Seminar über Online Customer Relationshipmanagement Herr Prof. Dr. Andreas Meier. vorgelegt von: Raffaella de Simoni. Oberseeburg Luzern

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1 Seminar über Online Customer Relationshipmanagement Herr Prof. Dr. Andreas Meier ONLINE CUSTOMER PROFILE vorgelegt von: Oberseeburg Luzern Freiburg, 31. Mai 2005

2 Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung Begriff und Einordnung in das Online CRM Erhebung und Gewinnung der Kundendaten Verwendung von Marktdaten Verwendung von Beziehungsdaten Verwendung von errechneten Informationen Erstellen eines Online Customer Profile Phase 1: Erkennen von Regelmässigkeiten bzw. Kaufabfolgen Phase 2: Auswertung von Regelmässigkeiten bzw. Kaufabfolgen Vor- und Nachteile von Kundenprofilen Fazit und Zusammenfassung Literaturverzeichnis Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Aufbau von ecrm-systemen...4 Abbildung 2: Profilbildungsprozess...9 2

3 1. Einleitung Was ändert sich durch das elektronische Kundenbeziehungsmanagement? Durch den Einsatz von elektronischen Medien im Kundenbeziehungsmanagement ergeben sich sowohl neue Chancen, es sind der neue Entwicklung aber auch vereinzelte Grenzen gesetzt. 1 Anstatt eine anonyme Kundenmasse anzusprechen, wird beim online CRM versucht eine individuelle Beziehung zum Kunden aufzubauen und auch langfristig zu festigen. 2 Grundsätzlich unterscheidet sich das online CRM vom traditionellen CRM dadurch, dass eine kostengünstige, direkte und individuelle Ansprache des Kunden ermöglicht wird und zudem ein Wechsel vom Bring-Prinzip zum Hol-Prinzip im Marketing möglich wird, sodass eine Selbstbedienungsbeziehung entstehen kann. Die Vorteile einer solchen Online Beziehung stellen die guten Individualisierungsmöglichkeiten auf der Basis spezifischer Nutzerprofile dar, sowie die exakte Werbeerfolgskontrolle (z.b. Click-trough-Raten, Erfassung des Kaufverhaltens der Kunden). Hingegen ein Nachteil ist, dass eine Beziehung keineswegs automatisch in ihrer Intensität gestärkt und in ihrer Qualität positiv beeinflusst wird. So kann eine doppelt so starke Kundenbeziehung nicht durch einen doppelt so starken Einsatz an Kundenansprachen generiert werden Begriff und Einordnung in das Online CRM Ein Kundenprofil dient dazu, die Einstellungen und Bedürfnisse eines Kunden festzuhalten und dem Anbieter dadurch eine effizientere und gezieltere Ansprache des Kunden zu ermöglichen 1 Vgl. Andreas Eggert: Konzeptionelle Grundlagen des elektronischen Kundenbeziehungsmanagement 2 Vgl. Adomavicius Gediminas/Alexander Tuzhilin: Using Data Mining Methods to Build Customer Profiles 3 Vgl. Andreas Eggert: Konzeptionelle Grundlagen des elektronischen Kundenbeziehungsmanagement. 3

4 und damit einen Mehrwert zu generieren. Das Erstellen von Online Customer Profiles ist mit der Zeit zu einem viel verwendeten Marketinginstrument geworden, das den Trend der Informationsund Kommunikationsgesellschaft unterstützt. 4 Im Mittelpunkt eines E-CRM-Systems steht die Personalisierungskomponente zur kundenindividuellen Ausgestaltung der Kommunikation und des Produktangebots im E- Marketing, E-Sales und E-Service. Die Basis der Personalisierung sind die Kundenprofile, die ein ganzheitliches Bild des Kunden beinhalten. Abbildung 1: Aufbau von ecrm-systemen Quelle: Claudia Frielitz, Hajo Hippner, Klaus D. Wilde 4 Vgl. Adomavicius Gediminas/Alexander Tuzhilin: Using Data Mining Methods to Build Customer Profiles und vgl. Christian Homburg / Harley Krohmer: Marketingmanagement: Strategie Instrumente Umsetzung Unternehmensführung 4

