Modellgestützte Kapazitätsplanung einer Internetanwendung

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1 Modellgestützte Kapazitätsplanung einer Internetanwendung am Beispiel CRM (Customer Relationship Management) der WestLB Systems Diplomarbeit DII Vorgelegt dem Fachbereich Wirtschaftswissenschaften der Universität Essen Von: Thorsten Fischer Veehstraße Düsseldorf Mail: Matrikelnummer: Erstgutachter: Zweitgutachter: Prof. Dr. Bruno Müller-Clostermann Prof. Dr. Stefan Eicker Sommersemester 2001, 8. Studiensemester Voraussichtlicher Studienabschluß: Sommersemester 2001

2 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung CRM, eine Internetanwendung Customer Relationship Management CRM als Begriff der Unternehmensorganisation CRM als Werkzeug CRM als Integrationsaufgabe Ziele von CRM Segmentierung von Kundendaten mit CRM Wann scheitert CRM? CRM eine Internetanwendung der WestLB Systems Ist-Analyse Darstellung des Systems CRM und seiner Komponenten Architektur und Kommunikation Komponenten Messung Server Monitoring Instrumentierung einer Client/Server-Architektur unter CORBA in Java Darstellung der Meßergebnisse des Ist-Systems Basismodellierung Schrittweise Modellentwicklung M/M/1-Modell Basismodell Netz Basismodell Netze Erweitertes Basismodell Netze Basismodell Server Erweitertes Basismodell Server Basismodell CRM Kalibrierung Lastmodellierung Modellgestützte Kapazitätsplanung Lastprognose Steigende Anwenderzahlen Geändertes Kommunikationsverhalten der Anwendung Leistungsprognose Steigende Anwenderzahlen Geändertes Kommunikationsverhalten der Anwendung Zusammenfassung und Ausblick Kritik des Vorgehens Ansätze zur Vertiefung Literatur Anhang...83 Thorsten Fischer ii

3 8.1 Implementierung eines Beispiels zu Kapitel Übersicht der Daten der Basismodelle aus den Kapiteln 4 und Basismodell Netz (4.1.2) Basismodell Netze (4.1.3) Erweitertes Basismodell Netze (4.1.4) Basismodell Server (4.1.5) Erweitertes Basismodell Server (4.1.6) Basismodell CRM (4.1.7) Prognosemodell Anwender_Tags (5.1.1) Prognosemodell Anwender_Nachts (5.1.1) Prognosemodell Kommunikation (5.1.2) Prognosemodell Kommunikation_Tags (5.1.2) Prognosemodell Kommunikation_Nachts (5.1.2) Thorsten Fischer iii

4 Abbildungsverzeichnis Abbildung 1 - Kriterien für erfolgreiches CRM...7 Abbildung 2 - Integrationskreise im CRM...8 Abbildung 3 - Ziele von CRM...9 Abbildung 4 - Der LTV nach [Kneb01]...10 Abbildung 5 - Der LTV anhand des BCG-Portfolio Konzeptes...11 Abbildung 6 - Dreidimensionale Segmentierung...12 Abbildung 7 - Die Drei-Schicht-Architektur von CRM...17 Abbildung 8 - Kommunikation in Corba...19 Abbildung 9 - Corba mit Interceptoren...28 Abbildung 10 - Reihenfolge der Methoden des Client-Interceptors...30 Abbildung 11 - Reihenfolge der Methoden des Server-Interceptors...30 Abbildung 12 - Message Sequence Delay Diagramm eines Corbaaufrufes...30 Abbildung 13 - Ausschnitt aus Client-Interceptor: prepare_request()...32 Abbildung 14 - Ausschnitt aus Server-Interceptor: receive_request()...32 Abbildung 15 - Trace des instrumentierten Corbaservers...35 Abbildung 16 - Trace des instrumentierten CRM-Clients...35 Abbildung 17 - Datenbankschema zur Auswertung des Traces...38 Abbildung 18 - Sitzungsdauer von CRM je Anwender...40 Abbildung 19 - Nutzung der Funktionalitäten von CRM anhand des Transaktionsvolumens...42 Abbildung 20 - Anzahl der Corbaaufrufe im Meßzeitraum...43 Abbildung 21 - DBTime-Verbrauch der Corbaaufrufe im Meßzeitraum...45 Abbildung 22 - CPU Auslastung des Datenbankrechners...46 Abbildung 23 - Speichernutzung des Datenbankrechners...47 Abbildung 24 - CPU-Auslastung des Applikationsrechners nach Prozessen gestapelt...48 Abbildung 25 - Nutzung des virtuellen Speichers auf dem Applikationsrechner...49 Abbildung 26 - Nutzung von virtuellem Speicher nach Prozessen...50 Abbildung 27 - Anzahl Threads in den Java VM auf dem Applikationsrechner...51 Abbildung 28 - Cache-Hit-Ratio der Datenbank...52 Abbildung 29 - Entwicklung des Basismodells CRM...56 Abbildung 30 - Errechnung der Verweilzeit im M/M/1-Modell...56 Abbildung 31 - Errechnung der Bedienrate...57 Abbildung 32 - Das Basismodell Netz in Vito...57 Abbildung 33 - Das Responsetime-Law nach [Mena94]...58 Abbildung 34 - Errechnung des Systemdurchsatzes nach [Mena94]...58 Abbildung 35 - Das Basismodell Netze in Vito...59 Abbildung 36 - Das Basismodell Server in Vito...61 Abbildung 37 - Das Basismodell CRM in Vito...63 Abbildung 38 - Prognose der Anwenderzahlen...68 Abbildung 39 - Errechnung der Netzzeit...69 Abbildung 40 - Das Prognosemodell Anwender_Tags in Vito...71 Abbildung 41 - Das Prognosemodell Anwender_Nachts in Vito...71 Thorsten Fischer iv

