Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis.....................................................................................................................................  I  II

Abbildungsverzeichnis.   III

Tabellenverzeichnis. III   

1  Einleitung.  01

2  Entwicklung und Einflussfaktoren des CRM.  02

3  Grundlagen des CRM.  04

3.1  Definition CRM.  05

3.2  Was ist CRM und warum ist CRM nötig?  05

3.3  Ziele und Nutzen für Kunden und Unternehmen.  07

3.5  eCRM.  07

4  CRM Systeme.  08

4.1  Operatives CRM  09

4.2  Analytisches CRM  10

4.2.1  Data Warehouse  10

4.2.2  OLAP  12

4.2.3  Data Mining  13

4.2.4  Web Mining  13

4.3  Kollaboratives CRM  14

4.4  Funktionen in CR-MSystemen  14

5  Einführung von CRM in Unternehmen  15

5.1  Probleme mit CRM und Scheitern von CR-MProjekten  15

5.2  Die zehn Kardinalfehler bei einer CR-MEinführung  15

5.3  Bestehende Ansätze zur CRM Einführung  16

5.4  Der 10-Stufenplan  17

6  Der CR-MMarkt  20

6.1  Markt-Überblick  20

6.2  Anbieter von CR-MLösungen  22

7  CRM und Datenschutz  22

8  Bewertung  23

9  Anhang  24

9.1  Begriffserklärung  24

9.2  Literaturverzeichnis  26

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Abbildungsverzeichnis   

Abb.  1: Vom TQM zum CRM  

Abb.  2: Einflußfaktoren des CRM  

Abb.  3: Entwicklungsgeschichte bis zum eCRM  

Abb.  4: CR-MArchitektur  

Abb.  5: CR-MKomponenten  

Abb.  6: Data Warehouse Architektur  

Abb.  7: OLAP-Würfel  

Abb.  8: Potenzielle Datenquellen des Web Usage Mining  

Abb.  9: Vergleich Modelle CR-MEinführung  

Abb.10  : 10-Stufenplan  

Tabellenverzeichnis   

Tab.  1: Funktionen in CR-MSystemen  

Matthias  Dittrich CRM  

1 Einleitung

Während die Loyalität vieler Kunden abnimmt, verlieren zunehmend die auf den unterschiedlichen Kommunikationskanälen zum Kunden gesendeten Botschaften an Wirkung. Unternehmen sind dadurch zu einem aktiven Management der Kundenbeziehungen und zu einem Umdenken in der Kundenkommunikation gezwungen.

Der internationale Wettbewerb in Erscheinung der Globalisierung, eine durch das Internet erhöhte Markttransparenz und anspruchsvolle, aufgeklärte Kunden setzen die Unternehmen zusätzlich unter Druck. Kurzfristige und nur auf den Absatz ausgelegte Konzepte sind in dieser Situation mit einem hohen Risiko verbunden.

Der Aufbau mittel- und langfristiger Beziehungen zu jedem einzelnen Kunden ist für den Ausbau der Marktposition von entscheidender Bedeutung.

Unternehmen managen heute mehrere, kostenintensive Schnittstellen zum Kunden; Verkauf, Call-Center, Service.

Customer Relationship Management (CRM), der Begriff wurde circa 1997 von Experten aus der Branche geprägt, ermöglicht einen ökonomisch sinnvollen Einsatz der Ressourcen an diesen Schnittstellen. CRM ist ein Managementkonzept oder auch eine Unternehmensphilosophie zum Aufbau, zur Pflege und zum Ausbau einer langfristigen und profitablen Kundenbeziehung.

Das Zusammenspiel der Abteilungen und Funktionen eines Unternehmen spielt dabei eine wichtige Rolle. Gewachsene Strukturen, Abteilungsdenken, die Gewöhnung an das vertraute System und eingefahrene Abläufe produzieren Informationsverlust. Kundendaten werden vielfach unstrukturiert an unterschiedlichen Stellen im Unternehmen gespeichert. CRM integriert die Marketing-, Vertriebs- und Serviceaktivitäten und unterstützt gleichzeitig interne Informationsbedürfnisse.

Diese Arbeit gibt eine Übersicht über die Entwicklung von CRM, die Ziele und Aufgaben, beschreibt CRM-Systeme und deren Komponenten, erläutert Probleme und Lösungen bei der Einführung von CRM im Unternehmen und zeigt die aktuelle Marktsituation und zukünftige Trends auf.

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2 Entwicklung und Einflussfaktoren des CRM

Zu Beginn der Achtzigerjahre mussten immer mehr Unternehmen feststellen, dass der alleinige Fokus auf Einzeltransaktionen das Ziel der Steigerung der Unternehmensprofitabilität immer mehr verfehlten.

Das traditionelle Konzept des Transaktionsmarketing, dass sich durch eine weitgehend undifferenzierte Marktbearbeitung auszeichnet, wurde immer häufiger kritisiert. Vor diesem Hintergrund wurde im Jahre 1983 von BERRY das Konzept des Relationship Marketing ¹ entwickelt, welches sich besonders auf die Ausrichtung auf Geschäftsbeziehungen und die damit verbundene langfristige Perspektive konzentriert. Aufbauend auf diesem Gedanken definierte GRÖNROOS 1990 Relationship Marketing (Beziehungsmarketing) wie folgt:

"Marketing is to establish, maintain, and enhance relationships with customers and other partners, at a profit, so that the objectives of the parties involved are met. This is achieved by a mutual exchange and fulfillment of promises". 2

Diese Definition stellt nicht vornehmlich die Neukundengewinnung, sondern den Aufbau, den Erhalt und den Ausbau von Kundenbeziehungen in den Mittelpunkt der Betrachtung. Die Profitabilität eines Unternehmen lässt sich nicht nur durch die Gewinnung neuer Kunden, sondern über die Steigerung der Rentabilität und über die Verlängerung der Lebensdauer (sog. Customer Life Time) einer bestehenden Kundenbeziehung erhöhen. In den klassischen Massenmärkten rückte die Kundenorientierung und die damit verbundene Orientierung an den Kundenbeziehungen in den Mittelpunkt marketingpolitischer Bemühungen und konnte sich als das Konzept des Relationship Marketing als der dominierende Forschungsansatz innerhalb der Marketingdisziplin etablieren.

