innogy – Software-Prototyp zur Leadgenerierung für SME-Kunden

Weniger Hürden, mehr Leads.

Wir haben den Energieversorger innogy bei einer Forschungsfrage unterstützt: Helfen künstliche Intelligenz und offene Daten dabei, die Leadgenerierung beim Verkaufen komplexer Energielösungen für kleine und mittlere Unternehmen zu verbessern? Die Antwort lieferte ein Software-Prototyp.

Client

innogy

Project Date

November 2018 - April 2019

Category

Prototype · UX / UI Design

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Challenge accepted
Helfen KI und Open Data dabei, das komplexe Portfolio eines  Energieversorgers einfacher und kundengerechter darzustellen und mehr Leads zu generieren?

Die Herausforderung

Der Mittelstand trägt massiv Wirtschaftkraft in Deutschland. Die Gemeinsamkeit aller Unternehmen: sie brauchen Energie. Die Besonderheit der Mittelständler: sie brauchen ganz unterschiedliche Energie-Produkte und Lösungen, abhängig von Art und Größe des Unternehmens, Mitarbeiterzahl, Energieverbräuchen, Investitionsbereitschaft, etc.

Wie gelingt es also innogy als B2B-Energielieferant in der Vermarktung und Geschäftsanbahnung über die Firmenkunden-Website, besser auf die Besonderheiten des Mittelstands einzugehen?

Dem nachzugehen, war die Aufgabe für uns in einem freien F&E-Produktteam. Unser Plan: einen Software-Prototypen für die Website-Umgebung zu bauen, zu testen und damit dem Management des innogy B2B Innovationslabs aussagekräftige Antworten und Entscheidungsgrundlagen an die Hand zu geben.

Unser Anteil am Projekt

Proof of Concept zur Verbesserung der Online-Leadgenerierung

  • Entwicklung zielführender Hypothesen zur Verbesserung der Online-Leadgenerierung zum Zweck der Sales-Anbahnung über innogy.com
  • Entwicklung Proof of Concept: MVP, Testkonzept, Roadmap

UX & UI-Konzeption in Agilen Designsprints

  • Darstellung und Implementierung von 6 Beispiel-Produkten (als MVP-Auswahl, der Produktkatalog ist deutlich größer)
  • Entwicklung eines Datenmodells für die Recommendation Engine, basierend auf in Echtzeit ermittelten Daten wie nutzbare Dachfläche für Solar, Unternehmensgröße, Mitarbeiterzahl, …
  • Innovative Benutzerführung, Produktinszenierung und Designpatterns mit Hinblick auf optimale Konversion

Testing & Prozessbegleitung

  • Aufsetzen eines Remote User Test (Durchführung: Userlutions)
  • Auswertung des Testings
  • Managementpräsentation & Handlungsempfehlungen
Key Insight

Datentransparenz ist wichtiger als je zuvor. Nutzer wollen wissen, wie Daten erhoben werden und weshalb.

Von der Hypothese zum Testergebnis: Ein Software-MVP für ein Corporate Innovationslab entsteht
Research & Arbeitshypothesen
Entwicklung Datenmodell & Software-Logik
UX/UI-Entwicklung in Agilen Designsprints
Remote User Testing & Auswertung
Management Summary & Handlungsempfehlungen

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