5 Tabellenverzeichnis Tabelle 1 - Kostensenkung durch den Einsatz von Data Mining (zitiert aus [Spon00])...6 Tabelle 2 - Kriterien für eine Marktsegmentierung...11 Tabelle 3 - Komponenten von CRM im Überblick...21 Tabelle 4 - Anbindung einiger Betriebsstellen der WestLB an die HNL Düsseldorf...21 Tabelle 5 - Daten des AIX-Kommandos "vmstat"...24 Tabelle 6 - Arten von Interceptoren...28 Tabelle 7 - Methoden des ClientInterceptor...29 Tabelle 8 - Methoden des ServerInterceptor...29 Tabelle 9 - Gemessene Zeiten eines Corbaaufrufes...31 Tabelle 10 - Umgebungsvariablen zur Steuerung des Frameworks...34 Tabelle 11 - Bedeutung der Symbole des Traces...36 Tabelle 13 - Attribute eines Corbaaufrufes...36 Tabelle 15 - Attribute einer Transaktion...37 Tabelle 17 - Kommunikation während der Ladephase des Clients...39 Tabelle 18 - Login/Logoff in CRM...39 Tabelle 19 - Ein Anwender schlägt Kundendaten nach...41 Tabelle 17 - Zeitliche Verteilung der Corbaaufrufe...43 Tabelle 21 - Corbaaufrufe nach Betriebsstellen ( :00-22:00 Uhr)...44 Tabelle 19 - Güteklassen der Corbaaufrufe...45 Tabelle 20 - Datenquellen des Windows NT-Monitors zur Nutzung des virtuellen Speichers...48 Tabelle 21 - Lastparameter für Basismodell Netze...59 Tabelle 22 - CPU-Zeitverbräuche der Corbaaufrufe...62 Tabelle 23 - Parameter des Modells "CRM"...64 Tabelle 24 - Güteklassen der Corbaaufrufe nach Betriebsstellen...66 Tabelle 25 - Anzahl der zukünftigen Anwender nach Zeitzonen...68 Tabelle 26 - Zusätzliche Stationen der Prognosemodelle Anwender...70 Tabelle 27 - Lastparameter für Kommunikation auf Transaktonsebene...73 Tabelle 28 - Durchsatz und Antworzeit der Anwenderprognose...74 Tabelle 29 - Überschlag der Durchsätze der Prognosemodelle Anwender...74 Tabelle 30 - Prognostizierte Rechnerauslastungen der Modelle Anwender...75 Tabelle 31 - Durchsatz und Antwortzeit der Kommunikationsprognose...76 Tabelle 32 - Überschlag der Durchsätze der Prognosemodelle Kommunikation...76 Thorsten Fischer v

6 Abkürzungsverzeichnis / Glossar Applet Application Sniplet : Ein kleines Programm, das in der VM eines Internet- Browsers ausgeführt wird BCMP-Netz Eine besondere Art von Warteschlangennetz, benannt nach ihren Erfindern Baskett, Chandy, Muntz und Palacios CIR Committed information rate : Die von einem Netzwerkprovider minimal garantierte Bandbreite CORBA Common Request Broker Architecture : Eine Architektur für verteilte Objektsysteme CRM Customer Relationship Management : Eine Unternehmensphilosophie zur Steuerung von Kundenbeziehungen CSV Comma Separated Value : Eine Liste von Werten, die durch Kommata oder Semikola getrennt sind ERP-System Enterprise Resource Planning-System : EDV-gestütztes Warenwirtschaftssystem zur Erfassung, Speicherung und Verarbeitung mengen- und wertbezogener Informationen hinsichtlich Waren- und Geldbeständen sowie -strömen. [http://www.kababenzing.com/de/_direct/glossar_index.html] FR Frame Relay : Technik und Übertragungsprotokoll zur paketvermittelten Datenkommunikation hauptsächlich für Weitverkehrsnetze GUI Graphical User Interface : Die graphische Benutzerschnittstelle einer Anwendung GMT Greenwich Mean Time : Die westeuropäische Zeitzone am Nullmeridian (z.b. bei Greenwich, London) HNL Hauptniederlassung HTTP Hypertext Transfer Protocol : Das Anwendungsprotokoll zur Übertragung von Inhalten im World Wide Web. IDL Interface Definition Language : Eine Sprache zur Definition von Schnittstellen IOR Interoperable Object Reference : Eine Kennung eines Corba-Objektes IP Internet Protocol : Ein Protokoll, das die (unzuverlässige) Endsystemverbindung zwischen zwei Rechnern herstellt J2SDK Java 2 Software Development Kit : Das von der Firma Sun entwickelte Programmpaket zur Entwicklung von Anwendungen für die Java 2-Plattform JDBC Java Database Connectivity : Eine Schnittstelle, um aus Java-Anwendungen auf Datenbanken zugreifen zu können kbps kilobit per second : Eine häufig verwendete Maßeinheit für die Bandbreite eines Netzes. LTV Life Time Value : Lebenszeitwert einer Kundenbeziehung MEZ Mitteleuropäische Zeitzone : Entspricht GMT +01:00, während der Sommerzeit (MESZ) GMT +02:00 Thorsten Fischer vi

