Analytisches CRM

Wissenszentrum

Was ist analytisches CRM? Beschreibung

Analytisches CRM ist der Teil von Kundenbeziehungsmanagement, der auf das Erfassen, Analysieren und Verwenden des Wissens über Kunden und Wege, sich diesen zu nähern, abzielt, typischerweise durch den Gebrauch von Datenbanken, statistischen Tools, Datamining, maschinellem Lernen, Business Intelligence und Berichterstattungsmethoden.

Kundenwissen besteht aus:

• Grundlegenden persönlichen Daten, wie z.B.: Kundenname, Firmenname, Geschäftsbereich, Abteilung, Adresse, E-Mail, Telefon, Telefax, Geschlecht, Nationalität, usw.
• Differenzierteres Kundenwissen, wie z.B.:
  • Kundenwert (jährlicher Umsatz, Profitabilität)
  • Transaktionen (Produktbeschreibung, Umsatz, Gewinn, Zahlungsmethode, Zahlungsverhalten)
  • Internet-Kommunikation (IP-Adresse, Eingangsseite, Folge von Seitenaufrufen, Verweildauer)
  • Telefonische Kommunikation (Call-Center Daten, Verkaufsanrufe)
  • Andere Kommunikationsarten (Postsendungen, Resonanz)
  • Kundenzufriedenheit (mit dem Produkt, der Dienstleistung, der Firma)

Diese Kundeninformationen können durch die Prozesse (Verkauf, Kundendienst, Finanzen, Marketing) und durch die Absatzkanäle (Multikanalstrategie) der Organisation erfasst werden. Bestimmte Daten können auch von externen Quellen erworben werden, wie z.B. Marktforschungsdaten oder Adressdatenbanken. Es ist häufig ratsam, alle Kundendaten zentral für die Organisation zu speichern, damit „mehrfache Versionen der Wahrheit“ vermieden werden. Kundendaten sollten aktuell, komplett, korrekt, einzigartig (jeder Kunde sollte in der Datenbank nur einmal vorhanden sein) und für diejenigen Personen zugänglich sein, die sie benötigen, wenn sie sie benötigen. Dieses gilt erst recht für Unternehmen mit einer strategischen Kundenbeziehungsmanagement-Philosophie.
 

Gebrauch des analytischen CRM. Anwendungen

• Optimieren der Marketingeffektivität.
• Kundenakquise, Cross-Selling, Up-Selling, Kundenbindung, etc.
• Analyse des Kundenverhaltens, um Produkt- und Dienstleistungsentscheidungen zu unterstützen (z.B. Preiskalkulation, Entwicklung neuer Produkte). Vergleichen Sie mit: Qualitätsfunktionendarstellung.
• Managemententscheidungen, z.B. Finanzprognose und Kundenrentabilitätsanalyse.
• Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Kundenabwanderung (Churn).

Schritte im analytischen CRM. Prozess

Nachdem die Kundendaten gesammelt und gespeichert sind, kann die tatsächliche Analyse stattfinden. Der Analyseprozess besteht grob aus den folgenden Schritten:

1. Problemformulierung. Was wollen wir wissen. Ist die Beantwortung der Frage relevant und möglich (technisch, finanziell und organisatorisch). Typischerweise beschäftigt sich eine CRM Analysefrage mit den folgenden Themen:
   • Segmentation der Kunden
   • Akquisitionsanalyse (wie ist die Qualität der verschiedenen Listen oder Datenbanken)
   • Kundenbeziehungsanalyse (erwartete Kundenbindung, Möglichkeiten für Cross-Selling, Deep-Selling, Up-Selling)
   • Absatzkanal- oder Ansatzanalyse (welcher Absatzkanal oder Ansatz liefert die besten Resultate)
2. Vorbereitung (zufällige Stichprobenerhebung, relevante Variablen, Fallstudien, Bewertungsintervalle, Vorbereitung des endgültigen Datensatzes)
3. Endgültige Analyse mithilfe von:
   • Statistischen Techniken (Regressionsanalyse, Dynamische Regression, Untersuchende Faktoren-Analyse, Exponentielle Glättung, ARIMA-Modell)
   • Datamining, welches auf das Aufdecken von nicht sichtbaren oder nicht linearen Mustern in den Daten abzielt.
   • Techniken des maschinellen Lernens (künstliche Intelligenz), wie z.B.: neurale Netzwerke, genetische Algorithmen, Assoziierungsregeln und fallbasiertes logisches Denken.
4. Visualisierung der Resultate, so dass sie für die Benutzer verständlich sind.

Stärken des analytischen CRM. Nutzen

• Kann dabei helfen, nützliches Wissen in umfangreichen Kundendatenbanken zu finden und zu sondieren.
• Kunden einstufen, Kundenverhalten vorhersagen, Marktansatz oder Absatzkanal auswählen.

Einschränkungen des analytischen CRM. Nachteile

• Einige analytische CRM-Techniken sind sehr komplex und schwer zu verstehen.
• Noch im frühen Anwendungsstadium.

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