Anwendung für Marketing und Verhältnismanagement - Business Intelligence Umsetzung | www.iBusiness-Intelligence.org

3.3.2. Anwendung für Marketing und Verhältnismanagement

«Unsere Märkte sind gekennzeichnet durch sich verschärfende wirtschaftliche Bedingungen, hohe Dynamik und eine steigende Globalisierung, die nicht zuletzt durch die wachsende Relevanz des Internets hervorgerufen wird. Zusätzlich ist die Entwicklung zu immer strikterem Kostenmanagement und Konsolidierungen nicht zu übersehen. Diese Entwicklungen, unterstützt durch den technologischen Fortschritt, sind nicht ohne Auswirkungen auf den Stellenwert, der dem Kunden zugeordnet wird, geblieben.» (Wacker, 2002, S. 882)

In der Folge hat der Kunde letzten Jahren an Stellenwert gewonnen. Die Gewinnung sowie Beibehaltung und Pflege von treuen Kunden ist durch das Internet heute noch wichtiger geworden. Der Wettstreit um treue und kaufkräftige Kunden und die Auswahl der dafür nötigen Marketinginstrumente und -kanäle hat zu einem Paradigmenwechsel vom (reinen) Geschäftsfokus auf einen klaren „Kunden-Fokus“ geführt. (vgl. Wacker, 2002, S. 882) Dies wurde insbesondere durch die andauernde zunehmende Bedeutung des Internets und der zunehmenden Vernetzung von Menschen und Dingen weiter bestärkt.

Dementsprechend betrachten immer mehr Unternehmen ihre Kundeninformationen als strategisches Kapital. Um die Verhaltensweisen, die Konsummuster, die existierenden und die neu aufkommenden Bedürfnisse zu kennen und zu verstehen, wenden Unternehmen modernste Big Data Systeme an. Dafür müssen sie definieren, welche Kundeninformation sie erheben und speichern wollen. Dabei spiegeln die Daten über Einkäufe und Anfragen der Kunden deren Bedürfnisse und Vorlieben wider und beinhalten damit die wichtigsten Informationen über die eigenen Kunden (-gruppe). Mit demografischen Daten können die Daten zudem angereicht und veredelt werden. Dafür müssen die Systeme entsprechend ausgelegt sein, (vgl. Kotler, Jain, & Maesincee, 2002, S. 155) damit «Daten aus verschiedenen Quellen erhoben werden können: aus Transaktionen (Vorlieben, Kaufhäufigkeit), Kundenverhalten (Klick-und-Suchmuster) und direkten Anfragen (Profildaten und Befragungen). Die Daten werden integriert, gespeichert und gemeinsam von verschiedenen Geschäftsfunktionen wie Marketing, Vertrieb und Kundenservice genutzt» (Kotler, Jain, & Maesincee, 2002, S. 155 f. ). Dies führt zu einem umfassenden Blick auf den Kunden auf der Basis akkurater Daten und ermöglicht eine Kundenansicht aus verschiedenen Perspektiven (u. a. aus verschiedenen Perspektiven innerhalb eines Unternehmens). Dadurch können die verschiedenen Managementebenen in die Lage versetzt werden, Rückschlüsse zur Zielgruppe und dem Angebot zu gewinnen und Entscheidungen entsprechend zu fällen. Es erleichtert ihnen die richtige Anspracheform und den bestmöglichen Ansprachezeitpunkt zu definieren sowie die verschiedenen Marketingkanäle und Marketingkampagnen optimal zu steuern. (vgl. Wacker, 2002, S. 882) «Im Kern dieses Bestrebens steht somit ein Werkzeug, das integrierte Kundeninformationen zur Entscheidungsfindung zur Verfügung stellt: Das Data Warehouse.» (Ebd.)