7 NFS NL ORB RFS ROI TCP VM Network File System : Eine Zugriffsmethode auf ein virtuelles Dateisystem in heterogenen Netzwerken Niederlassung Object Request Broker : Eine wesentliche Corba-Komponente Remote File Sharing : Eine Einrichtung unter Unix, ähnlich dem NFS, die es kooperierenden Unix-Systemen erlaubt, Dateien gemeinsam zu nutzen. [Louk96 S. 328] Return On Investment : Eine Kennzahl zur quantitativen Beurteilung der Rentabilität von Investitionen Transfer Control Protocol : Ein Protokoll, das einen zuverlässigen Vollduplex-Dienst zur Verfügung stellt Virtual Machine : Ein Prozeß zur Ausführung von Bytecode, der zum Beispiel von Java-Compilern generiert wurde Thorsten Fischer vii

8 1 Einleitung Der Titel dieser Diplomarbeit Modellgestützte Kapazitätsplanung einer Internetanwendung am Beispiel CRM (Customer Relationship Management) der WestLB Systems mag zunächst wie eine bloße Aneinanderreihung von unverständlichen Begriffen klingen. Deshalb soll hier zunächst ein Überblick über die Inhalte der Arbeit gegeben werden. Der Aufbau der Arbeit folgt dem Vorgehen einer Kapazitätsplanung im Rahmen eines Kapazitätsmanagements einer Internetanwendung. Unter Kapazitätsmanagement versteht man alle Aktivitäten, die darauf abzielen, die vorhandenen IT-Ressourcen so einzusetzen, daß sich eine bestmögliche Dienstgüte und Ressourcennutzung für alle Anwendungen [eines Unternehmens] einstellt. Dabei ist Management nicht nur im Sinne des Führens, sondern mehr im Sinne des Handhabens und des Bewerkstelligens zu verstehen. Daher kann man Kapazitätsmanagement als Optimierungsprozess gegenwärtiger Systeme auffassen. Kapazitätsplanung umfaßt alle Aktivitäten, um für vorgegebene Dienstgüteanforderungen von Anwendungen die notwendigen Ressourcen bereitzustellen. (Zitate aus [Mapk01 S.5]) Das hier angewandte Vorgehen der Kapazitätsplanung entspricht folgenden Abschnitten der Diplomarbeit: in Kapitel 2 ( CRM, eine Internetanwendung ) soll zunächst ein Überblick über den fachlichen Hintergrund der untersuchten Anwendung geben. Es handelt sich hierbei um eine Internetanwendung, das heißt ein Computersystem, welches über ein Netzwerk von Computern betrieben wird, die über die Internettechnologie (also im wesentlichen die Kommunikationsprotokolle TCP und IP) miteinander verbunden sind. Diese Internetanwendung ist von der WestLB Systems, dem IT-Dienstleistungsunternehmen der Westdeutschen Landesbank Girozentrale entwickelt worden und seit kurzer Zeit im Einsatz. Man geht davon aus, daß das System eine Zukunftslösung darstellt, also immer mehr genutzt werden wird. Kapitel 3 ( Ist-Analyse ) stellt eine Analyse des zur Zeit bestehenden Systems dar. Zum einen werden die einzelnen Systemkomponenten und deren Zusammenspiel erläutert (Kapitel 3.1) und die Leistung des Systems im laufenden Betrieb vermessen. Den Begriff Leistung kann man dabei umgangssprachlich verstehen. Die einzelnen Messungen orientieren sich jeweils an konkreten Maßen zur Beurteilung der Leistung. Kern der Untersuchung bildet die Entwicklung eines Programmpaketes zur Messung der Kommunikation innerhalb der Anwendung, die Corba als Verteilungsarchitektur nutzt. Dieses Kapitel bildet einen Schwerpunkt der Arbeit, denn das Ist-System soll im nächsten Kapitel als Modell dargestellt werden. Thorsten Fischer 1

9 Ziel von Kapitel 4, der Basismodellierung, ist das Abbilden des aktuellen Zustandes der Anwendung. Hier wird dann konkret auf zwei Leistungsmaße abgestellt: Antwortzeit und Auslastung. Die Antwortzeit ist wesentlich für den Benutzer. Er beurteilt die quantitative Leistung, die Dienstgüte eines Systems daran, wie lange es dauert, bis er auf seine Anfrage eine Antwort erhält. Für den Betreiber einer Anwendung spielt aber auch die Ausnutzung der von ihm zu unterhaltenden Ressourcen eine Rolle, die so wenig Leerlaufzeiten wie nötig haben sollen. Kapitel 5 ist mit Modellgestützte Kapazitätsplanung überschrieben. Die definitionsgemäße Erfüllung des Begriffs Kapazitätsplanung würde jedoch den Rahmen dieses Kapitels und der Arbeit sprengen. Deshalb soll hier in den Schritten Lastprognose und Leistungsprognose versucht werden, die Last vorherzusagen, die auf das System zukommen wird und wie sich diese auf die Leistung auswirken wird. Dazu sollen die bereits entwickelten Modelle des Systems eingesetzt werden. Den Abschluß der Arbeit bilden Kapitel 6 ( Zusammenfassung und Ausblick ), die Literaturhinweise und der Anhang. Thorsten Fischer 2