Parallel dazu wurde dieses strategische Marketingkonzept von der Entwicklung innovativer Informations- und Kommunikationstechnologien (IuK) beeinflusst.

Durch die Fortschritte im Bereich der IuK-Technologien entstanden neue Einzeldisziplinen im Marketing, die sich in vier Trends skizzieren lassen:

• Database Marketing ³ Systeme

• Computer Aided Selling ⁴ Systeme (CAS)

• Call Center ⁵ Systeme

• Online Marketing ⁶ Systeme

Die rasante Entwicklung der Datenbanktechnologien begünstigte ab Mitte der Achtzigerjahre das Entstehen des Database Marketing und das zur gleichen Zeit aufkommende Konzept des Computer Aided Selling. Der gesellschaftliche Trend hin zu konsumentenbezogenen Informationsbedürfnissen rückte zu Beginn der Neunzigerjahre die systematische Nutzung von Call Center Systemen in das Zentrum unternehmenspolitischer Bemühungen.

¹ Vgl. Berry 1983, S.25 ff.

² Grönroos 1990, S.16

³ Database Marketing, Erklärung siehe Anhang

⁴ Computer Aided Selling, Erklärung siehe Anhang

⁵ Call Center, Eklärung siehe Anhang

⁶ Online Marketing

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Mit der zunehmenden Akzeptanz und der kommerziellen Nutzung des Internet etablierte sich ab der zweiten Hälfte der Neunzigerjahre das Online Marketing als eigenständiges Teilgebiet, dass verstärkt mit dem Relationship Marketing in Zusammenhang gebracht wird. Eng verknüpft mit dem Konzept des Informationsmanagements rückte das Wissensmanagement (Knowledge Management) zur Erringung strategischer Wettbewerbsvorteile Anfang der Neunzigerjahre zunehmend in den Mittelpunkt der Betrachtung. Wissensmanagement ist nicht nur das Wissen des Mitarbeiters selbst, sondern zunehmend die systematische Ausschöpfung des Kundenwissens. Das Kundenwissen, als gezielte Zusammenführung aller Kundeninformationen in einer gemeinsamen Datenbank, dient dabei als Ressource, um den Aufbau der Kundenbeziehung zu verbessern und durch Steigerung des Kundenwertes zur Steigerung des Unternehmenswertes beizutragen. Integrierte kundenorientierte Informationssysteme ermöglichen die Sammlung, Bereitstellung und Nutzung von Kundenwissen, um mit verschiedenen Methoden der Datenauswertung Kundenwissen (Customer Knowledge) zu generieren ⁷ . Da ein erhöhtes Wissen über den Kunden und dessen Bedürfnisse den Aufbau von Kundenbeziehungen entscheidend verbessern kann, erreichte das gemeinsame Zusammenwirken des Wissens- und Kundenbeziehungsmanagements zur Steigerung des Unternehmenswertes eine hohe Bedeutung.

Die Managementlehre brachte neue Lösungsansätze hervor, die sich in dem Konzept des Total Quality Managements (TQM) in den Achtzigerjahren bzw. in der Methode des Business Process Reengineering (BPR) zu Beginn der Neunzigerjahre niederschlugen. Bei TQM handelt es sich um eine kundenorientierte Managementphilosophie, die alle unternehmerischen Tätigkeiten kunden-, prozess- und mitarbeiterorientiert in einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess integriert.

Abb. 1: Vom TQM zum CRM

BPR strebt eine Optimierung und Reorganisation aller wettbewerbsrelevanten Unternehmensprozesse durch radikale Veränderungen an. Dabei liegt der Fokus unter anderem auf der Ausrichtung der Geschäftsprozesse auf den Kunden und der intensiven Nutzung aktueller Informationstechnologien zur Prozessunterstützung.

Beiden Ansätzen des Business Process Management (BPM ⁸ ) ist gemein, dass sie bei der Optimierung relevanter Geschäftsprozesse von einer Analyse der internen Unternehmensprozesse ausgehen, wobei die Bedürfnisse der Kunden oft unberücksichtigt blieben.

⁷ Vgl. Schimanski 2004, S.14

⁸ BPM, Erklärung siehe Anhang

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Während das traditionelle BPM von einer Veränderung der internen Geschäftsprozesse ausgeht, verfolgt CRM eine Ausrichtung der organisatorischen Strukturen an den Prozessen der Kunden. CRM stellt somit als prozesszentriertes Managementsystem eine Prozesserweiterung zum Kunden dar. Die chronologischen Entwicklungsphasen verlaufen folglich von einer funktions- (TQM) über eine organisationsfokussierte (BPR) Geschäftsprozessoptimierung hin zur heutigen beziehungsorientierten Kundenprozessausrichtung der Unternehmen.

Das Denken des BPM in Prozessen sowie die Kundenbeziehungsorientierung des Relationship Marketing flossen in das Konzept des CRM ein. CRM verfolgt so eine kundenorientierte Prozessgestaltung der Gesamtorganisation.

