Autounfall und positives Kundenerlebnis? Wie passt das denn zusammen?
Vor einigen Monaten ist es dann doch passiert: einmal unaufmerksam gewesen und Auffahrunfall in der Stadt verursacht. So ein Mist! Nicht wirklich schlimm – nur ein bisschen Blechschaden, aber super ärgerlich …
Nachdem das Auto abgeschleppt und der erste Ärger verflogen ist, rufe ich meine Kfz-Versicherung an und schildere den Vorgang. Es werden alle Daten aufgenommen und nach wenigen Sekunden sagt mir der Sachbearbeiter: „Alles klar, Herr Börner, wir übernehmen natürlich den Schaden. Ihr Auto ist noch sehr neu, und die Reparaturkosten werden sich vermutlich auf 2.500-3.500 Euro belaufen. Ihr Fahrzeug kann direkt in der Werkstatt repariert werden, die Freigabe habe ich soeben online erteilt und weitergegeben.“
Wow … Das hätte ich nicht gedacht … Ich erinnere mich, dass solche Diskussionen und Entscheidungen auch gerne einmal Tage, wenn nicht sogar 1-2 Wochen dauern können.
Die Versicherung hat während der Eingabe aller Schadensdetails in Echtzeit meine Stammdaten, die Vertragsdaten und Reparaturdaten miteinander verknüpft und mit internen analytischen Modellen bzw. externen Systemaufrufen (z.B. Verfügbarkeit der Werkstätten) angereichert. Diese komplette und gleichzeitig komplexe Einschätzung des konkreten Falls wird durch ein zentrales Real-Time-System vorgenommen, das anhand des Gesamtkontextes eine Empfehlung liefert. Das Ergebnis ist eine Echtzeitentscheidung über die Übernahme der Reparatur inkl. Terminvereinbarung etc. Eine Win-win-Situation für die Versicherung und mich als Kunden. Ich bin dankbar, dass während des Gesprächs schon alles in die Wege geleitet wird und ich keine unnötige Wartezeit habe. Die Versicherung spart Geld, da z.B. Leihwagen nicht länger als unbedingt erforderlich gezahlt werden müssen.
Klingt zu schön, um wahr zu sein?
Nein – genau solche Szenarien setzen Versicherungen schon mit Real-Time-Customer-Engagement-Lösungen von SAS um!
Und das ist erst der Anfang. Stellen wir uns vor, wie dieser Entscheidungsprozess noch stärker automatisiert werden kann.
SAS Lösungen für Artificial Intelligence bewerten in Echtzeit die Schadensbilder, die ich mit meinem Smartphone aufgenommen habe. Weder muss eine Werkstatt (aufwendig) den Schaden begutachten, noch muss ich (laienhaft) den Schaden beschreiben – das System erkennt die Schäden und bewertet vollautomatisch die Kosten. Und das mit höherer Präzision, als dies Menschen ohne Expertenwissen können.
Gehen wir noch einen kleinen Schritt weiter: Mein Auto meldet über standardisierte Internet-of-Things(IoT-)Schnittstellen alle relevanten Unfallparameter in Echtzeit an die Versicherung. Dort kann sie mich als Fahrer unmittelbar beraten und z. B. einen Arztbesuch empfehlen, da ein Schleudertrauma aufgrund der Beschleunigungswerte nicht auszuschließen ist.
Entscheidend ist der Kontext: Einzelne Datenpunkte alleine sind meist nicht aussagekräftig. In meinem Beispiel sind die Beschleunigungswerte aus dem Auto ggf. noch im grünen Bereich, aber im Zusammenspiel mit meinem Alter und vielleicht vorherrschenden Rückenproblemen wird daraus ein relevantes Gesundheitsrisiko. Die oben beschriebene zentrale Entscheidungslogik übernimmt die Verarbeitung und Bewertung der gigantischen Datenmengen aller Sensoren und kombiniert diese mit allen weiteren Daten wie z. B. Stamm- und Vertragsdaten bzw. Kundenhistorie zu einem Gesamtbild.
Interessieren Sie noch weitere Beispiele für den Einsatz von SAS Lösungen im Bereich Real-Time Customer Engagement? Dann empfehle ich das Whitepaper „7 Best Practices for Delivering a Better Customer Experience”.
Erfahren Sie außerdem, wie Real-Time Customer Engagement mein Weihnachtsfest gerettet hat?
