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Kundenbeziehungsmanagement mit CRM-Systemen

Seminararbeit 2013 22 Seiten

BWL - Informationswissenschaften, Informationsmanagement

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1. Einführung

2. CRM-Eckpfeiler

3. CRM Systemkomponenten
3.1 Analytische Systeme
3.2 Operative Systeme
3.3 Kommunikative CRM-Systeme

4. CRM-Systeme in der Praxis
4.1 Wirtschaftlichkeitsanalyse eines CRM-Systems
4.2 Einführung eines CRM-Systems

5. Fazit und Ausblick

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Prozess der Wissensgenerierung

Abbildung 2: Komponenten eines CRM-Systems

1. Einführung

Die Macht der Kunden hat durch Globalisierung, Internet und E-Commerce stark zu- genommen.1 Dies führt in fast allen Branchen zu einem zunehmenden Wettbewerbs- druck, sowie gesättigten Märkten und veranlasst Unternehmen nach immer neueren innovativen Managementkonzepten zu suchen, in der Hoffnung sich einen Wettbe- werbsvorteil sichern zu können. Als ein solch vielversprechender Managementtrend wird in Wissenschaft und Praxis das Customer Relationship Management (CRM), bzw. Kundenbeziehungsmanagement, gehandelt. Ziel des Customer Relationship Managements ist eine Steigerung des Unternehmenserfolgs durch die strategische Ausrichtung des Unternehmens an den individuellen Wünschen der Kunden.2

Für diese Aufgabe optimierte Informationssysteme, sogenannte CRM-Systeme, sol- len den Weg zu diesem Bestreben unterstützen und eine integrierte Kundenansicht erlauben. Dies wiederum soll zu einer umfassenderen, verbesserten Qualität der Kundenbeziehungen und schlussendlich zu einem erhöhten Unternehmenswert füh- ren.3 Aufgrund der Komplexität stellen CRM-Systeme Unternehmen aber auch vor neuartige Probleme und Anforderungen.

Die zentrale Frage dieser Arbeit ist daher, inwiefern CRM-Systeme das Kundenbe- ziehungsmanagement positiv unterstützen und neue Herausforderungen, die das CRM mit sich bringt, gemeistert werden können.

Um diese Frage zu beantworten werden in Kapitel 2 zunächst die Grundlagen für das Verständnis des CRMs und der CRM-Systeme gelegt. In Kapitel 3 wird näher auf die Hauptkomponenten eines CRM-Systems eingegangen und die Komplexität eines solchen sichtbar. Kapitel 4 beschäftigt sich mit CRM-Systemen in der Praxis und be- leuchtet hierbei die Aspekte Wirtschaftlichkeit und Einführung eines CRM-Systems näher. Abschließend folgt ein Fazit mit kurzem Ausblick in die Zukunft der CRM- Systeme.

2. CRM-Eckpfeiler

Nach Leußer, Hippner und Wilde umfasst das Customer Relationship Management „den Aufbau und die Festigung langfristiger profitabler Kundenbeziehungen durch abgestimmte und kundenindividuelle Marketing-, Sales-, und Servicekonzepte mit Hilfe moderner Informations- und Kommunikationstechnologie.“ 4

Dieser CRM-Ansatz, bei dem nun die individuellen Bedürfnisse der Kunden im Mit- telpunkt des Geschehens stehen, stellt den Gegensatz zum traditionell dominieren- den Transaktions-Management dar, das die Maximierung der Verkaufsabschlüsse zum Ziel hat und auf Neukundenakquisitionen ausgelegt ist.5

An Stelle von kurzfristigen Kundenbeziehungen steht beim CRM das Ziel der „profi- tablen Gestaltung der Beziehung während des gesamten ‚Kundenlebenszyklus‘“6 und somit die Erhöhung des Kundenwerts.

Anhand der Definition nach Leußer, Hippner und Wilde wird deutlich, dass nur ein ganzheitlicher Ansatz, der die technische, sowie die betriebswirtschaftliche Perspek- tive miteinander verbindet, erfolgreich sein kann.7 Die Definition hebt hierbei zwei Gesichtspunkte hervor: Die Ausrichtung der Geschäftsaktivitäten nach den Bedürf- nissen der Kunden mit dem Ziel einer langfristigen Kundenbeziehung, sowie die Un- terstützung durch integrierende Informationssysteme.

