Insights von Barbara DʼEmilio
In der Automobilbranche ist Churn Prevention längst ein strategisches Thema. OEMs investieren in Kampagnen, Incentives und Loyalty-Programme – insbesondere im After Sales. Dennoch bleibt der messbare Effekt vieler Initiativen hinter den Erwartungen zurück.
Der zentrale Grund: Prävention startet häufig ohne belastbare Prediction.
Prediction before Prevention: Warum Churn Prevention im Automotive ohne Vorhersage scheitert
In der Automobilbranche ist Churn Prevention längst ein strategisches Thema. OEMs investieren in Kampagnen, Incentives und Loyalty-Programme – insbesondere im After Sales.
Gleichzeitig steigt der Effizienz- und Kostendruck. Streuverluste werden kritischer hinterfragt, Budgets enger priorisiert.
Dennoch bleibt der messbare Effekt vieler Initiativen hinter den Erwartungen zurück.
Der zentrale Grund: Prävention startet häufig ohne belastbare Prediction.
Prävention ohne Prognose bleibt reaktiv
In Gesprächen mit OEMs aus den Bereichen After Sales, Transformation, CX sowie Data & AI zeigt sich ein wiederkehrendes Muster: Maßnahmen existieren. Doch die operative Vorhersagekompetenz ist oft noch nicht ausreichend entwickelt.
Die entscheidenden Fragen bleiben unbeantwortet:
Ohne diese Klarheit bleibt Churn Prevention ein reaktives Instrument. Kampagnen werden breit ausgespielt, Incentives unspezifisch vergeben – mit entsprechendem Streuverlust.
Praxisblock: Lost Leads als pragmatischer Einstieg
Ein pragmatischer Einstieg in Prediction ist oft näher als gedacht: Lost-Leads- oder Lost-Sales-Befragungen. Dabei werden Interessenten, die eine Probefahrt oder ein Angebot hatten, aber nicht gekauft haben, nach einem definierten Zeitfenster (z. B. 4–8 Wochen) gezielt nach den Abbruchgründen gefragt.
In mehreren Projekten zeigt sich dabei ein wiederkehrendes Muster: Ein relevanter Anteil der Abbrüche entsteht nicht durch Produktmängel, sondern durch Prozessbrüche in der Journey – etwa fehlende oder verspätete Rückmeldungen, unklare nächste Schritte oder mangelnde Verbindlichkeit.
Der operative Hebel ist dann keine große Kampagne, sondern ein klarer Close-Loop-Prozess: priorisierte Kontaktlisten, telefonische Rückholmaßnahmen (Service Recovery), dokumentierte Maßnahmen und messbare Outcomes.
Prediction beginnt hier nicht mit komplexen Modellen, sondern mit strukturiertem Lernen aus realen Abbrüchen.
CX-Realität: Fragmentierte Daten – verpasste Chancen
OEMs verfügen über umfangreiche Datenquellen:
Doch die operative Nutzung ist häufig limitiert durch:
Entscheidend ist weniger die Existenz von Daten als deren Verknüpfbarkeit: eine robuste Kunden-ID-Logik, ein gemeinsames Verständnis von „Churn“ (Ground Truth) und ein Prozess, der Erkenntnisse in Verantwortlichkeiten übersetzt.
Prediction ist daher weniger ein reines Modellierungsproblem – sondern vor allem eine Orchestrierungsaufgabe.
AI als Enabler – nicht als Lösung
LLMs und moderne Analytics ermöglichen:
Sentiment ist deskriptiv; Prediction braucht Verhaltens- und Ereignisdaten plus Validierung.
Technologie allein erzeugt keinen Impact. Entscheidend sind:
AI ist Mittel zum Zweck – nicht der Zweck selbst.
After Sales als Pulse-Check für Retention
After Sales entwickelt sich zunehmend zum Innovationsraum für Prediction-Logik:
Vor allem aber: Serviceereignisse sind zeitnah und wiederkehrend – und liefern damit echte Frühindikatoren für Zufriedenheit, Risiko und Abwanderungstendenzen.
Unternehmen, die hier silofrei denken und Prediction-Kompetenz systematisch aufbauen, schaffen eine belastbare Grundlage für skalierbare CX-Strategien.
CLV operativ denken
CLV liefert die ökonomische Perspektive, aber erst in Kombination mit Churn-Risiko, Triggerpunkten und Maßnahmenlogik wird er operativ steuerbar:
Wen priorisieren wir – und warum?
Welche Intervention ist in welchem Zeitfenster sinnvoll?
Wo entsteht der höchste wirtschaftliche Hebel?
Erst die Verknüpfung von Wert, Risiko und Timing macht Retention strategisch steuerbar.
Fazit
Churn Prevention scheitert dort, wo Prediction nicht konsequent operationalisiert wird.
Wer Risiken frühzeitig erkennt, kann:
Prediction ist kein Add-on moderner CX –
sie ist ihre operative Grundlage.