Ein Business Intelligence System im CRM-Kontext, aus Wacker, 2002, S. 891
Abbildung 42:Ein Business Intelligence System im CRM-Kontext55

In der Abbildung ist ein Data Warehouse System im Kontext des Kundenbeziehungsmanagement (CRM) zu sehen. Die Umsetzung von Business Intelligence bietet für das Kundenbeziehungsmanagement und das Marketing enormes Potential. Jedoch darf es nicht als alleinstehendes Steuerungsinstrument für das Management verstanden werden. Es ist nur erfolgreich, wenn es in den gesamten Unternehmenskontext integriert ist. (vgl. Wacker, 2002, S. 891)

In strategischer Hinsicht kann ein Data Warehouse System dazu dienen, dass Wissen über den Kunden zu ordnen und für eigene Zwecke auszurichten. Es soll im optimalen Fall eine lernende Organisation geschaffen werden, die in der Lage ist, die benötigten Informationen zu beziehen und damit u. A. die Marketingaktivitäten effizienter zu planen und zu gestalten. Dadurch und dazu soll die Profitabilität der einzelnen Kunden gesteigert werden, in dem z. B. geeignete Cross- und Up-Selling Potenziale erkannt und genutzt werden. Anhand der Datenaufbereitung soll auch rechtzeitig erkannt werden können, wenn gute Kunden abwandern zu drohen, damit entsprechend entgegen gewirkt werden kann. Durch ein besseres Kundenverständnis kann die Kundenloyalität gesteigert werden, was sich positiv auf die Preissensitivität auswirkt, welche gerade im Internet-Zeitalter für viele Konsumenten ein zentraler Aspekt ist. Dadurch kann die Profitabilität bestehender und neuer Kunden erhöht und damit ein höherer „Return of Investment“ (ROI) für einzelne Marketing-Aktionen (ROMI) sowie fürs gesamte Unternehmen erzielt werden. Durch die neuen Möglichkeiten der Nachvollziehbarkeit, insbesondere durch die anhaltende Digitalisierung der Welt, kann zudem ein Lerneffekt für kommende Massnahmen im Kundenbeziehungsmanagement und Marketing erzeugt werden. (vgl. Wacker, 2002, S. 886 f.) «Im Rahmen der Informationsaufbereitung und -speicherung sind die Informationen zu selektieren, zu gewichten und zu aggregieren bzw. zu disaggregieren. Eine Speicherung ist notwendig, um die zeitliche Divergenz zwischen Informationsverfügbarkeit und -nutzung zu überwinden. In diesem Zusammenhang bietet sich der Aufbau von Datenbanken oder sog. Data Warehouse an, auf die sämtliche Mitarbeiter bei Bedarf zugreifen können. Die Informationsübermittlung hat so zu erfolgen, dass die benötigten Informationen rechtzeitig in der geeigneten Form dem Entscheidungsträger bereitgestellt werden.» (Bruhn, 2004, S. 294)

Nutzung eines Business Intelligence System fürs Marketing, aus Vercellis, 2010, S. 327
Abbildung 43:Nutzung eines Business Intelligence System fürs Marketing56

Die Möglichkeiten Kundendaten gezielt nutzen zu können, generiert sowohl für das Unternehmen wie aber auch für die Kunden einen Mehrnutzen. Die Kunden können durch die Aufbereitung und Analysen von grossen Kundendatenmengen in Zukunft noch gezielter angesprochen und die materialen und immateriellen Produkte auf die Kunden zugeschnitten werden. Dies führt zu einem Mehrwert für die Kunden gegenüber der Konkurrenz, zudem hilft es, diese Kunden langfristig ans Unternehmen zu binden. Durch diese hohe Kundenorientierung können die Kundenbeziehungen zu hochwertigen, langfristigen Bindungen werden. Dies führt zu einer „Win-Win“-Beziehung zwischen einem Unternehmen und seinen Kunden. (vgl. Vercellis, 2010, S. 322)

Das Management der Verhältnisse eines Unternehmens zu seiner Umgebung, sei es zu den Kunden (CRM) wie aber auch zu den Lieferanten (engl. „Vendors“, Vendor Relationship Management, VRM), kann mittels gut organisierten und aufbereitenden dispositiven Daten unterstützt und nachhaltig verbessert werden. Der Ansatz und die Umsetzung von Business Intelligence eignen sich deshalb sehr für die Unterstützung der Steuerung und Optimierung jeglicher Verhältnisse eines Unternehmen („Extended-Relationship-Management“ oder auch „Anything-Relationship-Management“ genannt, kurz XRM, vgl. Wikipedia, Extended-Relationship-Management).

Components of a relational marketing strategy, aus Vercellis, 2010, S. 322
Abbildung 44:«Components of a relational marketing strategy»57



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