[30.03.2012] Zurzeit kann man eine Renaissance der Data Mining-Idee beobachten. Nachdem Anfang der 2000er Jahre Business Intelligence als ein wesentlicher Baustein gesehen wurde, war es in den letzten Jahren zunehmend ruhig um dieses Thema geworden. Nun taucht das Konzept im Kontext von Business Analytics oder Predictive Analytics wieder auf. Gartner sieht in seinem aktuellen Hype Cycle das Thema Predictive Analytics kurz vor der Erreichung des Plateaus der Produktivität.

1. Strategie
Predictive Analytics bei Vertriebs-
steuerung und -controlling
Status Quo und Perspektiven in der Versicherung
Zurzeit kann man eine Renaissance der Data Mining-Idee terentwicklung oder Erweiterung der klassischen Business
beobachten. Nachdem Anfang der 2000er Jahre Business Intelligence bezeichnet wird. Gartner spricht hier treffend
Intelligence als ein wesentlicher Baustein gesehen wurde, vom „Shift from measurement to analysis, forecasting and
war es in den letzten Jahren zunehmend ruhig um dieses optimization“.
Thema geworden. Nun taucht das Konzept im Kontext
von Business Analytics oder Predictive Analytics wieder Entscheidungsträger werden aufgrund immer stärker wachsen-
auf. Gartner sieht in seinem aktuellen Hype Cycle das der und zu verarbeitender Datenmengen gezwungen sein, auf
Thema Predictive Analytics kurz vor der Erreichung des immer stärker prognoseorientierte Modelle zu setzen und diese
Plateaus der Produktivität. auch in operativeren Entscheidungsprozessen systematisch zu
nutzen, um künftige Entwicklungen am Markt zu antizipieren
und rechtzeitig agieren zu können. Bereits seit knapp zwanzig
In Zeiten der Finanzkrise und eines sich dramatisch wandeln- Jahren werden daher Predictive Analytics (PA) Werkzeuge
den Marktes war und ist der Einsatz von zukunftsorientierten insbesondere in Branchen wie der Telekommunikation, des
Prognosemodellen ein aktuelles Thema auch in der Versiche- Handels, des Bankings – aber auch in der Versicherungswirt-
rungsbranche. Insbesondere BI Anbieter wie SAS und IBM schaft erfolgreich eingesetzt.
(SPSS) setzten bei der Weiterentwicklung ihrer BI-Plattfor-
men konsequent auf das Thema Predictive Analytics – und Der Versicherungsmarkt im Umbruch
bieten analytische Modelle und Lösungen für Versicherungen.
Welche Einsatzbereiche finden sich bereits heute im Spektrum Nicht erst seit dem Ausbruch der Finanzkrise im Jahr 2009
von Versicherungen für Predictive Analytics, welche Chancen vollzieht sich im Versicherungsmarkt ein dramatischer Wan-
– und welche Restriktionen – sind diesem Konzept gesetzt? del. Einerseits trifft die Finanzkrise die Versicherungen hart,
da sich aufgrund der deutlich erhöhten Volatilität der Marktbe-
Prediction – oder das Vorhersehen des wertungen das Anlagerisiko stark erhöht hat bzw. die Anlage-
künftig zu Erwartenden möglichkeiten für die eingenommenen Versicherungsbeiträge
stark eingeschränkt sind. Spätestens seit der Griechenland-
Unter dem Begriff „Predictive Analytics“ werden im allge- Krise sind Staatsanleihen – eine bisher als sicher geltende
meinen Sprachgebrauch die zukunftsorientierte Datenana- Assetklasse und somit ein Hauptinstrument des Assetmanage-
lyse sowie das Erstellen von Prognosemo- ments von Versicherungen – durchaus mit erheblichen Risiken
dellen verstanden. Predictive Analytics belastet. Niedrige Zinsen führen zu ernsten Problemen, da
wird dem Themenbereich „Busi- Versicherungen darauf angewiesen sind ihre Beitragseinnah-
ness Analytics“ zugerechnet, men wirtschaftlich anzulegen, um künftige zu erwartende
der häufig als die Wei- Risiken zu decken und Mindestverzinsungszusagen halten
zu können. Anderseits verändert sich auch
der Versicherungsmarkt selbst. Die Zeiten
des stetigen Wachstums der Versicherungen
sind – zumindest in den Industriestaaten –
vorbei. In einem gesättigten Markt stagnie-
ren die Beitragseinnahmen. Aufgrund der
Globalisierung drängen im Kampf um mehr
Marktanteile neue internationale Anbieter in
den deutschen Markt. Zugleich stiegen die
Kosten der Schadenregulierung in den letz-
ten Jahren stetig an. Ein hoher Kostendruck
und damit eine zunehmend geringere Marge
Abbildung 1: Predictive Analysis im Spektrum der BI-Technologien (Quelle: TDWI) für die Versicherung ist die Folge.