Abb. 2: Einflußfaktoren des CRM

3 Grundlagen des CRM

Die dargestellten Zusammenhänge in Kapitel 2 zeigen, dass unterschiedliche Managementkonzepte das heutige CRM prägen und eine völlige Kundenorientierung, also eine Fokussierung auf den Kunden im Mittelpunkt steht. Wirtschaftshistorisch wurde CRM zusätzlich von Konzepten des Produktivitätsmanagement, des Integrationsmanagements, des Leanmanagements, des Business-To-Business Marketing und des Dienstleistungsmanagements beeinflusst.

Abb. 3: Entwicklungsgeschichte bis zum eCRM

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3.1 Definition CRM

In der Managementpraxis hat sich bisher keine einheitliche Auffassung über die Bedeutung des Begriffs CRM durchsetzen können. Der Versuch einer Begriffsbestimmung wurde von der Arbeitsgruppe CRM-Praxis im CRM-Forum des Deutschen Direktmarketing Verbandes (DDV) unternommen und führte zu folgender Definition:

„Customer Relationship Management ist ein ganzheitlicher Ansatz zur Unternehmensführung. Er integriert und optimiert auf der Grundlage einer Datenbank und Software zur Marktbearbeitung sowie eines definierten Verkaufsprozesses abteilungsübergreifend alle kundenbezogenen Prozesse in Marketing, Vertrieb, Kundendienst, F&E, u.a. Zielsetzung von CRM ist die gemeinsame Schaffung von Mehrwerten auf Kunden und Lieferantenseite über die Lebenszyklen von Geschäftsbeziehungen. Das setzt voraus, dass CRM-Konzepte Vorkehrungen zur permanenten Verbesserung der Kundenprozesse und für ein berufslebenslanges Lernen der Mitarbeiter enthalten.“ 9

3.2 Was ist CRM und warum ist CRM nötig?

Im Rahmen des Customer Relationship Management verfolgen Unternehmen das Ziel, die Beziehungen zu ihren Kunden positiv auszubauen und damit eine anhaltende und stabile Partnerschaft zu gewährleisten. Um dieser anspruchsvollen Aufgabe gerecht zu werden, müssen Unternehmen ihre Prozesse entsprechend kundenorientiert ausrichten und bedürfnisgerechte Servicedienstleistungen anbieten. Zentrale Zielgröße ist dabei die Kundenzufriedenheit, die einen Indikator für die Kundenbindung und somit auch einen wesentlichen Einflussfaktor auf den langfristigen Unternehmenserfolg darstellt. In diesem Zusammenhang kommt IT-Systemen zur Sicherung des unternehmerischen Erfolges große Bedeutung zu, schafft aber auch neue Probleme in Bezug auf unternehmensübergreifende Prozesse.

Dieser Problematik bewusst, liefern CRM-Systeme die technologische Unterstützung, um die anfallenden Aufgaben in Marketing, Vertrieb und Service schneller und besser zu bewältigen. Sie dienen dazu, Informationen über Kunden effizienter in der Unternehmensorganisation zu verteilen und sie im Rahmen der Bearbeitung der Kundenbeziehungen effektiver zu nutzen. Dies ist die Basis, um eine differenzierte, die individuellen Bedürfnisse berücksichtigende Kundenbearbeitung in die Praxis umzusetzen.

Ein wesentlicher Grund, warum Unternehmen in den vergangenen Jahren auf CRM aufmerksam wurden, ist die Änderung im Kundenverhalten. Der Anbietermarkt hat sich in einen Käufermarkt gewandelt. Die Kunden sind anspruchsvoller geworden und durch die Nutzung neuer Medien besser informiert. Die traditionelle Kundenbindung nimmt ab, der Kunde wird zunehmend illoyal. Produkte verlieren an Differenziertheit einhergehend mit der Verkürzung des Produktlebenszyklus.

Die globale Verstärkung der Wettbewerbsintensität, gesättigte Märkte sowie die Erkenntnis der Unternehmen, dass die Akquisition eines Kunden teurer ist als die Pflege und Bindung von Bestandskunden, lässt das Kundenbeziehungsmanagement als strategische Komponente in der Unternehmensführung in das Zentrum der Überlegungen rücken. Daraus ergibt sich der

⁹ Deutscher Direktmarketing Verband (DDV)

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Zwang zur systematischen und professionellen Gestaltung der Kundenkontakte durch ein professionelles CRM, aber auch die Chance zur Differenzierung vom Wettbewerb durch die gezielte Nutzung der vielfältigen Kundenkontakte.

Das Kernproblem bei vielen Unternehmen ist die falsche Herangehensweise bei der Entwicklung einer kundenorientierten Strategie und der damit verbundenen Organisations- und IT-Ausrichtung. CRM ist Chefsache und kann nicht in die IT-Abteilung oder das Marketing delegiert werden. Die Planung von CRM muss deshalb im Unternehmen von der Führungsspitze ausgehend gesteuert werden.

CRM ist keine Software, CRM ist eine Unternehmensphilosophie bei der Software aber eine entscheidende Rolle spielt. Die meisten Unternehmen haben verschiedene Schnittstellen zum Kunden, die über ein integriertes CRM-System zusammenführt werden. CRM-Systeme mit operativen, analytischen und kollaborativen Komponenten ermöglichen eine ganzheitliche Sicht auf den Kunden und Kundendaten. Durch die Fortschritte in der Statistik und der künstlichen Intelligenz sind hocheffiziente Analysesysteme möglich geworden, die riesige Datenmengen in wertvolles Wissen umwandeln und Unternehmen bei der Entscheidungsfindung unterstützen.

