AK Integrationsmanagement für neue Produkte : Customer Relationship Management im Zeitalter von Big Data und Social Media Prof. Dr.
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- Klara Armbruster
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1 AK Integrationsmanagement für neue Produkte : Customer Relationship Management im Zeitalter von Big Data und Social Media Prof. Dr. Mathias Klier
2 Seite 2 Agenda Zur Person Zum Einstieg Fernseherkauf damals und heute Social Media und Big Data verändern das CRM Ausgewählte Herausforderungen und Lösungsansätze Diskussion
3 Seite 3 Zur Person 2015 Péter-Horváth-Stiftungsprofessor für BWL mit Schwerpunkt betriebswirtschaftliches Informationsmanagement, Universität Ulm 2012 Professor für Wirtschaftsinformatik Qualitätsmanagement und Qualitätssicherung, Universität Regensburg 2009 Assistant Professor am Institut für Wirtschaftsinformatik, Produktionswirtschaft und Logistik, Universität Innsbruck 2008 Promotion zum Dr. rer. pol., Lehrstuhl für BWL, Wirtschaftsinformatik, Informations- & Finanzmanagement, Universität Augsburg 2005 Abschluss in Diplom-Wirtschaftsmathematik, Universität Augsburg
4 Seite 4 Agenda Zur Person Zum Einstieg Fernseherkauf damals und heute Social Media und Big Data verändern das CRM Ausgewählte Herausforderungen und Lösungsansätze Diskussion
5 Seite 5 Beispiel Fernseherkauf damals im Fachgeschäft um die Ecke Regional verwurzelt Persönlicher Kontakt Persönliches Vertrauensverhältnis passiver Konsument Stammkunde
6 Seite 6 und heute im Internet Überregional / global Online über das Internet Vertrauen auf Bewertungen im Internet aktiver Nachfrager Laufkunde
7 Seite 7 Agenda Zur Person Zum Einstieg Fernseherkauf damals und heute Social Media und Big Data verändern das CRM Ausgewählte Herausforderungen und Lösungsansätze Diskussion
8 Seite 8 Kunden vernetzen sich online und werden Fans von Unternehmen 27 Millionen private Nutzer in Deutschland 99% der Unternehmen haben ein Facebook-Profil
9 Seite 9 Kunden schauen Videos von Unternehmen auf YouTube 30 Millionen private Nutzer in Deutschland 50% der Unternehmen setzen bereits YouTube ein
10 Seite 10 Kunden folgen Unternehmen auf Twitter 4 Millionen private Nutzer in Deutschland 50% der Unternehmen haben einen Twitter Account
11 Seite 11 Kunden informieren sich in Bewertungs-Communities 75% der Konsumenten nutzen vor dem Kauf online Bewertungen 66% der Konsumenten vertrauen auf online Bewertungen
12 Seite 12 Unternehmen lassen den Kunden Produkte mitgestalten mystarbucksidea.com Kunden generieren Produktvorschläge Starbucks setzt ausgewählte Ideen mit besten Bewertungen um
13 Seite 13 Unternehmen nutzen den viralen Charakter von Social Media Weihnachts-Video von EDEKA mit über 47 Millionen Aufrufen
14 Seite 14 Unternehmen gehen neue Wege im Service: Hilfe zur Selbsthilfe Telekom nutzt den Twitter sowie Facebook im Kundenservice
15 Seite 15 Unternehmen suchen den direkten Draht zum Kunden Neumann zeigt Nähe, wo andere sich verstecken. Twitterrunde könnte dazu beitragen, Opel wieder ein Stückchen mehr in die Mitte der Gesellschaft fahren zu lassen. Horizont.net
16 Seite 16 Konsequenz: Social Media als zentraler Kanal und Datenquelle Grafik: nach