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2. Da gibt es den vertragsorientierten Kundentyp, der
dem Best-of-Breed-Ansatz folgend, kostenorientiert
seine Versicherungsrisiken beim jeweils attraktivsten
Versicherer abdeckt. Ein Trend, der sich maßgeb-
lich auf das Internet mit seinen Vergleichsportalen
und die daraus resultierende Transparenz der Versi-
cherungsangebote stützt. Für diese Kunden werden
kostengünstige Standardprodukte angeboten – die
ohne komplizierte Mechanik quasi industrialisiert
erbracht werden können.
Dem Gegenüber steht eine zweite Kundengruppe,
für die nicht der Preis, sondern vielmehr die erbrach-
te Leistung im Vordergrund steht. Dieser individu-
Abbildung 2: Stagnierende Beitragseinnahmen ausgewählter Branchen
alistische Kundentyp erwartet individuell auf seine
der deutschen Sachversicherungen in Mio. EUR
persönlichen Bedürfnisse zugeschnittene Versiche-
(Quelle: GDV, 2009)
rungsprodukte und vor allem Premium-Services.
Der Wettbewerb um die Versicherungskunden wird härter und auch Für diese spürbaren Mehrwerte ist er bereit höhere
die Kunden haben sich verändert! Der traditionelle Versicherungskun- Beiträge zu zahlen.
de – langfristig konservativ orientiert, mit allen Produkten bei einem
Versicherer versichert und einmal gewonnen, treu an seine Versiche- Um sich diesen Veränderungen und Entwicklungen
rung gebunden – wird zunehmend von neuen Kundentypen verdrängt. stellen zu können, sind die Versicherer in viel stärke-
rem Maße als in der Vergangenheit gezwungen, früh-
zeitig die richtigen Entscheidungen zu treffen, die
richtigen Produkte, zur richtigen Zeit, über den rich-
tigen Vertriebskanal dem richtig ermittelten Kun-
dentyp anzubieten und vor allem ihre Services noch
stärker an den Kundenbedürfnissen auszurichten.
Heutige Anwendungsgebiete
von Predictive Analytics in
der Versicherung
Die Nutzung von mathematisch, statischen Ver-
fahren für zukunftsorientierten Prognosemodelle
ist kein neues Thema in der Assekuranz. Zumin-
dest nicht bei den größeren Versicherern. In fast
allen großen Versicherungen finden sich heute
schlagkräftige Statistikabteilungen, die sich dedi-
ziert auch mit Predictive Analytics beschäftigen.
Wesentliche Prognose- und Analyse-Schwerpunkte
liegen heute vor allem auf dem analytischen Custo-
mer Relationship-Management bzw. der Customer
Abbildung 3: Neues Kundenverhalten in der Versicherung Intelligence sowie der damit eng verbundenen
(Quelle: Benölken, Gerber, Skudlik, 2005) Vertriebssteuerung.
