Fünf notwendige Maßnahmen zur Stärkung von Kundenbeziehungen

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1 Fünf notwendige Maßnahmen zur Stärkung von Kundenbeziehungen Verbesserte Kundenerfahrung und konkrete Geschäftsergebnisse durch Inhalt 1 Einführung 2 Überblick 3 Fünf notwendige Maßnahmen 10 IBM -Lösungen zur Maximierung des Kundenwerts 11 Informationen zu IBM Business Analytics Highlights Erweiterung von CRM-Initiativen mit Vorhersageinformationen Aufbau, Ausbau und Aufrechterhaltung von Beziehungen zu rentablen Kunden Erzielen eines schnellen Return-on- Investment (ROI) durch intelligentere Marketingkampagnen Messung, Dokumentation und Mitteilung der Kampagnenleistung Einführung Ob Sie die Lösung der geschäftsbezogenen Probleme im Zusammenhang mit der Kundenrentabilität Customer Relationship Management (CRM) oder einfach gute Geschäftsführung nennen Sie wissen jedenfalls, dass die Stärkung von Kundenbeziehungen für Ihren Geschäftserfolg aus einem einfachen Grund unerlässlich ist: Kunden bedeuten Gewinn. Auf dem zunehmend globalen und konkurrenzbetonten Markt von heute stehen Kunden mehr Möglichkeiten offen als je zuvor. Viele Analysten und Journalisten sprechen deshalb von einer Customer Economy. Für eine Kundenwertstrategie ist es entscheidend, Kunden auf kosteneffiziente Weise zu gewinnen und ihre Erwartungen an Auswahl, Preis, Qualität und Service zu erfüllen. Es ist jedoch ebenso wichtig, rentable Kunden zu erkennen und zu halten und deren Wert für das Unternehmen im Lauf der Zeit zu steigern. Dies setzt die Fähigkeit voraus, die Anforderungen einzelner Kunden vorherzusehen und ihnen zielgenaue Angebote am Interaktionspunkt zu unterbreiten. Unternehmen, die dazu in der Lage sind, werden sich erfolgreich in der Customer Economy behaupten, während andere, denen dies nicht gelingt, nicht konkurrenzfähig bleiben werden. IBM -Angebote beinhalten herausragende Produkte für die Abstimmung unterschiedlicher Daten, die Vorhersage der Maßnahmen, die einzelne Kunden wahrscheinlich als Nächstes ergreifen werden, und die Bereitstellung des richtigen Angebots zur richtigen Zeit über den richtigen Kanal. Zu Beginn des Prozesses müssen Sie strukturierte Daten wie demografische Merkmale oder eine Aufstellung bisheriger Transaktionen mit unstrukturierten Daten wie unbefristeten Umfragen oder Social-Media-Daten kombinieren, um eine umfassende Sicht Ihrer Kunden zu erhalten. Indem Sie Tools für statistische Analyse, Data- Mining und Vorhersagemodellierung auf diese Daten anwenden, können Sie Vorhersageprofile erstellen, mit deren Hilfe Sie nicht nur die Anforderungen verschiedener Kundensegmente, sondern auch einzelner Kunden erfüllen können.

2 Durch die Integration von Analysen in Ihre operativen Prozesse können Sie einzelnen Kunden optimierte Angebote am Interaktionspunkt, z. B. beim Telefonat mit einem Call-Center oder auf einer Webseite, präsentieren. Mit Business Intelligence- Tools können Sie die Ergebnisse Ihrer Maßnahmen messen und in Berichten festhalten, wobei Sie die Möglichkeit haben, detaillierteren Einblick in Bereiche zu erhalten, die von besonderem Interesse sind, oder eine Was-wäre-wenn-Analyse durchzuführen, um unvermeidbare dynamische Veränderungen zu berücksichtigen. Überblick Die meisten CRM-Systeme liefern Ihnen derzeit nur eine an vergangenen Transaktionen orientierte Sicht Ihrer Kundenbeziehungen und bieten kaum Unterstützung für Entscheidungen, die für die Zukunft maßgeblich sind. IBM - Lösungen helfen Unternehmen, den wachsenden Anforderungen von Kunden mit zukunftsorientierten Erkenntnissen zu begegnen, die Änderungen in der Einstellung, den Präferenzen und den Aktionen von Kunden vorhersehen. Dieses White Paper beschreibt, wie Sie durch die Anwendung einer Reihe von bewährten Verfahren fünf notwendigen Maßnahmen sicherstellen können, dass Ihr Unternehmen den Wert seiner Kundenbeziehungen maximiert und einen höheren Umsatz und Gewinn erzielt. Viele kundenfokussierte Initiativen bringen nicht den erwarteten Ertrag ein Ob VOC (Voice of the Customer), CEM (Customer Experience Management), EFM (Enterprise Feedback Management) oder CRM (Customer Relationship Management) Unternehmen in praktisch jeder Branche haben bereits irgendeine kundenorientierte Initiative und Technologie implementiert, wobei CRM der Standard ist. Bei einigen handelt es sich um sehr umfangreiche Initiativen, die von erheblichen Investitionen in Technologie unterstützt werden und einen Wandel von einem produkt- zu einem kundenorientierten Unternehmen bewirken sollen. Viele dieser Initiativen bringen jedoch nicht den erwarteten Ertrag oder einen signifikanten Nutzen hervor. Dies ist teilweise darauf zurückzuführen, dass es schwierig ist, Veränderungen in einer etablierten Unternehmenskultur oder bewährten Prozessen durchzusetzen. Es gibt jedoch