5 Das E-CRM wird durch die kontinuierliche Analyse und Nutzung der Kundendaten zu einem lernenden System (Closed Loop Architecture), indem das beobachtbare Kundenverhalten genutzt wird, um die Kommunikation mit dem Kunden auf differenzierte Kundenbedürfnisse schrittweise zu verbessern und abzustimmen. 5 Eine integrierte Datenbank mit aufbereiteten Kundendaten ermöglicht mehr Kundenorientierung im Vertrieb, Marketing und Service. Damit ein Unternehmen ausreichende Informationen über die Kunden besitzt, wird vorausgesetzt, dass in Form von Data Mining und einem Data Warehouse diese gewährleistet sind. 6 Der ganze Prozess beginnt mit der Speicherung der Daten auf der Datenbank, die aus Transaktionsdatenbanken im Backend-Bereich, aus den Frontend-Bereich des Internets und anderen externen Informationsquellen extrahiert wurden. Die Bildung von individuellen Kundenprofilen beginnt mit der Sammlung der Daten, was die Aufgabe des Dataminings ist. 7 Im Laufe der Zeit, können mit dieser Architektur die Kundenprofile verfeinert werden, sodass sie die Einstellungen und Bedürfnisse der Kunden immer besser wiedergeben. Die dadurch ermöglichte personalisierte Kundenansprache im Internet, ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor für das Online CRM. 3. Erhebung und Gewinnung der Kundendaten Wie die Datengewinnung im einzelnen verläuft, hängt von den Angeboten der Unternehmung ab, wobei zwischen Nutzungsprofilen und Nutzerprofilen unterschieden werden kann. Die Datengewinnung über Nutzungsprofile verläuft heimlich, d.h. ohne offensichtliche Befragungstechniken. Die so genannten passiv 5 Vgl. Claudia Frielitz / Hajo Hippner / Klaus D. Wilde: Aufbau und Funktionalitäten von E-CRM-Systemen. 6 Vgl. Eisert Frank: Customer Relationship Management im Internet: Profilbildung bei Kunden im Internet 7 Vgl. Alfredo Zingale, Matthias Anrndt: Das E-CRM Praxisbuch 5

6 erlangten Daten können mit Hilfe bestimmter Anwendungen, wie z.b. die Analyse von Server-Log-Files, Cookies oder elektronischer Visitenkarten, generiert werden. Wohingegen die Nutzerprofile eine aktive Mitarbeit des Nutzers erfordern. Der technische Aufwand bei Nutzerprofilen ist geringer, wobei die Kundenprofile am einfachsten über Antwortformulare oder Registrierungen erhalten werden können. 8 Das Ziel der Definierung eines Kundenprofils besteht darin, dass die Informationen über den Kunden verschiedene Daten über die Charakteristiken, Einstellungen und Bedürfnisse enthalten und so versucht wird das zukünftige Verhalten des Kunden vorauszusehen aufgrund seiner historischen Daten. Der Anbieter muss sich also die Daten genauer betrachten, da sie helfen können, den Kunden und sein Verhalten besser zu verstehen und ähnliche Gruppierungen zu erkennen. Dazu können drei verschiedene Quellen von Kundenprofildaten verwendet werden: Die Marktdaten, die die Kunden beschreiben, wie sie auf der Welt existieren, die Beziehungsdaten, die die Interaktion des Kunden zur Unternehmung genauer definieren und die errechneten Daten die aus den beiden anderen Datentypen hergeleitet werden Verwendung von Marktdaten Markdaten über den Kunden sind leicht zugänglich, und werden von Drittparteien als Sekundärdaten, über Listen oder Broker erhalten. Zudem können auch demographische Daten zur Kundenprofilerstellung zur Hilfe gezogen werden, die sowohl im B2B als auch im B2C Bereich erhältlich sind. Diese Daten werden normalerweise für den einzelnen Gebrauch erworben um Kantaktlisten zu erstellen oder die daraus erhaltenen Informationen zur Profilerstellung heranzuziehen. Diese Daten haben jedoch noch 8 Vgl. Eisert Frank: Customer Relationship Management im Internet: Profilbildung bei Kunden im Internet 9 Vgl. Kristin Anderson / Carol Kerr: Customer Relationship Management 6

