Systeme zur Umsetzung des Customer Relationship Managements

Inhaltsübersicht

II. Abbildungsverzeichnis

III. Abkürzungsverzeichnis

1 Motivation, Zielsetzung und Vorgehensweise

2 Klassifizierung von CRM- Systemen
2.1 Begriffsbestimmung und Abgrenzung
2.2 Selektive CRM-Systeme
2.3 Integrative CRM-Systeme

3 Bausteine eines integrativen CRM-Systems
3.1 Informationstechnologische Bausteine
3.1.1. Data Warehouse
3.1.2 OLAP (Online Analytical Processing)
3.1.3 Data Mining
3.1.4 Web Mining
3.1.5 Text Mining
3.2 Funktionale Bausteine
3.2.1 Marketing Automation
3.2.2 Sales Automation
3.2.3 Service Automation
3.3 Kommunikative Bausteine
3.3.1 Call Center-Systeme
3.3.1.1 Audiotex-Funktionen
3.3.1.2 Computer-Telefon-Integration
3.3.1.3 Automatic-Call-Distribution (ACD)
3.3.2 Customer Interaction-Systeme
3.3 Internet

4 Auswahl von CRM-Systemen
4.1 Standardlösungen
4.2 Branchenlösungen
4.3 Individuallösungen
4.4 Übersicht der Softwareanbieter
4.5 Phasenmodell zur Auswahl eines geeigneten System-Anbieters

5 Wirtschaftlichkeitsbetrachtung
5.1 Monetäre Kriterien
5.2 Qualitative Kriterien
5.3 Scoring-Modell

6 Fazit

7 Quellen- und Literaturverzeichnis

II. Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Bausteine eines integrativen CRM-Systems

Abbildung 2: Elemente eines Data Warehouse

Abbildung 3: Navigation in einem mehrdimensionalen Datenwürfel

Abbildung 4: Auswahl wichtiger Data Mining Verfahren

Abbildung 5: Produktkonfigurator Volkswagen

Abbildung 6: First-Party-CTI-Architektur

Abbildung 7: Third-Party-CTI-Architektur

Abbildung 8: Phasenmodell zur Auswahl eines CRM-System-Anbieters

Abbildung 9: Beispiel für ein Scoring- Modell zur Auswahl eines CRM-Systems

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Motivation, Zielsetzung und Vorgehensweise

Das Customer Relationship Management (CRM) ermöglicht es Unternehmen, Kundenbeziehungen individueller und profitabler zu gestalten. Das Ziel sind Wettbewerbsvorteile. In Hinblick auf zunehmend anspruchsvoller, wechselbereiter Kunden tritt die Differenzierung über Produkte und Dienstleistungen immer mehr in den Hintergrund. Stattdessen stellt das Management der Kundenbeziehungen den zentralen Erfolgsfaktor des Unternehmens dar.^[1]

Damit CRM erfolgreich zur Steigerung des Unternehmenserfolgs umgesetzt werden kann, sind nach der Formulierung der strategischen Ziele und der dazu notwendigen kundenorientierten Geschäftsprozesse, CRM-Systeme erforderlich. CRM-Systeme sollen die Mitarbeiter bei der Abwicklung kundenbezogener Geschäftsprozesse unterstützen. Diese Abschlussarbeit beschreibt was unter einem CRM System zu verstehen ist und welche Systemklassen bei der Umsetzung unterschieden werden. Von besonderer Bedeutung sind integrative CRM-Systeme. Dem Leser werden Bausteine einer integrativen CRM-Lösung vorgestellt. Hierbei wird gezeigt, wie die einzelnen Bausteine die Mitarbeiter bei der Abwicklung der kundenbezogenen Geschäftsprozesse unterstützen. Bei der Auswahl eines geeigneten CRM-Systems wird ein Unternehmen vor eine Vielzahl von Handlungsalternativen gestellt. Es werden daher Handlungsalternativen (Lösungsvarianten) beschrieben. Da die meisten Unternehmen sich für den Bezug einer Standardlösung bzw. Branchenlösung entscheiden, statt der Erstellung einer eigenen, individuellen Lösung, wird ein praxisbezogenes Vorgehens- und Entscheidungsmodell zur Auswahl eines Systemanbieters thematisiert.

