Auch für Energieversorgungsunternehmen (EVUs) sind Ansätze zu einer datengetriebenen Customer Experience (CX) längst zu entscheidenden Faktoren geworden, um sich im Wettbewerb zu behaupten. Denn sie ermöglichen u. a. fundierte Entscheidungsfindungen, optimierte Betriebsabläufe und eine verbesserte Kundenbindung. Dennoch stehen deutsche EVUs vor erheblichen Herausforderungen, wenn es darum geht, auf Data Driven Energy zu setzen.
In diesem Beitrag wollen wir die Bedeutung von Data Driven CX für EVUs näher beleuchten, ein praxiserprobtes Prozessmodell zur Einführung datengetriebener Ansätze vorstellen – und untersuchen, wie dieses Modell dazu beitragen kann, die branchenspezifischen Herausforderungen zu meistern.
Data Driven Energy: Bedeutung und Chancen für EVUs
Datengetriebene Ansätze umfassen die systematische Erfassung, Analyse und Nutzung großer Datenmengen, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen und zu verbessern. Für EVUs können diese Ansätze in ganz unterschiedlichen Bereichen von entscheidender Bedeutung sein:
Betriebsoptimierung
Durch die Analyse von Verbrauchsdaten, Netzlasten und Wartungsdaten können EVUs ihre Betriebseffizienz steigern, Ausfallzeiten minimieren und Wartungsarbeiten vorausschauend planen.
Kundenmanagement
Die Auswertung von Kundendaten ermöglicht eine personalisierte Ansprache mit relevanten Inhalten, die Verbesserung der Kundenzufriedenheit und die Entwicklung maßgeschneiderter Produkte und Dienstleistungen.
Energieproduktion und -verteilung
Indem sie Prognosen für den Energiebedarf erstellen und die Integration erneuerbarer Energien erleichtern, unterstützen datengetriebene Ansätze dabei, sowohl die Produktion als auch die Distribution von Energie zu optimieren.
Das Vision11 Prozessmodell
Als Experten für Data Driven CX haben wir aus der Praxis ein Vorgehensmodell abgeleitet, um datengetriebene Ansätze in Unternehmen zuverlässig und effizient realisieren zu können. Dieses Modell basiert auf jahrelanger Erfahrung und vielen erfolgreichen Implementierungen in den unterschiedlichsten Branchen. Unseren Kunden bietet es den methodischen Rahmen, um Daten effektiv zu nutzen – und auf dieser Basis die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer eigenen Kunden besser zu verstehen, zu antizipieren und zu erfüllen.
Durch die systematische Analyse von Kundenverhaltensdaten, den Einsatz von KI-gestützten Algorithmen und die kontinuierliche Optimierung von Interaktionen können Unternehmen somit eine maßgeschneiderte und kontinuierlich verbesserte Customer Experience erschaffen. Im Folgenden stellen wir dieses Prozessmodell kurz vor – um es dann mit den besonderen Fragestellungen der Energiebranche abzugleichen.
Quelle: Vision11
Die Umsetzung dieses Modells schafft die strategischen, technischen und prozessualen Voraussetzungen, um die Data Driven Customer Centricity im Unternehmen erfolgreich einzuführen und zu leben.
Data Driven Energy: Besondere Herausforderungen für EVUs
Die deutschen EVUs haben die offensichtlichen Vorteile des datengetriebenen Ansatzes längst erkannt. Doch bei der Implementierung entsprechender Lösungen ergeben sich eine ganze Reihe branchenspezifischer Fragestellungen.
Datenqualität und Datenverfügbarkeit
Eine der größten Hürden ist es, die Verfügbarkeit von Daten in hohen Qualität sicherzustellen. Oftmals sind die vorhandenen Daten inkonsistent, unvollständig oder in unterschiedlichen Systemen und Formaten gespeichert. Dies erschwert deren konsolidierte Analyse und Nutzung. Laut einer Studie des Bundesverbands der Energie- und Wasserwirtschaft (BDEW) nennen rund 60 % der befragten EVUs das Fehlen einer einheitlichen Datenbasis hier als entscheidenden Hinderungsgrund.