10 2 CRM, eine Internetanwendung Die aktuelle Wettbewerbssituation von Dienstleistungsunternehmen ist durch Globalisierung und den immer stärkeren Einfluß der Informationstechnologie gekennzeichnet. Neue Technologien, wie zum Beispiel das Internet, ermöglichen völlig neue Märkte und erleichtern den Zugang zu bereits bestehenden. So entstehen im Bankgeschäft die sogenannten Online-Banken und die traditionellen Institute beantworten dies, indem sie ihren Kunden ebenfalls Online-Banking anbieten. Die Marktgrenzen im Finanzsektor verschwimmen zunehmend. Versand- und Softwarehäuser, Netzbetreiber und Versicherungsgesellschaften steigen immer mehr in das Bankgeschäft ein und erwirtschaften laut [Hopp00] bereits rund ein Achtel des Geschäftsvolumens auf dem deutschen Markt für Finanzdienstleistungen. Das traditionelle deutsche Universalbankensystem ist dreigliedrig. Es besteht aus privatrechtlichen Geschäftsbanken mit Aktionärsstruktur, Volks- und Raiffeisenbanken mit der Konzentration auf ihre genossenschaftlichen Mitglieder sowie öffentlich-rechtlichen Sparkassen und Landesbanken ([Hopp00]). Für den Sparkassensektor stellt die zunehmende Globalisierung der Märkte eine besondere Herausforderung dar, denn seine besondere Bedeutung und Aufgabe liegt auf regionaler Ebene. Ebenso bergen zeit- und kostenintensive IT-Projekte für kleine, dezentral im Verbund organisierte Sparkassen ebenso wie für Volksbanken oft große Unsicherheiten. Warum ist jedoch gerade im Bankensektor der Wettbewerbsdruck so hoch? Hier schreibt [Hopp00]: Die Vergleichbarkeit der Produkte hat heute ein bislang nicht gekanntes Maß erreicht. Finanzdienstleistungen können aufgrund liberalisierter und harmonisierter Märkte weltweit angeboten werden. Wie einfach ist es, per Internet die Preise für völlig identische Produkte wie zum Beispiel einen standardisierten Konsumkredit, oder auf der Anlageseite eine Spareinlage zu vergleichen! (Man gebe nur in eine Suchmaschine wie etwa die Begriffe Vergleich Konditionen Sparbuch aktuell ein.) Stellt man sich vor, daß dann noch für den Käufer der Preis das alleinige Entscheidungskriterium für die Auswahl des Anbieters ist, so erklären sich sinkende Margen, Zinsüberschüsse und damit Betriebsergebnisse von Kreditinstituten sehr schnell. Jedoch ist festzustellen, daß neben dem Preis für Kunden auch andere Faktoren wichtig sind, und daß sich das Verhältnis zwischen Kunde und Unternehmen ändert. Hier lassen sich unterschiedliche Bereiche ausmachen: Thorsten Fischer 3

11 Verständnis des Kunden: Bei manchen Anbietern mußten sich einst Kunden wie privilegiert vorkommen, wenn sie überhaupt bedient wurden. Heutzutage sehen Anbieter sich und ihre Kunden immer mehr als Partner, die aus ihrer Zusammenarbeit gegenseitigen Nutzen ziehen. Diese Auffassung geht über die Forderung Der Kunde ist König noch hinaus. Interaktion: Hier weitet sich das Spektrum aus. Während früher der persönliche Kontakt zwischen Kunde und Anbieter unabdingbar für das Zustandekommen eines Geschäfts war, so verlangen Kunden je nach ihren Bedürfnissen heute, daß sie Geschäfte über verschiedenste Medien wie etwa Telefon, Fax oder Internet jederzeit abwickeln können. Verhalten des Kunden: Kunden erwarten immer mehr, daß Unternehmen ihre Bedürfnisse kennen und erfüllen können. Zudem sind sie aufgeklärter und nutzen den Wettbewerb. Im Extremfall der elektronischen Märkte ist der nächste Anbieter nur einen Mausklick entfernt. Die Kundenloyalität sinkt. [Spon00] stellt als Reaktion der Anbieter dazu fest: Die gestiegenen Verbraucheransprüche führen zu einem Wandel im Verkaufsbereich: weg vom produktorientierten, hin zum bedarfsorientierten Verkauf. Dieser Wandel vom Anbieter- zum Käufermarkt läßt sich auch so beschreiben, daß ein Unternehmen nicht mehr zu seinen Produkten die passenden Kunden sucht, sondern es versucht, seinen Kunden die passenden Produkte anzubieten. Das Customer Relationship Management (CRM) soll hierbei helfen. Doch was versteht man darunter? 2.1 Customer Relationship Management Wie bei vielen durch die Praxis gebildeten Schlagwörtern, so ist auch bei CRM die Begriffsbildung uneinheitlich gewachsen. Viele der hier verwendeten Quellen bilden eigene Begriffsdefinitionen, die an dieser Stelle jedoch nicht im einzelnen wiederholt werden sollen. (Schon [CrmG01] führt zwölf Definitionen an, [Kapp01] in einem recht kurzen Artikel zwei.) Um jedoch eine Einordnung der später untersuchten Anwendung CRM in die Begriffswelt vorzunehmen, folgt ein Überblick über wesentliche Gesichtspunkte von CRM je nach Definition unterschiedlich gewichtet, aber doch in den meisten enthalten. Thorsten Fischer 4

