Wer als erfolgreiches Unternehmen im heutigen Wettbewerb bestehen will, muss die Fähigkeit haben, schnell auf die ständig wechselnden Kundenbedürfnisse eingehen und den Kunden beim Kaufprozess begleiten zu können. Die Notwendigkeit einer verstärkten Kundenfokussierung geht klar aus einer von MSM Research durchgeführten Studie bei den 500 grössten Schweizer Unternehmen hervor.
Dadurch, dass Produkte immer vergleichbarer werden, sie unter Umständen nur wenige Mausklicks voneinander entfernt liegen und die Informationsmöglichkeiten dank Internet generell stark angestiegen sind, werden auch die Kunden anspruchsvoller. Aus Kundensicht geht es nicht mehr darum, einfach „nur“ Produkte zu erwerben. Sondern Kunden wollen heutzutage und in Zukunft mehr und mehr ein individuelles Problem gelöst bekommen.
“It costs much more to acquire a customer than it does to keep a customer. That is why a sale to a customer is good, but a relationship with a customer is great.” Ein Beispiel aus der “Old Economy” zeigt: Sobald sich ein Kunde vermehrt im selben Geschäft aufhält, ist es naheliegend, dass das Verkaufspersonal versucht, ihn kennenzulernen. Seine Vorlieben, sein Budget und andere wertvolle Informationen können für das Personal von Vorteil für einen Verkauf sein. Das Sammeln, Aufbereiten und Verwenden von Kundeninformationen, aber auch von implizitem Wissen z.B. von Mitarbeitern über Kunden, wird so zum strategischen Erfolgsfaktor. Bei kleinen und allenfalls mittleren Unternehmen, bei denen der persönliche Kontakt zu Kunden aufgrund der kleinen Anzahl im Mittelpunkt der Arbeit steht, stellt dies keine besondere Herausforderung dar. Bei Grossunternehmen jedoch, die gar international tätig sind, und womöglich tausende von Kunden haben, ist es schlichtweg nicht möglich, jeden Kunden persönlich zu kennen. Hier braucht es elektronische Herstellungs- und Erfassungsmöglichkeiten von Kundenbeziehungen mit Hilfe der Informationstechnik. Customer Relationship Management (CRM) nimmt sich dieser Aufgabe der Herstellung, Aufrechterhaltung und Nutzung erfolgreicher Kundenbeziehungen an. Um Kundenwünsche individueller, wirkungsvoller, schneller und kostengünstiger zu erfassen, werden auch neuere kundenorientierte Informationssysteme (KIS) wie Electronic Customer Relationship Management (eCRM) eingesetzt.
Auf einen Blick
- Anwendung der Regelkreistheorie auf eine CRM-Systemarchitektur
- Vergleich zweier Ansätze zur Integration verteilter Datenbestände nach Hunstock
- Praxisbeispiel zum australischen Online-Playstation-Shop von Sony
- 28 Quellen im Literaturverzeichnis
- 6 Abbildungen
Inhaltsverzeichnis
1 EINLEITUNG
1.1 Ausgangslage
1.2 Abgrenzungen, Definitionen
2 CLOSED-LOOP-KONZEPTE IM BEREICH CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT (CRM)
2.1 Begriffsklärung
2.1.1 Closed Loop (Regelkreis)
2.1.2 CRM und seine Ebenen
2.2 Analyse der Komponenten des CRM
2.2.1 Kommunikatives CRM
2.2.2 Operatives CRM
2.2.3 Analytisches CRM
2.3 Theorie des Regelkreises angewendet auf CRM
2.4 Mögliche Nutzeffekte einer Closed-Loop-Architektur
2.5 Vergleich der Schwierigkeiten und Lösungsansätze
3 AUSBLICK - VISIONÄRE POTENTIALE
Zielsetzung und Themen
Die Arbeit untersucht, wie sich das Prinzip des geschlossenen Regelkreises auf das Kundenbeziehungsmanagement übertragen lässt und welche Rolle die Integration von Daten und Systemen dabei spielt. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie kommunikative, operative und analytische Komponenten zu einem zusammenhängenden Informations- und Steuerungskreislauf verbunden werden können.
- Grundlagen des Regelkreises und des Kundenbeziehungsmanagements
- Zusammenspiel von Kommunikationskanälen, operativen Prozessen und Datenanalyse
- Kundendatenintegration und zentrale Datenhaltung
- Anwendung der Regelkreistheorie auf die CRM-Systemarchitektur
- Nutzenpotenziale und Schwierigkeiten der Systemintegration
- Perspektiven mobiler Kundenbeziehungen
Auszug aus dem Buch
2.3 Theorie des Regelkreises angewendet auf CRM
Eine Variante der Definition der Datenintegration von Mertens, ist die Haltung von Daten aus mehreren oder allen Programmen in zentralen Datenbanken (z.B. Data Warehouse), was bereits beim analytischen CRM angesprochen wurde. Des weitern kann Datenintegration auch die automatische Weitergabe von Datenbeständen von Teilsystemen an andere Systeme bedeuten. Da letztere Definition im Grunde genommen auf die gesamte CRM-Systemarchitektur und nicht nur auf ein Teilsystem (z.B. geschlossener Regelkreis zwischen operativen und analytischen CRM) angewendet werden kann, wird diese im Folgenden auch die Anwendung der Grundprinzipien eines Regelsystems auf die Informationstechnik im CRM begleiten (vgl. Abbildung 5). Knox/Maklan/Ryals sprechen bei der Verbindung zwischen Front und Back Office, zwischen analytischem und operativem CRM, bzw. analytischem CRM und Back Office generell von vertikaler Integration im Gegensatz zur horizontalen Integration bei der Zusammenführung der Kommunikationskanäle.