7 nichts mit Kundenbeziehungsmanagement zu tun, sondern sind bloss Teil einer breit gefächerten Direktmarketing Strategie, die Aussagen über Meinungsführer machen kann, die zu Kunden werden können und zu denen dann erst eine Kundenbeziehung aufgebaut werden kann. Der Vorteil der Nutzung dieser Daten ist, dass sie ziemlich einfach generiert werden können, da sie allgemein beobachtbar sind. Zudem sind diese Daten käuflich, d.h. für die Unternehmung besteht kein Anreiz selber eine Datenerhebung durchzuführen, da dies ein grosser Zeitaufwand mit sich bringt. Ein wesentlicher Nachteil dieser Informationen besteht darin, dass diese Daten auch allen Konkurrenten zugänglich sind und somit keinen Marktvorteil versprechen. Wie kann also die Unternehmung aus diesen Daten dennoch einen Vorteil ziehen? Verwendung von Beziehungsdaten Andererseits ist es möglich, Daten aufgrund der Interaktionen und Beziehungen zu den Kunden zu generieren, was der eigentliche Vorteil gegenüber den Konkurrenten ausmacht. Diese Informationen können eher objektiv sein, d.h. aus der Anzahl Anfragen und aus der Bestellgrösse abgeleitet werden, oder subjektiv, aufgrund von Präferenzen, Meinungen und Feedbacks zusammengeführt werden. Die Daten betreffen normalerweise das Verhalten und die Einstellung des Kunden, die auf der Interaktion zwischen dem Kunden und der Firma basiert. Da die Beziehungsdaten grösstenteils Ereignisse in Bezug auf den Kundenkontakt beschreiben, ist es schwierig Unterschiede zwischen den verschiedenen Typen zu erkennen. Die Daten über die Kundenbeziehungen generieren für eine Unternehmung Informationen, die nur für sie selber zugänglich sind 10 Vgl. Kristin Anderson / Carol Kerr: Customer Relationship Management 7

8 und weil es das Verhalten der Kunden genauer beschreibt auch sehr wichtig für die Definition von Ziel- und Ansprechgruppen. Zudem lässt das Kundenverhalten in der Vergangenheit am besten auf zukünftige Handlungen schliessen. Nachteil dieser Art von Datengenerierung ist der hohe Zeitaufwand der damit verbunden ist, und die zu Verfügung stehenden Ressourcen um genügend Informationen zu sammeln Verwendung von errechneten Informationen Wenn die Beziehungsdaten über den Kunden soviel mehr zur Segmentierung zu verwendende Informationen liefert, wozu werden dann noch die Marktdaten verwendet, die der Unternehmung keinen Marktvorteil zu generieren vermögen? Die Antwort ist, dass nicht immer genügend Beziehungsdaten über den Kunden vorhanden sind um die Kunden gut in Segmente einzuteilen, daher werden durch das zusammenführen der Marktdaten mit den Beziehungsdaten bessere und vor allem genauere Resultate erzielt. Hierbei können die gewonnenen Informationen auf verschiedene Art und Weise verbunden werden. Alle drei vorgestellten Datengenerierungstypen werden je nach Unternehmensstrategie verwendet. Es gibt hierbei klare Trade-Offs. Zusammenfassend ist zu sagen, dass demographische Daten einfach zugänglich sind und einfach verwendet werden können, jedoch keine grosse Aussagekraft im Kundenbeziehungsmanagement besitzen. Wohingegen die Beziehungsdaten viele Informationen bieten, jedoch nur für den einzelnen Kunden aussagekräftig sind. Daher gelten die daraus errechneten Daten als bestes Trendbestimmungsinstrument, das jedoch auf bestimmte Analysetools angewiesen ist. Vorteil dieser 11 Vgl. Kristin Anderson / Carol Kerr: Customer Relationship Management 8

9 Informationen ist jedoch, dass sie auch für Neukunden Anwendung finden, im Bereich der Akquirierung und auch als Unterstützungshilfen bei der Dateninterpretation Erstellen eines Online Customer Profile Eine Methode, Kunden nach ihren Kundenprofilen zu segmentieren ist die 1:1PRO-Methode, die von zwei Professoren der New Yorker Universität entwickelt wurde. Die beiden verwenden Data Mining- Methoden um daraus Kundenprofile zu erstellen. Anders als in anderen Methoden, versuchen sie das menschliche Verhalten in verschiedene Regelmässigkeiten einzugliedern, und lassen diese Verhaltensweisen anschliessend von Experten untersuchen und auswerten. 13 Die zwei wichtigsten Phasen des Profil-Bildungs-Prozesses ist die Erkennung von Regelmässigkeiten bzw. Kaufabfolgen sowie deren Auswertung. Abbildung 2: Profilbildungsprozess Quelle: Gediminas Adamavicius / Alexander Tuzhilin Wenn wir Kunden für ein zukünftiges Projekt bestimmen wollen geht es darum, effizient die Kundenreaktion vorherzusagen. Dazu wird ein Kundenprofil anhand der vorliegenden Informationen erstellt. Die Kunden können aufgrund mehrerer Merkmale in Kundensegmente und Zielgruppen unterteilt werden. Der jeweilige 12 Vgl. Kristin Anderson / Carol Kerr: Customer Relationship Management 13 Vgl. Adomavicius Gediminas/Alexander Tuzhilin: Using Data Mining Methods to Build Customer Profiles 9

