Analyse von Vertriebsdaten mit Hilfe des
Frontends Impromptu

von: Konstantin Dittmann

Inhaltsverzeichnis

1. Problemstellung und Gang der Untersuchung  6

2. Die strategische Neuausrichtung des Marketings 6

2.1. Konzeption und Grundlagen des Customer Relationship Managements  6
2.2. Schlüsselstrategien des CRM 7
2.3. Kundenbindungsmanagement als zentrales Ziel des CRM  8
2.4. CRM – Systeme in der Praxis  9

3. Das vertriebsorientierte Data Warehouse auf Basis SAP  13

3.1. Datengrundlage und Struktur der SAP Musterfirma IDES 15
3.2. Auswahl der IDES – Daten für das Data Warehouse 16
3.3. Anbindung der Frontend Software Impromptu  23

4. Vorstellung der Software Impromptu zur Berichterstellung auf Datenbankbasis 24

4.1. Der Impromptu Katalog und die Schnittstelle zu den Daten  25
4.2. Berichtskomponenten mit Impromptu  28

5. Kritische Würdigung und Schlussbetrachtung  35

ANHANG 1  37
Datenmodell des DWH 37

ANHANG 2  39
Tabellen und Scripte zu dem Datenmodell des DWH  39

ANHANG 3  42
Weitere Beispiele für Impromtu Analysen 42
Literaturverzeichnis  47
 

Abkürzungsverzeichnis

ABAP = Advanced Business Application Programming,
BI = Business Intelligence
CAS = Computer Aided Selling
CIS = Customer Integration Systems
CRM = Customer Relationship Management
DTS = Data Transformation Services
DWH = Data Warehouse
eCRM = electronic CRM
ERM = Enterprise Relationship Management
ERP = Enterprise Ressource Planing
KIS = Kundeninformationssystem
KKM = Kundenkontaktmanagement
KMU = Kleine und mittelständische Unternehmen
MAIS = Marktinformationssystem
MIS = Managementinformationssystem
OLAP = Online Analytical Processing
PPS = Produktionsplanungssystem
ROI = Return on Investment
RMP = Repräsentant Markt Potenzial
SFA = Sales Force Automation
VIS = Vertriebsinformationssystem
[...]
 

1. Problemstellung und Gang der Untersuchung

Im Rahmen des Projektstudiums im zweiten Studienabschnitt des Sozialökonomischen Studienganges im WiSe 2001 bis SoSe 2002 an der HWP - Hamburger Universität für Wirtschaft und Politik unter Leitung von Prof. Dr. Gerhard Brosius soll ein Managementinformationssystem / Muster Data Warehouse für kleine und mittelständische Unternehmen, nachfolgend KMU genannt, erstellt werden. Die Durchführung des Projektes erfolgt in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen Powercase Informatik GmbH, Hamburg.

Ziel dieser Arbeit ist eine Beurteilung, ob das mittels eins Data Warehouses errichtete Management Informationssystem mit dem Schwerpunkt Vertriebsinformationssystem / Customer Relationship Management ein relevanter Wettbewerbsfaktor im Konsumgüterbereich sein kann und ob dadurch die Wettbewerbsfähigkeit und der Unternehmenswert gesteigert werden kann. Diese Arbeit gründet auf den Erkenntnissen der zwei Semester dauernden Projektarbeit und dem darin entwickelten Datenmodell sowie den vertriebsorientierten Funktionalitäten des Data Warehouses. Zur Beantwortung dieser Frage soll insbesondere untersucht werden, welche Datenbanken und welche Software geeignet sind, um ein Vertriebsanalyse- und ein CRM System in ein Unternehmen zu implementieren, die signifikante Wettbewerbsvorteile und Wertzuwächse generieren. Anliegen dieser Arbeit ist es explizit, eine SQL Datenbank, die mit Daten aus der SAP Musterfirma IDES befüllt wurde, mit der Software Impromtu zu analysieren. Sowohl das Unternehmen SAP als auch das Unternehmen Cognos, das die Software Impromptu vertreibt, sind auf ihren Gebieten Weltmarktführer, so dass diese Untersuchung ein übergreifendes Interesse repräsentiert.

2. Die strategische Neuausrichtung des Marketings

2.1. Konzeption und Grundlagen des Customer Relationship Managements

Vor dem Hintergrund fragmentierter Absatzkanäle sowie einer grundlegend veränderten Medien und Informationslandschaft sehen sich Marketing und Vertrieb Herausforderungen gestellt, denen mit klassischen Marketingmethoden nicht mehr zu begegnen ist. Die bedeutsamste Neuausrichtung hierbei ist die die permanente Herausarbeitung von Kundennutzen und eine langfristige Kundenbindung.¹ Das Relationship Marketing entspricht dabei einer neuen Kundenfokussierung der marktbezogenen Arbeit auf längerfristig angelegte, intensive, vertrauensvolle und ergiebige Geschäftsbeziehungen. Der Analysefokus wird dabei von einzelnen Transaktionen auf zusammenhängende Prozessfolgen erweitert, wobei vor allem langfristige und prozessuale Aspekte des Marketings in den Vordergrund treten. Relationship Management konzentriert sich auf die Optimierung bestehender Kundenbeziehungen und nicht auf die Akquisition neuer Kunden.² Dabei sollen wichtige Kunden möglichst umfassend zufrieden gestellt werden und kostspielige Neuakquisitionen vermeiden werden.