CRM ist eine Lebensaufgabe und hört niemals auf. Auch nach der Einführung eines CRM-Systems im Unternehmen ist der Prozess des Kundenbeziehungsmanagements nicht abgeschlossen. Alles was mit dem Kunden zu tun hat, kann immer wieder angepasst und verbessert werden. Vor diesem Hintergrund benötigt das Unternehmen Instrumente, mit deren Hilfe es systematisch und professionell seine Kundenbeziehungen gestalten und somit die Bindung der Kunden erhöhen kann.

CRM unterscheidet Prozesse - und zwar einerseits Primärprozesse (externe Prozesse), die sich in direkter Weise auf kundenseitig erlebte Kontakte zwischen Kunde und Unternehmen beziehen und andererseits Sekundärprozesse (interne Prozesse), die aus Kundensicht innerhalb der Ablauforganisation des Unternehmens liegen und daher für Kunden nicht sichtbar sind. Durch CRM können kundenorientierte Geschäftsprozesse effektiver und effizienter gestaltet werden und der Informationsfluss im Unternehmen verbessert werden, um dem Kunden und dem Unternehmen einen echten Mehrwert zu verschaffen.

CRM ist abteilungsübergreifend, alle Unternehmensbereiche, die im direkten Kontakt mit dem Kunden stehen, treten ganzheitlich und koordiniert gegenüber dem Kunden auf. Grundvoraussetzung dafür ist ein umfassendes Bild des Kunden durch die Zusammenführung aller Kundeninformationen und die ständige, unternehmensweite Verfügbarkeit sämtlicher Kundendaten.

Ohne die Mitarbeiter funktioniert CRM nicht. Diese müssen einerseits für das Handling der Software, aber vor allem für die neuen Arbeitsprozesse geschult werden. Fehlende Akzeptanz beim Personal kann das Scheitern des CRM-Projekts verursachen.

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3.3 Ziele und Nutzen für Kunden und Unternehmen

Die nachstehend aufgelisteten Punkte stehen in enger Beziehung zueinander und bedingen sich zum Teil gegenseitig. Sie sind als Ziele des CRM und gleichzeitig als Effekt und Nutzen durch diese Aktivitäten auf Kunden und Unternehmerseite zu verstehen. Primär stellen sie Ziele zur Erringung wirtschaftlicher Vorteile für die Unternehmen dar, bei einem gleichzeitigen Mehrwert für die Kunden. CRM muss deshalb auch kritisch betrachtet werden. CRM ist kein Geschenk der Unternehmen an die Kunden, sondern die strategische Nutzung wirtschaftlicher Potenziale einer Kunden-Unternehmen-Beziehung.

• langfristige Kundenbeziehungen aufbauen - steigende Rentabilität

• profitable Kundenbeziehungen aufbauen

• bestehende Kundenbeziehungen verbessern und ausbauen

• Kundenbindung beziehungsweise Kundenloyalität steigern

• personalisierte Kundenansprache ermöglichen

• Aktivitäten an Kundenbedürnissen und Wünschen ausrichten

• besserer Service und Qualität der Leistungen

• auf Kunden ausgerichtete Geschäftsprozesse

• erhöhte Kundenkontaktqualität

• Kunde steht im Mittelpunkt

• inaktive Kunden erkennen und reaktivieren bzw. Abwanderung von Kunden verhindern

• durch Stammkunden positives Unternehmensimage fördern

• Informationsfluss im Unternehmen verbessern

• Kostensenkung / Umsatz- und Gewinnerhöhung

• Effizienzsteigerung bei Prozessen und Schnittstellen zum Kunden Cross- und Up-Selling ¹⁰ -Potenziale erkennen und nutzen •

• Profitabilität der Kunden messen und steigern

• Return of Investment (ROI) maximieren

• Erkennen von Markttrends

3.5 eCRM

Definition

„eCRM umfasst die Analyse, Planung und Steuerung der Kundenbeziehungen mit Hilfe elektronischer Medien, insbesondere des Internet, unter dem Ziel einer umfassenden Ausrichtung des Unternehmens auf ausgewählte Kunden.“ ¹¹ Unter electronic Customer Relationship Management oder web-based-CRM wird die Anwendung von CRM im eCommerce verstanden. Das Internet stellt aber nur einen von vielen Kanälen dar, über den die Kommunikation und der Leistungsaustausch mit dem Kunden stattfindet. Vor dem Hintergrund muss deshalb eCRM als ein integraler Bestandteil des „klassischen“ CRM-Konzepts betrachtet werden und somit auch die „klassischen“ Kernbereiche des CRM (Marketing, Vertrieb und Service) auf das Internet übertragen werden.

¹⁰ Cross- /Up-Selling, Erklärung siehe Anhang

¹¹ Andreas Eggert/ Georg Fassott 2001, S. 5

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Wie auch in der Offline-Welt zielt das eMarketing darauf ab, Neukunden zu gewinnen und Bestandskunden zu Wiederholungskäufen zu bewegen. Hierbei kommt im eCRM der Personalisierung der Marketinginstrumente (z.B. personalisierte Newsletter) eine zentrale Bedeutung zu. Im eSales steht dagegen eine Vereinfachung des Einkaufsprozesses bzw. eine verbesserte Beratungsleistung im Mittelpunkt. So wird der Kunde beispielsweise durch den Einsatz von Online-Produktkonfiguratoren bei der individuellen Zusammenstellung seines Wunschproduktes unterstützt. eService-Instrumente dienen dazu, dem Kunden über die gesamte Kundenbeziehung hinweg zur Seite zu stehen und ihm auf einfache Art und Weise bei auftretenden Problemen oder Fragen die geeigneten Ansprechpartner im Unternehmen zugänglich zu machen.