Im Kapitel 2 wird dargestellt, was unter einem CRM-System zu verstehen ist , wie sich diese von anderen Unternehmenssystemen abgrenzen lassen und das zwischen selektiven und integrierten CRM-Systemen zu unterscheiden ist. Kapitel 3 beschreibt informationstechnologische Bausteine zur Sammlung und Auswertung kundenbezogener Daten, funktionale Bausteine zur Steuerung und Unterstützung der Unternehmensbereiche Marketing, Vertrieb und Service sowie kommunikative Bausteine zur Unterstützung des medialen Dialogs mit dem Kunden. Das Kapitel 4 befasst sich mit der Auswahl von CRM-Systemen. Unterschieden wird dabei zwischen Standardlösungen, Branchenlösungen und Individuallösungen. Es folgt eine Übersicht der Anbieter von Standard- und Branchenlösungen sowie ein Phasenmodell zur Auswahl eines geeigneten System-Anbieters.

Kapitel 5 schließt an das Phasenmodell zur Auswahl eines geeigneten CRM-Systems bzw. Systemanbieters an und zeigt beispielhaft welche monetären und qualitativen Kriterien im Rahmen einer Wirtschaftlichkeitsbetrachtung berücksichtigt werden können. Anschließend wird das Scoring-Modell zur Bewertung der näher in Betracht kommenden Anbieter vorgestellt.

2 Klassifizierung von CRM- Systemen

2.1 Begriffsbestimmung und Abgrenzung

Aufgrund der verschiedenen Disziplinen in Forschung und Praxis, die sich mit Customer Relationship Management beschäftigen, ist hinter dem Begriff CRM häufig ein heterogenes Verständnis von Inhalten und Aktivitäten zu finden, die den Umgang mit dem Kunden betreffen.^[2]

Eine einheitliche wissenschaftliche Definition existiert nicht. Folgende Begriffsbestimmung sei hier auf Grund des technologischen Bezugs ausgewählt:

„CRM ist eine kundenorientierte Unternehmensphilosophie, die mit Hilfe moderner Informations- und Kommunikationstechnologien versucht, auf lange Sicht profitable Kundenbeziehungen durch ganzheitliche und differenzierte Marketing-, Vertriebs- und Servicekonzepte aufzubauen und zu festigen.“^[3]

Diese Definition unterstützt die Sichtweise, dass CRM-Systeme, sowohl Informationssysteme als auch Kommunikationssysteme umfassen, welche die Umsetzung des CRM unterstützen. Kommunikationssysteme ermöglichen den Austausch, die Übermittlung und Weiterleitung von Informationen und Daten zwischen den Teilnehmern. Informationssysteme dienen der Verarbeitung, Speicherung, Generierung und Darstellung von Informationen und Daten.

Die Abgrenzung von CRM-Systemen zu sonstigen unternehmerischen Kommunikations- und Informationssystemen ist problematisch, da gerade Kommunikationssysteme wie Telefon, Email oder Fax keine speziellen CRM-Technologien darstellen. Diese sind jedoch für die Umsetzung von CRM sehr bedeutend. Für Technologien, wie beispielsweise Internetanwendungen, Datenbanksysteme oder Workflowmanagement-Systeme gilt gleiches.^[4]

Die Abgrenzung eines Systems als CRM-System ist jedoch möglich, indem die prozessuale Zugehörigkeit und die inhaltliche, logische Ausrichtung auf das CRM fokussiert werden. CRM-Systeme sind somit nicht nur auf speziell für den CRM-Bereich entwickelte und eingesetzte Systeme reduziert, sondern umfassen auch rein thematisch integrierte Systeme, welche von anderen Bereichen mitverwendet werden können.