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3. Strategie
Eingesetzte Verfahren und Modelle
Zur Beantwortung der fachlichen Fragenstellungen werden
unterschiedliche mathematisch-statistische Verfahren des
(datengetriebenen) Data Mining und der hypothesenbasierten
multivariaten Statistik genutzt. Der Einsatz von Data Mining
dient hierbei der Entdeckung von komplexen Strukturen,
Häufige Fragestellungen, die mit analytischen Modellen pro­ Zusammenhängen oder Besonderheiten in großen Datenmen-
gnostiziert werden, sind z.B.: gen. Die daraus abgeleiteten Hypothesen / Modelle werden
dann mit Hilfe von realen Daten und Algorithmen hinsichtlich
Customer Lifetime Value / Kundenwert ihrer Prognosegüte überprüft.
• n welchen Segmenten und wie entwickelt sich künftig der
I
Kundenstamm?
• it welchen Strategien lässt sich das zukünftige Kundenver-
M
halten beeinflussen?
• elche Entscheidungsmerkmale sprechen dafür, dass End-
W
kunden ein Produkt kaufen?
• ber welche Kommunikationskanäle lassen sich die unter-
Ü
schiedlichen Kundensegmente am besten ansprechen?
• ie lassen sich Kundensegmente langfristig loyalisieren und
W
nachhaltig entwickeln?
• ie können Budget und Ressourcen bei kundenorientierten
W
Investitionsvorhaben am effektivsten eingesetzt und gesteu-
ert werden?
Churn Management / Attrition
• elche Kunden werden wahrscheinlich in nächster Zeit kün-
W
digen bzw. sind stornogefährdet?
• ie lassen sich unzufriedene Kunden erkennen bevor sie
W
eine Kündigungsabsicht äußern?
• elche Maßnahmen zur Kündigungsverhinderung oder gar
W
Kündigerrückgewinnung sind unter Berücksichtigung öko-
nomischer Kennzahlen, wie z.B. des Kundenwertes, in der Abbildung 4: Cross-Industry Standard Process for Data Mining
jeweiligen Konstellation am erfolgversprechendsten?
Dieser in der Praxis häufig auf dem „Cross-Industry Standard
Lead Management / Aktionsmanagement Process for Data Mining“ (CRISP-DM) basierende Prozess
• ie kann die Reichweite und Wirksamkeit von Marketing
W wird im Kontext der Predictive Analytics als Scoring bezeich-
Kampagnen erhöht werden? net. Das prinzipielle Vorgehen beim Scoring lässt sich verein-
• p- und Cross-Selling: Welche Kunden haben eine hohe
U facht durch folgende Schritte darstellen:
Abschlussaffinität hinsichtlich weiterer ausgewählter Pro-
dukte? Verständnis des fachlichen Kontextes
• u welchem Anlass hat ein Vertreterbesuch die größte Wirk-
Z • lärung der fachlichen Zielsetzung des Prognosemodells
K
samkeit? (Scorecard): Insbesondere der fachlichen Spezifikation des
zu prognostizierenden Ereignisses sowie des avisierten Pro-
Vertriebsplanung / Standortplanung gnosezeitraumes.
• Wie entwickeln sich die Kunden regional? • estlegung des künftigen Einsatzszenarios: In welchen (ope-
F
• elche Vertriebswege sind für welche Produkte und Kun-
W rativen) Prozessen soll die Scorecard eingesetzt werden?
densegmente effektiv und effizient? • estlegung von Kriterien der Wirksamkeit der Scorecard:
F
• Welche Agenturstandorte werden wo regional benötigt? Was soll mit dem Scorecard-Einsatz erreicht werden und wie
• elche Agenturen und Makler werden künftig welchen
W lässt sich das Ergebnis bewerten?
Umsatz mit welchem Produkt erwirtschaften?