3 Datensammlung
4 Datenkonsolidierung
5 Datenanalyse
Datenschutz und Datensicherheit
Eine weitere erhebliche Herausforderung besteht in der Einhaltung der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO). EVUs müssen sicherstellen, dass sie personenbezogene Daten rechtmäßig erheben, speichern und verarbeiten. Dies erfordert nicht nur technische Maßnahmen zur Datensicherung, sondern auch umfassende Schulungen und Prozesse. Eine Verletzung der DSGVO kann zu erheblichen Strafen und einem Vertrauensverlust bei den Kunden führen. Dieser entscheidende Punkt muss bereits in diesen Punkten sorgfältig berücksichtigt werden:
2 Definition der Zielarchitektur für das Datenmanagement
3 Datensammlung
4 Datenkonsolidierung
5 Datenanalyse
Datenschutz und Datensicherheit spielen aber auch in weiteren Teilprozessen eine bedeutende Rolle:
6 Datenmodellierung
7 Ableitung relevanter Customer Experiences
8 Visualisierung
Integration bestehender Systeme
Viele EVUs verfügen über eine heterogene IT-Landschaft, deren Systeme – darunter auch zahlreiche veraltete Lösungen – häufig nicht miteinander kompatibel sind. Um nahtlose Datenflüsse und eine ganzheitliche Datenanalyse zu ermöglichen, müssten diese Systeme integriert werden. Doch das ist technisch anspruchsvoll und kostspielig. Studien zeigen hierzu, dass 54 % der EVUs veraltete Systeme als großes Hindernis für die Prozessdigitalisierung betrachten.
Im Rahmen unseres Prozessmodells betrifft dies folgende Punkte:
2 Definition der Zielarchitektur für das Datenmanagement
6 Datenmodellierung
Weitere generelle Herausforderungen
Mangel an Fachkräften
Ein weiteres schwerwiegendes Hindernis ist der Fachkräftemangel im Bereich Data Science und IT. Die Nachfrage nach qualifizierten Data Scientists, Analysten und IT-Spezialisten übersteigt das Angebot. Dies führt zu Engpässen bei der Umsetzung datengetriebener Projekte. Unternehmen müssen daher verstärkt in die Aus- und Weiterbildung ihrer Mitarbeitenden investieren oder auf externe Experten zurückgreifen.
Kulturelle Barrieren und Akzeptanz
Ein oft unterschätzter Aspekt sind auch mögliche kulturelle Barrieren innerhalb der Organisation. Die Einführung von datengetriebenen Ansätzen erfordert ein grundsätzliches Umdenken sowie die Veränderung der Unternehmensprozesse. Widerstände gegenüber diesem Wandel sowie die mangelnde Akzeptanz neuer Technologien und Arbeitsweisen können die Umsetzung erheblich behindern. Erfolgreiche EVUs setzen daher auf Change-Management-Strategien, um die Mitarbeitenden aktiv in den Veränderungsprozess einzubeziehen und die Akzeptanz des Neuen zu fördern.
Erfolgsfaktor Data Driven Energy
Datengetriebene Ansätze bieten den Energieversorgungsunternehmen in Deutschland erhebliche Potenziale zur Effizienzsteigerung, zur Kundenbindung und zur Optimierung der Energieproduktion. Allerdings sind die Herausforderungen bei der Umsetzung nicht zu unterschätzen.
Eine hohe Datenqualität, die Einhaltung von Datenschutzvorgaben und die Integration bestehender Systeme sind hier die wesentlichen Voraussetzungen, um den Weg zur Data Driven Customer Centricity zu ebnen. Doch auch aus dem Fachkräftemangel und dem erforderlichen kulturellen Wandel ergeben sich Barrieren, die es zu überwinden gilt.
Durch gezielte Investitionen in Technologie und Personal sowie durch eine umfassende Change-Management-Strategie können EVUs diese Herausforderungen meistern und die Vorteile datengetriebener Ansätze voll ausschöpfen.