noch einen weiteren Grund: Obwohl operative CRM-Systeme wie Sales-Force-Automationoder Call-Center-Systeme die notwendige Grundlage für bessere Kundenbeziehungen bilden, leisten sie kaum einen Beitrag zur Fähigkeit eines Unternehmens, den Customer Lifetime Value zu maximieren. Anders ausgedrückt: CRM ist zu einem Instrument für das bloße Customer Records Management das Management von Kundendaten und nicht zu einer Strategie für das Customer Relationship Management das Management von Kundenbeziehungen geworden. Um eine wirksame Strategie für das Management von Kundenbeziehungen verfolgen zu können, müssen Unternehmen wissen, an welchem Punkt im Kundenlebenszyklus ihre Kunden stehen. Befindet sich der Kunde noch in den Anfangsphasen, in denen er sich nur über ein Produkt informiert? Ist er ein wertvoller Kunde, der auf ein gezieltes Cross-Selling-Angebot ansprechen könnte? Deutet sein Verhalten darauf hin, dass er zur Konkurrenz wechseln könnte? Wenn Ihr Unternehmen seinen Kunden das bietet, was sie zum jeweiligen Zeitpunkt im Kundenlebenszyklus benötigen, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass die Kunden offen für künftige Marketingmaßnahmen bleiben, mehr Produkte und Services Ihres Unternehmens kaufen und folglich wertvoller für Ihr Unternehmen werden. Dies ist eine Win-win-Beziehung für Sie und für Ihren Kunden. Um diese Form der Kundenbeziehung zu erreichen und beizubehalten, müssen Sie jedoch Ihre kundenorientierten Geschäftsanwendungen durch Analysen erweitern. 2

3 Analysen sorgen für CRM-Erträge Unternehmen beginnen in der Regel mit einer Analyse bisheriger Transaktionen, wobei sie eine Kombination von Reporting- Tools, spezialisierten Data-Warehouses und OLAP-Lösungen (Online Analytical Processing) verwenden, um den Ertrag aus CRM-Investitionen zu steigern. Mithilfe dieser Lösungen können Analysten die Folgen von Entscheidungen und Ergebnissen der Vergangenheit ermitteln und messen. Zudem können diese Lösungen nützlich sein, wenn es darum geht, den Umfang weiterer Analysen einzugrenzen. Doch diese Lösungen alleine können Ihrem Unternehmen kein klares Bild der Zukunft verschaffen. Branchenführende Unternehmen entwickeln dagegen ihre Analysefunktionalität weiter, indem sie Data-Mining- und andere Vorhersagefunktionen zu ihren operativen CRM-Systemen hinzufügen. Data-Mining ist der Prozess, der aussagefähige und zuvor unbekannte Zusammenhänge, Muster und Trends in großen Datenmengen erkennt. Dafür nutzt Data-Mining Technologien zur Mustererkennung sowie statistische und mathematische Verfahren. Data-Mining ist vorausschauend und hilft Unternehmen daher, das Potenzial von Kundenbeziehungen zu messen und Pläne zur Maximierung dieses Potenzials zu entwickeln. Architektur für die Kundenanalyse Gewinnen Ausbauen Halten Nutzung von Vorhersageinformationen Erstellung von Vorhersageinformationen Segmentierung und Profilerstellung Die fortschrittlichsten analytischen CRM-Lösungen wenden kontinuierlich Technologien für die Vorhersageanalyse an und setzen die Ergebnisse im gesamten Unternehmen um. Auf diese Weise können Kunden online, telefonisch oder persönlich mit Ihrem Unternehmen interagieren und stets den Service erhalten, der ihren aktuellen Anforderungen gerecht wird und künftige Anforderungen vorhersieht. Diese Methode fördert die Kundentreue und Zusatzkäufe und erhöht so den Customer Lifetime Value eines Kunden und den Gewinn Ihres Unternehmens. Beispielsweise nutzt eine der weltweit größten Fluggesellschaften die Vorhersageanalyse, um den Umsatz für jeden Flug zu optimieren, den Service für ihre besten Kunden zu verbessern und die Kundentreue zu stärken. Durch Verwendung von IBM SPSS Modeler für die Vorhersagemodellierung konnten Servicemitarbeiter und Flugpersonal der Fluggesellschaft besonders wertvolle Kunden ausfindig machen und sicherstellen, dass deren Anforderungen erfüllt werden. Die daraus folgende höhere Kundenzufriedenheit führte zu einem Anstieg des Jahresumsatzes auf durchschnittlich 200 US-Dollar für jeden wertvollen Kunden und auf jeweils 800 US-Dollar für die rentabelsten Kunden. Der Gesamtumsatz stieg im Jahr nach der Implementierung um 40 Mio. US-Dollar. Im gleichen Zeitraum sparte die Fluggesellschaft Betriebskosten in Höhe von 31 Mio. US-Dollar ein. Fünf notwendige Maßnahmen Auf der Basis umfangreicher Erfahrung mit einer Vielzahl verschiedener Unternehmen und Organisationen wurden die folgenden Maßnahmen als bewährte Verfahren bestimmt, die führende Unternehmen anwenden, um mit den Kundenwert zu maximieren. 1. Nutzen Sie Vorhersageprofile als Basis für Ihre Kundenstrategie. 2. Sagen Sie die beste Methode voraus, um die richtigen Kunden zu gewinnen. 3. Sagen Sie die beste Methode voraus, um Kundenbeziehungen auszubauen. 4. Sagen Sie die beste Methode voraus, um die richtigen Kunden länger zu halten. 5. Messen und dokumentieren Sie Ihre Ergebnisse, um Einblick in die Leistung zu erhalten. Daten Abbildung 1: Integrieren Sie in Ihre Strategie für Kundenbeziehungen und gewinnen Sie Erkenntnisse aus den bei jeder Interaktion erzeugten Daten. Nutzen Sie Ihre Daten, um Kunden besser zu verstehen und Vorhersageinformationen zu jedem Kundensegment zu erstellen. Setzen Sie dann diese Informationen ein, um Kundeninteraktionen zu verbessern und den Customer Lifetime Value zu maximieren. 3