• elche Produkte müssen sich wie oft verkaufen, um künfti-
W Datenbereitstellung und –aufbereitung
gen Entwicklungen des Marktes zu begegnen? • lärung welche Daten aus fachlicher Hinsicht zu berücksich-
K
• ie entwickelt sich der Markt im Zeitraum X für bestimmte
W tigen sind, in welchem Umfang diese überhaupt (technisch)
Produkte? vorhanden sind und ob zusätzlich extern zu beschaffende
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4. Daten, wie zum Beispiel Markt- und Milieudaten benötigt
werden.
• nalyse der Datenqualität der zur Modellbildung heranzu-
A
ziehenden Daten.
• Ggf. Umsetzung und Einhaltung möglicher Restriktionen des
Datenschutzes.
• Separierung der Daten in Trainingsdaten zur Modellierung und in
von den Trainingsdaten unabhängige Testdaten zur Validierung. Kritische Erfolgsfaktoren
Scorecard-Modellierung Von zentraler Bedeutung für den Erfolg einer entwickelten
• ufbau eines statistischen, kontextbezogenen Prognose-
A Scorecard sind insbesondere:
modells, das den Einfluss von Merkmalen auf ein Ereignis/ • die Klärung der fachlichen Zielsetzung,
Gegenereignis (bei den meisten Einsatzgebieten von Score- • ie Auswahl des passenden mathematisch-statistischen
d
cards handelt es sich um die Vorhersage zweier Ausprägun- Modells,
gen wie bspw. „Kunde kündigt“ und „Kunde kündigt nicht“) • die Qualität der zugrundeliegenden Datenbasis und
auf Basis von vorhandenen Beobachtungen analysiert und • ie richtige Interpretation der erzielten Prognoseergebnisse
d
Wahrscheinlichkeiten aufgrund des Modells berechnet. und der daraus abgeleiteten Maßnahmen.
• In der Praxis bilden Scorecards häufig ein multivariates
Modell ab, in dem durch passende mathematische Verknüp- Das hört sich auf den ersten Blick trivial an, ist es aber in
fung verschiedene Merkmale zu einem Modell zusammen- keiner Weise. In der Praxis zeigt sich darüber hinaus, dass die
geführt werden. Prognosegüte – und damit der Nutzen – stark mit der versiche-
• um Einsatz kommen unterschiedlichste Data-Mining-Ver-
Z rungsfachlichen und mathematisch-statistischen Kompetenz
fahren, wie zum Beispiel Neuronale Netze, Entscheidungs- der durchführenden Data Mining Spezialisten korrelieren.
bäume und logistische Regressionen.
• elches Verfahren für das jeweilige Prognosemodell am
W Im Versicherungsumfeld kommen im Hinblick auf die benö-
besten geeignet ist hängt sowohl von den zur Verfügung tigten Kunden- und Vertriebsdaten einige weitere branchen-
stehenden Daten ab als auch von der Fachlichkeit des zu spezifische Besonderheiten hinzu. Im modernen Versiche-
analysierenden Ereignisses. rungsvertrieb werden unterschiedlichste Vertriebswege, wie
AO-Vertreter, Makler, Strukturvertriebe, Onlineplattformen,
Scorecard-Evaluation Internet oder B2B-Partner, wie z.B. Autohäuser oder Automo-
• ur kontinuierlichen Verbesserung des betrachteten Progno-
Z bilhersteller, genutzt. Die Beschaffung (und Standardisierung)
semodells werden systematisch die strukturellen Einflüsse der zur Modellentwicklung und –anwendung notwendigen
der betrachteten Merkmale analysiert und nicht signifikante Vertriebsdaten stellt hierbei eine erhebliche Herausforderung
Besonderheiten herausgefiltert. dar. Erschwerend wirkt hierbei auch die rechtliche Unabhän-
• ewertung der Prognosegüte: Mittels der unabhängigen
B gigkeit der Vertreterschaft, die als selbständige Handelsver-
Validierungsmenge wird die Aussagekraft der Scorecard treter rechtlicher und wirtschaftlicher Eigentümer ihrer Daten
gemessen und anhand von etablierten Kennzahlen die Prog- sind. Zusätzlich schränken die an die Versicherung gestellten
nosegüte bewertet. datenschutzrechtlichen Anforderungen sowohl den Umfang
als auch die Qualität der zur Analyse heranziehbaren Daten
Scorecard-Einsatz maßgeblich ein. Vor allem Mehrsparten-Versicherungen, in
• nwendung der Scorecard in den definierten Einsatzszena­
A denen die einzelnen Sparten Sach-, Kranken- und Lebensver-
rios, d.h. Einbettung in die operativen Geschäftsprozesse und sicherung in rechtlich selbständigen Unternehmen organisiert
Durchführung der Prognose auf Basis aktueller (täglicher, sind, haben gerade im Blick auf personenbezogene Daten
wöchentlicher oder monatlicher) Daten. strenge Regeln zu befolgen.
