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SAS Austria
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UNIQA Versicherungen AG: Jung, männlich, roter Sportwagen = hohes Risiko?

Mit einem Prämienvolumen von EUR 2,29 Mrd. und mehr als 6.300 MitarbeiterInnen ist UNIQA Österreichs führender Versicherungskonzern. UNIQA ist im Jahr 1999 aus den traditionsreichen österreichischen Häusern Bundesländer-Versicherung und Austria-Collegialität entstanden. Sie vereint bewusst österreichische Identität mit europäischem
Format und steht mit ihrer Unternehmensstruktur für neue Maßstäbe im gesamten Versicherungsspektrum. Die UNIQA ist ein kompetenter und flexibler Begleiter der Kunden zur Absicherung von deren individuellen Zukunftsplänen. Weil jeder Mensch anders ist, müssen auch die Lösungen für jeden anders sein, und immer von höchster Qualität. Dieses Ideal strebt UNIQA in allen Produkten und Dienstleistungen der Konzernunternehmen in zehn europäischen Ländern an.

Mit SAS im Wettbewerb bestehen
Bei über 4 Mio. Kunden würde eine individuelle Lösungsentwicklung selbst ein so großes Unternehmen wie die UNIQA Versicherung überfordern, würde es nicht modernste Methoden des Customer Relationship Managements anwenden. Die SAS Lösung für analytisches Customer Relationship Management ermöglicht es der UNIQA jedoch, ihre Kunden sowie deren Wünsche und Bedürfnisse besser kennenzulernen. Am Versicherungsmarkt ist es in den letzten Jahren ziemlich eng geworden: Kosten senken, Prämieneinnahmen steigern, profitable Kunden halten und nicht-profitable reduzieren, Risiken steuern, das sind die aktuellen Herausforderungen für Versicherungen. Denn die Konkurrenz schläft nicht und bietet vergleichbare Produkte und Services.  Entscheidend ist,  Kunden, Markt und Risiken besser zu kennen als der Mitbewerb und über das bessere Modell zur Preisfindung zu verfügen. Seit Herbst 2001 setzt die UNIQA Versicherung SAS für den sensiblen, aber überaus wichtigen Bereich des Customer Relationship Managements ein. Es gab zwar vorher schon SAS Software im Haus, ihr kam aber bei weitem nicht die gegenwärtige strategische Bedeutung zu. Die UNIQA Versicherung hat sich relativ schnell für eine SAS Lösung entschieden, nach dem klar geworden war, dass professionelles Customer Relationship Management für eine Versicherung heutzutage unerlässlich ist. „Wir haben uns in der Branche umgehört, wer welche Lösung einsetzt und sind da immer wieder auf SAS gestoßen“, sagt Mag. Christoph Krischanitz, der Analytikexperte im Konzernaktuariat der UNIQA Versicherung. „Nachdem die Anforderungen klar waren und wir wussten, was die Lösung können muss, war die Entscheidung ziemlich einfach. Eine hohe Flexibilität der Software, die Methodenvielfalt sowie Verarbeitung großer  Datenmengen waren uns besonders wichtig und genau das bietet die SAS Enterprise Miner Lösung.“

  • Flexibilität: Bewegungsmöglichkeit zwischen verschiedenen Modellen, keine Einschränkungen auf bestimmte Vorgaben
  • Vielfalt der Methoden: Der SAS Enterprise Miner enthält sämtliche statistische Möglichkeiten für Analyse und Modellierung
  • Verarbeitungsmöglichkeit großer Datenmengen: Der SAS Enterprise Miner funktioniert einfach und reibungslos, auch bei sehr großen Datenmengen, wie sie bei Versicherungen keine Seltenheit sind
  • Integration mit operativen CRM Systemen

Datenanalyse als Basis für die Unternehmenssteuerung
Die Analysen werden einen wesentlichen Einfluss auf die Weiterentwicklung des gesamten Unternehmens haben, die Ergebnisse werden für einen Großteil der Fachbereiche  maßgebend sein. Darauf aufbauend wird die CRM Strategie des Unternehmens ausgerichtet, sie werden aber auch maßgeblich Risikomanagement, Produktentwicklung sowie eBusiness beeinflussen. Hier zeigt sich, dass Customer Relationship Management - also eine grundsätzliche Ausrichtung auf den Kunden – Auswirkungen auf die gesamte  Unternehmensstrategie hat.

Was wird mit SAS analysiert?

