Customer Relationship Management

Customer Relationship Management (CRM) ist der englische Begriff für die Verwaltung von Kundenbeziehungen.

Kundenansprache und Kundenbindung nehmen einen immer höheren Stellenwert ein. Daher werden sämtliche Daten von Kunden und alle Transaktionen mit diesen Kunden in Datenbanken gespeichert. Diese Daten werden integriert und aufbereitet, so dass im Unternehmen an jeder Stelle diese Daten in der passenden Zusammenstellung zur Verfügung stehen.

Im Gegensatz zum CRM beschäftigt sich das Partner Relationship Management (PRM) mit den Geschäftspartnern eines Unternehmens.

Inhaltsverzeichnis
1 Ziele
2 Aufgaben

2.1 Akquisition (Kundengewinnung)
2.2 Kundenbindung (Bestandskundenpflege)
2.3 Kundenrückgewinnung

3 Grundlagen
4 Werkzeuge

4.1 Gespeicherte Daten
4.2 Auswertungsmöglichkeiten
4.3 Nutzen

5 Teilgebiete

5.1 Kommunikatives CRM
5.2 Analytisches CRM
5.3 Operatives CRM
5.4 Kollaboratives CRM

6 Typisches Pflichtenheft einer CRM-Anwendung
7 Erfolgsfaktoren und Engpässe
8 Werkzeuge
9 Kritik
10 Literatur
11 Siehe auch
12 Weblinks

Ziele

Die Ziele des CRM decken sich weitgehend mit den Unternehmenszielen:

Aufgaben

Akquisition (Kundengewinnung)

Kundenbindung (Bestandskundenpflege)

Kundenrückgewinnung

Grundlagen

CRM unterstützt die Kommunikation im Kundenprozess mit verlässlichen Zahlen, Daten, Fakten, um die Aufmerksamkeit in Beziehungen mit einem hohen Kundenwert zu konzentrieren und Schwachstellen im Dialog mit dem Kunden zu identifizieren. Das Ziel steht im Geiste einer verbesserten Kundenorientierung, um dem Kunden individualisierte, seinen Bedürfnissen entsprechende Leistungen anbieten zu können.

Werkzeuge

Ein CRM-System wird in der Regel auf Basis einer Datenbank realisiert, mit deren Hilfe eine strukturierte und ggf. automatisierte Erfassung sämtlicher Kundenkontakte und -daten in einem Data Warehouse ermöglicht und für eine automatische Auswertung mittels Data Mining oder OLAP zur Verfügung gestellt wird. Auf Grundlage dieser Kundendatenbank gibt es eine Vielzahl von Kunden- und Marketingprozessen, die durch entsprechende CRM Anwendungen unterstützt werden.

Gespeicherte Daten

Auswertungsmöglichkeiten

Die Möglichkeiten der Auswertung der vorhandenen Daten durch eine CRM-Analyse sind vielfältig:

Nutzen

Teilgebiete

Customer Relationship Management wird üblicherweise eingeteilt in das analytische, das operative und das kommunikative CRM.

Kommunikatives CRM

Das kommunikative CRM, spricht die direkte Schnittstelle zum Kunden – die Kundenkontaktpunkte – an. Durch das kommunikative CRM werden die verschiedenen Kommunikationskanäle für den Kundenkontakt bereitgestellt. Hierbei spricht man mittlerweile auch von Multichannel Management. Dieses soll die Verwaltung der Kommunikationskanäle und deren effiziente Nutzung sicherstellen.

Sehr bedeutungsvolle Kanäle der Kommunikation sind:

Analytisches CRM

Das analytische CRM führt auf den im Data Warehouse-System zusammengeführten Kunden- und Transaktionsdaten Analysen mittels Methoden der Business Intelligence wie Data Mining aus. Im analytischen CRM kommt es darauf an, möglichst viel und alles Wichtige an Wissen aus den in den Kundendaten erhaltenen Informationen zu gewinnen. So lassen sich Abwanderungstendenzen und Betrugstatbestände, aber auch neue Zielgruppenmerkmale aus den Daten lesen. Durch das analytische CRM kann man Eigenschaften, Verhaltensweisen und Wertschöpfungspotenziale von Kunden besser erkennen und einschätzen.