Die Umsetzung des CRM-Ansatzes im eCommerce lässt sich durch die im Internet zur Verfügung stehenden Möglichkeiten besonders gut verwirklichen. Die wesentlichen Vorteile des Internets im Rahmen einer Optimierung der Kundenbeziehungen liegen dabei in erster Linie in den Möglichkeiten, mehr Erkenntnisse über das Informations- und Kaufverhalten des Kunden zu erhalten, kostengünstig einen hohen Personalisierungsgrad in der Kundenbeziehung zu realisieren sowie durch zusätzliche, werterhöhende Services die Kundenbeziehung stabiler zu gestalten.

4 CRM Systeme

Dieses Kapitel erläutert, welche technischen und konzeptionellen Möglichkeiten CRM den Unternehmen bereitstellt, um ein professionelles Kundenbeziehungsmanagement umzusetzen. Da CRM als strategische Unternehmensausrichtung auf den Kunden verschiendene Unternehmensbereiche berührt und damit Auswirkungen auf die gesamten Kernbereiche der Organisation hat, ist es nötig, die einzelnen Kernfunktionen und Systeme in einen konzeptionellen Rahmen zu fassen.

Aus diesem Grund wird die Einteilung von CRM in operatives, analytisches und kollaboratives/ kommunikatives CRM bei der Beschreibung der einzelnen Komponenten verwendet.

Abb. 4: CRM-Architektur

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In vielen Unternehmen liegt vor Einführung eines CRM-Konzepts nicht die nötige technische Basis in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Service vor, um einen gesamten Blick auf die vorhandenen Daten der Kunden zu gewinnen. Die bestehende IT-Infrastruktur setzt sich zum Teil aus historisch gewachsenene Insellösungen (Legacy-Systeme) zusammen, in denen die Kundeninformationen zwangsweise in inkonsistenter, veralteter und zum Teil unvollständiger Form vorliegen. Diese einzelnen Lösungen erzielen nicht den gewünschten Erfolg, da durch eine isolierte Sicht Informationsverluste entstehen, die eine unternehmensweite Kundenorientierung blockieren. Erst durch die Zusammenführung dieser Insellösungen auf eine gemeinsame CRM-Plattform ermöglicht, die einzelnen Bereiche zu synchronisieren bzw. alle kundenorientierten Geschäftsprozesse zu integrieren, alle Kommunikationskanäle zwischen Kunden und Unternehmen einzubinden und alle Kundeninformationen zusammenzuführen und auszuwerten.

Dieses in sich geschlossene System führt durch einen durchgängigen Informationsfluss zu einer ganzheitlichen Sicht auf den Kunden und wird als Closed Loop Architecture bezeichnet. Der Prozess und Datenkreislauf in dieser Architektur durchläuft funktionell und ITtechnologisch drei Bereiche. Während im sogenannten Front Office Bereich der Dialog mit dem Kunden mittels der verschiedenen Vertriebswege (Internet, Call Center, persönlicher Kontakt) stattfindet, werden im Back Office die so entstandenen Geschäftsprozesse in der Regel über Enterprise Resource Planning Systeme (ERP) ¹² automatisiert ausgeführt. Das dazwischen liegende Segment ist der analytisch, konzeptionell-strategische Bereich (Data Warehouse, Data Mining), in dem aus den Geschäftsprozessdaten die Informationen aufbereitet und das Wissen über die Kunden analysiert werden. Operative, kollaborative und analytische Komponenten bilden die informationstechnologische Unterstützung bei der Umsetzung, Analyse und Verbesserung der Kundenbeziehung. In den folgenden Kapiteln seien die Komponenten eines CRM-Systems beschrieben.

Abb. 5: CRM-Komponenten

4.1 Operatives CRM

Operative CRM-Systeme sind Hard- und Softwareprodukte, die insbesondere für Prozesse in Marketing, Vertrieb und Service zum Einsatz kommen und den direkten Kundenkontakt unterstützen. Die im Front-Office eingesetzten Applikationen werden unterschieden in Systeme für Sales Force Automation für eine optimierte Vertriebsunterstützung (CAS/SFA), Marketing Automation für eine gezielte Planung und Steuerung von Marketingmaßnahmen

¹² ERP, Erklärung siehe Anhang

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(Bsp. Kampagnenmanagement) und Service Automation für eine verbesserte Service- und Beratungsqualität (Bsp. Beschwerdemanagement).

Um die Integration der vorhandenen Geschäftsprozesse zu erreichen bzw. um Insellösungen zu vermeiden, bietet sich im operativen Bereich die Anbindung eines ERP oder SCM ¹³ an. Durch den Einsatz von spezifischen in einer Datenbank gehaltenen Kundeninformationen kann so beispielsweise eine zielgerichtete Ansprache des Kunden und ein verbesserter Service erfolgen. Außerdem können verlässliche Aussagen über die Verfügbarkeit von Produkten, über Liefertermine oder buchhalterische Prozesse getroffen werden.

4.2 Analytisches CRM

Beim analytischen CRM geht es um die Verdichtung und Analyse der im Front-Office-System gewonnenen Informationen. Die Prozesse der Kundengewinnung und Kundenbindung können so für das operative und kollaborative CRM aktiv gestaltet sowie spezifische Aktionen zur Steigerung der Wertschöpfung aufgesetzt werden.

Analytische CRM-Systeme basieren auf Data Warehouse-, Data Mining- und OLAP-Lösungen. Mit diesen Technologien werden die Entscheidungsgrundlagen für Marketing-, Vertriebs- und kundenbezogenen Aktivitäten geschaffen. In den meisten Konzepten zu einer kunden-orientierten Unternehmensführung wird als Schlüsselelement der analytische Bereich des CRM unterschätzt. 14

Eine Weiterentwicklung im analytischen Bereich ist Web Mining im Rahmen von eCRM.