4 1: Nutzen Sie Vorhersageprofile als Basis für Ihre Kundenstrategie Detaillierte, präzise Vorhersageprofile sind die wesentliche Grundlage jeder Initiative für eine Kundenstrategie. Um Ihre Kunden besser zu verstehen, nutzen Sie Analysetools zur Festlegung von Kundensegmenten und erstellen Sie anschließend Vorhersageprofile für jedes Segment. Wenn Ihr Unternehmen diese Profile unternehmensweit anwendet, kann es sich auf Aktivitäten konzentrieren, die am ehesten den höchsten Ertrag einbringen. Bestimmen Sie wichtige Kundensegmente Sie können Kundensegmente auf der Basis von Informationen zum Kundenverhalten aus operativen Systemen und auf der Basis von Informationen zur Einstellung von Kunden aus Marktforschung und Social Media definieren. Beide Methoden ergänzen einander und ermöglichen es Ihnen, sich ein genaueres Bild Ihrer Kunden zu verschaffen und effektivere Strategien für jedes Kundensegment zu entwickeln. Sie können Kunden und potenzielle Kunden nach einer Reihe unterschiedlicher Kriterien in Segmente einteilen. Beispielsweise können Sie Kunden nach dem Betrag ihrer Käufe, ihrem Zahlungsmuster, der Dauer der Kundenbeziehung und vielen weiteren Faktoren analysieren. Sie können Kundensegmente in kleinere Teilsegmente aufteilen und durch die Mikrosegmentierung sogar die ultimative 1:1-Beziehung erreichen, bei der Sie die Anforderungen und Präferenzen jedes einzelnen Kunden verstehen. Erstellen Sie Vorhersageprofile für jedes Segment Sobald Sie die Segmente von Kunden, die Ihre Produkte und Services nutzen und schätzen, festgelegt haben, sollten Sie als nächsten Schritt die Produkte oder Services ermitteln, die sich Kunden in jedem Segment wahrscheinlich als Nächstes wünschen. Durch die Ergänzung dieses Vorhersageelements können Sie eine deutlich produktivere und rentablere Kundenbeziehung erreichen. Eines der weltweit führenden Finanzdienstleistungsunternehmen initiierte ein Kundenbindungsprogramm unter Verwendung von IBM SPSS Modeler. Mithilfe der Data-Mining-Lösung konnten die Führungskräfte des Unternehmens ihr Data-Warehouse, das 2,5 Millionen Kunden umfasste, nach 400 unterschiedlichen Attributen analysieren. Durch die Definition einer Reihe unterschiedlicher Kundensegmente konnte das Unternehmen seine Marketingkampagnen auf das eine Prozent an Kunden fokussieren, bei denen die Wahrscheinlichkeit des Kaufs eines Produkts oder Service nicht nur enorm groß war, sondern die auch über das entsprechende Kreditrating verfügten. Dadurch konnte das Unternehmen seine Investitionen in das Projekt innerhalb von zwei Jahren wiedergewinnen. Kosteneffiziente, gezielte Kundengewinnung Wenn Sie wissen, bei welchen Kunden die Wahrscheinlichkeit des Kaufs bestimmter Produkte oder Services am größten ist, können Sie Ihre Marketingprogramme entsprechend fokussieren, um den höchstmöglichen Ertrag aus Ihren Marketinginvestitionen zu erzielen. Sie können Kunden nach Wert, Verhalten, demografischen Merkmalen und sogar nach ihrer Einstellung in Segmente unterteilen. Abbildung 2: Vorhersageanalysen verbessern die Kundenrentabilität von Anfang an, da sie eine kosteneffizientere Kundengewinnung ermöglichen, wie dieses Diagramm zeigt. Die rote diagonale Linie steht für eine Marketingkampagne, die sich an 100 % der Kunden richtete und jede mögliche Reaktion hervorbrachte, jedoch zu sehr hohen Kosten. Die blaue Linie steht für die Kunden, die am ehesten auf das Angebot reagieren werden, wie durch ein Vorhersagemodell ermittelt wurde. Statt Angebote an jeden Kunden zu senden, richtet sich die Kampagne nur an 61 % der Kunden, wodurch dieselbe Rücklaufquote erzielt wird, aber zu sehr viel niedrigeren Kosten. Die Vorhersageanalyse ermöglicht es Unternehmen, attraktivere Angebote zu entwerfen und effektivere Marketingkampagnen durchzuführen, die zu höheren Verkaufszahlen führen. 4