  • Kundensegmentierung
    UNIQA hat bereits einige Geschäftsprozesse  grundlegend auf die Ergebnisse der Kundensegmentanalyse umgestellt, d.h. dass die gesamte Kundenbasis aufgrund von gewissen, distinktiven Merkmalen in Gruppen (Segmente) eingeteilt wird. Sinn der Kundensegmentierung ist es, profitable von nicht-profitablen Kunden zu unterscheiden, um entsprechende steuernde Maßnahmen ergreifen zu können. Damit lernt man zum einen die Kunden und deren Spezifika besser kennen, zum anderen wird in Folge das Kundenrisiko kontrolliert bzw. minimiert, weil man z.B. potenzielle Versicherungsnehmer, die in gehäufter Form Merkmale der am wenigsten profitablen Kundengruppe aufweisen, von vorneherein identifizieren kann. Diese Kundenbewertung soll schließlich zu einer Berechnung des Customer Lifetime Values jedes einzelnen Kunden führen, sodass der Kunde und sein individueller Wert für die Versicherung prospektiv für den Lauf seines gesamten Kundenlebenszyklusses bestimmt werden kann.
  • Tarifierung
    Die Tarifentwicklung ist aufgrund des harten Wettbewerbs unter den Versicherern eines der heikelsten Themen, vor allem im Bereich der KFZ-Haftpflichtversicherung. Aufgrund von Merkmalen, die statistisch signifikant erscheinen, werden Tarife modelliert und Prämien berechnet. Diese Merkmale können z.B. Kilowattklasse, Alter, Wohnort etc. sein. So ist ja hinlänglich bekannt, dass ein 28-jähriger Mann mit einem roten Sportwagen ein wesentlich höheres Unfallsrisiko aufweist als ein 67-jähriger Pensionist mit Mittelklassewagen. Nicht so offensichtlich ist der Zusammenhang zwischen Geschlecht und Schadenverlauf. Frauen schneiden zwar generell im Schadenverlauf besser ab, dies liegt aber an der durchschnittlich niedrigeren Fahrzeugstärke. In den hohen KW Klassen ist der Schadensaufwand der Frauen jedoch über dem der Männer gelegen, also genau umgekehrt als man vermuten würde. Derzeit noch in der Aufbauphase im KFZ-Bereich, soll die Tarifentwicklung auf Basis von Data Mining auch auf alle anderen Sachversicherungen (Haushalt, Rechtsschutz, Unfall etc.) ausgeweitet werden.

Relevante Fachbereiche (Marketing, Vertrieb...), Sparten (KFZ, Haushalt, Unfall, Rechtsschutz, ...) sowie der Vorstand werden in Zukunft die Ergebnisse der Analysen nutzen. Derzeit stammen die Daten aus diversen, internen Bestandssystemen (Kundendaten, Vertragsdaten, Schadensdaten), Call Center- oder eBusiness Daten und sind noch nicht in die Lösung integriert. Die Zusammenführung der Daten zur Vervollständigung des Kundenbildes ist aber in Planung. „Customer Relationship Management auf der Basis von Data Mining ist ein Muss für eine Versicherung, um überleben zu können. Unser Ziel ist es, dass der Kunde alle seine Versicherungen bei einem Anbieter abschließt und wir ihm dafür entsprechende Tarife und Services bieten können. Dazu muss man den Kunden aber genau kennen und gegebenenfalls auch wissen, wann er für uns ein Risiko darstellt", erklärt Krischanitz die Zusammenhänge zwischen Customer Relationship Management und Risiko Controlling. „Mathematik und Statistik werden in der Versicherungsbranche extrem wichtig, denn der Wettbewerb kann nur mehr über verbesserte Technik und ein besseres Kundenverständnis gehen." In den nächsten beiden Jahren soll die vorhandene Lösung voll ausgebaut und intensiv genutzt werden, dann denkt die UNIQA an einen weiteren Ausbau der SAS Lösung. „Die Zusammenarbeit mit SAS ist bis jetzt überaus positiv verlaufen, auch der technische Support hat immer gut funktioniert", fügt Krischanitz hinzu.

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UNIQA Versicherungen AG

Business Thema:
Durch professionelles Customer Relationship Management Kunden, Markt und Risiken besser erkennen als der  Mitbewerb und über das bessere Modell zur Preisfindung zu verfügen.
Die Lösung:
SAS® Enterprise Miner

"Nachdem die Anforderungen klar waren und wir wussten, was die Lösung können muss, war die Entscheidung ziemlich einfach. Eine hohe Flexibilität der Software, die Methodenvielfalt sowie Verarbeitung großer Datenmengen waren uns besonders wichtig und genau das bietet die SAS Enterprise Miner Lösung."

Mag. Christoph Krischanitz

Analytikexperte im Konzernaktuariat der UNIQA Versicherung