4.2.1 Data Warehouse

Überblick

Unternehmen sind heute im Besitz einer Vielzahl von Daten. Seit vielen Jahren wurden Datenbanken auf- und ausgebaut, die die Ergebnisse des täglich ablaufenden Geschäftsprozesses dokumentieren. Die Situation ist jedoch gekennzeichnet durch eine steigende Datenflut bei gleichzeitigem Informationsdefizit. Was fehlt, ist die richtige Information zur richtigen Zeit am richtigen Ort. Häufig kostet es mehr, die in den verschiedenen EDV-Systemen gehaltenen Daten zu pflegen und zu warten, als man durch Analyse dieser Daten an Nutzen gewinnt. Seit einiger Zeit bietet die Informationslogistik zur Lösung dieses Problems einen Ansatz, bei dem die Informationen als ein Produktionsfaktor betrachtet werden. Angestrebt wird hierbei eine Art Informationspool als Datenzentrum im Unternehmen.Bereits im Jahre 1988 wurde dieses Konzept des unternehmensweiten Datenpools von der Firma IBM im Rahmen der EBIS-Architektur (European Business Informations Systems) vorgestellt. Mit diesem Konzept sollte der Zugang zu unterschiedlichen Systemen über eine einheitliche Schnittstelle möglich sein. Der zu diesem Konzept gehörende Begriff Data Warehouse wurde einige Zeit später insbesondere von dem amerikanischen Berater William Inmon geprägt, dessen 1993 veröffentlichtes Buch inzwischen den Ruf eines Standardwerkes hat.

Definition

„A Data Warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant, and nonvolatile collection of Data in support of managements Decision support process.“ 15

¹³ SCM, Erklärung siehe Anhang

¹⁴ Vgl. Link 2001, S.258

¹⁵ Andreas Kurz 1999, S.49

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Ein Data Warehouse ist ein zentrales Datenlager mit subjektorientierten, integrierten und zeitabhängigen Daten, die meist aus operativen Quellen (ERP) oder externen Systemen (Internet) stammen. Die Daten werden langfristig im Unternehmen für die Datenanalyse oder betriebswirtschaftliche Entscheidungshilfe gespeichert. Data Warehousing, oft auch Information Warehouse genannt, ermöglicht eine globale Sicht auf heterogene und verteilte Datenbestände und damit eine übergreifende Auswertung für Zwecke des Berichtswesens, der Entscheidungsunterstützung, der Geschäftsanalyse sowie des Controllings oder der Unternehmensführung.

Technik

Technologisch umfasst ein Warehouse-Prozess alles vom Datenzugriff und

Datenmanagement (Extraktion, Transformation, Laden (ETL)) über die Datenhaltung (Storage) bis zur Bereitstellung der geeigneten Aufbereitungsform (Data Marts ¹⁶ ) zur bedarfsgerechten Analyse mittels Front-Ends (OLAP/Data Mining).

Abb. 6: Data Warehouse Architektur

Um die Daten verfügbar zu machen, werden sie von den operativen Systemen in das Data Warehouse eingespielt. Von dort können die Informationen über Management Support Systeme (MIS,EIS) abgerufen werden. Somit beinhaltet das Data Warehouse-Konzept die Problematik der Informationsversorgung von Managementunterstützungssystemen. Es soll die Qualität, Integrität und Konsistenz des zugrundeliegenden Datenmaterials sicherstellen. Mit Data Mining und OLAP-Techniken werden die analysierten Daten dem Anwender als „interessantes Wissen“ präsentiert in einer möglichst natürlichen Sprache, um eine Einarbeitung beispielsweise von Führungskräften in das System zu vermeiden. Mögliche Zielgrößen von Data Warehouse sind:

• Integration von Daten aus unterschiedlich strukturierten und verteilten Datenbeständen

• Ermittlung von Zusammenhängen zwischen Daten (Data Mining)

• schnelle & flexible Verfügbarkeit von Berichten, Statistiken und Kennzahlen

• Informationen über Geschäftsobjekte und Zusammenhänge

• Transparenz bei Geschäftsprozessen, Kosten und Ressourceneinsatz

¹⁶ Data Mart, Erklärung siehe Anhang

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4.2.2 OLAP

Das von Codd 1993 eingeführte OLAP-Konzept stellt eine Datenbanktechnologie dar, die speziell für Auswertungen mit komplexem, analytischem Charakter entwickelt wurde. Endbenutzern wird eine mehrdimensionale Sicht auf aus einem Data Warehouse generierte Daten ermöglicht. Je nach Fragestellung und Interessenlage, bspw. für ein Organisationsteil oder eine Abteilung eines Unternehmen, können Daten und Zahlen aus verschiedenen Perspektiven betrachtet und analysiert werden. Durch die Navigation innerhalb vorab festgelegter Dimensionen und Strukturen, wird OLAP auch als Top-Down-Methode zur Datenanalyse bezeichnet.

