Die Arbeit soll sowohl die Herausforderungen des Datenmanagements im Kontext des B2B Customer-Relationship-Managements identifizieren, als auch aktuelle Konzepte und Erkenntnisse dieses Forschungsbereichs zusammenführen. Das Datenmanagement enthält als übergeordnetes Thema auch Aspekte wie Datensicherheit, Datenschutz, IT-Recht, sowie eingesetzte Technologien. Der Fokus der Arbeit liegt je-doch auf den Teilaspekten der Datengenerierung, Nutzung und Pflege und bewegt sich somit stärker im theoretischen Forschungsbereich der Informationstechnologie.
Durch die Digitalisierung steigt die weltweit verfügbare Datenmenge Tag für Tag an. Kaum ein Unternehmen kommt noch gänzlich ohne die Verarbeitung digitaler Daten aus. Aus dieser Entwicklung entsprang der Begriff Big Data, welcher für die steigende Datenmenge (Volume), die heterogenen Datenformate (Variety) sowie die kürzer werden-den Datenlebenszyklen (Velocity) steht. Durch die Nutzung möglichst spezieller (Kunden-)Daten lassen sich potenzielle Kunden am gezieltesten ansprechen, was die Absatzchancen erhöht. Gerade in Zeiten immer individuellerer Kundenbedürfnisse, ermöglicht ein auf Daten basierendes Customer-Relationship-Management und Marketing somit Wettbewerbsvorteile in Form von Personalisierung und Individualisierung. Um solche Wettbewerbsvorteile zu er-reichen, müssen Unternehmen jedoch viele Daten sammeln, verarbeiten und auch pflegen. Es stellt sich die Forschungsfrage: Welche Anforderungen stellt das Datenmanagement im Customer-Relationship-Management an B2B Unternehmen?
Als Forschungsmethode wird eine qualitative Literaturarbeit zugrunde gelegt. Neben relevanter Fachliteratur werden Studien und wissenschaftliche Fachaufsätze herangezogen, um die Forschungsfrage zu beantworten und Lücken im Forschungsstand aufzuzeigen. Dazu betrachtet die Arbeit zunächst die theoretischen Grundlagen des Customer-Relationship-Managements und des Datenmanagements, um zentrale Begriffe und Konzepte vorzustellen. Im anschließenden Kapitel werden die größten Herausforderungen des Datenmanagements untersucht. Für die Beantwortung der Forschungsfrage werden daraufhin die theoretischen Konzepte des Datenmanagements vorgestellt und in den Kontext des B2B Customer-Relationship-Managements gesetzt. Das abschließende Fazit fasst die Forschungsergebnisse zusammen und formuliert eine Antwort auf die Forschungsfrage.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Relevanz von Daten im Customer-Relationship-Management
2.2 Datenarten und Datenquellen
3 Herausforderungen des Datenmanagements
3.1 Governance
3.2 Aktion
3.3 Qualität
4 Kernkonzepte des Datenmanagements
5 Implikationen für das CRM in B2B Unternehmen
6 Zusammenfassung
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit identifiziert die Herausforderungen des Datenmanagements im Kontext des B2B Customer-Relationship-Managements und führt aktuelle Konzepte sowie Erkenntnisse zusammen, um zentrale Anforderungen für Unternehmen zu definieren.
- Bedeutung von Big Data und Datenmanagement im B2B-CRM.
- Kernherausforderungen: Data Governance, Datenintegration und Datenqualität.
- Methoden und Frameworks für ein effektives Stammdatenmanagement (MDM).
- Rolle moderner Technologien und künstlicher Intelligenz bei der Datenpflege.
- Implikationen für die strategische Ausrichtung und Prozessoptimierung.