2.2. Schlüsselstrategien des CRM

Das Konzept des CRM bezieht sich im Gegensatz zum Relationship Marketing auf alle zentralen Kundeninteraktionspunkte in einem Unternehmen und umfasst über das Marketing hinaus auch die Bereiche Vertrieb und Service, es ist das Äquivalent einer kundenzentrierten Unternehmenskultur. Ein systematisches CRM verfolgt das übergeordnete Ziel, zum Treiber von messbaren Unternehmenswertsteigerungen zu werden.³ Dafür ist die Optimierung der Kundenprofitabilität im Rahmen des Customer Life Circles von zentraler Bedeutung. Die Beantwortung folgender strategischer CRM Fragen setzt eine möglichst exakte und tief differenzierte Analyse der Kundenbeziehungen voraus:

- Welche Kunden sind die profitabelsten?
- Welche Leistungen sollten diesen Kunden offeriert werden, damit sie dem Unternehmen langfristig erhalten bleiben?
- Wie kann für unterschiedliche Kunden ein differenziertes Leistungsangebot ohne Kostenerhöhung entwickelt werden?
- Wie können neue, ähnliche, profitable Kunden auf Dauer gewonnen werden? Die Beantwortung dieser Fragen ist qualifiziert in der Regel nur mit Datenbanken und Analysesoftware möglich.⁴

2.3. Kundenbindungsmanagement als zentrales Ziel des CRM

Gesättigte Märkte und die internationale Intensivierung des Wettbewerbdrucks erfordern einerseits offensive Kundenstrategien, lassen aber andererseits auch defensive Kundenstrategien, zu denen das CRM zu rechnen ist, in den Fordergrund treten.⁵ Langfristige Kundenbindung, Kundenloyalität, Kundentreue, Kundenzufriedenheit und Kundenprofitabilität sind die zentralen Parameter des CRM. Die Begriffe Zufriedenheit und Bindung verkörpern hypothetische Konstrukte und repräsentieren somit theoretische Erscheinungsformen, die sich einer direkten Quantifizierung verschließen. Unbestritten ist hingegen, dass die Kundenzufriedenheit eine wichtige Voraussetzung für die Kundenbindung ist, die wiederum zu profitablen Dauerkunden führt. Mit dem Begriff Kundenbindungsmanagement soll das Ziel erreicht werden, dass die Kunden auch künftig die Geschäftsbeziehung aufrechterhalten und intensivieren.⁶

Zu den Dimensionen einer Kundenbindungsstrategie gehören insbesondere:⁷
a) Bezugsobjekt der Kundenbindung:
Auf das Produkt bzw. die Marke, den Hersteller, oder den Absatzmittler.
b) Zielgruppe der Kundenbindung:
Dient der gezielten und individualisierten Ansprache der Kunden, bestimmt ein konkretes Profil von strategisch bedeutsamen Kunden und identifiziert eine Kernzielgruppe für aktive Kundenbindungsmaßnahmen.

Zu den Arten der Kundenbindung gehören:
a) Situative Kundenbindung,
b) Vertragliche Kundenbindung,
c) Ökonomische Kundenbindung,
d) Technisch – funktionale Kundenbindung,
e) Emotionale – psychologische Kundenbindung . Festlegung der Kundenbindungsinstrumente:⁸
a) Maßnahmen der Produkt-, Preis-, Kommunikations- und Distributionspolitik,
b) Ausrichtung auf den Aufbau von Kundendialog und Interaktion sowie auf Kundenzufriedenheit.
c) Intensität und Timing der Kundenbindung,
d) Bestimmung der Einsatzpunkte und Einsatzintervalle sowie der Intensität der ausgewählten Kundenbindungsinstrumente.
e) Kooperationsstrategien der Kundenbindung, hierzu zählen die Optionen, die Ziele der Kundenbindung mit anderen Unternehmen zu erreichen. Denkbar sind auch Kooperationen zwischen Hersteller und Handel.

2.4. CRM – Systeme in der Praxis

[...]

1 Vgl. Reinecke, Sven; Tomczak, Torsten; Geis, Gerold (2001), S. 82 ff.

2 Vgl. Bach, Volker; Österle, Hubert (2000), S. 30.

3 Vgl. Bhattacharya, C. B.; Boltron, R. N. (2000), S. 329.

4 Vgl. Microsoft Corporation (2001), SQL Server 2000 – Die technische Referenz, S. 481.

5 Vgl. Gawlik, Tom; Kellner, Joachim; Seifert, Dirk (2002), S. 132.

6 Vgl. Brezina, R. (2001), S. 219 bis 226.

7 Vgl. Gerecke, U. (2001), S. 235 bis 240.

8 Vgl. Helmke, s. (2000), S. 36 bis 39.