Aufgrund der dreidimensionalen Darstellungsform wird von einem OLAP-Würfel (MOLAP) gesprochen, auch wenn mehr als drei Datendimensionen analysiert werden können. Entlang der Dimensionen des Würfels können betriebswirtschaftliche Maßzahlen (Produktlinie, Zeitraum, Kundengruppe) je nach Fragestellung aufgebrochen (Drill down) oder aggregiert (Roll up) werden. Zusätzlich besteht für den Anwender die Möglichkeit, den Datenwürfel zu drehen bzw. zu kippen (Dice) oder in einzelne Schichten zu zerlegen (Slice) ¹⁷ . OLAP-Systeme, die als Basis die multidimensionale Sicht der relationalen Datenbanken verwenden, werden als Relational-OLAP (ROLAP) bezeichnet. Die relationalen Tabellen bilden die Dimensionen in ein denormalisiertes sogenanntes "Star Schema" ab, dessen Layout sich erheblich von einer für operative Zwecke modellierten Datenbank unterscheidet. Werden die Dimensions-Tabellen in kleinere Dimensionen zerlegt, erhält man ein "Snowflake Schema".Mit Hilfe einer intuitiven multidimensionalen Schnittstelle hat der Endbenutzer durch ROLAP-Systeme die Möglichkeit, seine Abfragen ohne detaillierte EDV-Kenntnisse zu formulieren und an ein ROLAP weiterzuschicken. Die Abfragen werden in entsprechende SQL-Statements umgesetzt, die die angeforderten Daten aus dem Data Warehouse holen und dann in der gewünschten Form zur Verfügung stellen.

Abb. 7: OLAP-Würfel

Entscheidend bei der Anwendung der OLAP-Technik sind die festzulegenden Analysedimensionen. Ein nicht wesentlicher Nachteil ist, dass nur solche Fragestellungen analysiert werden können, die vorher vom Anwender exakt formuliert wurden. Im Falle von unscharfen Fragestellungen, bei denen die relevanten Dimensionen nicht bekannt sind bzw. erst aufgedeckt werden müssen, erhöht sich die Komplexität der Analyse. Es empfielt sich daher bei der Suche nach verborgenen Informationen ergänzend auf die Technik des Data Mining zurückzugreifen.

¹⁷ Vgl. Schütte, Rotthowe 2001, S.12

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4.2.3 Data Mining

Definition

„Data Mining ist der automatische oder semiautomatische Prozess der Exploration und Analyse von großen Datenmengen, um gültige, bisher unbekannte, verständliche und potentiell nützliche Muster, Regeln und Abhängigkeiten herauzufinden. Data Mining ist demnach nicht nur Hypothesen-überprüfend, sondern zusätzlich Hypothesen-generierend. Dabei kommen Methoden aus den Bereichen Statistik, Datenbanktechnologie, Neuronalen Netzen und Maschinellem Lernen zum Einsatz.“ 18

Data Mining-Techniken machen es möglich, große Datenvolumen zu analysieren und daraus Entscheidungen abzuleiten. Datamining nutzt dabei Techniken, wie beispielsweise künstliche Intelligenz oder statistische Modelle zur Prognose von zukünftigen Trends im Kundenverhalten. Data Mining kann in ein Data-Warehouse-Konzept eingebunden werden, um aus komplexen Datenstrukturen heraus, wiederkehrende Muster zu erkennen und auszuwerten. ¹⁹ Mögliche Zielgrößen des Data Mining sind:

• Kontrakt- oder Kaufwahrscheinlichkeit des Kunden

• Faktoren der Kundenloyalität bzw. Risiko der Kundenfluktuation

• gegenwärtige und zukünftige Rentabilität der Kundenbeziehung

• Potenziale für Cross- / Up-Selling

• Betrugs- und Insolvenzrisiko

4.2.4 Web Mining

Web Mining zielt auf die Gewinnung von Wissen aus großen Datenmengen im Internet ab und ist als Weiterentwicklung des Data Mining eine sinnvolle Analysemethode im CRM-Konzept eines Unternehmens. Bei jedem Click auf eine Webseite fallen Daten an, die Informationen über bisher besuchte Seiten oder die Verweildauer des Nutzers enthalten. Die Log-Files werden mit Data Mining Algorithmen analysiert mit dem Ziel, Aussagen über das bisherige Verhalten der Nutzer zu treffen, um daraus zukünftige Entscheidungen abzuleiten. Web Mining wird differenziert in Web Content Mining zur Analyse von Seiteninhalten, in Web Structure Mining zur Analyse von Seitenstrukturen und in Web Usage Mining als Untersuchung des Nutzerverhaltens von Onlinekunden.

Abb. 8: Potenzielle Datenquellen des Web Usage Mining

¹⁸ Deloitte & Touche Deutschland 2001

¹⁹ Vgl. Ahlert, Becker, Knackstedt, Wunderlich 2002, S.205

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4.3 Kollaboratives CRM

Kollaboratives oder auch kommunikatives CRM beschreibt alle Aktivitäten und Tools zur Steuerung, Unterstützung und Koordination der Kommunikationskanäle zwischen Unternehmen und Kunden ²⁰ .

Unternehmen kommunizieren auf diversen technischen Kanälen, vorrangig aber via Telefon, Fax, eMail und Internet. Durch die Verbindung von Datenverarbeitungssystemen mit Telefonanlagen, Computer Telephony Integration (CTI ²¹ ), lassen sich Infrastrukturen ohne hohe Kosten aufbauen, die die Kommunikation mit den Kunden funktional deutlich bereichern. (Beispiel Unified Messaging)

Entscheidend ist aber die Synchronisierung der Aktivitäten (Multi Channel Management), um zu vermeiden, dass Kunden über mehrere Kanäle gleichzeitig angesprochen werden und dadurch möglicherweise mehrfach gleiche oder widersprüchliche Informationen erhalten.

Multi Channel Management

Bei der langfristigen Ausrichtung der CRM-Strategie muss der Anbieter sich darüber im Klaren sein, welches Kundensegment er bei welcher Bedürfnissituation über welches Medium bedienen möchte bzw. über welchen Kanal der Kunde am effektivsten im Rahmen von Marketing-, Verkaufs- und Servicemaßnahmen kontaktiert werden kann. Eine differenzierte Kommunikations- und Vertriebsstruktur erhöht die Chancen einer höheren Marktabdeckung und der Erreichung neuer Kundengruppen.