12 2.1.1 CRM als Begriff der Unternehmensorganisation CRM wird als Geschäftsphilosophie [Lehm01], innovative Strategie [DöWi01] bzw. als abteilungs- und unternehmensweiter Ansatz [Kapp01] aufgefaßt. Folglich bedarf es eines ganzheitlichen Konzepts, das die Produkte, den Service, den Vertrieb und die gesamte Unternehmensstruktur konsequent auf den Kunden ausrichtet [Spon00]. Dieser Gesichtspunkt ist so wesentlich, daß an ihm ein Scheitern von CRM-Projekten in Unternehmen ausgemacht wird (Siehe Abschnitt 2.4 Wann scheitert CRM? Seite 13). Allerdings bedeutet die in ihm aufgestellte Forderung auch weitreichende Eingriffe in die Unternehmensorganisation, und damit wird die Einführung von CRM im Unternehmen Sache des Top-Managements, das die Ausrichtung des gesamten Unternehmens auf den Kunden als Unternehmenskultur installieren muß. Organisatorisch soll dazu beispielsweise quer zu den Funktionsbereichen eines Unternehmens ein Customer Relationship Manager alle kundenrelevanten Entscheidungen und Prozesse integrieren, bewerten und steuern. Die Frage Ist CRM nicht alter Wein in neuen Schläuchen? muß bejaht werden, wenn eine solche Änderung der Unternehmenskultur nicht erfolgt. Unternehmen können auch ohne eine solche Umstellung kundenorientiert handeln, nicht jedoch für sich in Anspruch nehmen, CRM zu betreiben CRM als Werkzeug In der Umsetzung der Strategie CRM werden drei Bereiche unterschieden: collaborative CRM, analytical CRM und operational CRM. Das collaborative CRM setzt an den Berührungspunkten zwischen Kunde und Unternehmen ( customer touch points ) an. Der Kunde soll über dasjenige Medium angesprochen werden, das den meisten Erfolg verspricht. Ziel ist eine echte Kommunikation: der Kunde soll möglichst bequem antworten können. Je nach Kundenbedürfnis sollen traditionelle und moderne Kommunikationskanäle genutzt werden, die im Unternehmen aber so zu integrieren sind, daß der Kunde immer personalisiert angesprochen wird. Auch beim operational CRM steht die Integrationsaufgabe im Vordergrund. Mit Hilfe von sogenannten Front-Office Systemen wie zum Beispiel Call-Center für Service aber auch marketing- und vertriebsunterstützenden Systemen wird der Kundenkontakt abgewickelt. Back-Office Systeme, wie zum Beispiel ERP-Systeme, übernehmen die daten- und transaktionsorientierte Bearbeitung der Kundenaufträge. Mit operational CRM sollen diese Systeme nun verbunden werden, so daß der gesamte Auftrag integriert und automatisiert verarbeitet werden kann. Thorsten Fischer 5

13 Analytical CRM befaßt sich mit der Auswertung der Kundendaten. Hierzu werden oftmals auch Techniken wie das Data Mining verwendet. Damit lassen sich aus großen Datenbeständen in zum Beispiel Data Warehouses Zusammenhänge, Muster und Trends erkennen, die sowohl dazu benutzt werden, die Prozesse der Kundengewinnung und -bindung aktiv zu gestalten, als auch um Aussagen über den Erfolg des CRM zu treffen. Zur Meßbarkeit des Erfolgs von CRM existieren Überlegungen, die auf unterschiedlichen Ebenen argumentieren. [Spon00] führt ein Zahlenbeispiel des Rechenzentrums der Würtembergischen Genossenschaftsbanken an (Tabelle 1). Hier sollte der Erfolg des Einsatzes von Data Mining als Technik zur Auswahl der anzuschreibenden Personen einer Marketingkampagne im Vergleich zu traditionellen Techniken festgestellt werden. Obwohl dabei das Data Mining höhere Kosten als die traditionelle Analyse verursacht, ist der Ergebnisbeitrag dieser Methode insgesamt jedoch höher. Traditionelle Analyse Data Mining Zahl Angeschriebene Anteil (Anzahl) Reagierer 1,5% (27) 4,5% (25) Analysekosten, DM 237, ,50 Mailingkosten, DM (2,81 DM/Brief) 5.147, ,17 Gesamtkosten, DM 5.385, ,67 Deckungsbeitrag pro Jahr, DM (318 DM/Reagierer) 8.586, ,00 Ergebnisbeitrag, DM 3.200, ,33 Tabelle 1 - Kostensenkung durch den Einsatz von Data Mining (zitiert aus [Spon00]) [Kneb01] weist darauf hin, daß Kosten für die Einführung von CRM Opportunitätskosten sind. Ein Unternehmen müsse sich überlegen, daß seine Wettbewerber, die CRM einführen, sehr viel erfolgreicher am Markt sein werden, als diejenigen ohne ein CRM. Insofern seien Überlegungen, anhand welcher Kriterien die Meßbarkeit des Erfolges von CRM zu belegen ist, stark an diesem Gesichtspunkt zu messen. Diese Überlegung geht jedoch davon aus, daß Projekte zur Einführung von CRM stets erfolgreich verlaufen eine Ansicht, die noch sehr umstritten ist. (Siehe Abschnitt 2.4, Seite 13) [Lehm01] führt nach einer Gartner Studie einzelne Faktoren zur Messung des Erfolgs von CRM an, die hier in Abbildung 1 wiedergegeben sind. Hier haben die befragten Thorsten Fischer 6

