KI-basiertes Forderungsmanagement zur Erhöhung des CLV

So erhöhen Sie mit KI-basiertem Forderungsmanagement den CLV

Forderungsmanagement: KI hilft bei der Erhöhung des CLV

Von Christian Zingel

Die Personalisierung der Customer Journey sollte nicht aufhören, sobald ein Kunde mit seiner Zahlung in Verzug gerät.

Eine individuelle, datenbasierte Ansprache ermöglicht die Rückführung des Kunden in den Kaufzyklus und erhöht dadurch den Customer Lifetime Value.

Erhöhung des CLV durch Künstliche Intelligenz

Im Zeitalter digitaler Geschäftsmodelle haben Kunden eine enorme Auswahl an Angeboten, was ihnen einen schnellen Wechsel zwischen Anbietern erleichtert. Dies stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen.

Gleichzeitig bieten diese Geschäftsmodelle durch eine hohe Informationsdichte auch verschiedenste neue und auch notwendige Möglichkeiten, Kunden im Rahmen des Debitoren-Managements individuell anzusprechen und sich dadurch von Wettbewerbern zu differenzieren. Hierbei ist es entscheidend, die Bedürfnisse eines Kunden zu erkennen und in unterschiedlichen Phasen der Customer Journey bestmöglich auf diese einzugehen.

Die Folgen des Zahlungsverzugs

Aufgrund flexibler Vertragsgestaltung sind besonders Unternehmen in der Subscription Economy angehalten, dauerhaft an der Bindung des Kunden zu arbeiten. Die Personalisierung der Customer Journey bietet enormes Potential für die langfristige Kundenbindung und folglich auch einem erhöhten Customer Lifetime Value. Häufig endet das personalisierte Kundenerlebnis jedoch, sobald ein Kunde einmal in Zahlungsverzug gerät.  Dabei kann eine ausgebliebene Zahlung unterschiedlichste Gründe haben. Ein Kunde ist zu diesem Zeitpunkt noch nicht als verloren zu betrachten.

Im Gegenteil: gerade in dieser sensiblen Phase ist es wichtig, dem Kunden auf Augenhöhe zu begegnen und ihn so letztendlich in die Subscription zurückzuführen. Die richtige Ansprache beim Forderungsmanagement kann folglich den Customer Lifetime Value erhöhen und die Unternehmensreputation wahren.

Im Falle eines Zahlungsverzugs ist hierbei vor allem die Kommunikation mit dem Kunden während des Mahn- und Inkassoprozesses entscheidend. Eine kundenorientierte und personalisierte Ansprache kann sich etwa danach richten, ob ein Kunde lieber per E-Mail oder WhatsApp, abends oder morgens oder auch eher förmlich als freundschaftlich kontaktiert werden möchte. Auch unser verändertes Medienverhalten spielt dabei eine wichtige Rolle. Wir alle schauen circa 100 Mal am Tag auf unser Smartphone und reagieren hier am schnellsten auf Nachrichten. Warum also kommunizieren wir im Forderungsmanagement – als Teil der Wertschöpfungskette – nicht auch digital mit unseren Kunden?

Eine kürzlich veröffentlichte Typologie Studie basierend auf anonymisierten Kundendaten, die im Inkassoprozess erhoben worden sind, liefert wichtige Erkenntnisse über die persönlichen Kommunikationspräferenzen von Kundentypen, die sich im Zahlungsverzug befinden.

Die Erkenntnisse der Studie von Inkassodienstleister PAIR Finance bilden die Grundlage für eine digitale und individuelle Kundenkommunikation, die die Customer Journey im Forderungsmanagement optimiert (Ghaffari, Kaniewicz & Stricker, 2021).

Weshalb zahlen Kunden nicht pünktlich? 

Aus früheren Studien ist bekannt, dass ein Verständnis für die Situation geschaffen werden muss, in der sich säumige Kunden befinden, um die Kommunikation sowohl zielführend als auch auf Augenhöhe gestalten zu können (zum Beispiel Dominy & Kempson, 2003 oder Watson & Barnao, 2009). Dazu zählt auch zu verstehen, aus welchen Gründen eine Person eine Zahlung tätigt oder nicht tätigt.

In der Vergangenheit wurden zwei Dimensionen herangezogen, die das Verhalten von säumigen Kunden erklären: die Zahlungsbereitschaft und die Zahlungsfähigkeit (Dominy & Kempson, 2003). PAIR Finance konnte bei der Untersuchung von echten Daten (n = 400.000) aus dem Forderungsmanagementprozess nun noch zwei weitere Verhaltensdimensionen identifizieren: die finanzielle Organisation und das emotionale Verhalten eines Kunden.

Jede dieser vier Dimensionen hat zwei gegensätzliche Ausprägungen, die säumigen Kunden abhängig von Faktoren wie ihrem Alter, Geschlecht, Kommunikationsstil etc. zugeordnet werden können:

Die Kombination der verschiedenen Ausprägungen entlang der vier Dimensionen ergibt schließlich 16 verschiedene Kundentypen, die sich in ihrem Reaktions- und Zahlungsverhalten unterscheiden.

Unter den fast 400.000 analysierten säumigen Kunden traten fünf Typen besonders häufig auf:

Fazit

Die Künstliche Intelligenz ist dabei, das Forderungsmanagement grundlegend zu verändern. Sie ist der Schlüssel, um Inkasso zum wirkungsvollen Teil der Customer Journey zu machen. Die Studie von PAIR Finance zeigt: Bei einem sich schnell verändernden Verbraucherverhalten müssen Unternehmen auf dynamische Lösungen setzen, die insbesondere in ihrer Kommunikation individuelles Verhalten berücksichtigen.

Gerade die Corona-Pandemie hat unterstrichen, wie wichtig einzigartige, auf jeden Menschen angepasste Bezahlerlebnisse im neuen Boom digitaler Subscription Modelle sind, um den Customer Lifetime Value zu erhöhen. Die anspruchsvollen Verbraucher von heute verlangen eine moderne und personalisierte Kommunikation über die gesamte Customer Journey hinweg. Dies kann heute durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, Verhaltenspsychologie und Data Science erreicht werden.