Operatives CRM

Im operativen CRM werden durch das analytische CRM gewonnene Informationen einer Verwendung zugeführt. Dies können z.B. sein:

Aber umgekehrt werden im operativen CRM die meisten Daten für die Auswertung im analytischen CRM gewonnen. Der Ablauf ist folgender:

Kollaboratives CRM

Das Kollaborative CRM hat nichts mit dem kommunikativen CRM zu tun. Kollaborativ oder Collaborative CRM bezieht sich darauf, dass CRM nicht nur innerhalb einer Organisationseinheit oder einer Unternehmung umgesetzt wird, sondern über Organisations- und Unternehmensgrenzen hinaus. In der Praxis kann dies z.B. bedeuten, dass CRM nicht nur primär in einer Aussendienstvertriebsorganisation umgesetzt wird, sondern gleichermassen im Vertrieb über die vorhandene eCommerce-Plattform im Web. Hier müssen dann integrativ Konzepte gefunden werden für Pricing, Rabatte und Zielgruppenfokus, um sich nicht gegenseitig im Unternehmen Konkurrenz zu machen und den eigenen Preis zu drücken. Kollaboratives CRM über die Unternehmensgrenzen hinaus bezieht in ein einheitliches CRM-Konzept z.B. externe Lieferanten, externe Vertriebskanäle, externe Dienstleister, externe Logistikunternehmen mit ein. Nur dann können die gesamten Prozesskosten, Medienbrüche, Prozessgeschwindigkeiten noch weitreichender optimiert werden.

Typisches Pflichtenheft einer CRM-Anwendung

Erfolgsfaktoren und Engpässe

Erfolgsfaktoren der CRM-Einführung:

potentielle Engpässe bei einer CRM-Einführung:

Werkzeuge

Bislang kamen zum CRM vor allem proprietäre Softwarelösungen in Frage. Große Zuwachszahlen verzeichnen mittlerweile auch On Demand- und Open Source-Lösungen.

Es gibt mittlerweise eine Vielzahl von Angeboten im kommerziellen Bereich. Insbesondere Microsoft drängt in den Markt, nicht nur bei Grossunternehmen sondern auch im KMU-Bereich.

Ein Problem von CRM ist die riesige Datenmenge, die entsteht. Die Qualität der Daten wird schlechter. Ausweg ist ein "Dirty-CRM"-Ansatz, wo die Qualität der Daten nicht 1. Priorität hat, beispielsweise wenn nur Mailadressen ohne weitere Infos bekannt sind und die Kundenbeziehung erst später entsteht. Viele Systeme versagen hier, weil Pflichtangaben oder analytische Aufgaben nicht durchführbar sind. Eine typische Lösung hierfür ist Flowfact Universal.

Kritik

CRM wird nicht allgemein als problemlos betrachtet, da es Stimmen gibt, die eine Gefahr für den Datenschutz (Privacy) der Kunden sehen. Außerdem wird von Kritikern befürchtet, dass möglicherweise vermehrt unfaire Verkaufstechniken zur Anwendung kommen, weil die Unternehmen aufgrund der Fülle von persönlichen Information, die sich z.B. über die Abfrage von speziellen Cookies oder ein Gesprächsprofil im Außendienstkontakt, auch einen manipulierenden Charakter ihrer Beratung verfolgen können (siehe auch Datenschutz und Wirtschaftsethik).

Literatur

Siehe auch

Weblinks

See also: Customer Relationship Management, ABC-Analyse, Adresse, Business Intelligence, Cross Selling, Darwinismus, Data Mining, Data Warehouse, Datenbank, Datenschutz