5 2: Sagen Sie die beste Methode voraus, um die richtigen Kunden zu gewinnen Die Kundengewinnung ist kostenintensiv, aber notwendig. Wenn man aber zu viel in die Gewinnung von Kunden investiert oder die falschen Kunden gewinnt, kann dies erhebliche negative Auswirkungen auf den Gewinn haben. Werden ineffiziente Methoden zur Kundengewinnung genutzt, fallen höhere Kosten an und die Gewinne sind geringer, als sie sein sollten. Gewinnt man die falschen Kunden, wirkt sich dies ebenfalls auf den Gewinn aus. Gewinnt man zum Beispiel Kunden, bei denen die Wahrscheinlichkeit einer Abwanderung groß ist, fallen Kosten für die Kundengewinnung an, ohne dass jemals ein Gewinn aus der Kundenbeziehung erzielt werden kann. Andere Kunden sind möglicherweise loyal, doch ihre Betreuung kostet so viel, dass sie kaum noch rentabel sind. Mit IBM SPSS Predictive Analytics können Sie die Kosten Ihres Unternehmens minimieren, indem Sie Programme gezielt an Kunden richten, die am ehesten darauf ansprechen werden. Sie können Ihren Gewinn weiter steigern, indem Sie sich auf potenzielle Kunden konzentrieren, die am ehesten zu rentablen Kunden werden. Entwickeln Sie eine vorhersagebasierte Strategie der Kundengewinnung Nutzen Sie Vorhersageprofile, um zu bestimmen, welche Arten von Kunden Sie gewinnen wollen. Erarbeiten Sie dann eine kosteneffiziente Strategie der Kundengewinnung, die separate Pläne für jedes Kundensegment beinhaltet. Die meisten Unternehmen werden ihre Maßnahmen darauf konzentrieren, potenzielle Kunden als Kunden zu gewinnen, die ins Profil ihrer rentabelsten Kunden passen. Andere, weniger rentable Kundensegmente haben jedoch möglicherweise auf lange Frist mehr Wachstumspotenzial oder sind kosteneffizienter in der Kundengewinnung. Marketingmaßnahmen für diese Segmente können bei knappem Budget eine attraktive Option sein. Optimieren Sie Ihre Strategie der Kundengewinnung durch die Reaktionsmodellierung Passen Sie Ihre Pläne zur Kundengewinnung exakt an, indem Sie mithilfe der Reaktionsmodellierung vorhersagen, welche Marketingprogramme die höchste Rücklaufquote erzielen. Diese Anpassung nutzt Ihrem Unternehmen auf zweifache Weise: Sie erreichen die gewünschten Ergebnisse und vermeiden gleichzeitig die hohen Kosten im Zusammenhang mit unproduktiven Marketingmaßnahmen. So erzielen Sie höhere Gewinne aus Ihren Investitionen. Ein großes Versicherungsunternehmen in Belgien sah seine Gewinnspanne schwinden und seine Wachstumsstrategie gefährdet, da die Kosten für das Hinzufügen neuer Kunden den Umsatz aus Prämien im ersten Jahr um fast 50 Prozent überstiegen. Mit IBM SPSS-Technologien für die Vorhersageanalyse und das Entscheidungsmanagement konnte das Unternehmen zunächst Gruppen identifizieren, die am ehesten auf eine Kampagne ansprechen werden, und anschließend eine ausgefeilte Gewinn-Kosten-Analyse durchführen. Auf der Basis der dabei gewonnenen Informationen senkte das Unternehmen seine Direktmarketingkosten um 30 Prozent und sorgte dafür, dass Kampagnen für die Kundengewinnung schon im ersten Jahr rentabel waren. Zudem erhöhte sich die langfristige Kundenrentabilität um 20 Prozent. 5

6 Verbessern Sie die Konversionsrate durch Umfragen unter potenziellen Kunden Die Marktforschung kann verwendet werden, um die Kundengewinnung vor und nach Marketingkampagnen zu verbessern. Vorher können mittels Umfragen unter Gruppen, die wahrscheinlich als potenzielle Kunden in Frage kommen, deren Gründe für den Kauf Ihrer Produkte oder Services geklärt werden. Dadurch können Sie Ihre Kampagnenangebote verfeinern. Hinterher können Sie durch die Befragung von potenziellen Kunden, die zu Kunden wurden, und solchen, die Sie nicht als Kunden gewinnen konnten, herausfinden, welche Maßnahmen funktioniert haben und was Sie ändern müssen, um künftig potenzielle Kunden als Kunden zu gewinnen. Wenn Sie diese Art von Vorhersageinformationen als Basis für Ihre Kundengewinnungsstrategie nutzen, können Sie die Konversionsrate für die vielversprechendsten potenziellen Kunden verbessern. Ermittlung und Analyse von Affinitäten 3: Sagen Sie die beste Methode voraus, um Kundenbeziehungen auszubauen Um den Kundenzuwachs zu maximieren und den Customer Lifetime Value zu steigern, müssen Unternehmen nicht nur wissen, was Kunden am ehesten wollen, sondern auch, wann und wie sie es erhalten wollen. Mit IBM SPSS Predictive Analytics können Sie dieses Wissen über Ihre Kunden erlangen. Entwickeln Sie eine vorhersagebasierte Strategie für den Ausbau von Kundenbeziehungen Mithilfe von Vorhersageprofilen, Produktaffinitätsmodellen, Segmentmigrationsmodellen, Reaktionsmodellen, Umfragen und Social-Media-Analysen können Sie Vorhersageinformationen über Ihre Kunden generieren. Infolgedessen werden Ihre Kunden zufriedener mit Ihrem Service sein und auch in Zukunft bei Ihnen kaufen. Erkennen Sie Produktaffinitäten Kunden kaufen Produkte und Services häufig zusammen oder in bestimmten Sequenzen. Durch die Analyse von Warenkörben Produkten und Services, die gleichzeitig gekauft werden können Unternehmen ihren Kunden geeignete zusätzliche Produkte zur richtigen Zeit anbieten. Wenn Sie wissen, welche Produkte Ihre Kunden zusammen kaufen, können Sie die Produktplatzierung verbessern, attraktivere Produktpakete zusammenstellen sowohl im Direktmarketing als auch bei Onlineangeboten und Angebote zu einem günstigeren