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Neues von und mit Enerlytica

Erarbeiten Sie sich die Weiterempfehlung Ihrer Kundinnen und Kunden?

Persönliche Empfehlungen im Gespräch (sog. «Word-of-Mouth») gewinnen auch im Energiemarkt immer stärker an Bedeutung.

Die persönliche Empfehlung von Produkten im Gespräch („Word-of-Mouth“) ist die effektivste, jedoch auch eine der am wenigsten verstandene Marketingstrategie. Einer Schätzung von McKinsey nach ist Word-of-Mouth die treibende Kraft hinter 20-50 % aller Kaufentscheidungen. Der Einfluss einer persönlichen Empfehlung ist dabei am grössten, wenn es sich um teurere Produkte oder Erstkäufe handelt.

Für Energieanbieter wird der Effekt von Word-of-Mouth aus verschiedenen Gründen immer wichtiger:

  • Energieanbieter steigen in den Vertrieb von kostenintensiveren Produkten, wie PV-Speicher-Lösungen und damit verbundene Services, ein.
  • Die Entscheidung für oder gegen die Commodity-Produkte (Strom, Gas) ist nicht alltäglich. Beispielsweise haben die Mehrzahl der Deutschen ihren Anbieter in den vergangenen drei Jahren nicht gewechselt.
  • Gerade die wechselfreudigen Kundinnen und Kunden im jüngeren Kundensegment (18-29 Jahre) basieren Entscheidungen besonders häufig auf persönlichen Empfehlungen.

Um sich erfolgreich als Dienstleister zu etablieren und wichtige Kundengruppen zu binden, müssen Energieanbieter Word-of-Mouth gezielt nutzen und zum positiven Gesprächsthema werden.

Wir verbessern die über Word-of-Mouth verbreiteten Informationen auf mehreren Ebenen. Ein Beispiel hierfür ist die Unterstützung im Kundenservice. Dort können Energieanbieter häufig nachbessern und eine exzellente Kundenerfahrung schaffen, die die Grundvoraussetzung für eine positive Empfehlung darstellt. Die Frage ist, wo der Hebel zunächst am grössten ist. Durch die Analyse aller Outbound- und Inbound-Kontaktpunkte quantifiziert die unsere Analysesoftware den Einfluss kritischer Kontaktpunkte auf die Kundenbeziehungen und erstellt so Roadmaps zur gezielten Verbesserung des Services. Ein weiteres Beispiel ist die Nutzung der Vorteile von Nachbarschaftseffekten in unserer künstlichen Intelligenz. So fliesst der Effekt in die Modellierung von sogenannten „Cross-Selling-Scores“ mit ein. Befinden sich wohlgesonnene Bestandskunden im Umfeld eines Haushaltes, ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Angebot angenommen wird, bis zu sieben Mal so hoch. Dieser Einfluss wird durch kundenscharfe Potenzial-Analysen berücksichtigt und so vertrieblich genutzt.

Wenn auch Sie mehr darüber erfahren möchten, wie die Potenziale von Word-of-Mouth ausgeschöpft werden können, hilft Ihnen Felix Lossin gerne weiter.

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