Nun zur Anwendung: Als Input gelten die Daten- respektive Informationen über die Kunden. Die Aktivitäten respektive Betriebsprozesse aus Unternehmenssicht beziehen sich einerseits auf die Kommunikationskanäle des kommunikativen CRM, über die der Kunde mit dem Unternehmen in Kontakt tritt. Andererseits bilden auch die Bestandteile des operativen CRM wie Marketing, Vertrieb und Service einen Teil der Aktivitäten des Unternehmens. Somit sind die Voraussetzungen für eine Regelstrecke erstmals gegeben: Input – kommunikatives CRM – operatives CRM – kommunikatives CRM – Output. Als Output des Systems kann man sich z.B. die angepassten Kommunikationskanäle aufgrund der Vorgaben des operativen CRM vorstellen.
Der Datenfluss auf der genannten Regelstrecke bedarf nun einer Ist-Wert-Erfassung, was mittels Customer Data Warehouse geschehen kann. Analog der Theorie des Regelkreises kommt im weiteren Verlauf ein Regler (OLAP und Data Mining) zum Einsatz, der eine Art Soll-Ist-Vergleich durchführt. Die Analyseresultate werden darauf der Entscheidungsinstanz weitergeleitet. So gewonnene Erkenntnisse über die Bedürfnisse und Verhaltensweisen der Kunden, können in Form von Korrektur-Entscheidungen als Steuerungs- und Lenkungsinformationen sowohl im operativen als auch im kommunikativen CRM eingesetzt werden. Diese Steuerungs- und Lenkungsinformationen kommen aus der sogenannten Data Warehouse-Wertschöpfungskette, welche das Customer Data Warehouse, OLAP und Data Mining und Daten als Rohmaterial beinhaltet.
Zusammenfassung der Kapitel
1 EINLEITUNG: Das Kapitel erläutert die Bedeutung der Kundenorientierung und grenzt Datenintegration, Information, Wissen und Regelkreis voneinander ab. Es führt in die Verbindung von Kundenbeziehungsmanagement und geschlossenen Informationskreisläufen ein.
2 CLOSED-LOOP-KONZEPTE IM BEREICH CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT (CRM): Das Hauptkapitel beschreibt die Komponenten des Kundenbeziehungsmanagements und überträgt die Regelkreistheorie auf ihre informationstechnische Verknüpfung. Es behandelt ausserdem mögliche Nutzeffekte sowie Schwierigkeiten und Lösungsansätze der Datenintegration.
3 AUSBLICK - VISIONÄRE POTENTIALE: Der Ausblick betrachtet die Verbindung von Kundenbeziehungsmanagement, einwilligungsbasierter Kundenansprache und individueller Betreuung. Ein Schwerpunkt liegt auf mobilen Anwendungen und standortbezogenen Angeboten.
Schlüsselwörter
Kundenbeziehungsmanagement, Regelkreis, Datenintegration, Kundenbindung, Kundenorientierung, Kommunikationskanäle, Datenanalyse, Kundendatenbank, Schnittstellen, Systemintegration, Kampagnenmanagement, mobile Kundenbeziehungen, Datenschutz
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit?
Die Arbeit befasst sich mit geschlossenen Informations- und Steuerungskreisläufen im Kundenbeziehungsmanagement und der dafür notwendigen Datenintegration.
Welche Themen stehen im Mittelpunkt?
Im Mittelpunkt stehen die kommunikativen, operativen und analytischen Bereiche des Kundenbeziehungsmanagements, ihre Schnittstellen sowie mögliche Vorteile und Schwierigkeiten ihrer Verknüpfung.
Welches Ziel verfolgt die Untersuchung?
Sie zeigt, wie sich die Theorie des Regelkreises auf eine Architektur des Kundenbeziehungsmanagements anwenden lässt und welche Anforderungen sich daraus für die Datenintegration ergeben.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit wertet einschlägige Fachliteratur aus und überträgt theoretische Konzepte des Regelkreises auf eine Architektur des Kundenbeziehungsmanagements. Verschiedene Ansätze zur Datenintegration werden gegenübergestellt.
Was behandelt der Hauptteil?
Der Hauptteil erläutert die Bestandteile des Kundenbeziehungsmanagements, entwickelt eine Regelkreisdarstellung und diskutiert Nutzenpotenziale sowie Integrationsprobleme und Lösungsansätze.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Zu den zentralen Begriffen gehören Regelkreis, Kundenbeziehungsmanagement, Datenintegration, Kundenbindung, Datenanalyse und Systemintegration.
Welche Rolle spielt die zentrale Kundendatenhaltung?
Sie führt kundenbezogene Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen und stellt eine Grundlage für ihre Analyse sowie für die Steuerung kundenbezogener Prozesse bereit.
Wie werden unterschiedliche Kommunikationskanäle einbezogen?
Die Arbeit betrachtet ihre horizontale Integration, damit Kunden zwischen Kontaktwegen wechseln können und relevante Informationen für die Betreuung verfügbar bleiben.
Welche Ansätze zur Integration verteilter Datenbestände werden verglichen?
Gegenübergestellt werden die Einführung eines einzigen integrierten Systems und die Schaffung eines interoperablen Informationssystems auf Grundlage bestehender verteilter Datenbestände.
Welche Perspektive eröffnet das mobile Kundenbeziehungsmanagement?
Der Ausblick beschreibt Möglichkeiten einer mobilen und standortbezogenen Kundenansprache und berücksichtigt dabei individuelle Angebote und den Datenschutz.
- Quote paper
- Florian Lüchinger (Author), 2002, Closed-Loop-Konzepte im Bereich Customer Relationship Management, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/6195