Zeitpunkt präsentieren. Dies führt nicht nur zu höheren Umsätzen, sondern verbessert im Allgemeinen auch die Kundenzufriedenheit und trägt dazu bei, den Customer Lifetime Value zu maximieren. Die folgenden IBM SPSS-Modelle sind im analytischen CRM nützlich: Abbildung 3: Mithilfe von Affinitätsmodellen können Sie bisher verborgene Zusammenhänge und Muster in Ihren Daten erkennen. Beispielsweise können Sie feststellen, welche Artikel am ehesten zusammen gekauft werden. In dieser Grafik repräsentieren die dunkleren Linien starke Korrelationen zwischen Produkten, die häufig zusammen gekauft werden. Mit diesem Wissen können Sie gezieltere Cross-Selling- und Up-Selling-Angebote bereitstellen oder Artikel strategisch vorrätig halten und so den Customer Lifetime Value steigern und Kundenbeziehungen verbessern. Reaktionsmodelle sagen voraus, welche Kunden wahrscheinlich auf ein neues Angebot reagieren werden. Produktaffinitätsmodelle sagen voraus, welche Produkte Kunden wahrscheinlich zusammen kaufen werden. Segmentmigrationsmodelle sagen voraus, welche Gruppen von Kunden wahrscheinlich einen größeren oder einen geringeren Wert einbringen werden. Fluktuationsmodelle sagen voraus, welche Kunden wahrscheinlich abwandern werden. 6

7 Ein führender Computerhändler in Japan nutzte IBM SPSS Modeler, um eine Recommendation-Engine zu erstellen, die den Besuchern seiner Website Produkte empfiehlt. Die Empfehlungen basieren auf Kundenprofilen und Informationen über zuvor getätigte Käufe, die in der Datenbank des Unternehmens gespeichert sind. Im ersten Jahr ihrer Implementierung führte die Recommendation-Engine zu einem Umsatzanstieg von 18 Prozent und einem Gewinnzuwachs von 200 Prozent. Sagen Sie die Segmentmigration voraus Die Anwendung von Data-Mining-Verfahren auf Verkaufsdaten der Vergangenheit zeigt Ihnen, wer was kauft. Wenn Sie diese Informationen mit weiteren Daten kombinieren, können Sie auch andere Arten von Voraussagen treffen, z. B. welche Kundensegmente an Wert gewinnen und verlieren werden und in welchem Umfang. Vorhersagemodelle für die Segmentierung zeigen Ihnen, welche Merkmale mit der Migration zwischen Kundenwertsegmenten verbunden sind. Wenn Sie diese Art von Vorhersageinformationen zu Ihrer Strategie für den Ausbau von Kundenbeziehungen hinzufügen, können Sie das Wachstum für jedes Segment realistisch planen. Werten Sie CRM-Systeme durch die Vorhersage auf Indem Sie die Ergebnisse der Vorhersageanalyse auf jeden Kundenkontaktpunkt anwenden von Filialen über Call-Center bis zu Ihrer Website, können Sie eine größere Effektivität und Rentabilität erreichen. Integrieren Sie Vorhersageergebnisse in Ihre Website, damit den Besuchern automatisch das Angebot präsentiert wird, das am ehesten in einen Verkauf münden wird. Oder integrieren Sie Vorhersageergebnisse in Ihr Call-Center, sodass Vertriebsbeauftragte wissen, welche Produkte oder Angebote am ehesten zu den Erfordernissen eines bestimmten Kunden passen. Jedes Bit an Daten, das diese Systeme liefern, dient als Basis für künftige Kundeninteraktionen und einen höheren Ertrag. Bauen Sie Kundenbeziehungen aus, indem Sie Kunden nach ihren Wünschen fragen Die Nutzung Ihrer bereits vorhandenen Daten zur Vorhersage von Kundenanforderungen ist eine effektive Methode, um Interaktionen und den Customer Lifetime Value zu verbessern. Es ist jedoch auch wichtig, dass Sie Ihre Kunden systematisch nach ihren Wünschen fragen. Durch die Befragung Ihrer Kunden verstehen Sie besser, was Ihre Kunden benötigen und warum Sie bei Ihnen kaufen. Anhand dieser Informationen kann Ihr Unternehmen seine Strategie zum Ausbau der Kundenbeziehungen verbessern und den Customer Lifetime Value maximieren. Analysen ermöglichen Echtzeitangebote Abbildung 4: Dieses Beispiel zeigt, wie Vorhersageinformationen einer Call-Center-Anwendung bereitgestellt werden. Dem Call-Center-Mitarbeiter werden Informationen über den Kunden angezeigt, einschließlich des Customer Lifetime Value, des Risikos einer Abwanderung und der Empfehlung, die den Kunden am wahrscheinlichsten zufriedenstellen wird. Diese Empfehlung kann sogar in Echtzeit verfeinert werden noch während der Mitarbeiter mit dem Kunden spricht, indem eine kurze Befragung zur Einschätzung der Anforderungen durchgeführt wird. Die Ergebnisse der Befragung werden dann in die Call-Center-Anwendung eingegeben, die eine neue Empfehlung auf der Basis des Vorhersagemodells der Anwendung erzeugt. 7

