Betrug aufdecken: Die kluge Datenanalyse – Ein Erfahrungsbericht

Brauchen Sie eigentlich einen Analysten und wenn ja, was muss der können? In Zeiten von Big Data und BI Systemen von Microsoft bis hin zu SAP S 4Hana stehen uns unendlich viele Informationen rund um unser Geschäft in Real Time zur Verfügung. Aber was machen wir wirklich daraus?

Nicht immer standen mir in meiner Vergangenheit Analysten oder Data Miner zur Verfügung, die neben dem Zugang zu den endlosen Zahlenkolonnen auch den Durchblick hatten, diese einfach und transparent zu verbinden und verständlich aufzubereiten. Aber es gab Sie, die besonderen „Taucher im Ozean“ der Informationen, die mir die Augen geöffnet haben und Finger in Wunden gelegt haben, die teilweise heftig geblutet haben, aber keiner hat’s vorher bemerkt.

Als Serviceverantwortlicher eines Druckerherstellers hatte ich mit meinem Team eine Menge mit Garantieanträgen und all den begleitenden Dokumenten, Kompensationen, Analysen der Umstände, bis hin zur Verbindung zur Produktentwicklung zu tun. 3rd Party Dienstleister haben die Waren entgegengenommen, geprüft, Ersatzteile entsorgt oder zur Analyse weiter an die Factory in Japan geschickt. Im internen Service haben wir die Anträge weitestgehend automatisiert entgegengenommen, inhaltlich und auf Vollständigkeit geprüft und entweder freigegeben oder abgelehnt. Dabei ging es am Ende des Jahres um einen hohen einstelligen Millionenbetrag.

Soviel zur Pflicht, nun zur Kür!

Standardanalysen können Vieles, wie zum Beispiel Zusammenhänge mit den Garantievolumen pro Partner zu den getätigten Hardwarebestellungen herstellen. Es gab einen Mittelwert, der angezeigt hat, ob ein Partner effizient arbeitet oder ob wir als Hersteller unterstützen und eingreifen müssen. Bei über 300 Partnern und einem breit aufgestellten Produktportfolio ein Aufwand, den die IT klassisch am besten kann. Solange man weiß, wonach man suchen muss und vor allem auch kann.

Mit dem Team haben wir angefangen quer zu denken und uns einige Kunden aufgerufen, die uns Zahlen angezeigt haben, die wir nicht verstanden haben. Wir sind dann zu einer Analyseform gekommen, die aufzeigte wann während der Laufzeit welche Garantieanträge für welches Produkt gestellt wurden und haben einige Treffer gehabt, die ein auffälliges Verhalten aufgezeigt haben. Einige Partner hatten sich systemoptimiert auf unsere Garantieprozesse eingestellt. Es war eindeutig nachvollziehbar, dass für einen klar definiert prozentualen Anteil der gekauften Produkte und zu fest definierten Zeitpunkten Garantieanträge gestellt wurden. 

Dabei hatten die Partner genau darauf geachtet nur Teile zu melden, die nicht eingeschickt werden mussten. Zusammen mit den Teilen erhielten die Partner dazu noch eine Aufwandsentschädigung. Eine einfache Einnahmequelle, bei der sich die Gegenseite über Jahre vorsichtig einem Wert angenähert hatten, der für ein Grundrauschen auf deren Seite und bei uns, neben einem nicht unerheblichen finanziellen Verlust, auch zu verfälschten Qualitätsanalysen geführt hat. Unangekündigte, aber vertraglich abgesicherte Prüfungen in den Garantielagern vor Ort beim Partner zeigten dann auf, dass bei über 80% der so aufgefallenen Fälle weder die Hardware noch der Garantieanspruch echte Substanz hatte. Die nachgelagerten Diskussionen und Anpassungen an unserem System haben nicht jedem gefallen, aber manche Türen müssen sich auch mal schließen.

Dies ist natürlich ein Beispiel, wo kriminelle Machenschaften durch Analyse klar dargestellt werden konnten. Im Kundenservice gibt es natürlich sehr viele andere und unverfänglichere Querverbindungen in den Daten, die wir finden können und im Sinne der Entwicklung auch sollten. Sei es die Altersstruktur der Kunden im Service in Zusammenhang mit den angebotenen Services zu setzen, oder zu fragen warum die Kundschaft Ü60 so viel weniger Kontakt sucht. Strategische Entscheidungen brauchen neben der VOC (Voice of Customer) auch Zahlen als Basis.

Zurück zum Analysten, Data Miner oder manchmal einfach nur Service Controller. Ohne ihn geht es heute einfach nicht mehr. Sei es eine Vollzeitstelle oder einen Kollegen, den man sich im Unternehmen in Form eines Shared Services teilt, bis hin zum Outsourcing und externen Einkauf einer solchen Dienstleistung. Es braucht aber mehr als einen jungen Mitarbeiter, der BWL studiert hat. 

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Bringen wir Ihre Informationen aus dem Schatten ins Licht!