10 Name des Kunden ist in den meisten Fällen bekannt, gilt jedoch als ein nicht besonders gutes Instrument zur Vorhersage seiner Kaufabsichten. Das Kundenprofil setzt sich aus Fakten und Verhaltensdaten zusammen. Die Fakten des Profils enthalten Informationen über Name, Geschlecht, Geburtsdatum u.a. welche Informationen enthalten die von den Transaktionsdaten abgeleitet werden können. Die Verhaltensdaten stellen die Tätigkeiten des Kunden dar und werden von den Transaktionsdaten abgeleitet. Wir müssen eine Charakteristik betrachten, die uns hilft die Kunden zu verstehen Phase 1: Erkennen von Regelmässigkeiten bzw. Kaufabfolgen Das individuelle Kaufverhalten wird durch verschiedene Zusammenhänge modelliert. Z.B. kauft Marianne Muster in 90% aller Fälle beim Kauf einer Packung Pampers eine Tube Pflegesable dazu, als weitere Gesetzmässigkeit kann festgestellt werden, dass in 20% aller getätigten Käufe Windeln gekauft wurden. Die Beschreibung des Kaufverhaltens über definierte Gesetzesmässigkeiten hat gewisse Vorteile, und kann in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden. Somit werden zur Erstellung von Kundenprofilen versucht in einer ersten Phase die Regelmässigkeiten des Verhaltens eines jeden einzelnen Kunden herauszulesen. Die Erkennung erfolgt durch die Verwendung verschiedener Data Mining Algorithmen. Diese Methode zur Erstellung von Kundenprofilen ist jedoch nicht für jede Branche gleich gut geeignet. Bei sich wenig wiederholenden Käufen, macht 14 Vgl. Adomavicius Gediminas/Alexander Tuzhilin: Using Data Mining Methods to Build Customer Profiles 10

11 die Aufstellung von Gesetzesmässigkeiten keinen Sinn, wie z. B. beim Kauf eines Autos Phase 2: Auswertung von Regelmässigkeiten bzw. Kaufabfolgen Durch die verschiedenen Methoden des Data Minings sehr viele Gesetzesmässigkeiten definiert, welche nicht alle relevant und hilfreich sind. Die 2. Phase des Kundenprofilbildungs-Prozesses ist also wichtig, um die erhaltenen Gesetzesmässigkeiten zu bewerten. Es muss also versichert werden, dass die Regelmässigkeit valide ist, d.h. dass sie auch tatsächlich das Verhalten des Kunden wiedergibt, und nicht bloss eine Korrelation beschreibt, die für die Profilbildung irrelevant ist. Eine Möglichkeit die Auswertung durchzuführen ist mit Hilfe eines Experten, der über die Validität der Daten entscheidet. Die genehmigten Gesetzesmässigkeiten bilden dann das Kundenprofil der Verhaltensdaten. Da dies für einen Experten eine riesige, zur Auswertung ausstehende, Datenmenge bedeuten würde, werden Operatoren verwendet, die die Gesetzesmässigkeiten kategorisieren. Somit erfolgt die Auswertung der Gesetzesmässigkeiten nicht in einem separaten Prozess sondern für alle Kunden gleichzeitig. Nach der Auswertung platziert das System also jede akzeptierte Kaufabfolge im Kundenprofil des jeweiligen Kunden Vor- und Nachteile von Kundenprofilen Ein Kundenprofil hilft, dass der Kunde nur diejenigen Informationen per erhält, für die er sich auch interessiert. Zudem kann das Profil jederzeit angepasst werden, um die individuellen Informationsbedürfnisse zu befriedigen. Zudem entsteht eine hohe 15 Vgl. Adomavicius Gediminas/Alexander Tuzhilin: Using Data Mining Methods to Build Customer Profiles 16 Vgl. Adomavicius Gediminas/Alexander Tuzhilin: Using Data Mining Methods to Build Customer Profiles 11

