Die tΓ€gliche BewΓ€ltigung der Flut von Servicedaten im gewerblichen Verkehr erfordert eine sorgfΓ€ltige Analyse und Extraktion wertvoller Informationen aus einem Meer von Daten – eine Aufgabe, die sowohl Zeit als auch PrΓ€zision erfordert.
Der DKV Euro Service, der seit ΓΌber 80 Jahren ein fΓΌhrender Dienstleister fΓΌr den gewerblichen GΓΌter- und Personenverkehr ist, stand genau vor dieser Herausforderung.Β
Mit einem umfassenden Angebot von der bargeldlosen Unterwegsversorgung mit Kraftstoffen ΓΌber die Mautabrechnung bis hin zu Fahrzeugservices bietet das Unternehmen LΓΆsungen zur Kostenoptimierung und Flottensteuerung.Β
Die DKV MOBILITY SERVICES Group, zu der auch DKV Euro Service gehΓΆrt, wollte ihre Datenlandschaft vereinfachen und konsolidieren. Ziel war es, ein tieferes VerstΓ€ndnis fΓΌr die BedΓΌrfnisse der Kunden zu entwickeln und personalisierte Dienstleistungen anzubieten.
Die Herausforderung – Vereinheitlichung der heterogenen Technologien-Landschaft
Die DKV ist ΓΌber die letzten 15 Jahre durch die ErschlieΓung neuer GeschΓ€ftsfelder wie Mautabrechnung und Fahrzeugservice stark gewachsen. Dieses Wachstum fΓΌhrte jedoch zu einer heterogenen Technologien-Landschaft, in der verschiedene Systeme nebeneinander existierten.Β Die Vielfalt der Systeme erschwerte es, eine einheitliche Sicht auf die Daten zu erhalten und die verschiedenen Datenquellen zu konsolidieren.Β
Die zentrale Herausforderung bestand darin, die verschiedenen Systeme zu vereinheitlichen und zu vereinfachen, um ein besseres VerstΓ€ndnis der KundenbedΓΌrfnisse zu erlangen und die Dienstleistungen zu personalisieren.
Dies erforderte eine umfassende Neugestaltung der Customer Journey, um eine nahtlose und qualitativ hochwertige Kundeninteraktion zu gewΓ€hrleisten. Von besonderer Bedeutung war dabei die Integration der End-to-End-Prozesse vom Lead bis zur Opportunity, einschlieΓlich der Customer Nurturing und Customer Service Prozesse.
Diese Integration war notwendig, um eine nahtlose und qualitativ hochwertige Interaktion mit dem Kunden wΓ€hrend des gesamten Verkaufszyklus und darΓΌber hinaus zu gewΓ€hrleisten. Ziel war es, die Effizienz der Kundenbetreuung zu steigern und die Kundenbindung durch konsistente und qualitativ hochwertige Interaktionen zu stΓ€rken.
DarΓΌber hinaus wollte das Unternehmen die operative Datenlast minimieren, also den Aufwand und die KomplexitΓ€t der tΓ€glichen Datenverarbeitung reduzieren, um sich besser auf die geschΓ€ftlichen Anforderungen konzentrieren zu kΓΆnnen.
Die LΓΆsung – Datenoptimierung mit Dynamics 365 und Power Platform
Angesichts der komplexen Herausforderungen der DKV, die sich aus der heterogenen Technologien-Landschaft und dem Bedarf an vereinheitlichten GeschΓ€ftsprozessen ergaben, entschieden wir uns fΓΌr eine umfassende LΓΆsung mit Dynamics 365 und Power Platform. Diese LΓΆsungen wurden speziell ausgewΓ€hlt, um die verschiedenen bestehenden Systeme zu konsolidieren und eine nahtlose Integration zu ermΓΆglichen.
- Dynamics 365:Β Als zentrales System fΓΌr CRM- und xRM-Prozesse vereinheitlichte Dynamics 365 alle Kundendaten aus verschiedenen GeschΓ€ftsbereichen. Diese zentrale Plattform ermΓΆglichte eine klare Sicht auf Kundeninteraktionen ΓΌber alle KanΓ€le hinweg und erleichtert die Personalisierung von Dienstleistungen erheblich.
- Power BI: Die Integration von Dynamics 365 mit Power BI verbesserte die FΓ€higkeit, Daten in Echtzeit zu visualisieren und zu analysieren. Power BI ermΓΆglichte die ZusammenfΓΌhrung verschiedener Datenquellen und bietet umfassende Analyse- und Visualisierungsfunktionen durch interaktive Dashboards und Berichte.
- Power Platform:Β Zur UnterstΓΌtzung der End-to-End-Prozesse von der Lead-Generierung bis zum Kundenmanagement konzentrierten wir uns auf die Automatisierung von Workflows innerhalb von Dynamics 365. Diese Automatisierung steigerte die Effizienz der Kundenbetreuung und der Dienstleistungsprozesse und stΓ€rkt nachhaltig die Kundenbindung durch konsistente und qualitativ hochwertige Interaktionen.
- Cloud-basierten Kommunikations- und Kollaborationstools: Diese ermΓΆglichten es den Teams zudem, agil auf VerΓ€nderungen zu reagieren. Dies fΓΆrderte eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und Innovation im Unternehmen.Β
Durch diese strategische Neuausrichtung wurde nicht nur die operative Datenlast minimiert, sondern auch eine skalierbare und zukunftssichere Plattform geschaffen.Β
Die Ergebnisse – Steigerung von Kundenzufriedenheit und Umsatz
Durch die erfolgreiche Umsetzung der Konsolidierung der Datenlandschaft mit Dynamics 365 konnte der DKV Euro Service signifikante Ergebnisse erzielen:
- Steigerung der Kundenzufriedenheit und des Umsatzes: Die verbesserte Kenntnis der KundenbedΓΌrfnisse ermΓΆglicht es dem DKV Euro Service, maΓgeschneiderte Dienstleistungen anzubieten und einen hΓΆheren Mehrwert zu liefern. Dies fΓΌhrt zu einer hΓΆheren Kundenzufriedenheit und steigert gleichzeitig den Umsatz.
- Erhebliche Einsparungen beiΒ Servicekosten: Die effizientere Datenverarbeitung und die Optimierung der operativen Prozesse fΓΌhren zu einer Reduzierung der Servicekosten fΓΌr den DKV Euro Service. Durch die Vereinfachung von Prozessen und die Minimierung manueller TΓ€tigkeiten kΓΆnnen Ressourcen effektiver eingesetzt und Kosten gesenkt werden.
- Datenbasierte Entscheidungsfindung: Die Implementierung von Dynamics 365 und Power Platform ermΓΆglicht eine umfassende Analyse von Kundendaten in Echtzeit. Dadurch kΓΆnnen fundierte Entscheidungen getroffen und die betriebliche Effizienz gesteigert werden.Β
Mit der EinfΓΌhrung von Microsoft Dynamics 365 und Power BI hat der DKV Euro Service nicht nur seine Datenlandschaft vereinfacht, sondern auch ein neues Niveau der Kundenbindung und -zufriedenheit erreicht.
Diese technologische Transformation ermΓΆglicht es dem Unternehmen, proaktiver auf KundenbedΓΌrfnisse zu reagieren und Kundenerwartungen kontinuierlich zu erfΓΌllen. Letztendlich stellt diese Transformation nicht nur eine Verbesserung der internen Prozesse dar, sondern auch einen wichtigen Schritt in Richtung nachhaltiges Wachstum und Wettbewerbsvorteil in der Transport- und Logistikbranche.
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