• ontinuierliche Messung der Prognosegüte und Wartung des
K
statistischen Modells, das in regelmäßigen Abständen immer Der Prozess der Scorecard-Modellierung ist selbstverständ-
weiter trainiert und validiert wird, um die Prognosegüte ste- lich toolgestützt und basiert auf dem Einsatz von statistischen
tig zu verbessern. Werkzeugen. Eigenständige Data Mining Lösungen, wie bei-
spielsweise des SAS Enterprise Miner 6.2 oder des IBM SPSS
Dieses Vorgehen lässt sich in vielen modernen Versicherungs- Modeler 14, sind zurzeit jedoch in den Versicherungen noch
unternehmen finden und ist in diesen seit mehreren Jahren eta- gering vertreten, da mit Einsatz dieser Werkzeuge teilweise
bliert. Obwohl ein etabliertes Standardvorgehen existiert, sind beträchtliche Investitionen verbunden sind. Daher kommen
darüber hinaus eine Fülle von Einflussfaktoren zu managen, bei der Scorecard-Entwicklung in der Assekuranz häufig die
die über den erfolgreichen Einsatz von Predictive Analytics in bereits für andere Zwecke eingesetzten statistischen Werkzeu-
der Versicherungsbranche entscheiden. ge, wie beispielsweise SAS| STAT zum Einsatz.
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5. Strategie
Der Einsatz von echten Data Mining Suiten kann allerdings zu Aktionsplanung – zur Anwendung, so gewinnt künftig der
einer Erhöhung der Scoring-Produktivität führen, stellt aber – systematische Einsatz in operativen Anwendungssystemen an
zumindest zurzeit – aus Sicht vieler Versicherer noch keinen Bedeutung. Immer mehr Werkzeuganbieter bieten daher die
echten kritischen Erfolgsfaktor dar, da auch mit den etablier- Möglichkeit über definierte Service-Schnittstellen die zugrun-
ten statistischen Werkzeugen gleichwertige Ergebnisse erzielt deliegenden Statistikkomponenten in operativen Anwen-
werden können. Der von einigen Data Mining-Anbietern dungssystemen, wie zum Beispiel Web-Anwendungen, zu
verfolgte Ansatz, in ihren Suiten vorkonfigurierte versiche- integrieren. So werden beispielsweise bereits heute Scorecards
rungsspezifische Prognosemodelle bereitzustellen, um die in Kundenportalen von Versicherungen eingesetzt, um den
Einstiegshürden für kleinere Versicherungen zu senken, ist Kundendialog zu analysieren und zu steuern. Anhand bekann-
allerdings angesichts des starken Einflusses der notwendigen ter Kundenmerkmale wird der jeweilige Portalbesucher unter
Kombination von Fach- und Statistikwissen der Analysten Nutzung von Scorecards in Echtzeit analysiert und die für ihn
sowie der jeweiligen Heterogenität der Versicherer hinsicht- wahrscheinlich interessantesten Produkte und Services pro­
lich Prognose-Inputdaten – zumindest zu hinterfragen. gnostiziert, die dann unmittelbar im Dialog angezeigt werden.
Erste Erfahrungen zeigen, dass hierdurch signifikante Steige-
Ein echter Fortschritt in der Toolunterstützung zeichnet sich rungen des Verkaufserfolges erzielt werden können.
indessen an anderer Stelle ab:
Durch den immer breiter werdenden Einsatz von Prognose- Fazit
modellen, steigt auch die Komplexität und Vielzahl der in die
Analysen einbezogenen Datenquellen – die Sicherstellung der Zunehmender Wettbewerbs- und Kostendruck sowie verän-
Datenqualität gewinnt somit zunehmend an Gewicht. Eine dertes Kundenverhalten zwingen die Assekuranz künftig noch
Entwicklung, der durch die Anbieter durch die Integration von in viel stärkerem Maße ihre begrenzten Ressourcen zielge-
Data Quality Lösungen in ihre BI Suiten Rechnung getragen richteter einzusetzen. Dem Ausbau und Erhalt der eigenen
wird. Kundenbasis kommt dabei eine überragende Bedeutung zu.
Gerade in kundenfokussierten Prognosen, deren Ergebnis Bereits heute befindet sich in vielen großen Versicherungen
häufig zu direkter Kommunikation oder einer (mit Kosten Predictive Analytics erfolgreich im Einsatz. Aufgrund der
verbundenen) Interaktion mit dem Kunden führt, ist eine technologischen Weiterentwicklung wird das Einsatzspektrum
qualitativ hochwertige – systematisch qualitätsgesicherte – von Prognosemodellen jedoch immer umfangreicher. Künftig
Kundendatenbasis ein absolutes Muss. Wird hier zu wenig werden Scorecards nicht nur dispositiv, sondern auch direkt
getan, wirkt schnell das GIGO-Prinzip – „Garbage In, Garbage eingebettet in die operativen Prozesse, an Bedeutung gewin-
Out“. Die komplexesten und hochentwickeltsten Prognose- nen. Die größte Einstiegshürde zum Aufbau von Scorecards
modelle nützen nur, wenn qualitativ hochwertige Daten die für kleinere und mittlere Versicherer bildet – neben der oft
Grundlage der Analyse und Prognose sind. nicht unbeträchtlichen Investition in die analytischen Werk-
zeuge – vor allem die Skillfrage. Häufig sind Spezialisten, die
Die wichtigste Innovation stellt jedoch die immer stärkere Ver- sowohl exzellentes versicherungsspezifisches Know-how, als
ankerung von Scorecards in die operativen Geschäftsprozesse auch eine hervorragende mathematisch-statistische Expertise
dar. Kommen heute analytische Prognosemodelle hauptsäch- bieten, intern nicht verfügbar.
lich im rein dispositiven Umfeld – wie z.B. der Vertriebs- und
Eine Lösung für diese Herausforderung ist es, bei den ersten
Schritten zum Aufbau von eigenen Scorecards nicht gleich
zuviel zu wollen, sondern zusammen mit einem erfahrenen
Autoren: Partner, der über hinreichende Branchen- und Mathematik-
Axel Kummer kompetenz verfügt, sukzessive das Thema und eigene Mit-
arbeiter zu entwickeln sowie die notwendigen Prozesse zu
COO, metafinanz etablieren. Auch die Investitionen lassen sich – abhängig vom
Informationssysteme GmbH einzusetzenden Statistikverfahren – durch die Nutzung von
kostengünstigere Open Source-Werkzeugen für Data Mining
und Statistik, wie zum Beispiel R (http://www.r-project.org/)
oder dem RapidMiner (http://rapid-i.com/), begrenzen.
Falk Lehmann
Head of Business Intelligence, Ein erstes Projekt muss nicht gleich mehrere Mannjahre
metafinanz Informationssysteme umfassen. Erste Ergebnisse lassen sich oft bereits nach kurzer
GmbH Zeit erzielen und schrittweise ausbauen.
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