8 4: Sagen Sie die beste Methode voraus, um die richtigen Kunden länger zu halten Studien haben gezeigt, dass die Kundengewinnung fünf- bis zwölfmal mehr als die Kundenbindung kosten kann und dass eine Verbesserung der Kundenbindungsrate um 5 Prozent die Rentabilität eines Unternehmens von 25 auf 100 Prozent steigern kann. Offensichtlich kann die Kundenbindung den Gewinn erheblich beeinflussen. Die Abwanderung von Kunden ist besonders für Onlinehändler und Finanzdienstleister, Telekommunikationsunternehmen und Unternehmen in weiteren Branchen, in denen Kunden ihren Anbieter relativ einfach wechseln können, eine Herausforderung. Entwickeln Sie eine vorhersagebasierte Strategie der Kundenbindung Binden Sie Ihre besten Kunden länger an Ihr Unternehmen, indem Sie Fluktuationsmodelle erstellen und anhand dieser Modelle bestimmen, bei welchen Kunden das Risiko einer Abwanderung besteht. Sie können diese Modelle um Umfrageergebnisse und Daten aus Social Media ergänzen, die wertvolle Informationen zur Einstellung von Kunden hinzufügen. Erstellen Sie Modelle zur Vorhersage der Kundenfluktuation Finden Sie heraus, welche Kunden am ehesten zur Konkurrenz wechseln werden und, was noch wichtiger ist, warum. Indem Sie Data-Mining-Verfahren auf Daten über Ihre Kunden anwenden, können Sie Profile von Kunden, die wertvoll sind, und von Kunden, die bereits zuvor abgewandert sind, erstellen. Anschließend können Sie Strategien entwickeln, um Ihre wertvollsten Kunden von einem Wechsel abzuhalten. Ein europäisches Telekommunikationsunternehmen nutzt IBM SPSS Modeler, um zu erkennen, welche Kunden wahrscheinlich kündigen oder zur Konkurrenz wechseln werden. Indem das Unternehmen feststellte, welche Arten von Kunden wahrscheinlich abwandern werden, konnte es diesen Kunden gezielte Angebote unterbreiten und so den Kundenverlust um 20 Prozent reduzieren, verglichen mit einer ähnlichen Gruppe, die das Angebot nicht erhielt. Führen Sie Umfragen zur Kundenzufriedenheit durch und analysieren Sie die Ergebnisse Umfragen zur Kundenzufriedenheit sind außerordentlich wichtig, um herauszufinden, ob und warum Kunden zufrieden sind, und um Probleme zu erkennen, die sich auf die künftige Kundentreue auswirken können, sodass rechtzeitig Abhilfemaßnahmen ergriffen werden können. Selbst Kunden, die Sie nicht halten können, sind von potenziellem Nutzen für Ihr Unternehmen. Durch die Befragung von Kunden, die Sie nicht binden konnten, verstehen Sie besser, mit welchen Maßnahmen Sie vergleichbare Kunden halten können. Ein Krankenhaus in den Niederlanden, das jährlich fast Patienten behandelt, musste die Anforderungen der Gesetze des Landes für die Qualität im Gesundheitswesen erfüllen. Zusätzlich zur Überwachung der vorgeschriebenen Qualitätsstandards wollte das Krankenhaus auch die Meinungen und Vorlieben der Patienten verfolgen. Das Krankenhaus wählte die IBM SPSS Data Collection-Umfragesoftware für die Erfassung und das Management von Informationen und die IBM SPSS Statistics-Software für die Analyse der Daten. Die Umfrageergebnisse zeigten verschiedene Bereiche auf, in denen Verbesserungen erforderlich waren z. B. gaben die meisten Patienten an, dass sie nicht ausreichend darüber informiert wurden, wo sie emotionale Unterstützung erhalten konnten. Das Krankenhaus nahm auf der Basis der Ergebnisse Verbesserungen vor und weitet derzeit seinen Bewertungsprozess auf die für Pflegkräfte und ambulante Patienten zuständigen Abteilungen aus. Nutzen Sie die Social-Media-Analyse, um die Stimmung von Kunden zu verstehen Social Media sind enorm wichtig, um Vorlieben, Meinungen und Einstellungen von Kunden zu erfahren. Unternehmen hatten bislang jedoch Schwierigkeiten, einen konkreten geschäftlichen Nutzen aus Social Media zu erzielen, sofern sie diese nur als Instrument der Datenerfassung einsetzten. Wenn sie aber Social Media in die Vorhersageanalyse einbeziehen, erhalten Unternehmen fundierten, detaillierten Einblick in die Stimmung, die hinter den Aussagen von Kunden zu bestimmten Produkten, Marken oder Services steht. Die IBM Social Media Analytics-Lösung ist dafür konzipiert, Textschnipsel (sogenannte Snippets) in Social Media zu erfassen, eine Stimmungsanalyse wichtiger Phrasen durchzuführen, Verfasser nach Kategorien wie demografischen Merkmalen und Influencer Core einzuteilen und neue Themen oder Trends aufzudecken. 8

9 Ein globaler Finanzdienstleister musste mögliche Risiken für seine Reputation in Social Media erkennen, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Mit IBM Social Media Analytics kann die Bank jetzt Meinungen zu ihren Services erfassen und analysieren und die Effektivität ihrer Werbekampagnen im Hinblick auf die Anzahl an Erwähnungen, neue Produkte, Kundenservice und Neuigkeiten über das Unternehmen messen. Anhand dieser Informationen können die Mitarbeiter der Bank die Anforderungen und Wünsche von Kunden und Stakeholdern besser verstehen und somit schneller darauf reagieren und proaktive Kampagnen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit und -bindung unterstützen. 