Aus diesem Blickwinkel lassen sich selektive CRM-Systeme und integrative CRM-Systeme unterscheiden.^[5]

2.2 Selektive CRM-Systeme

Bei Selektiven CRM-Systemen handelt es sich um autonome Informationssysteme, welche spezielle Teilprozesse und Aufgaben des CRM unterstützen. Entstanden ist diese Systemklasse aus den Anfängen des CRM. Wegen ihrer selektiven Gestaltung bezogen auf den Gesamtprozess sind sie relativ einfach und schnell umzusetzen. Anwendung finden diese Systeme in Unternehmen, die aus wirtschaftlichen Gründen keine ganzheitliche CRM-Unterstützung anstreben. Zu den selektiven CRM-Systemen lassen sich Kiosksysteme, Elektronische Produktkataloge, Angebotssysteme, TV-Systeme, Helpdesk-Systeme, Database Marketing, Computer-Aided-Selling (CAS), Sales-Force-Automation-Systeme (SFA) und Systeme des elektronischen Zahlungsverkehrs zählen.^[6]

Doch die Nutzung solcher Insellösungen birgt Nachteile in sich. So zeigt die Infrastruktur von vielen Unternehmen, welche selektive CRM-Systeme einsetzen, dass zwar alle Wege des Kundenzugangs (Customer-Touch-Points) durch Informationstechnologien unterstützt werden, die jeweiligen Kundeninformationen jedoch in von einander isolierten Systemen landen und somit Informationsinseln darstellen.^[7]Besonders deutlich wird dies bei Versicherungsunternehmen die nach dem Spartentrennungsprinzip agieren. Einfachste Kundenanliegen, wie die Änderung der Bankverbindung führen zu einem komplexen Informations- und Verwaltungsprozess. Der Kunde gibt die neuen Kontodaten an den Außendienst. Dieser speichert die Daten in seinem System, von welchem diese an die einzelnen Spartendienste, meist noch per Papierauftrag, weitergeleitet werden. In den einzelnen Spartenvertragsdiensten müssen nun die Daten erneut manuell eingegeben werden. Hat der Außendienstpartner versäumt den Auftrag z. B. auch für die Unfallversicherung aufzugeben, so führt dies zur Fehlbuchung in dieser Sparte. Alle anderen Versicherungen mit Änderungsauftrag werden korrekt abgebucht. Beim Kunden hinterlässt dies den Eindruck einer ineffizienten und langwierigen Bearbeitung. Auch hat eine solche Kundenerfahrung negativen Einfluss auf die Loyalität des Kunden.

Konkret führt die Kombination mehrerer selektiver CRM-Systeme zur Unterstützung eines durchgängigen CRM dazu, dass keine zentrale Datenbasis existiert und Daten somit auf unterschiedlichen Teilsystemen gespeichert und verwaltet werden. Es werden meist unterschiedliche Datenmodelle oder –formate genutzt. Dies schränkt den Datenzugriff auf andere Teilsysteme ein und kann zur Folge haben, dass nicht alle Teilsysteme mit den aktuellsten Kundendaten versorgt werden. Die redundante Speicherung der Daten benötigt außerdem eine höhere Speicherkapazität. Es entsteht eine uneinheitliche Systemlandschaft mit einer hohen Schnittstellenanzahl, welche die Systeme anfällig für Störungen machen und in dessen Folge Administrations- und Verwaltungsaufwand steigen.^[8]

2.3 Integrative CRM-Systeme

Integrative CRM-Systeme führen die Funktionalitäten selektiver Systeme in einem System bzw. einer Systemgruppe zusammen und ergänzen diese. Ziel solcher Systeme ist es eine durchgängige Unterstützung der gesamten CRM-Prozesse bei einheitlichem Daten- und Informationsmanagement zu bieten. Probleme die bei der Verwendung selektiver Lösungen auftreten (vgl. Kapitel 2.2) sollen durch integrative CRM-Systeme reduziert oder behoben werden.^[9]

