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Fachartikel
Das kundenzentrierte Data Warehouse: Die Wissensbasis für erfolgreiches Customer Relationship Management
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Customer Relationship Management (CRM) kann dann erfolgreich praktiziert werden, wenn es als Unter-nehmensphilosophie verstanden, in der Geschäftsstrategie verankert und in allen Bereichen des Unternehmens gelebt wird.
CRM betrifft deshalb nicht nur die Bereiche Marketing, Vertrieb und Service. Genau so involviert sind auch alle anderen Bereiche eines Unternehmens: steht z.B. dem Kunden eine gut personalisierte Web-Seite für die Bestellung gängiger Produkte zur Verfügung und die Auftragsabwicklung dauert Tage, wird sich Missmut beim Kunden einstellen. Gleiches gilt, wenn für Marketing und/oder Vertriebsaktionen Call-Back Buttons auf Web-Seiten aktiviert werden und die Rückrufe lange auf sich warten lassen. Oder der Kunde hat ein Produkt bzw. eine Dienstleistung erworben oder deren Erwerb explizit abgelehnt und erhält nach wie vor Werbepros-pekte für dieses Produkt/diese Dienstleistung. Oder der Kunde wird als "Mehrproduktnutzer" durch eine veränderte Preispolitik über Gebühr belastet. Oder, oder,oder ...
Die Liste der Beispiele, die bedingt durch mangelnde oder unzureichende Information über den Kunden auf Seiten des Unternehmens, zur Unzufriedenheit des Kunden führen, lässt sich beliebig fortsetzen. Mit anderen Worten, um im Sinne der Kundenzufriedenheit erfolgreich agieren zu können, müssen in einem Unternehmen die richtigen Informationen zur richtigen Zeit an der richtigen Stelle verfügbar sein und in Entscheidungen und Handlungen einfließen.
Auf der anderen Seite, wie fühlt sich ein Mitarbeiter im Vertrieb, der zufällig erfährt, dass er in der Vergangenheit viel Zeit und Engagement in die Betreuung eines Kunden investiert hat, der in der Buchhaltung als säumiger Zahler und/oder im Service als Nörgler bekannt ist. Abgesehen davon, dass dieser Kunde Kosten verursacht, beansprucht er auch Zeit, die in einen „guten Kunden“ investiert, zur Generierung von zusätzlichem Umsatz und Gewinn hätte verwendet werden können.
Um im Sinne des Unternehmens erfolgreich handeln zu können, benötigen Marketing, Vertrieb und Service alle verfügbaren Kundeninformationen aus allen anderen Bereichen des Unternehmens.
Kundenzufriedenheit auf der einen und Unternehmenserfolg auf der anderen Seite liefern die viel zitierte win:win Situation für beide. Das Unternehmen kann seines dazu beitragen indem es für alle Funktionen auf der operativen, planerischen und strategischen Ebene des Hauses eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden zur Ver-fügung stellt. Diese Rundumsicht liefert ein kundenzentriertes Data Warehouse.
Gemäß Bill Inmon, dem Vater des Data Warehouse, ist ein Data Warehouse eine
- subjektorientierte
- integrierte
- Historie beinhaltende
- beständige
Sammlung von Daten zur Unterstützung von Managemententscheidungen.
Die Definition von Bill Inmon adaptiert auf das kundenzentrierte Data Warehouse besagt nichts anders, als
- identifiziere alle Daten über den Kunden, die in den operativen EDV-Systemen vorhanden sind, wie z.B. Auftragsabwicklung, Buchhaltung/Rechnungswesen, Marketing, Vertrieb und Service
- bereinige sie – Dubletten, Fehleingaben, semantische und formale Unterschiede
- speichere sie in integrierter und konsolidierter Form mit Historie an einer zentralen Stelle.
Angereichert durch externe Daten lässt sich somit eine Rundumsicht auf Markt und Kunden gewinnen.
Daten bezüglich der Kunden und Märkte sind in aller Regel in Hülle und Fülle vorhanden – leider meistens nur funktionsspezifisch in den verschiedenen operativen Systemen. Im Buchhaltungssystem werden z.B. Kundendaten unter anderen Gesichtspunkten und mit anderen Inhalten gespeichert wie im Auftragsabwicklungssystem oder im Lagerhaltungssystem. Oft hat derselbe Kunde in den verschiedenen Systemen auch unterschiedliche Kundennummern, die Schreibweise des Kundennamens und deren Adressen, u.ä. differieren. Dieses Gemisch von Daten liefert keine verwertbaren Informationen.
Mit dem Ansatz des kundenzentrierten Data Warehouse werden die Daten aus den diversen Datenhaltungs-systemen extrahiert, bereinigt, konsolidiert und an einem zentralen Ort mit Historie versehen gespeichert. Durch diesen Prozess werden aus Daten Informationen. Diese können ihrerseits analysiert werden und so entsteht das nötige Wissen, das zu abgesicherten und erfolgreichen Entscheidungen und Handlungen führt, die im Sinne eines erfolgreichen CRM und damit verknüpft des Unternehmenserfolges sind.
An Informationen ergeben sich somit beispielsweise:
- Kundeninformationen
- Stammdaten
- Wie lange Kunde?
- Kaufverhalten
- Welche Produkte gekauft?
- Zahlungsmodalitäten
- Zahlungsmoral
- Private Lebensumstände
- Familienstand
- Geburtstag
- Beruf
- Hobbies
- ...
- Betriebswirtschaftliche Kennzahlen
- Absatz
- Umsatz
- Kosten
- Deckungsbeitrag
- ...
- Produktinformationen
- Charakteristika
- ...
- Vertriebsinformationen
- Regionale Zuordnungen
- Besuchsberichte
- Getätigte Abschlüsse
- ...
- Marktinformationen
- Demografische Daten
- Statistische Daten
- ...
- Zeitliche Verankerung der obigen Informationen
Für Vergleichstatistiken, z.B. Absatz aktueller Monat gegenüber Vormonat, gegenüber gleichem Monat des Vorjahres, etc., müssen die Informationen mit entsprechender Historie verfügbar gemacht werden.
Aus den gewonnenen Informationen lässt sich Wissen ableiten über:
- Marktstruktur
- Kundenstruktur
- Kundenprofile
- Kaufverhalten
- Cross-Selling Potenzial
- Up-Selling Potenzial
- Betriebswirtschaftliche Kennzahlen
- Erfolg von Sonderaktionen
- Kennzahlen Qualitätsmanagement
- vorhandenes Marktpotenzial
- Marktausschöpfung
- Kaufzyklen
- Sortimentzyklen
- Trends
- ...
Die benötigten Informationen und das daraus generierte Wissen werden maßgeblich durch Branche, Zielmarkt, Art des Geschäftes wie B2B oder B2C, und Wettbewerbssituation bestimmt. Hinzu kommen dann die unternehmensspezifischen Faktoren, die sich aus den individuellen Unternehmenszielen und den daraus abgeleiteten Strategien und Umsetzungsmaßnahmen ergeben. Konzeption und Realisierung des kundenzentrierten Data Warehouse werden daher immer eine Maßanfertigung sein. Systeme „out of the box“ mögen zwar viel versprechen, können aber letztendlich nicht den Nutzen stiften, den die Individuallösung bietet.
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