14 Unternehmen die einzelnen Faktoren zu den jeweils angegebenen Prozentsätzen für wichtig erachtet. Abbildung 1 - Kriterien für erfolgreiches CRM [Kneb01] und [Pill01] schildern den Versuch, verschiedene Einzelfaktoren, die zum Erfolg von CRM beitragen, zu einer einzigen Maßzahl, dem Kundenlebenszeitwert, zusammenzufassen. Sowohl Aufwands- als auch Ertragsfaktoren sollen in diese Zahl eingehen. Der Kundenlebenszeitwert wird dabei theoretisch als Zuwachs des Wertes der Kundenbasis bestimmt. Umsatz steht Kontakt-, Pflege-, und Serviceaufwand gegenüber. Der LTV errechnet sich nun aus dem gegenwärtigen (abgezinsten) Nettowert der zukünftigen Gewinne einer Beziehung des Unternehmens mit einem bestimmten Kunden, so beschreibt [Pill01]. Weiche Faktoren, die maßgeblich vom CRM beeinflußt werden sollen, können allerdings nur schwer beurteilt werden. Und so relativiert [Pill01] den Wert dieser Maßzahl auch sehr schnell: Diese Maßzahl läßt sich zwar einfach in eine schöne Formel packen, ist aber [...] nicht zu messen, sondern repräsentiert vielmehr eine idealisierte Maßzahl, deren reale Ausprägung nur durch Proxy-Variablen erfaßt werden kann. Wie in der Praxis solche Werte ermittelt werden, hat [Ccrm00] in einer Studie untersucht. Befragt wurden 738 deutsche Unternehmen, von denen 34% CRM-Software im Einsatz haben. Die Erfolgsmessung des Einsatzes von CRM-Lösungen bleibt bei den meisten der Unternehmen aus. Nur ca. 17% der Befragten geben an, durch direkte Befragung oder Thorsten Fischer 7

15 Feedback der Kunden den Erfolg ihrer CRM-Software zu messen. Eine relativ geringe Anzahl an Unternehmen leitet den Erfolg oder Mißerfolg aus der Anzahl der Beschwerden bzw. der allgemeinen Zufriedenheit ab. 8% der Unternehmen sind in der Lage, den Erfolg des CRM- Einsatzes anhand von Umsatzsteigerungen zu messen. [Ccrm00] CRM als Integrationsaufgabe Die Konzepte des datenbankgestützten Marketings ( Database Marketing ) und des computergestützten Verkaufs ( Computer aided selling ) sind nicht neu. Mit CRM jedoch werden die beiden getrennten Ansätze miteinander verbunden und erst dadurch sind die Prinzipien der Individualisierung, Priorisierung und Interaktion effektiv und effizient umsetzbar [BSB00]. Unter diesem Gesichtspunkt hat sich auch der Begriff closed loop CRM herausgebildet. Er verdeutlicht, daß operational, analytical und collaborative CRM zusammenspielen müssen, um ihr Ergebnis zu erzielen. Abbildung 2 veranschaulicht dies. operational CRM analytical CRM Back-Office Systeme Data Warehouse Front-Office Systeme Produkt Data Mart Kunde Data Mart closed loop CRM collaborative CRM persönlicher Kontakt Telefon Web/ ... Integration Abbildung 2 - Integrationskreise im CRM Im Idealfall wird eine Marketingkampagne durch die Analyse der Kundendaten veranlaßt. Für ein bestimmtes Kundensegment (Siehe auch Abschnitt 2.3, Seite 10) werden optimale Ansprechkanäle ausgewählt und die Aktion durchgeführt. Die Reaktion des Kunden Thorsten Fischer 8

16 fließt über die operationalen Front- und Back-office Systeme wieder in den Datenbestand ein und kann in weitere Analysen mit einbezogen werden. Ein hauptsächliches Ziel der Integration ist außerdem, daß die Informationen zu einem Kunden unternehmensweit zur Verfügung stehen, und daß ein Kunde von allen Unternehmensbereichen mit dem gleichen Wissenstand einheitlich angesprochen werden kann. Egal, wen der Kunde im Unternehmen anspricht, und welchen Weg er dazu nimmt, es kann immer angemessen reagiert werden. 2.2 Ziele von CRM Zu den Zielen von CRM gibt [Lehm01] die Ergebnisse einer Gartner-Studie wie in Abbildung 3 wieder. Die befragten Unternehmen nannten die Ziele in der jeweils gezeigten Häufigkeit. Abbildung 3 - Ziele von CRM Weiterhin führt er folgende Punkte an: Der Wert einer Geschäftsbeziehung soll zentrale Bedeutung bekommen. Die Individualisierung/Personalisierung soll in den Vordergrund rücken. Aus dem Massen-Kundenmanagement wird dabei individuelles Kundenmanagement ( die Kunst, Massen individuell zu versorgen). Thorsten Fischer 9