Abbildung 1 zeigt die Bausteine einer integrativen CRM-Lösung. Anwendungen aus den funktionalen Bereichen Marketing, Vertrieb und Service werden mit kommunikativen Bereichen wie Internet und Contact Interaction Center (CIC) in einer Systemlandschaft vereint. Dabei werden zusätzlich über Schnittstellen betriebswirtschaftlicher Standardsoftware, wie ERP-Systeme, CIM-Systeme, SCM-Systeme etc. in das CRM-System integriert. Schließlich liegt nur noch eine Kundendatenbank (Data Warehouse) vor, auf die alle Unternehmensbereiche zugreifen. Dies ermöglicht eine ganzheitliche Sicht auf den einzelnen Kunden und erlaubt eine ganzheitliche, in sich stimmige Kommunikation mit dem Kunden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Bausteine eines integrativen CRM-Systems^[10]

3 Bausteine eines integrativen CRM-Systems

3.1 Informationstechnologische Bausteine

Für eine effektive und effiziente Orientierung am Kunden sind tief greifende Markt- und Kundenkenntnisse erforderlich. Die Sammlung und Analyse dieses Wissens in geeigneter Weise, stellt ein Potenzial von enormen Wert dar. Dabei sind häufig nur die bereits im Unternehmen vorhandenen Informationen auszuwerten.^[11]Die Sammlung und Analyse der Daten erfolgt durch die informationstechnologischen Bausteine eines integrativen CRM-Systems.

Ideal für die Zusammenführung aller kundenspezifischen Daten ist ein Data Warehouse (vgl. Kapitel 3.1.1). Die im Data Warehouse systematisch erfassten Kundendaten werden zur Optimierung der kundenbezogenen Geschäftsprozesse mittels Online Analytical Processing, Data Mining, Web Mining und Text Mining Analysewerkzeugen ausgewertet. CRM wird so zu einem lernenden System (Closed Loop Architecture, siehe auch Abbildung 1), in dem Kundenreaktionen systematisch genutzt werden, um die Abstimmung von Kundenkommunikation, Produkten und Dienstleistungen auf fein differenzierte Kundenbedürfnisse kontinuierlich zu verbessern.^[12]

Im Folgenden werden die Informationstechnologischen Bausteine eines integrativen CRM-Systems erläutert.

3.1.1. Data Warehouse

Die relevanten Daten zur Umsetzung des CRM fallen meist in unterschiedlichen Anwendungssystemen an. Die Datenbestände der einzelnen Anwendungssysteme stellen daher in der Regel keine ganzheitliche Sicht auf den Kunden zur Verfügung.^[13]Um eine ganzheitliche Abbildung des Kunden und somit auch eine differenzierte Kundenansprache zu ermöglichen, müssen alle kundenbezogenen Informationen zusammengeführt werden. Ideal für die Integration aller kundenspezifischen Daten ist ein Data Warehouse (DWH).^[14]

Das Data Warehouse im CRM ist eine von den operativen Datenbanken getrennte Analysedatenbank, welche zur Unterstützung der Entscheidungsprozesse im Unternehmen genutzt wird.^[15]Die Daten stammen direkt aus den verschiedenen Funktionsbereichen, wie z. B. Marketing, Vertrieb und Service oder aus einer Anbindung über Schnittstellen an bestehende Back-Office-Lösungen, wie z. B. einem Enterprise Ressource Planing System (ERP-System).^[16]Diese Daten sind in ihrer Rohform teils fehlerhaft, unvollständig und inkonsistent und nicht geeignet für aussagekräftige und valide Analysen. Für die Auswertung ist daher zunächst die Überführung in eine konsistente Datenbasis erforderlich.^[17]

Als Elemente eines Data Warehouses unterscheidet man Datenquellen, Staging Area, das Data Warehouse selbst und Datenzugriffsmöglichkeiten (siehe Abbildung 2).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Elemente eines Data Warehouse^[18]

Datenquellen werden in unternehmensexterne und unternehmensinterne Datenquellen unterschieden. Interne Datenquellen werden überwiegend aus den operativen DV-Systemen gewonnen. Externe Daten, wie z. B. Konkurrenzdaten, Wirtschaftsdaten, demographische Daten etc. werden meistens erst nach erfolgreicher Integration der internen Daten in das Data Warehouse überführt.^[19]Viele Auswertungen und Analysen, die auf unternehmensinternen Daten basieren, liefern erst durch die Anreicherung und den Vergleich mit unternehmensexternen Daten für Entscheidungsträger relevante und interessante Erkenntnisse.^[20]

Die Staging Area umfasst sämtliche Prozesse zur Extraktion und Transformation der Daten aus den unterschiedlichen Datenquellen zur Vorbereitung der Nutzung im DWH und ist auf eine Anzahl unterschiedliche Systeme verteilt.^[21]

Unter einem Data Mart ist eine logische themenspezifische oder abteilungsspezifische Teilmenge eines Data Warehouses zu verstehen. Das DWH selbst stellt die Vereinigung aller Data Marts dar.^[22]

Metadaten beinhalten Daten über alle Schichten und Transformationsprozesse des Data Warehouses und lassen sich grob in technische Metadaten (Daten über Speicherort, Datenstruktur, letzter Aktualisierungszeitpunkt, Zugriffsrechte etc.) und solche, die den Geschäftskontext beschreiben, unterteilen. Letztere beinhalten Informationen für den Endanwender und beschreiben, wo welche Informationen zu finden sind oder wie sie verstanden werden können.^[23]

Das Element Datenzugriff umfasst das Reporting (Berichtswesen) und Ad hoc-Abfragen mit Endbenutzer-Front Ends, wie z. B. Tabellenkalkulationsprogrammen. Für weitergehende Analysen können OLAP- und Data Mining-Tools auf die Daten zugreifen.^[24]

3.1.2 OLAP (Online Analytical Processing)

Das Customer Data Warehouse liefert eine für die Datenanalyse geeignete Aufbereitung relevanter Daten. Die Aufdeckung der in diesen Daten verborgenen, erfolgsrelevanten Geschäftserfahrungen erfordert jedoch spezielle Werkzeuge zur Analyse umfangreicher, mehrdimensionaler Datenbestände. Hierzu wurde von Codd das Konzept des Online Analytical Processing (OLAP) entwickelt.^[25]

[...]

^[1]Vgl. LOTZ, Wolfgang; SCHRÖDER, Thomas: CRM Systeme – Trends, Bewertung und Auswahl, in Computerwoche 42 vom 10.10.2001

^[2]Vgl. FINSTERWALDER, Jörg; REINECKE, Sven; TOMCZACK, Torsten; STADELMANN, Martin: Erschließen und Ausschöpfen von Kundenpotenzialen durch Customer Relationship Management (CRM), in PAYNE, Adrian; RAPP, Reinhold: Relationship Marketing – Konzeption und erfolgreiche Umsetzung, 2. Auflage, München 2003, Seite 364

^[3]HIIPPNER, Hajo; WILDE, Klaus: CRM – Ein Überblick, in HELMKE, Stefan; UEBEL, Matthias; DANGELMAIER, Wilhelm (Hrsg.): Effektives Customer Relationship Management – Instrumente, Einführungskonzepte, Organisation, 3. Auflage, Wiesbaden 2003, Seite 6

^[4]Vgl. SCHUMACHER, Jörg; MEYER, Matthias: Customer Relationship Management strukturiert dargestellt – Prozesse, Systeme, Technologien, Berlin/Heidelberg 2004, Seite 122 - 124

^[5]Vgl. AMBERG, Michael; SCHUMACHER, Jörg: CRM-Systeme und Basistechnologien, in MEYER, Matthias (Hrsg.): CRM-Systeme mit EAI – Konzeption, Implementierung und Evaluation, Braunschweig/Wiesbaden 2002, Seite 21-24

^[6]Vgl. SCHUMACHER: CUSTOMER, Seite 126-127

^[7]Vgl. SONNTAG, Stefan: Kundenbindung im neuen Jahrtausend – Multi-Channel-Management im Rahmen von CRM als Differenziator am Markt, in LINK, Jörg (Hrsg.): Customer Relationship Management – Erfolgreiche Kundenbeziehungen durch integrierte Informationssysteme, Berling/Heidelberg 2001, Seite 67-68

^[8]Vgl. SCHUMACHER: CUSTOMER, Seite 132-133

^[9]Vgl. SCHUMACHER: CUSTOMER, Seite 126-133

^[10]in Anlehnung an HIPPNER: CRM – Ein Überblick, Seite 14

^[11]Vgl. RAAB, Gerhard; LORBACHER, Nicole: Customer Relationship Management – Aufbau dauerhafter und profitabler Kundenbeziehungen, Heidelberg 2002, Seite 37

^[12]Vgl. HIPPNER: CRM – Ein Überblick, Seite 15

^[13]Vgl. BECKER, Jörg; Knackstedt, Ralf: Das Data-Warehouse-Konzept im CRM, in HIPPNER, Hajo; WILDE, Klaus D. (Hrsg.): IT-Systeme im CRM – Aufbau und Potenziale, Wiesbaden 2004, Seite 186-187

^[14]Vgl. HIIPPNER: CRM – Ein Überblick, Seite 6

^[15]Vgl. KURZ, Andreas: Data Warehousing – Enabling Technology, Bonn 1999, Seite 50

^[16]Vgl. SCHNAUFFER, Rainer; JUNG, Hans-Hermann: CRM-Entscheidungen richtig treffen – Die unternehmensindividuelle Ausgestaltung der Anbieter-Kunden-Beziehung, Berlin/Heidelberg 2004, Seite 22

^[17]Vgl. ZISPER, Andreas: Buisness Intelligence im CRM – Die Relevanz von Daten und deren Analyse für profitable Kundenbeziehungen, in LINK, Jörg (Hrsg.): Customer Relationship Management – Erfolgreiche Kundenbeziehungen durch integrierte Informationssysteme, Berlin/Heidelberg 2001, Seite 40

^[18]Vgl. KIMBALL, Ralph: The Data Warehouse Lifecycle-Toolkit, New York 1998, Seite 15

^[19]Vgl. SCHUMACHER: Customer, Seite 206-207

^[20]Vgl. MUKSCH, Harry; BEHME, Wolfgang: Das Data Warehouse-Konzept als Basis einer unternehmensweiten Informationslogistik, in BEHME, Wolfgang; MUKSCH, Harry (Hrsg.): Das Data Warehouse-Konzept, Wiesbaden 1998, Seite 58

^[21]Vgl. SCHUMACHER: Customer, Seite 207

^[22]Vgl. CLAUSEN, Nils: OLAP – Multidimensionale Datenbank, Bonn 1998

^[23]Vgl. MERTENS, Peter (Hrsg.): Lexikon der Wirtschaftsinformatik, 4. Auflage, Berlin/Heidelberg 2001, Seite 132

^[24]Vgl. SCHUMACHER: Customer, Seite 209

^[25]Vgl. HIPPNER, Hajo; RENTZMANN, Rene; WILDE, Klaus D.: Aufbau und Funktionalitäten von CRM-Systemen, in: HIPPNER, Hajo; WILDE, Klaus D. (Hrsg.): IT-Systeme im CRM – Aufbau und Potenziale, Wiesbaden 2004, Seite 17