5: Nutzen Sie Business Intelligence für Messung, Berichterstellung, Prognose und Planung Management-Gurus sagen, dass wir nichts managen können, was wir nicht messen können. Dies trifft zweifellos auf das Management von Kundenbeziehungen zu. Rentable, kundenfokussierte Strategien erfordern eine präzise, rechtzeitige Messung der Faktoren, die den Erfolg bei Kunden und den Umsatz beeinflussen. Hierfür ist eine Kombination von vergangenheitsund vorhersagebasierten Technologien erforderlich: Mit der Vorhersageanalyse lassen sich geeignete Ziele für Kundengewinnung, Up-Selling oder Cross-Selling ermitteln und mit Business Intelligence können die Ergebnisse von Marketingkampagnen und Vertriebsprogrammen überwacht werden. IBM Cognos Business Intelligence liefert wichtige Einblicke in Schlüsselbereiche wie Zielmarkttrends, das Verhalten verschiedener Mikrokundensegmente, Preisschwankungen und das Verhalten verschiedener Marketing-Pipelines. Durch Warnmeldungen in Echtzeit können Unternehmen Frühwarnzeichen in Bezug auf den Zustand ihres Unternehmens erkennen, da Ineffizienzen und ein unterdurchschnittlicher Return-on-Investment aufgedeckt werden. Zudem können sie Erkenntnisse aus allen Informationsquellen nutzen, um mögliche Problemursachen zu bestimmen. Funktionen für Vorhersage und Was-wäre-wenn-Analyse erlauben eine präzise Planung, da sie unvermeidbare Szenarien wie Budgetkürzungen oder Marktveränderungen berücksichtigen, die sich auf Kampagnen und weitere kundenfokussierte Initiativen auswirken. Messung der Ergebnisse mit Business Intelligence Abbildung 5: Dieses Beispiel zeigt ein Dashboard, das dem Kundenservicemanager eines Telekommunikationsunternehmens sofortigen Einblick in die Einstellung von Kunden zum Service des Unternehmens verschafft. Der Manager sieht wesentliche Leistungsindikatoren (KPIs) zu Aspekten wie unterbrochenen Anrufen (derzeit in Ordnung) und fehlgeschlagenen Verbindungen (derzeit nicht in Ordnung). Durch die Einbeziehung der Ergebnisse von IBM Social Media Analytics kann er außerdem die Stimmung von Kunden sehen, die im Web zu verschiedenen Themen wie Webkonnektivität und Anrufqualität erfasst wurde. Auf der Basis dieses Wissens kann er sein Call-Center entsprechend personell besetzen und seinen Mitarbeitern proaktive Informationen zu Kundenproblemen bereitstellen. Nutzen Sie Drilldown-Funktionen, um fundiertere Erkenntnisse zu gewinnen Führungskräfte, die einen Überblick über die Leistung bestimmter Kampagnen oder Produktportfolios benötigen, müssen Einblick in wichtige kundenfokussierte Initiativen und Kampagnen erhalten. Sie müssen außerdem in der Lage sein, sich in operative Informationen zu vertiefen, die Entscheidungen über Preisgestaltung, Kanäle und Verkaufsförderungsmaßnahmen beeinflussen können. 9

10 Interaktive Dashboards und Analyseberichte erlauben es Fachanwendern, sich einen Überblick über die aktuelle Situation zu verschaffen und weiter ins Detail zu gehen, um Faktoren besser zu verstehen, die sich auf die Leistung auswirken. Der schnelle Zugriff auf relevante Informationen, selbst außerhalb des Büros, ist entscheidend für bessere Geschäftsentscheidungen. Durch die Analyse eines immer größeren Detaillierungsgrads können sich Fachanwender Kampagnen-, Preis- und Kundendaten nach verschiedenen Dimensionen ansehen, z. B. Reaktionen auf Kampagnen nach Standort, Kanal, Veranstaltung, Website- Angebot oder Suchstandort. IBM -Lösungen zur Maximierung des Kundenwerts IBM -Lösungen bieten eine Vielzahl verschiedener Analysefunktionen, die Ihrem Unternehmen zu einem höheren Kundenwert und einem größeren geschäftlichen Nutzen verhelfen. Durch die Kombination von IBM SPSS Predictive Analytics mit IBM Cognos Business Intelligence verschaffen Ihnen diese Lösungen fundierte Erkenntnisse über Kunden, die zu stärkeren, rentableren Kundenbeziehungen beitragen. Diese Lösungen unterstützen Sie im gesamten Unternehmen dabei, mithilfe der Kundenanalyse Kundeninteraktionen zu verbessern, die Kundenzufriedenheit und -treue zu erhöhen und die Leistung zu überwachen, sodass Sie einen höheren Ertrag aus jeder Investition erzielen können. IBM SPSS Predictive Analytics SPSS Predictive Analytics-Lösungen basieren auf mehr als 40 Jahren Erfahrung in der Analyse. Sie helfen Ihrem Unternehmen bei der Nutzung der enormen Mengen an Kundeninformationen aus Transaktionen, s, Umfragen, Social Media und weiteren Datenquellen innerhalb und außerhalb Ihres Unternehmens. Sie können die Anforderungen und das Verhalten von Kunden voraussehen und zudem vorhersagen, wie Kunden auf Marketingkampagnen, Angebote, Kommunikationskanäle sowie neue Produkte und Services reagieren werden. SPSS-Lösungen integrieren Kundeninformationen und optimierte Entscheidungen in Ihre operativen Prozesse und Kundeninteraktionen, sodass Sie am Interaktionspunkt die richtigen Maßnahmen ergreifen können, um größtmögliche Kundenzufriedenheit und -treue zu erreichen. IBM Cognos Business Intelligence IBM Cognos-Software für Business Intelligence und Performance Management stellt Ihnen die integrierten Dashboards, Scorecards und Funktionen für Berichterstellung, Analyse, Planung und Budgetierung bereit, die Sie benötigen, um faktenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen und in konkrete Maßnahmen umzusetzen. Mit dieser Software können alle relevanten Akteure in Ihrem Unternehmen erkennen, was bei Ihren Initiativen zur Kundenanalyse funktioniert und was nicht. So können Sie intelligentere Entscheidungen treffen, die Konkurrenz hinter sich lassen und sicherstellen, dass Ihre Kunden zufrieden sind und Ihrem Unternehmen treu bleiben. 10