Auszug aus dem Buch
3.2 Aktion
Das zweite Handlungsfeld des MDM beschäftigt sich primär mit der Datensammlung, Integration und Teilung (Loshin, 2008, S. 9). Im Rahmen der Datensammlung können die gewonnenen Daten sowohl von internen als auch externen Datenquellen stammen. Bereits im Schritt der Datensammlung kann ein Einfluss auf deren Qualität genommen werden, beispielsweise indem ein Website-Kontaktformular für Leads über Schnittstellen die Gültigkeit der eingetragenen E-Mail, Telefonnummer oder Adresse prüft. Auf den Faktor Qualität im MDM wird im folgenden Kapitel näher eingegangen. Die Teilung bezeichnet den Vorgang, bei dem die gewonnen Daten an verschiedenen Stellen im oder außerhalb des Unternehmens zur Verfügung gestellt werden. Zu diesem Zweck wurden verschiedene Sharing- und Synchronisierungs-Modelle entwickelt. Das einfachste Beispiel hierfür ist das Registry-Data-Sharing-Modell, bei der einzelne Attribute aus verschiedenen Quellen und Systemen in einer Stammdaten-Registry zusammengeführt werden (Loshin, 2008, S. 209 f.). Diese Möglichkeit bildet in der Praxis eine vergleichsweise simple und kostengünstige Möglichkeit um eine ganzheitliche Sicht auf Kundendaten zu erhalten, die über verschiedene Abteilungen verstreut liegen können. Weitere Sharing-Modelle sind beispielsweise das Repository-Data-Sharing-Modell, das hybride Modell und das MDM Cache Modell, auf welche aufgrund des Arbeitsumfangs nicht näher eingegangen wird (Loshin, 2008, S. 210-214). Bei der Datenintegration werden die gesammelten Daten so aufbereitet, dass sie für verschiedene Systeme nutzbar sind. Die Schwierigkeit dabei liegt an häufig unterschiedlichen Datenformaten, Variationen in Schreibweisen, fehlenden Informationen und Schnittstellen (Loshin, 2008, S. 177 ff.). Wichtige Methoden der Datenintegration sind Extract, Transform, Load (ETL), Extract, Load, Transform (ELT), Change Data Capture (CDC), die Datenreplikation und die Datenvisualisierung (Stedman & Vaughan, 2023). Eine weitere große Herausforderung bei der Datenintegration liegt vor, wenn Daten unstrukturiert vorliegen, da sie in unstrukturierter Form für IT-Systeme häufig nicht nutzbar sind. Für die Strukturierung von unstrukturierten Daten existieren verschiedene manuelle und automatisierte Methoden. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz stellt bei dieser Herausforderung zukünftig große Effizienzgewinne in Aussicht.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Relevanz von Datenmanagement im Kontext von Big Data ein und definiert die zentrale Forschungsfrage sowie die qualitative Methodik der Arbeit.
2 Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel erläutert die Bedeutung von Daten für CRM-Systeme und differenziert zwischen verschiedenen Datenarten wie Stamm- und Bewegungsdaten sowie deren Quellen.
3 Herausforderungen des Datenmanagements: Hier werden die zentralen MDM-Handlungsfelder Governance, Aktion und Qualität untersucht und deren Bedeutung für Unternehmen aufgezeigt.
4 Kernkonzepte des Datenmanagements: Dieses Kapitel beschreibt IT-Konzepte wie das Master Repository und das Single-Source-of-Truth-Prinzip zur technischen Umsetzung eines konsistenten Datenmanagements.
5 Implikationen für das CRM in B2B Unternehmen: Dieser Abschnitt analysiert, wie Unternehmen Datensilos überwinden und durch systematisches Datenmanagement Prozesse in Marketing und Vertrieb optimieren können.
6 Zusammenfassung: Das Fazit fasst die Analyseergebnisse zusammen und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Rolle von KI in der Datenverarbeitung.
Schlüsselwörter
Datenmanagement, B2B, Customer-Relationship-Management, CRM, Stammdatenmanagement, Data Governance, Datenintegration, Datenqualität, Big Data, Master Data Management, MDM, Kundensegmentierung, Digitalisierung, Prozessautomatisierung, Künstliche Intelligenz.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Hausarbeit befasst sich mit den grundlegenden Anforderungen, Herausforderungen und Konzepten des Datenmanagements in Unternehmen, mit einem spezifischen Fokus auf das Customer-Relationship-Management (CRM) im B2B-Sektor.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Themen sind die Strukturen und Prozesse des Master Data Managements (MDM), bestehend aus Governance, Datenaktionen und Qualitätssicherung, sowie deren Anwendung in B2B-CRM-Strategien.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, die spezifischen Anforderungen zu identifizieren, die ein professionelles Datenmanagement an B2B-Unternehmen stellt, um Wettbewerbsvorteile durch Daten zu realisieren.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer qualitativen Literaturarbeit, bei der relevante Fachliteratur, wissenschaftliche Aufsätze und aktuelle Studien systematisch zusammengeführt und analysiert wurden.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt die theoretischen Grundlagen von Daten im CRM, untersucht die Herausforderungen in den Bereichen Governance, Datensammlung und Datenqualität und erläutert technische Konzepte wie das Master Repository.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Charakterisierung erfolgt vor allem durch Begriffe wie Datenmanagement, MDM, CRM, B2B, Datenqualität, Data Governance und Automatisierung.
Warum spielt das Stammdatenmanagement besonders im B2B eine so große Rolle?
Stammdaten im B2B haben oft einen langen Lebenszyklus, erfordern hohen Pflegeaufwand, bieten dafür aber einen substanziellen Mehrwert für die langfristige Kundenbindung und individuelle Prozessgestaltung.
Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz laut der Arbeit für das Datenmanagement?
KI wird als zukünftiger Schlüssel zur Effizienzsteigerung gesehen, insbesondere bei der Bereinigung von Duplikaten, der Strukturierung unstrukturierter Daten und der automatisierten Vervollständigung von Datensätzen.
- Arbeit zitieren
- Anonym (Autor:in), 2023, Anforderungen des Datenmanagements im B2B Customer-Relationship-Management, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1472293