17 Der Dialog und die Interaktion mit dem Kunden soll optimiert werden. Der Kunde soll frühzeitig und intensiv [in die Unternehmensprozesse] integriert werden. Kundenbedürfnisse, Wünsche und Ziele sollen rechtzeitig erkannt, die Kundenkenntnis dauerhaft weiterentwickelt werden (ganzheitliches Beziehungsmanagement). Synchronisierte, aktuelle Informationen sollen allen Stellen des Unternehmens verfügbar sein. 2.3 Segmentierung von Kundendaten mit CRM Eine wesentliche Stärke des analytical CRM besteht in der Möglichkeit, den Kundenbestand segementieren zu können. Was hierunter zu verstehen ist, wird im folgenden erläutert. Im Laufe einer Kundenbeziehung lassen sich unterschiedliche Phasen erkennen. Beispielsweise wird das Verhalten der Kunden durch LTV sozioökonomische Daten (Alter, Familienstand, Ausbildung, berufliche Entwicklung...) beeinflußt. Zeit Diese Phasen beeinflussen den Wert der Kundenbeziehung. Ohne eine Begründung für den Verlauf dieses Lebenszeitwertes zu liefern, gibt Abbildung 4 - Der LTV nach [Kneb01] [Kneb01] ihn wie in Abbildung 4 wieder. Sicherlich kann man den Portfolio-Gedanken der Boston Consulting Group jedoch modifiziert für die Erläuterung des Verlaufs des Kundenlebenszeitwertes heranziehen. Der gesamte Kundenstamm eines Unternehmens sei anhand der Kriterien Nachfrage des Kunden und Rentabilität des Kunden eingeteilt. Jetzt lassen sich die vier unterschiedlichen Kundengruppen ( Question Marks/Fragezeichen, Stars/Sterne, Cash Cows/Geldkühe, Poor Dogs/Arme Hunde ) ausmachen. Sogenannte Question Marks ( Fragezeichen ) sind Kunden, die wenig rentable Produkte intensiv nachfragen, Stars ( Sterne ) sind Kunden, die eine intensive Nachfrage nach rentablen Produkten haben usw. Ein Verlauf des Lebenszeitwertes läßt sich dann ausmachen, wenn das Unternehmen versucht, die verschiedenen Kundengruppen mit Betreuung unterschiedlicher Intensität und Umfang so zu steuern, daß der Lebenszeitwert aller Kunden maximiert wird. Abbildung 5 verdeutlicht diese Überlegung. Thorsten Fischer 10

18 hoch? Nachfrage LTV t poor dogs niedrig niedrig Rentabilität cash cows hoch? cash cows poor dogs t Abbildung 5 - Der LTV anhand des BCG-Portfolio Konzeptes Nun ist aber die Gesamtheit aller Kunden eines Unternehmens in seinen Bedürfnissen und Leistungserwartungen sehr heterogen. Deshalb versucht die Segmentierung unterschiedliche Kundengruppen zu bilden. Der Zweck jeglicher Kundensegmentierung besteht insofern darin, gleichartige Kundengruppen so abzugrenzen, daß durch einen gezielten Einsatz aller absatzpolitischen Instrumente der größtmögliche Zielbeitrag zu erreichen ist, schreibt [Swob98]. Dabei führt er die oben schon angedeuteten sozioökonomischen Kriterien nur als ein Merkmal an, anhand derer eine Segmentierung vorgenommen werden kann. Tabelle 2 (nach [Kapp01], [Spon00] und [Swob00]) gibt einen Überblick über weitere Kriterien, anhand derer man eine Marktsegmentierung vornehmen kann. Kriterium Geographisch bzw. mikrogeographisch Sozioökonomisch und demographisch Psychographisch Kriterien des beobachtbaren Kundenverhaltens Rentabilität Beispiel / Ausprägung Länder, Regionen, Ballungsräume Familienzyklus (Alter, Geschlecht, Familienstand) Soziale Schicht (Einkommen, Schulbildung, Beruf, Vermögen) Allgemeine Persönlichkeitsmerkmale (Aktivitäten, Meinungen, Wagnisfreudigkeit) Produktspezifische Kriterien (Wahrnehmung, Einstellung, Potential) Preisverhalten, Mediennutzung, Institutswahl, Informationsverhalten, Zufriedenheit, Loyalität, Bindung Umsatz, Return on Investment (ROI) Tabelle 2 - Kriterien für eine Marktsegmentierung Eine Segmentierung kann nun ein- oder mehrdimensional erfolgen. Ein Beispiel für eine eindimensionale Segmentierung ist eine Einteilung des Kundenbestandes anhand Thorsten Fischer 11

