Analytisches Customer Relationship Management

Diplomarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Unternehmensführung, Management, Organisation, Note: 1,3, Beuth Hochschule für Technik Berlin (Wirtschaftswissenschaften), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Problemstellung: Ich gehe davon aus, dass Unternehmen ihre Dienstleistungen zunehmend nach dem unterschiedlichen Rang der Kunden, der sich aus der Dauer der Kundenzugehörigkeit zum Unternehmen ergibt, variieren werden. Das Zitat KOTLERS [2002] beschreibt eine Entwicklung, die eher eine Evolution denn eine Revolution darstellt.
Anfang der 80er Jahre bereits fanden PETERS und WATERMAN auf der Suche nach Spitzenleistungen bei Unternehmen in der Nähe zum Kunden einen wesentlichen unternehmerischen Erfolgsfaktor.
Die Schlagworte Kundenzufriedenheit , Kundenbindung und Kundenunterscheidung und deren Messbarkeit beherrschen seit dieser Zeit die Diskussion im Marketing und Vertrieb. Die Diskussion fußt auf der nach der Massenproduktion und dem Massenmarketing wieder gewonnenen Erkenntnis, dass es am (...) Ende immer der Kunde [ist], der durch eine Kaufentscheidung über den Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens am Markt entscheidet.
Die zunehmende Verbreitung von Customer Relationship Management- Systemen Systeme, die verschiedenste Aspekte der Beziehung zwischen einem Unternehmen und seinem Kunden erfassen hat dieser Erkenntnis Rechnung getragen und Unternehmen eine Dokumentation und qualitative Verbesserung der Kundenbeziehung ermöglicht.
Das Evolutionäre an der von KOTLER formulierten Entwicklung ist die Entwicklung zum analytischen Customer Relationship Management . Hinter diesem Begriff verbirgt sich im wesentlichen die Nutzung der durch das Customer Relationship Management gewonnenen Informationen zu Optimierung von (kundenbezogenen) Unternehmensprozessen. Die Anwendungsmöglichkeiten für analytisches CRM sind vielfältig und sie besitzt bereits eine wenn auch junge - Historie.
Die Ursprünge der systematischen datenbankgestützten Kundenbewertung sind in der Versandbranche zu finden, die seit Jahrzehnten die Daten ihrer Kunden systematisch ablegt und analysiert. Zum Beispiel hat die Quelle AG inzwischen in ihrer Kundendatenbank 30 Mio. Adressen und Kaufhistorien gespeichert. Im Konsumgüter-Bereich (sog. B2C) ist der Trend zu riesigen Datenbeständen für Analysezwecke bereits seit längerem zu erkennen, z.B. auch Wal-Mart.
Auch eine steigende Anzahl von Unternehmen im Bereich organisationeller Kunden (sog. B2B) werden durch Customer Data Warehouses, die im Rahmen von Customer Relationship Management (CRM) eingeführt werden, in die Lage versetzt, in Kundendaten zentral zu sammeln und zu analysieren. Wie stark dabei der CRM-Ansatz mit Kundenwertanalysen verwoben ist, wird immer wieder in der Literatur betont.
Vor dem Hintergrund der wachsenden Bedeutung von Kundenwertanalysen und der Stellung des Kunden als zentrale Erfolgsquelle erscheint es sinnvoll, Kundenwertanalysen aus wissenschaftlicher Perspektive zu betrachten.
Es soll daher der zentralen Frage nachgegangen werden, welche Voraussetzungen und Möglichkeiten analytisches CRM unter besonderer Berücksichtigung des Kundenlebenszeitwertes bietet, um die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen zu steigern. Dabei werden Kundenbewertungen als Methodenproblem (Wie lässt sich der Kundenlebenszeitwert modellieren und messen?) und als Managementproblem (Wie lassen sich die ermittelten Kundenwerte nutzen?) beschrieben. Die Fragestellungen zur Erreichung dieser Arbeit sind somit:

• Wie gestaltet sich der theoretische Bezugsrahmen für analytisches Customer Relationship Management?
• Wie gestaltet sich ein Modell zur ganzheitlichen Sicht auf den Kunden (Methodenproblem)?
• Auf der Grundlage von Kundenlebenszeitwertanalysen Wie können Kundenbeziehungen für ein Unternehmen diagnostiziert, priorisiert und gesteuert werden (Manage...

Klappentext

Inhaltsangabe:Problemstellung: ?Ich gehe davon aus, dass Unternehmen ihre Dienstleistungen zunehmend nach dem unterschiedlichen Rang der Kunden, der sich aus der Dauer der Kundenzugehörigkeit zum Unternehmen ergibt, variieren werden.? Das Zitat KOTLERS [2002] beschreibt eine Entwicklung, die eher eine Evolution denn eine Revolution darstellt. Anfang der 80er Jahre bereits fanden PETERS und WATERMAN auf der Suche nach Spitzenleistungen bei Unternehmen in der ?Nähe zum Kunden? einen wesentlichen unternehmerischen Erfolgsfaktor. Die Schlagworte ?Kundenzufriedenheit?, ?Kundenbindung? und ?Kundenunterscheidung? und deren Messbarkeit beherrschen seit dieser Zeit die Diskussion im Marketing und Vertrieb. Die Diskussion fußt auf der nach der Massenproduktion und dem Massenmarketing wieder gewonnenen Erkenntnis, dass es am ?(...) Ende immer der Kunde [ist], der durch eine Kaufentscheidung über den Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens am Markt entscheidet.? Die zunehmende Verbreitung von ?Customer Relationship Management- Systemen? ? Systeme, die verschiedenste Aspekte der Beziehung zwischen einem Unternehmen und seinem Kunden erfassen ? hat dieser Erkenntnis Rechnung getragen und Unternehmen eine Dokumentation und qualitative Verbesserung der Kundenbeziehung ermöglicht. Das Evolutionäre an der von KOTLER formulierten Entwicklung ist die Entwicklung zum ?analytischen Customer Relationship Management?. Hinter diesem Begriff verbirgt sich im wesentlichen die Nutzung der durch das Customer Relationship Management gewonnenen Informationen zu Optimierung von (kundenbezogenen) Unternehmensprozessen. Die Anwendungsmöglichkeiten für analytisches CRM sind vielfältig und sie besitzt bereits eine ? wenn auch junge - Historie. Die Ursprünge der systematischen datenbankgestützten Kundenbewertung sind in der Versandbranche zu finden, die seit Jahrzehnten die Daten ihrer Kunden systematisch ablegt und analysiert. Zum Beispiel hat die Quelle AG inzwischen in ihrer Kundendatenbank 30 Mio. Adressen und Kaufhistorien gespeichert. Im Konsumgüter-Bereich (sog. B2C) ist der Trend zu riesigen Datenbeständen für Analysezwecke bereits seit längerem zu erkennen, z.B. auch Wal-Mart. Auch eine steigende Anzahl von Unternehmen im Bereich organisationeller Kunden (sog. B2B) werden durch Customer Data Warehouses, die im Rahmen von Customer Relationship Management (CRM) eingeführt werden, in die Lage versetzt, in Kundendaten zentral zu sammeln und zu analysieren. Wie stark dabei