11 IBM Social Media Analytics IBM Social Media Analytics ist eine speziell für Social Media konzipierte Analyseanwendung. Sie nutzt hoch entwickelte Software zur Einschätzung von Umfang, Stimmung und Trends in Verbraucherdiskussionen in vielen unterschiedlichen Social-Media-Quellen. Diese Informationen können Sie für die Kundenbindungsstrategien Ihres Unternehmens verwenden, um gezielter, schneller und flexibler auf die Anforderungen von Verbrauchern einzugehen. Dadurch können Sie Marketingkampagnen und Kundeninteraktionen genau auf die Zielgruppe abstimmen, um Ihren Marktanteil auszubauen, Ihre Reputation aufzuwerten und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Fazit Die Fähigkeit, treue Kunden zu gewinnen und zu halten, ist entscheidend für Unternehmen. Kunden sind heute besser informiert und haben mehr Macht und mehr Möglichkeiten. Zudem verfügen Unternehmen über enorme Mengen an sofort verfügbaren Kundendaten. Vor diesem Hintergrund benötigen Unternehmen eine Lösung, um ihre Mitarbeiter und Abläufe auf die Sicherstellung zufriedener Kunden auszurichten. Mit IBM Lösungen zur Kundenbindung können Unternehmen die Kundenanalyse dafür einsetzen, umsetzbare Erkenntnisse aus Kundendaten abzuleiten und diese Erkenntnisse den Mitarbeitern, Prozessen und Systemen bereitzustellen, die die Kundenzufriedenheit und -treue verbessern können. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie mit IBM Lösungen die Kundenzufriedenheit und -treue verbessern können, besuchen Sie bitte die folgende Webseite: ibm.com/software/analytics/rte/an/customer-analytics Informationen zu IBM IBM -Software bietet datenbasiertes Wissen, mit dem Unternehmen intelligenter arbeiten und Mitbewerber übertreffen können. Dieses umfassende Portfolio bietet Lösungen für Business Intelligence, Vorhersageanalyse sowie Entscheidungsmanagement, Performance Management und Risikomanagement. Mit -Lösungen können Unternehmen Trends und Muster in bestimmten Bereichen (z. B. Kundenanalyse) identifizieren und visualisieren, die sich umfassend auf die betriebliche Leistung auswirken können. Mit diesen Lösungen können Szenarien verglichen, potenzielle Risiken und Geschäftschancen vorausgesehen, Ressourcen besser geplant, budgetiert und prognostiziert, Risiken gegen zu erwartende Erträge abgewogen und gesetzliche Bestimmungen eingehalten werden. Indem sie Analysefunktionen in großem Umfang verfügbar machen, können sie die taktische und strategische Entscheidungsfindung so ausrichten, dass die Unternehmensziele erreicht werden. Weitere Informationen finden Sie unter: ibm.com/software/de/analytics Rückruf und Fragen Wenn Sie ein Beratungsgespräch wünschen oder eine Frage haben, besuchen Sie uns unter: ibm.com/business-analytics/contactus. Ein IBM Ansprechpartner wird Ihre Anfrage innerhalb von zwei Arbeitstagen beantworten. 11

12 IBM Deutschland GmbH IBM-Allee Ehningen ibm.com/de IBM Österreich Obere Donaustraße Wien ibm.com/at IBM Schweiz Vulkanstrasse Zürich ibm.com/ch Die IBM Homepage finden Sie unter: ibm.com IBM, das IBM Logo, ibm.com, Cognos und SPSS sind eingetragene Marken der IBM Corporation in den USA und/oder anderen Ländern. Weitere Produktund Servicenamen können Marken von IBM oder anderen Herstellern sein. Eine aktuelle Liste der IBM Marken finden Sie auf der Webseite Copyright and trademark information unter ibm.com/legal/copytrade.shtml Dieses Dokument ist zum Datum seiner Erstveröffentlichung aktuell und kann jederzeit von IBM geändert werden. Nicht alle IBM Angebote sind in jedem Land, in welchem IBM tätig ist, verfügbar. Die Informationen in diesem Dokument werden auf der Grundlage des gegenwärtigen Zustands (auf as-is -Basis) ohne jegliche ausdrückliche oder stillschweigende Gewährleistung zur Verfügung gestellt, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Gewährleistungen für die Handelsüblichkeit, die Verwendungsfähigkeit für einen bestimmten Zweck oder die Freiheit von Rechten Dritter. Für IBM Produkte gelten die Gewährleistungen, die in den Vereinbarungen vorgesehen sind, unter denen sie erworben werden. Copyright IBM Corporation 2014 Bitte der Wiederverwertung zuführen YTW03338-DEDE-00

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