19 Rentabilitätsgesichtspunkten in A-, B-, und C-Kunden. Für jedes dieser Kundensegmente kann nun die relative Größe im Gesamtbestand festgestellt, und ein genaues Vorgehen zur Maximierung der Rentabilität festgelegt werden. Diese Analyseform wird auch als Pareto- oder A-B-C Analyse bezeichnet. Ein Beispiel für eine mehrdimensionale Analyse ist die gleichzeitige Beurteilung der Kunden anhand ROI, Potential und Loyalität. Es ergibt sich somit ein Würfel mit neun Kundensegmenten. Hier lassen sich nun genauere Abschätzungen treffen, wie die einzelnen Kundensegmente betreut werden Potential sollten. Hierzu zwei Beispiele (Siehe Loyalität Abbildung 6): ein Kunde ( blau ) mit ROI mittlerem ROI, hohem Potential aber geringerer Loyalität sollte besonders gut Abbildung 6 - Dreidimensionale Segmentierung betreut werden, denn ein Abspringen dieses Kunden hätte Ertragseinbußen in der Zukunft zur Folge. Ein Abspringen eines Kunden ( orange ) mit mittlerem Potential, aber hoher Loyalität und hohem ROI bedeutet einen sofortigen Verlust. Finanzinstitute haben gegenüber anderen Unternehmen einen entscheidenden Vorteil, wenn es um die Ausgangslage für analytical CRM geht: sie kennen ihre Kunden sehr gut. Gerade auch Informationen, die Kunden sonst nur selten preisgeben, sind oft vorhanden. Dazu gehören Familien- und Vermögensverhältnisse, Risikobereitschaft, und Kommunikationsverhalten. Durch ein großes Transaktionsvolumen existiert ein hoher Datenbestand, der Data-Mining-Methoden prinzipiell entgegenkommt. Die Sparkassenorganisation hat hier einen weitere Besonderheit: Sie hat ein besonders breites Kundenspektrum. Dies liegt zum einen an ihrem öffentlichen Auftrag, die flächendeckende Versorgung der Bevölkerung mit Finanzdienstleistungen zu gewährleisten, als auch an ihrem hohen Anteil am Finanzmarkt. Dazu nur zwei Zitate: Die privaten Großbanken [...] wollen private Kunden mit einem Vermögen unter DM sowie mittelständische Gewerbekunden mit weniger als fünf Millionen DM Umsatz zunehmend ausgliedern. Damit ziehen sich diese Institute aus der kreditwirtschaftlichen Versorgung von 94 Prozent aller Bürger und 95 Prozent aller Unternehmen zurück. [Hopp00] Thorsten Fischer 12

20 Die Verbundpartner der Sparkassenorganisation haben etwas, was viele Konkurrenten nicht haben: sehr große Adresspotenziale. Mehr als 50 Prozent der Bevölkerung besitzen ein Girokonto bei der Sparkasse [Spon00] 2.4 Wann scheitert CRM? CRM überfordert die meisten Unternehmen titelt [CoWo01] und spielt damit auf die vielen fehlschlagenden CRM Projekte an. Als Gründe dafür lassen sich drei Problemkreise ausmachen: CRM wird einzig als Software und nicht als Unternehmensstrategie eingeführt. Dieser Fehler hat zur Folge, daß der eigentliche Nutzen von CRM nicht erreicht werden kann. Da ein Strategiekonzept fehlt, ist nach der Einführung eines CRM-Systems lediglich neue Software im Unternehmen vorhanden, der Kunde als Ausgangspunkt für das unternehmerische Handeln steht damit noch nicht im Mittelpunkt. Zusätzliche Software wird außerdem mit Akzeptanzproblemen zu kämpfen haben, wenn Ihre Notwendigkeit, und damit auch ihr Nutzen sich für die Anwender nicht ergibt. Der Nutzen von CRM wird nicht schnell genug realisiert. Die Einführung von CRM ist eine komplexe und teure Aufgabe. In der bereits auf Seite 7 zitierten Studie [Ccrm00] heißt es: Fast zwei Drittel der Anwenderunternehmen hat CRM- Projektkosten zwischen einer und fünf Millionen DM angegeben. Immerhin 20% haben mehr als fünf Millionen DM für ihr CRM-Projekt veranschlagt. Wenn im Gegensatz dazu die Zielvorgaben zu schwammig oder praxisfern formuliert werden, fehlen die Quick Wins [Lehm01], die sich bei einer schrittweisen Einführung von CRM einstellen sollten. Ein Unternehmen muß sich also bereits vor der Einführung von CRM im klaren sein, wie es dessen Erfolg messen will. Die CRM-Systeme werden nicht genügend integriert. Wie schon in Abbildung 2 - Integrationskreise im CRM (Seite 8) - gezeigt, geht ohne die Anbindung an schon bestehende Systeme wesentlicher Nutzen des CRM verloren. Zwar ist die technische Integration bei entsprechendem Zeitaufwand kein Problem, jedoch erfordert eine gelungene Integration auch ein Erfassen der Geschäftsprozesse in Vertrieb und Marketing. Letzteres ist eine recht schwierige Aufgabe, denn wie das Verkaufen abläuft, ist in vielen Unternehmen nicht als Geschäftsprozeß abgebildet. Thorsten Fischer 13

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