Ausgehend von einer Unternehmensvision muss als Grundlage für ein erfolgreiches CRM eine CRM-Strategie entworfen werden. In dieser wird festgelegt, welche Ziele mit welchen Maßnahmen und welchen Kunden erreicht werden sollen, und welche kundenorientierte Geschäftsprozesse dafür notwendig sind. 8 Eine CRM-Strategie muss aufgrund der sich verändernden Kundenanforderungen, Potenziale und des Wettbewerbsumfelds immer wieder neu angepasst werden und stellt daher keinen einmaligen Vorgang dar.9

CRM-Systeme in Form von Informations- und Kommunikationstechnologie, dienen der Unterstützung der im Zuge der CRM-Strategieformulierung identifizierten benö- tigten kundenbezogenen Prozesse und der daran beteiligten Mitarbeiter. Da CRM- Systeme eine eindeutig definierte Strategie nur unterstützen, nicht aber ersetzen können,10 werden diese auch als technological enabler bezeichnet.11 Ziel der CRM- Systeme ist es, die verschiedenen, meist abteilungsbezogenen Einzellösungen zu- sammenzuführen und eine einheitliche Sicht auf den Kunden („One Face of the Customer“) zu ermöglichen.12

3. CRM Systemkomponenten

Aufgrund ihrer Komplexität werden CRM-Systeme bei ihrer Betrachtung in verschie- dene Komponenten unterteilt. Es hat sich in der Literatur jedoch noch keine einheitli- che Unterteilung durchgesetzt. Diese Arbeit verfolgt den Ansatz von Hettich, Hippner, und Wilde, die eine Dreiteilung des CRMs in das analytische (aCRM), operative (oCRM) und kommunikative (kCRM) CRM vorgenommen haben.13 Diese Unterglie- derung wurde auch von anderen Autoren übernommen oder nur leicht abgeändert.14

Diese Komponenten sind nicht völlig voneinander losgelöst zu betrachten, sondern es bestehen enge Wechselwirkungen und Abhängigkeiten untereinander.15

Da ein CRM-System die CRM-Strategie lediglich unterstützt,16 können sich bei einer Strategieänderung auch die Anforderungen an Funktionsumfang und Aufgabenberei- che der Systemkomponenten ändern.

3.1 Analytische Systeme

Um im Rahmen des CRM individuell auf die Bedürfnisse der Kunden eingehen zu können, ist es unerlässlich Wissen über Strukturen der Bedürfnisse und des Verhal- tens der Kunden zu generieren. Analytische CRM-Systeme, die dem Business- Intelligence-Kontext zuzurechnen sind, 17 sammeln, integrieren, bewahren und analy- sieren hierfür kundenbezogene Daten, um bisher unbekannte Zusammenhänge zu erkennen.18

Abbildung 2 veranschaulicht den Prozess, der für diese Aufgaben notwendig ist. Grundlage für das analytische CRM bilden Daten, die an sämtlichen Kundenkontakt- punkten, sprich den direkten Schnittstellen zum Kunden, im operativen CRM anfallen. Dies können beispielsweise interne Daten der operativen Systeme, beispielsweise von Service-Hotlines, Umfragen oder Beobachtungen sein. Auch externe Informatio- nen, unter anderem von Marktforschungsinstituten und Wirtschaftspresse, stellen eine wichtige Datenquelle dar. 19

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Prozess der Wissensgenerierung

Quelle: Eigene Darstellung, basierend auf Chang u.a. (2009), S. 1435

In einem nächsten Schritt werden diese Daten zusammengeführt. Hierzu kommen ETL-Prozesse zum Einsatz, die das Extrahieren, Transformieren von heterogenen Daten in homogene Daten und das Laden der harmonisierten Daten in das Data Wa- rehouse übernehmen.20 Das Data Warehouse stellt hierbei einen unternehmenswei- ten Datenpool dar, der meist aus Performancegründen unabhängig von operativen Datenbanken, wie beispielsweise der Kundendatenbank, angelegt ist.21 Aus Flexibili- täts- und Performancegründen wird teilweise auch eine Hub-and-Spoke-Architektur verwendet, bei der dem Data Warehouse Data-Marts, die nur einen Teil der Daten des Unternehmens abbilden, nachgelagert sind. 22

Auf Basis des einheitlichen Datenbestands kann mithilfe von Online Analytical Pro- cessing (OLAP) und Data Mining das Kundenverhalten analysiert werden. Durch Erkennung der anwendungsorientierten Bedeutung der Analyseergebnisse, kann Wissen zur kontinuierlichen Optimierung kundenbezogener Prozesse im operativen Kontext bereitgestellt werden.23 Es handelt sich beim operativen und analytischen CRM folglich um ein selbst lernendes System, bei dem das operative CRM Daten an das aCRM übermittelt, dieses durch Analysen neue Erkenntnisse generiert und für die kontinuierliche Optimierung von Prozessen an das operative CRM übermittelt. Dieser geschlossene Regelkreis wird auch als Closed-Loop bezeichnet.24

Durch multidimensionale Datenanalyse befähigt OLAP zur Suche nach neuen Zu- sammenhängen. Hierfür bilden zwei oder mehr Dimensionen (z.B. Produkt und Zeit- raum) einen multidimensionalen Datenwürfel (Cube), anhand dessen relevante be- triebswirtschaftliche Größen (z.B. Umsatz, Kosten, Deckungsbeitrag) betrachtet wer- den können. Für die Betrachtung der betriebswirtschaftlichen Größe aus verschiede- nen Perspektiven stehen verschiedene Werkzeuge zur Verfügung. So ist beispiels- weise eine Aggregation der Dimensionen (Roll-Up), Detaillierung der verdichteten Daten (Drill-Down) oder auch Herausschneiden einzelner Scheiben (Slice) oder Wür- fel (Dice) möglich.

OLAP benötigt für diese Analysen im Vorfeld aufgestellte Hypothesen, weswegen es auch als „maschinell unterstützte manuelle Suche"25 bezeichnet wird. Vordergründig basiert OLAP auf dem Top-down Ansatz, bei dem eine Frage mithilfe von detaillierten Daten beantwortet wird. Der Nutzer muss sich folglich bewusst sein, wonach er sucht.26 Eine typische OLAP Anfrage im CRM Kontext könnte beispielsweise lauten: Wie viele Kündigungen gab es in der Region Stuttgart im letzten Jahr?

[...]


1 Vgl. Laudon u.a (2010), S. 532.

2 Vgl. Hubschneider (2007), S. 12f.

3 Vgl. Laudon u.a. (2010), S. 533f.

4 Leußer u.a. (2011), S.18.

5 Vgl. Schneider (2008), S. 2f.

6 Dombrowski und Messinger (2003) S.243.

7 Vgl. Rentzmann u.a. (2011), S. 131.

8 Vgl. Hettich u.a. (2000) S. 1346.

9 Vgl. Leußer u.a. (2011) S. 40.

10 Vgl. Rentzmann (2008), S. 10.

11 Vgl. Hippner u.a. (2011) S. 36.

12 Vgl. Hippner u.a. (2004), S. 15.

13 Vgl. Hettich u.a. (2000), S. 1348.

14 Vgl. Helmke u.a. (2013), S.13 Diese nutzen statt „kommunikativ“ den Begriff „kollaborativ“.

15 Vgl. Vgl. Hippner u.a. (2004), S.17.

16 Vgl. Rentzmann (2008), S. 10.

17 Vgl. Hettich u.a. (2000), S. 1350.

18 Vgl. Hofbauer und Schöpfel (200), S. 129.

19 Vgl. Chang u.a. (2009), S. 1434f.

20 Vgl. Bachmann und Kemper (2011), S.103.

21 Vgl. Abts und Mülder (2010), S.69.

22 Vgl. Zopoundidis (2004), S. 145.

23 Vgl. Rentzmann u.a. (2011), S. 133.

24 Vgl. Hippner u.a. (2004), S.17.

25 Hippner u.a. (2011), S.787f.

26 Vgl. Neckel und Knobloch (2005), S. 78ff.

Details

Seiten
22
Jahr
2013
ISBN (eBook)
9783656443667
ISBN (Buch)
9783656443551
Dateigröße
676 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v215800
Institution / Hochschule
Universität Stuttgart – Wirtschaftsinformatik
Note
1,0
Schlagworte
kundenbeziehungsmanagement crm-systemen

Autor

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Titel: Kundenbeziehungsmanagement mit CRM-Systemen