201731 1&1 Internet SE
Monitoring & Visual Analytics Tool Top KPIs:
• Kundenzufriedenheit• Kündigungen• [Calls]
> 100 Analyse-Merkmale Customer Journey in Sankey Darstellung
![Page 32: Erfolgsfaktoren einer datengetriebenen Customer-Care-Optimierung](https://reader033.vdokument.com/reader033/viewer/2022042723/5a64c0417f8b9a900f8b484b/html5/thumbnails/32.jpg)
FAZIT
26.09.201732 1&1 Internet SE
![Page 33: Erfolgsfaktoren einer datengetriebenen Customer-Care-Optimierung](https://reader033.vdokument.com/reader033/viewer/2022042723/5a64c0417f8b9a900f8b484b/html5/thumbnails/33.jpg)
Herausforderungen
26.09.201733 1&1 Internet SE
Hardware Beschaffung
Unterschiedliche Stakeholder-Interessen
Schnittstellen-Management
Projektkapazitäten
Heterogene Nutzergruppen
![Page 34: Erfolgsfaktoren einer datengetriebenen Customer-Care-Optimierung](https://reader033.vdokument.com/reader033/viewer/2022042723/5a64c0417f8b9a900f8b484b/html5/thumbnails/34.jpg)
Top Erfolgsfaktoren
26.09.201734 1&1 Internet SE
Agile-Projekt Organisation & Stakeholder Management
Multiprofessionelles, engagiertes Team
Frühe Produkt & Ergebnisbereitstellung
Skalierbare technische Plattform
Effektive und effiziente Datenintegration
![Page 35: Erfolgsfaktoren einer datengetriebenen Customer-Care-Optimierung](https://reader033.vdokument.com/reader033/viewer/2022042723/5a64c0417f8b9a900f8b484b/html5/thumbnails/35.jpg)
FRAGEN?Matthias Wurdig Lead Analyst &Product Owner1&1 Internet SE
Dr. Stefan IgelHead of Big Data Solutionsinovex GmbH