Der erste Beitrag der Online CRM Reihe der artegic AG beschäftigte sich mit der Funktion von Online CRM im Unternehmen, d.h. mit den operativen Aufgaben – sog. operatives CRM. Für diese Aufgaben – beispielsweise den Aufbau eines persönlichen Kundendialogs im E-Mail Marketing – sind entscheidungsrelevante Informationen über den Kunden notwendig. Die effiziente Erfassung, Verwaltung und Auswertung von Daten wird damit zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Informationsmanagement – auch: analytisches CRM – bildet daher die Grundlage für erfolgreiches Online CRM.
Im Online CRM werden die relevanten Kundendaten in einem sog. Data Warehouse erfasst. Aufgabe des Data Warehouse ist die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen im Unternehmen – z.B. E-Mail Marketing, Warenwirtschaftssystem oder Online Shop – in einer zentralen Datenbank. Im operativen CRM erhobene Daten werden im Data Warehouse erfasst, dort ausgewertet und die gewonnenen Erkentnisse wieder im operativen CRM genutzt. In diesem sog. Closed-Loop Kreislauf wird das Kundenwissen immer weiter verfeinert und das operative CRM kann sich mit jeder neuen Information präziser an den Kundenbedürfnissen ausrichten. Voraussetzung ist, dass geeignete Schnittstellen zwischen dem Data Warehouse und dem operativen CRM vorhanden sind.

Datenqualität ist von Bedeutung

Die Erhebung von Daten im Online CRM muss immer aufgabenorientiert erfolgen, d.h., es sollten nur Daten erfasst werden, die für die Entscheidungsfindung im operativen CRM relevant sind. Doch Daten, die im operativen CRM erhoben werden, sind nicht zwangsläufig im analytischen CRM verwertbar. Ein Beispiel: Der Vertrieb erhebt das Haushaltsnettoeinkommen von Kunden im B2C, um ihr Potenzial besser bewerten zu können. Dabei werden absolute Zahlen abgefragt – beispielsweise 3.000€ -, für die Auswertung sind jedoch nur Einkommensklassen relevant – beispielsweise 2.500€-3.500€. Hier ist eine enge Abstimmung zwischen operativem CRM und analytischem CRM notwendig. Hinzu kommt, dass Daten formal korrekt erfasst werden müssen – beispielsweise dürfen Namen nicht falsch geschrieben werden.
In jedem Fall ist bei der Datenerfassung Rechtssicherheit zu gewährleisten. D.h., dass beispielsweise personenbezogene Daten im E-Mail Marketing niemals ohne explizite Zustimmung des Kunden erhoben werden dürfen. Nur rechtssicher erhobene Daten sind im Online CRM von Wert.

Auswertung von Daten

Zur Auswertung der Daten kann auf verschiedene Konzepte zurück gegriffen werden. Data Mining Verfahren beispielsweise werten Daten multidimensional aus und suchen dabei nach Mustern innerhalb der Datensätze. So können z.B. Zusammenhänge zwischen Soziodemografie und Kaufverhalten erkannt werden. Während Data Mining Verfahren so auch überraschende Zusammenhänge aufdecken können, muss bei den Online Analytical Process Verfahren (OLAP) schon im Vorfeld feststehen, welcher Zusammenhang bzw. welche Fragestellung untersucht werden soll – beispielsweise, ob die Klickraten im E-mail Marketing bei Männern höher sind als bei Frauen.

Automatisierung von Prozessen

Ein wichtiger Trend im Online CRM ist die Automatisierung von Prozessen. Es wird zu einer zentralen Herausforderung des Online CRM, alle Daten inklusive der Reaktion auf die Kommunikation, automatisiert zu analysieren und die Ergebnisse in einen integrierten Regelkreis zu überführen, der in Echtzeit mit passender Kommunikation reagieren kann. Doch es fehlen oft noch die geeigneten Fähigkeiten zur automatisierten Reaktion und Kommunikation. Statische CRM Systeme und manuelle Durchführung von Prozessen sind meist noch der Standard. Hier kann das E-Mail Marketing als Vorbild dienen. Denn in modernen E-Mail Marketing Systemen sind viele der benötigten Fähigkeiten bereits vorhanden.
Zu Teil 1