Gegenwärtig entsteht ein komplett neues Mobilitäts-Ökosystem. Getrieben durch sozio-technologische Trends (Stichwort: „Sharing Economy“) wird sich die Art und Weise, wie wir künftig Güter und Personen transportieren, grundlegend verändern – vor allem in Städten wird die Mobilität von morgen durch den verbreiteten Einsatz geteilter und autonomer Fahrzeuge geprägt sein.
Dieser sich abzeichnende Umbruch setzt das heutige, stark asset-basierte Geschäftsmodell der etablierten automobilen Finanzdienstleister unter Druck. Die zunehmende Verbreitung von Sharing- & Abo-Modellen, die Markteinführung autonomer Fahrzeuge, der Markteintritt neuer Wettbewerber (bspw. serviceorientierter FinTechs) und die sich ändernde Kundennachfrage stellen Captives vor die Notwendigkeit, ihr Geschäftsmodell zu einem service-basierten Modell zu transformieren.
Diese Transformation des Geschäftsmodells geht einher mit einem hohen Investitionsbedarf. Die dafür notwendigen Mittel müssen die Autobanken im traditionellen Kerngeschäft erwirtschaften, dessen Optimierung sie deshalb konsequent weiter vorantreiben sollten. Zugleich geraten die Margen im bisherigen Geschäft aufgrund steigender Zinsen, rückgängiger Verkaufsvolumina und starkem Wettbewerb unter Druck.
Umso dringender gilt es für Captives, den priorisierten Einsatz bestehender Ressourcen sowie den zielgerichteten Ausbau von Analytics-gestützten Fähigkeiten in folgenden Bereichen des traditionellen Geschäftsmodells anzugehen:
Analytics ist im digitalen Zeitalter ein elementarer Bestandteil der täglichen Arbeit von Entscheidungsträgern, um Transparenz über die Geschäfts- und Marktsituationen sowie deren Entwicklungen zu erhalten. Oberstes Ziel beim Einsatz von Analytics ist meist das Auffinden und Bewerten neuer Wege zur Optimierung und Erweiterung des bestehenden Geschäftsmodells.
Analytics der aktuellen Generation profitiert stark von künstlicher Intelligenz. Die technischen und methodischen Fortschritte erlauben daher heute Analyse- und Simulationsverfahren, die verschiedenste Daten für Entscheidungsempfehlungen oder das automatisierte Treffen von Entscheidungen nutzen. Prominente Beispiele für den Einsatz im Unternehmen sind Anwendungen rund um:
Im Umfeld der Captives gilt es mehr denn je, mithilfe von Analytics auch passende Antworten auf die herausfordernden Fragestellungen der Transformation zu finden. Deloitte verfügt über herausragende Expertise in der Umsetzung erfolgreicher Analytics-Programme. Dabei begleiten wir unsere Kunden von der Visions- und Strategieentwicklung über die maßgeschneiderte Umsetzung innovativer Use Cases bis hin zur Industrialisierung der Analytics-Lösungen.
Zwei ausgewählte Use Cases für Captives stellen wir Ihnen hier vor: den Option Optimizer und die Analytical Customer Lifecycle Management Lösung.
Unserer Einschätzung nach beginnen die Überlegungen zum Restwert eines Fahrzeugs bereits bei dessen Konfiguration. Produktmanagement und Vertriebsorganisationen sind gefordert, attraktive Kombinationen aus Ausstattungsvarianten und Preis zu finden. Die Berücksichtigung, welche Optionen messbare Auswirkungen auf den Restwert eines Fahrzeugs haben, konnte bislang jedoch nicht strukturiert belegt werden.
Mithilfe des Option Optimizers sind nun Optimierungen der Angebotsstruktur, Anpassungen von Leasingangeboten mit restwertoptimierenden Optionen und präzisere Restwertvorhersagen realisierbar.
Wie funktioniert das Tool? Deloitte hat in Partnerschaft mit mobile.de Zugang zu Millionen Datensätzen von herstellerübergreifenden Gebrauchtwagenangeboten. Diese werden mittels Natural Language Processing aufbereitet, und mithilfe von Analytics werden Beziehungen zwischen Ausstattungsmerkmalen und dem Fahrzeugwert hergestellt. Durch ein intuitives Visualisierungswerkzeug können die jeweiligen Auswirkungen auf den Restwert spezifisch für jedes Fahrzeug nach Ausstattung, Alter und Laufleistung aufgezeigt werden.
Für die herausfordernde Aufgabe, den Kunden personalisiert über alle Schritte im Produktlebenszyklus zu begleiten, hat Deloitte das Analytical Customer Lifecycle Management entwickelt. Vor dem Hintergrund der Restwertdiskussion und der zunehmenden Kundenfokussierung ermöglicht dieses Offering die personalisierte Erstellung von Fahrzeug- und Leasingangeboten. Hierfür werden – basierend auf Kunden-, Vertrags- und Fahrzeugdaten – der Schnittpunkt zwischen Fahrzeug- und Vertragsrestwert sowie eine Kennzahl zum Kundenwert ermittelt. Dadurch können Captives vor Ablauf eines bestehenden Kundenvertrages dem Kunden gezielt ein persönliches Angebot zum Kauf oder Leasing eines individuell vorkonfigurierten Fahrzeugs machen.
Über ein nutzerzentriertes Frontend hilft das Tool, Antworten auf zahlreiche Fragen zu finden, wie z.B.: Was wird mein Kunde als Nächstes kaufen? Wie identifiziere und inzentivere ich Kunden mit hohem Kundenwert? Wo bestehen Möglichkeiten für Cross- und Upselling?
Laden Sie hier unsere Informationsbroschüre zum Thema Analytics & Autobanken herunter und erfahren Sie mehr darüber, welche Analytics-Lösungen für folgende strategische Handlungsfelder beispielhaft zum Einsatz kommen können: