Teil 3: Electronic Business Anwendungen in der ...winf.in.tu-clausthal.de/winf/ss07/wi4/vl/WI4-III-7_eCRM.pdf · Analytisches CRM • I&K-Technologien erleichtern den Weg von der

Vorlesung Wirtschaftsinformatik IVElectronic Commerce / Electronic BusinessElectronic Commerce / Electronic BusinessSommersemester 2007

Teil 3: Electronic Business Anwendungen in der Wertschöpfungskettein der Wertschöpfungskette

eCustomereProducts &eServices(Kap. 4)

eContracting(Kap. 7)

eDistribution(Kap. 8)

ePayment(Kap. 9)

eCustomer RelationshipManagement

(Kap. 10)

eProcure-ment

(Kap. 5)

eMarketing(Kap. 6)

Inhalte dieses Kapitels

• eCRM: Von Produktorientierung zu Kundenorientierung• Wie misst man den Wert eines Kunden?Wie misst man den Wert eines Kunden?• Analytisches Kundenbeziehungsmanagement• Operatives KundenbeziehungsmanagementOperatives Kundenbeziehungsmanagement• Nutzung von CRM-Systemen• Controlling des KundenbeziehungsmanagementsControlling des Kundenbeziehungsmanagements

Wirtschaftsinformatik © Prof. Dr. Jörg P. Müller, 2007 2

eCRM: Definitionen

• (Electronic) Customer Relationship Management (CRM):Wirtschafts- und Technikdisziplin, in der Anwendungs-

t i t t d ä tli h G häftsysteme eingesetzt werden, um sämtliche Geschäfts-prozesse in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Dienstleistung zu koordinieren, die mit den Interaktionen zwischen dem Unternehmen und den Kunden in Beziehung stehen

[Laudon+ 2006, p.107]

• eCRM-Systeme:Anwendungssysteme, die sämtliche Interaktionen der Firma mit Kunden verfolgen und analysieren um UmsatzFirma mit Kunden verfolgen und analysieren, um Umsatz, Rentabilität, Kundenzufriedenheit und Kundenbindung zu optimieren

[ditt ][ditto]


Entwicklungsstufen des CRM

Integrations-stufen

Kundenorientierung

Customer RelationshipManagement (CRM)

Prozessmanagement

Computer-Aided Selling (CAS)

Qualitätskontrolle

T t l Q lit M t

(CAS)

Zeit1980 1990 2000

Total Quality Management (TQM)

Zeit1980 1990 2000[nach: Meier+ 2005, p. 156]


Qualitätssicherung

• 80-er Jahre: Umsetzung umfassender Qualitätskonzepte in den Unternehmen

• Methoden und Verfahren zur frühen Erkennung / Vermeidung von Mängeln oder Fehlern in Produkten

• Normenreihe ISO 9000: Entwickelt von der International• Normenreihe ISO 9000: Entwickelt von der International Organization for Standardization (ISO) Ende der achtziger Jahre, regelt:

– Verfahren zur Vermeidung von Fehlern– Umfassende Dokumentation der Produktionsprozesse– Kontrollmechanismen für TeilschritteKontrollmechanismen für Teilschritte– Abnahme (Zertifizierung) durch externe Gutachter (Auditoren)

• Wird mittlerweile auch im Dienstleistungsbereich angewendet


Prozessmanagement

• Seit Anfang der 90-er Jahre: Erweiterung des qualitätsorientierten Ansatzes um Analyse und N t lt G häftNeugestaltung von Geschäftsprozessen

• Schwerpunkt: Optimierung von Vertriebs- und Service-ProzesseProzesse

• Vorrangiges Ziel: Effizienzsteigerung der Verkaufs-organisation sowie verbessere Marktdurchdringung

• Entwicklung / Einführung von Informationssystemen und Datenbanken für den Vertrieb, z.B.

– Sales Force Automation– Sales Force Automation– Computer Aided Selling– Call Center


Merkmale der Verlagerung von Produkt- zur Kundensicht• Im Zuge der Globalisierung und Liberalisierung der Märkte:

Generelle Abnahme der KundenloyalitätDiff i üb P&D ll i i t ft i ht h i h d• Differenzierung über P&D allein ist oft nicht mehr ausreichend

– bewusste Ausrichtung der Wertschöpfungskette auf den Kunden– Verkauf eines P&D soll Beginn einer langfristigen Kundenbindung

darstellen

Produktorientierung KundenorientierungZielmarkt Kundensegmente Kunden mit hohem KundenwertZielmarkt Kundensegmente Kunden mit hohem Kundenwert

Kanäle Mono-Channel Multi-Channel

Kommunikation Einwegkommunikation Interaktion

Zeithorizont Periodische Kampagnen Lebenszyklus des KundenZeithorizont Periodische Kampagnen Lebenszyklus des Kunden

Informationssysteme Funktionsorientiert Integriert in Customer Datawarehouse

Hauptfokus Marketing- u. Vertriebsaktivitäten Steigerung des Kundenkapitals

Analyse Statistische Transaktionsauswertungen Profile und Verhalten von Kunden

[nach: Meier+ 2005, p. 157]


CRM und Integration

• In der Vergangenheit waren Geschäftsprozesse für Vertrieb, Kundenservice und Marketing in Unternehmen stark abteilungsbezogen

• Austausch von Kundendaten nur in sehr beschränktem A ß ( B k t b D t )Ausmaß (z.B. kontenbezogene Daten)

• Daten oft den Produkten zugeordnet, die der Kunde gekauft hattegekauft hatte

• Keine Möglichkeit der Zusammenführung dieser Daten, damit die Abteilungen ein einheitliches Bild des Kunden da t d e bte u ge e e e t c es d des u degewinnen können

• CRM hat in erster Linie ein Integrationsproblem zu lösen


CRM-Tools und Integration

• CRM-Werkzeuge versuchen, dieses Problem zu lösen d hdurch:

– Integration kundenbezogener Prozesse

– Konsolidierung von Kundendaten aus verschiedenen Kommunikationskanälen

– Bereitstellen von Analysemethoden

[Quelle: Laudon+ 2006, p.108]


Typische Fragestellungen des CRM(nach [Laudon+ 2006, p.108])

• Welchen Wert hat ein bestimmter Kunde künftig für die Firma?

• Wer sind unsere loyalsten Kunden? • Mit welchen Kunden machen wir die meisten Umsätze?• Was möchten diese umsatzstarkent Kunden kaufen?

Akquisition neuer KundenBesseren Kundenservice und SupportppAngebot auf Präferenzen der Kunden abstimmenBindung umsatzstarker Kundeng


Kundenservice oder Diskriminierung?

• CRM kann zu einer Diskriminierung von Bürgern in Abhängigkeit von ihrem Einkommen (oder sonstigen Kriterien?) führenKriterien?) führen

• "In the brave new banking world, the "unprofitable" customer will find that bankers don't want you – or your

"money .." ["Big banker is watching you", www.bankrate.com, 1999]

• "… you charge them higher fees because you don't want them – make them know they're not welcome. […]them make them know they re not welcome. […]Unprofitable customers will pay an additional price in terms of service. Each time a customer calls or E-Mails a bank the sales rep need only type his name to view hisbank, the sales rep need only type his name to view his CRM profile. […] You answer the cash cows first, the losers can wait 20 minutes if they call in a question. The losers will just make you drown " [ h M 2002 535]losers will just make you drown. [nach: Merz 2002, p.535]


Kundenwert

• Kundenkapital (auch Kundenstammwert, Customer Equity):

– Wert eines Kunden bzw. des Kundenstamms zur Erreichung der monetären und nicht-monetären Ziele aus Sicht des Unternehmens

• Drei Komponenten des Kundenkapitals [nach Rust + 2000]

– Nutzenkapital (value equity)• begründet durch Nutzenwahrnehmung des Produkts durch den

Kunden– Markenkapital (brand equity)

• Umfasst subjektive Beurteilung der Marken durch den Kunden– Beziehungskapital (relationship equity)

• Beschreibt Erfolg der KundenbindungsprogrammeBeschreibt Erfolg der Kundenbindungsprogramme


Wie kann man das Kundenkapital berechnen

• Customer Equity - Modell von Blattberg et al.

Kunden-ertrag

Kunden

Kunden-gewinnung

Kunden-bindung

Kunden-lebens-zyklusAdd-on

Selling

Kunden-investitioninvestition


Customer Equity Modell nach Blattberg et al.

• Berechnung des Kundenwertes über den Kundenlebenszyklus erfordert Berücksichtigung bestehender und zukünftiger Kundeninvestitionen und KundenerträgeDi B h b ü k i hti t di Ph• Diese Berechnung berücksichtigt die Phasen:

– KundengewinnungKundenbindung– Kundenbindung

– "Add-on Selling" (= Cross-Selling & Up-Selling)


Cross- und Up-Selling [Laudon+ 2005, p. 422]

• Cross-selling: Verkauf zusätzlicher Produkte, wird erzielt, wenn den Kunden ergänzende Produkte angeboten werden

• Up-selling: Verkauf höherwertiger Produkte oder f i h L i t i d i lt dumfangreicherer Leistungen, wird erzielt, wenn neuen oder

bestehenden Kunden höherwertige Produkte oder umfangreichere Leistungen angeboten werdeng g g

• Bündelung (Bundling): Verkauf zusätzlicher Produkte, wobei eine Produktkombination im Bündel verkauft wird und der Verkaufspreis niedriger ist als der Gesamtverkaufspreis der einzelnen Komponenten


Berechnung des Kundenkapitals

• Hier Betrachtung des Kundenkapitalwertes für in einer Periode akquirierte Neukunden über ein KundensegmentK d k it l t K d ibt i h l S• Kundenkapitalwert pro Kunde ergibt sich als Summe aus

– Akquisitionskapital– Kundenbindungskapital– Zusatzkapital aus Add-On-Selling-Aktivitäten

• Gesamtbetrachtung erfordert Berechnung des Kundenkapitalwertes über alle zukünftige– Berechnung des Kundenkapitalwertes über alle zukünftige Zeitperioden

– Aufsummierung über alle KundensegmenteAbdiskontierung des Kundenbindungs und Zusatzkapitals– Abdiskontierung des Kundenbindungs- und Zusatzkapitals

• Wir verzichten hier auf die detaillierte Betrachtung (s. Folie 22 dieses Kapitels für die allgemeine Formel zur Berechnung des Kundenkapitalwertes)Kundenkapitalwertes)


Hauptkomponenten des Blattberg-Modells

AkquisitionskapitalAkquisitionskapital

(Ratea ⋅ Margea) – Costa

Kundenkapital pro Kunde∑

Kundenbindungskapital

1 pro Kunde∑1 (1 – Rateb) ⋅ (Margeb – Costb)

Zusatzkapital

Ratez ⋅ ⋅ (Margez – Costz)1

(1 – Rateb)(1 Rateb)


Berechnung des Akquisitionskapitals pro Kunde

• AkquisitionskapitalGewinnmarge – Akquiseaufwändeng q

• Gewinnmarge pro Segment = ∅ Umsatz des Segments zur Zeit t – "Cost of goods" für Segment

• Bemerkungen– Gewinnmarge muss mit Akquiserate (= Akquisewkt.)

multipliziert werden, da nur Neukunden betrachtet werden (es kann nicht gesamte Zielgruppe gewonnen werden)

– Beim Aufwand wird der gesamte Aufwand einbezogen (nicht g g (mit Akquiserate multipliziert)


Berechnung des Kundenbindungskapitals pro Neukunde• Berechnet aus:

Erwartete Beziehungsdauer * Gewinn pro Zeitperiode• Beziehungsdauer berechnet sich durch

1/ (1- Kundenbindungsrate)K d bi d t• Kundenbindungsrate:

– Wie viele Kunden des akquirierten Kundenbestandes können in der nächsten Periode gehalten werden (z.B. 70% ≈ 0.7)g ( )

– Annahme im Modell: Diese Rate bleibt über die Zeit konstant• Die Beziehungsdauer wird mit Kundenbezogener

Gewinnmarge multipliziertGewinnmarge multipliziert– Einnahmen in Betrachtungsperiode – "Cost of Goods" (für

Segment)– Auch Aufwendungen zur Kundenbindung werden erfasst


Berechnung des Zusatzkapitals pro Neukunde

• Berücksichtigt Margen und Aufwände für die Kundenprogramme des Up- und Cross-Selling

• Annahme: Dauer der Wirkung des Add-On-Selling = Kundenbeziehungsdauer

• Zusatzrate Ratez: Größe des Zusatzkapitals ist davon abhängig, wie intensiv das Unternehmen die Instrumente des Up- and Cross-Selling anwendetdes Up- and Cross-Selling anwendet

– 0 ("gar nicht") bis 1 ("für alle Kunden")• Auch hier ist der Gewinn für Add-On-Selling aus derAuch hier ist der Gewinn für Add On Selling aus der

Differenz der Einnahmen und der Aufwände für Add-On-Selling zu berechnen


Allgemeines Modell nach Blattberg et al.


Diskussion

• Das vorgestellte Modell beschränkt sich auf quantitative Einflussfaktoren

• Tatsächlich müssen auch qualitative Größen bei der Berechnung des Kundenkapitals berechnet werden

– z.B. Weiterempfehlungen– Potenzial der Meinungsbildung ("Lead customer potential")

Wi k I f ti Bild d K d k it l d• Wie kann Information zur Bildung des Kundenkapitals und Erfassung der qualitativen Einflussgrößen gesammelt werden?

– Customer Datawarehouses als vielversprechender Ansatz– Teil des sog. Analytischen Kundenbeziehungsmanagement


Analytisches CRM

• I&K-Technologien erleichtern den Weg von der Produkt-hin zur Kundenorientierung

• Analytisches CRM: – Bestehende Kunden mit Hilfe spezifischer Datensammlungen

besser kennen lernenbesser kennen lernen– Potentielle Kunden systematischer erfassen– Frühzeitige Erkennung der wertvollsten Kunden

Gewinnung für längerfristige Kundenbeziehung– Gestaltung differenzierter Produkte und bedarfsspezifischer DL

• Identifikation und Bewertung der "wertvollsten" KundenIdentifikation und Bewertung der wertvollsten Kunden geschieht mit Hilfe einer gut strukturierten, mehrdimensionalen Datenbank ( WI1-Vorlesung)

C t D t h– Customer Datawarehouse


Customer Datawarehouse

• Spezielle Ausprägung der in der WI1-Vorlesung behandelten Datawarehouse-Technologie

• Mehrdimensional– Kennzahlen wie z.B. Kundenwert, Umsatzzahlen,

Rentabilitätskennzahlen werden nach unterschiedlihchenRentabilitätskennzahlen werden nach unterschiedlihchen Auswertungsdimensionen wie z.B. Kundensegmente, Absatzgebiete, Produktgruppen, Filialstruktur analysiert

• Zeitbezogen• Zeitbezogen– Auswertungen betreffen Vergangenheit, Gegenwart o. Zukunft

• Nicht änderbar– Quelldaten aus der Vergangenheit ("Laden" aus operativen

Systemen), d.h. dürfen nur gelesen, aber nicht geändert werden


Mehrdimensionale Datenschemata

• In der WI1-Vorlesung haben wir die Grundlagen von Datawarehouse-Architekturen kennen gelernt

• Wir haben die Definition und Anwendung des Online Analytical Processing (OLAP) und die damit verbundenen

h di i l D t d ll (OLAP D t ü f l itmehrdimensionalen Datenmodelle (OLAP-Datenwürfel mit Abbildung in das Star Schema) kennen gelernt

• An dieser Stelle wiederholen wir in Kürze die wesentlichen• An dieser Stelle wiederholen wir in Kürze die wesentlichen Konzepte


Grobarchitektur eines Customer Datawarehouse

[Quelle: Meier+ 2005, p. 162]


Beispiel eines dreidimensionalen Datenwürfels

A t di i (A h d D t ü f l )


• Auswertungsdimensionen (Achsen des Datenwürfels): Dienstleistung, Region, Zeit

• Entwurf der Dimensionen ist bedeutend, da entlang der AchsenEntwurf der Dimensionen ist bedeutend, da entlang der Achsen Auswertungen und Analysen vorgenommen werden

• Dimensionen i.d.R. hierarchisch (z.B. Monat Quartal Jahr)


Beispiel: OLAP-Würfel dargestellt mit PowerPlay-Werkzeug der Firma Cognos

[Quelle: Laudon+ 2006, p. 338


Operationen auf Datenwürfeln

• Customer Datawarehouse muss die folgenden Operationen auf OLAP-Würfeln unterstützen

• Drill Down: Verfeinerung der betrachteten DimensionenDrill Down: Verfeinerung der betrachteten Dimensionen– z.B. Jahr Quartal Monat Woche– z.B. Region Teilregion Filiale

• Roll Up: AggregationRoll Up: Aggregation– inverse Operation zum Drill Down– Festlegen der Aggregationsebenen zum Zeitpunkt d. Festlegung d.

Datenmodells• Slicing

– Auswahl / Analyse einer bestimmten Ausprägung einer Dimension ("Scheibe"), z.B. ein Jahr mit sämtlichen Dienstleistungen/Regionen( ) g g

• Dicing– Ändern der Reihenfolge der Dimensionen, z.B. Kundenwert nach

• Zeit, Region, Dienstleistung, g , g• Dienstleistung, Region, Zeit


Entwurf eines Datenwürfels

• Gesucht: Datenmodell, das die og. Anforderungen und Operationen unterstützt

• Gebräuchlichstes Schema zur Darstellung mehrdimensionaler Datenmodelle: Star-Schema

• Festlegen von Kennzahlen und Dimensionen• Abgebildet in

– eine Dimensionentabelle pro Dimension• Dimensionen sind herarchisch gegliedert

eine Faktentabelle die die Kennzahlen pro Kombination der– eine Faktentabelle, die die Kennzahlen pro Kombination der Ausprägungen der Dimensionen enthält

• Enthält Werte für unterschiedliche Aggregationsstufen


Beispiel: Star-Schema für ein Customer Datawarehouse



Data Mining: Definition und Verfahren

• Analyse großer Daten-bestände, um Zusammen-hä M t d R l

Data Mining für CRMhänge, Muster und Regeln zu finden, die als Unterstützung bei der Entscheidungs-findung und der Vorhersage künftigen Verhaltens dienen können [Laudon+ 2006, p. 339]

Analyseder bestehenden K d b i h

Prognoseder künftigen Beziehung zum [ , p ]

• Zwei große Problembereiche: Analyse und Prognose

Kundenbeziehungen u. des Kunden-verhaltens

gKunden und der Entwicklung des Verhaltens

• Unterschiedliche technische Verfahren für beide Bereiche

• Clusterbildung undAbweichanalyse

• Assoziation• Generalisierung

• Klassifikation• Wirkungsprognose

• Generalisierung


Beispielverfahren: Entscheidungsbaum

• Verwendbar für Klassifikationsprobleme• Entscheidungsbaum besteht aus Knoten (Bedingungen) g ( g g )

und Kanten• Blätter repräsentieren Kundenklassen

ä f• Entscheidungsbäume kodieren Regeln zur Klassifikation von Kunden in Kundengruppen

• Oft: Erzeugen von Entscheidungsbäumen ausOft: Erzeugen von Entscheidungsbäumen aus historischen Daten

• Alternative Verfahren: Genetische Algorithmen, neuronale N B N kNetze, Bayes-Netzwerke

• Entscheidungsbaumverfahren sind einfach, aber recht starr und statischstarr und statisch


Beispiel: Entscheidungsbaum



Operatives CRM

• Festlegung, Ausgestaltung und Optimierung der Konsumprozesse zwischen Unternehmer und Kunden, bestehend aus

– Kundenprozess (Customer Buying Cycle, siehe Kapitel 6)U t h– Unternehmerprozess



Funktionen von CRM Software

[Quelle: Laudon+ 2006, p. 423]


Multi-Channel Management (MCM)

• Im CRM: Kommunikation mit dem Kunden stellt besonderes Problem dar, da unterschiedliche Kontakt-und Kommunikationskanäle zum Einsatz kommen

• Multi-Channel Management: Management von parallel t t K t ktk äl f d K d itgenutzten Kontaktkanälen auf der Kundenseite

• Inbound-Kommunikation: Kunde gelangt über einen Kontaktkanal an das UnternehmenKontaktkanal an das Unternehmen

• Outbound-Kommunikation: Unternehmen richtet sich über Kontaktmedien an den Kundeno ta t ed e a de u de


Kontaktkanäle und Kontaktmedien im MCM

• Vielfalt an Kombinationen von Kontaktkanälen mit direkten und indirekten Medien

• Kontaktkanal setzt sich aus unterschiedlichen Mitarbeiterrollen, -fähigkeiten, Aktivitäten von Front Office-Prozessen u. I&K-Medien zusammenMedien zusammen



Inbound-Kommunikationsprozesse

• Behandeln von Kundenanfragen

• Oft gebündelt mit Hilfe von Contact Centern (auch: Customer Interaction Center)Customer Interaction Center)

• Phasen:– Annahme/Identifikation,– Klassifikation/Bearbeitung,– Protokollierung der

Aktivitäten



Outbound-Kommunikationsprozesse

• Bereitstellen und Verteilen von Angeboten und Spezialaktionen des Unternehmens an die KundenBereitstellen von InhaltenKontaktierung: meist durch Customer Interaction CenterFestlegung des geeigneten Mediums wesentlich, u.U. ein Mix von Medien und Kanälen

Erfolgskontrolle bei Kampagnen und sonstigen Outbound-Aktivitäten mit Hilfe des CDW


Controlling des CRM

• Strategische Ebene– Festlegen der CRM-Strategie mit

Zielen und MaßnahmenZielen und Maßnahmen– Verantwortlich: Unternehmensleitung

o. Customer Steering Committee

• Taktisch analytische Ebene• Taktisch-analytische Ebene– Entwicklung von Kundenmodellen

und Kunden-Portfolios zum Erhalt und zur Steigerung des Kundenwertsund zur Steigerung des Kundenwerts

– Verantwortlich: CRM-Kernteam

• Operative EbeneDurchführung v Kundenprogrammen– Durchführung v. Kundenprogrammen und –kampagnen

– Verantwortlich: Funktionale Linien


Das CDW wird im Laufe der Zeit zu einer Wissensdatenbank;


wichtiger Teil des intellektuellen Kapitals eines Unternehmens

Zusammenfassung: Vorteile des CRM

• Bereitstellung eines besseren Kundendienstes

• Effiziente Arbeitsweise von Call

• Bereitstellung von Kunden-informationen für Entwicklung neuer P&DEffiziente Arbeitsweise von Call

Centern• Effektiver Verkauf von

ergänzenden Produkten

• Reduzierung von Verkaufs- u. Marketingkosten

• Identifizieren und Beibehalten gewinnbringender Kunden• Unterstützung des Verkaufs-

personals, schnellere Abschlüsse zu tätigen

• Vereinfachung von Marketing- u

gewinnbringender Kunden• Optimierung der Kosten für die

Dienstleistungserbringung• Verbesserung der Kundentreue• Vereinfachung von Marketing- u.

Verkaufsprozessen• Anwerbung und langfristige

Bindung neuer, gewinn-

• Verbesserung der Kundentreue• Verbesserte Antwortraten auf

direkte Anschreiben• Gesteigerte Produktrentabilitätg g

bringender Kunden• Verkauf zusätzlicher P&D• Steigerung der Produktnutzung

Gesteigerte Produktrentabilität• Schnellere Reaktion auf

Vertriebschancen

[nach: Laudon+ 2006, p. 427]


Herausforderungen des CRM

• Einführung von CRM-Systemen teuer und zeitaufwändig• Finanzielle Rendite oft zweifelhaft, insbesondere

angesichts der Gesamtbetriebskosten über den Lebenszyklus (TCO) des Systems

• Versagensrate bei CRM Systemen kann bei 55 75% liegen• Versagensrate bei CRM-Systemen kann bei 55-75% liegen (nach [Laudon+ 2006, p. 428])

• Wichtig: "Leben" der kundenorientierten Sicht; gfunktionsübergreifende Integration kundenbezogener Geschäftsprozesse erfordert Bereitschaft zu Änderungen der Organisationskultur und der Geschäftsprozessede O ga sat o s u tu u d de Gesc ä tsp o esse

• Unterstützung und Rückendeckung seitens der Unternehmensleitung unabdingbar


Literaturreferenzen

• Blattberg, R.C., Getz G., Thomas J.S.: Customer Equity –Building and ManagingRelationships as Valuable Assets. Harvard Business School Press, 2001.

• Rust R.T., Zeithaml V.A., Lemon K.N.: Driving Equity – How C t Lif ti V l i R h i C t St tCustomer Lifetime Value is Reshaping Corporate Strategy. The Free Press, 2000.


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