12 Flexibilität der Kommunikation, da dank persönlichem Login aktuelle Nachrichten abgerufen werden können, unabhängig davon wo sich der Kunde befindet. Der Kauf über das Internet wird benutzerfreundlicher, da Daten gespeichert sind und nicht mehrmals eingegeben werden müssen. Für die Unternehmung können durch Kundenprofile Wettbewerbsvorteile generiert und die Kundenzufriedenheit gesteigert werden. Nachteilig ist jedoch die aufwendige Datengenerierung und Segmentierung sowie die niedrige Bereitschaft der Kunden ihre persönlichen Daten und Angaben preiszugeben. Ein weiterer Nachteil ist der Informationsüberfluss, der die Unternehmung vor die schwierige Entscheidung stellt wie oft Informationen überhaupt übermittelt werden sollen Fazit und Zusammenfassung Zusammenfassend ist zu sagen, dass die Profilbildung für den Onlinekunden im Online Kundenbeziehungsmanagement eine wichtige Rolle spielt, und stark mit den anderen Elementen des CRM-Systems zusammenwirkt. Die Datengenerierung ist wesentlich um überhaupt eine Erstellung der Profile zu ermöglichen und damit der Unternehmung zu helfen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und das Kundenbeziehungsmanagement zu den Online- Kunden zu erleichtern. Da in Zukunft vermehrt online Käufe getätigt werden ist dem Online CRM ein wichtiger Platz in der Unternehmung zu schaffen, um mit den Trends mitzuhalten und auch online Marktvorteile zu erzielen. Wichtig wird in Zukunft sein, weiterhin Vertrauen zum Kunden aufzubauen und verstärkten Datenschutz zu gewährleisten um die Datengenerierung durch die aktive Mitarbeit des Kunden zu vereinfachen und so ein effizienteres 17 Vgl. Judith W. Kincaid: Customer Relationship Management - Getting It Right! und vgl. Alfredo Zingale, Matthias Arndt: Das E-CRM Praxisbuch 12

13 online Kundenbeziehungsmanagement zu erreichen und die Beziehung auch langfristig zu festigen. Vertrauen erreicht man durch die Zusicherung und Anwendung von den Gesetzesmässigkeiten des Datenschutzes sowie dem Marketingauftritt und dem Image einer Unternehmung. Um der Unsicherheit des Kunden weiter entgegenzuwirken und ihm einen diskreten Umgang mit den Daten zu bestätigen, ist es hilfreich, wenn der Kunde selber über die Dauer der Kundenbeziehung bestimmen kann und ihm versichert wird, dass seine Daten nach Beendigung der Beziehung keine weitere Anwendung finden und von der entsprechenden Datenbank gelöscht werden. So kann der Kunde selber bestimmen wie lange er von der Benutzerfreundlichkeit, durch die Eingabe seines Profils, profitieren will. 13

14 7. Literaturverzeichnis Adomavicius Gediminas/Alexander Tuzhilin: Using Data Mining Methods to Build Customer Profiles, Research Feature, 2001 Andreas Eggert: Konzeptionelle Grundlagen des elektronischen Kundenbeziehungsmanagement. _eggert.pdf, Alfredo Zingale, Matthias Arndt: Das E-CRM Praxisbuch. Wiley-VCH Verlag, (ISBN ) Christian Homburg / Harley Krohmer: Marketingmanagement: Strategie Instrumente Umsetzung Unternehmensführung, Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler, Wiesbaden 2003 Claudia Frielitz / Hajo Hippner / Klaus D. Wilde: Aufbau und Funktionalitäten von E-CRM-Systemen. ecrm-hb/e-crm-26.htm, Frank Eisert: Customer Relationship Management im Internet: Profilbildung bei Kunden im Internet. rt_sa_ec_ pdf, Judith W. Kincaid: Customer Relationship Management - Getting It Right!. Prentice Hall, (ISBN X) Kristin Anderson / Carol Kerr: Customer Relationship Management. McGraw-Hill, (ISBN ) 14

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