Ein typisches Beispiel im Management einer Multi-Kanal-Struktur ist ein Kunde, der sich im Internet über ein bestimmtes Produkt informiert, im Call-Center weitere Informationen abfragt, bei einem persönlichen Gespräch die Kaufentscheidung trifft und sich über das Internet und durch das Call-Center später betreuen lässt.

4.4 Funktionen in CRM-Systemen

Tab. 1: Funktionen in CRM-Systemen

²⁰ Vgl. Schuhmacher/Meyer 2004, S.21

²¹ CTI, Erklärung siehe Anhang

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5 Einführung von CRM in Unternehmen

5.1 Probleme mit CRM & Scheitern von CRM-Projekten

60-70% der CRM-Projekte werden als gescheitert betrachtet. Das liegt zum einen daran, dass erhoffte Kostensenkungen für das Unternehmen nicht eintreten, zum anderen Unternehmen nicht den gewünschten Erfolg erzielen bei der Verbesserung ihrer Kundenbeziehungen. Nur 14% der CRM-Projekte entsprachen den ursprünglichen Erwartungen.

Nach einer Studie der Gartner Group ²² sind die Ursachen dafür in einer mangelhaften Planung mit ungenauen Parametern, als auch in ungenügend festgelegten Zielen bei der Umsetzung des CRM-Ansatzes zu suchen.

Halbherzige Veränderungen der Prozesse, die unternehmensweit angepasst werden sollen, falsche Anpassung an die Besonderheiten von Branchen, interne Akzeptanzprobleme, sowie falsche oder zu geringe Mitarbeitereinbindung in die Planung und Umsetzung des CRM-Systems lassen die euphorischen Erwartungen ernüchtern. Auch nach der Implementierung eines CRM-Systems gilt folgender Grundsatz: Beziehungen werden nicht von Computern aufgebaut und gepflegt, sondern einzig und allein von Menschen, die zu diesem Zweck auf die ihnen zur Verfügung stehende Infrastruktur zurückgreifen. Kundenfeindlich strukturierte Geschäftsprozesse werden nur durch guten Willen und moderne Technik nicht zu kundenfreundlichen.

Alle Aktivitäten zum Thema CRM müssen deshalb einer strategischen Ausrichtung folgen, die in Übereinstimmung mit der gesamten Unternehmensstrategie steht.

5.2 Die zehn Kardinalfehler bei einer CRM-Einführung 23

• CRM wird als technologisches Projekt verstanden und über die Software eingeführt

• mangelndes Verständnis für CRM als permanenter Prozess

• CRM wird verordnet: fehlende Rücksprache bei Mitarbeitern und Kunden

• fehlerhafte Budgetierung und Projektorganisation: zu umfassende, komplexe Aufgaben pro Etappe mit zu ehrgeizigen Zielen

• mangelnde Nutzendarstellung

• keine, zu geringe oder mangelhaft durchgeführte Integration von angrenzenden Funktions- und Datenbereichen

• wesentliche Geschäftsprozesse und Funktionalitäten werden nicht abgedeckt

• mangelnde Workflow-Integration

• keine oder zu knapp bemessene Pilotphasen, Schulungen und weiterführende Ausbildungen

• schlechter Support

Die Komplexität eines CRM-Projektes ist zu vielschichtig, um die Fragen nach den Ursachen für ein Scheitern auf einen Nenner zu bringen.

Oft reduziert sich die Einführung von CRM auf die Implementierung eines CRM-Systems. Um alle Potenziale des CRM auszuschöpfen, müssen Unternehmen die Systemeinführung vom Kunden ausgehend in die Gesamtorganisation integrieren, was eine systematische

²² Gartner Group, www.gartner.com

²³ Vgl. Michael Brendel, S.123

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Vorgehensweise und das Verständnis eines Kulturwandels im Unternehmen erfordert. Sehr leicht können dabei wichtige Dinge übersehen werden, was zu einem Misserfolg des gesamten Projekts führt.

5.3 Bestehende Ansätze zur CRM Einführung 24

• Strategieorientierte Ansätze: Die strategieorientierten Ansätze zielen auf die Umsetzung bzw. Veränderung einer Unternehmensstrategie. − Einführungsmodell zum CRM nach PricewaterhouseCoopers − Einführungsmodell zum CRM nach Peppers/Rogers − Einführungsmodell zum CRM nach Rapp − Custor-System − Einführung von Beziehungsmanagement − Relationship Banking − Customer-driven Distribution System

• Prozessorientierte Ansätze: Eine Analyse und ein Entwurf von Geschäftsprozessen bildet den Schwerpunkt der prozessorientierten Ansätze. − Customer-Centered Reengineering Change Process Modell − PROMET BPR

• Systemorientierte Ansätze: Die systemorientierten Ansätze zeigen Vorgehensweisen zur Einführung eines Informationssystems. − 10-Stufenplan − VIS Auswahlverfahren − Rapid Application Deployment − Enterprise Implementation Methodology − Advanced Rapid Implementation Package − Einführung eines SFA-Systems

• Wissensorientierte Ansätze: Im Mittelpunkt der wissensorientierten Ansätze steht der Aufbau und die Nutzung einer Kundendatenbank zur Realisierung des Wissensmanagements. − Einführung einer Kundendatenbank − Stufenmodell zum Aufbau von CRM − Funktionales Customer-Relationship-Modell

²⁴ Vgl. Schulze 2002, S.64 ff.

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