17 Seite 17 Unternehmen stehen enorme Datenmengen zur Verfügung Globale Datenmenge [in Zettabytes] 40,0 Täglich werden 2.5 Trillionen Bytes an Daten generiert. US Unternehmen mit > Mitarbeitern verfügen über 100 Terabytes an internen Daten 8,6 0,8 2, Unternehmen erwarten, dass die Datenmengen in den nächsten 12 bis 18 Monaten um 76% wachsen
18 Seite 18 Beispiel: Big Data Analytics im Bereich Connected Car Audi Connect Stauservice Nutzung der Daten von mitgeführten Smartphones und Navigationsgeräten zur Echtzeiterkennung und Prognose von Staus. Quelle:
19 Seite 19 Beispiel: Big Data Analytics im Bereich Marketing Google AdSense und AdWords Platzierung von Werbung abhängig vom Nutzer sowie den Inhalten der betrachteten Webseite
20 Seite 20 Welche Vorteile erwartet sich Ihr Unternehmen von Big Data? Big-Data-Initiativen helfen dabei, ein umfassendes Bild des Kunden zu zeichnen, indem sie dessen komplette Interaktion mit dem Unternehmen transparent machen. Basis: Freitextantworten von N=261 Unternehmen Quelle: Barc (2015)
21 Seite 21 Agenda Zur Person Zum Einstieg Fernseherkauf damals und heute Social Media und Big Data verändern das CRM Ausgewählte Herausforderungen und Lösungsansätze Zunehmende Vernetzung in Social Media erfordert neue Ansätze in der Kundenbewertung Umgang mit Big Data erfordert neue Ansätze des Datenqualitätsmanagements Diskussion
22 Seite 22 Social Media erfordern neue Kundenbewertungsverfahren im CRM Zunehmende Vernetzung und Netzwerkeffekte als Ausgangspunkt Zunehmende Vernetzung durch soziale Medien Word-of-Mouth (WOM) beeinflusst Kaufentscheidung von User von Social Media in Mrd. 84% 0,97 1,4 1,79 2,13 2,44 [Statista 2015] der Kunden [Nielsen 2013]
23 Seite 23 Social Media erfordern neue Kundenbewertungsverfahren im CRM Der Customer Lifetime Network Value (CLNV) als Lösungsansatz Klassische Kundenbewertung (direkte Cash-Flows der Kunden) Rang Kunde Wert Customer Lifetime Network Value (Bewertung inkl. Netzwerkeffekten) Rang Kunde Wert 1. A C 2. D A 3. B Kundennetzwerk B 4. C D B D C A direkte Cash-Flows Social Influence Kunden mit hohem Einfluss auf andere Kunden werden positiver bewertet als bei einer rein auf direkte Cash-Flows fokussierten Betrachtung
24 Seite 24 Social Media erfordern neue Kundenbewertungsverfahren im CRM Der CLNV berücksichtigt die wechselseitige Beeinflussung der Kunden Ausgangssituation Netzwerk bestehend aus Kunden (Knoten), die miteinander in unterschiedlicher Art und Stärke in Verbindung stehen (gerichtete Kanten) C B A Social Influence D direkte Cash-Flows Neuer Bewertungsansatz (CLNV) CLNV i Berücksichtigung der individuellen Cash-Flows aus Käufen des Kunden i (vgl. Grundmodell des CLV) Barwert der = individuellen + Cash-Flows i Barwert der Δ Netzwerkkomponente i Positive Berücksichtigung von Cash-Flows anderer Kunden, ausgelöst durch Kunde i Negative Berücksichtigung von Cash-Flows von Kunde i, ausgelöst durch andere Kunden
25 NIEDRIG HOCH Seite 25 Anwendung des CLNV in der Praxis Aktuelles Projekt in Kooperation mit einer Web 2.0-Bank Beispiel: Möglichkeit zur Segmentierung der Kunden auf Basis des CLNV Das Potenzial zur Weiterentwicklung der Kunden von Misers zu Champions und von Influenced und Classic zu Influencing Barwert der individuellen Cash-Flows i Influenced Champions Influenced Misers NEGATIV Classic Champions Classic Misers NULL Influencing Champions Influencing Misers POSITIV Barwert von Δ Netzwerkkomponente i 25
26 Seite 26 Agenda Zur Person Zum Einstieg Fernseherkauf damals und heute Social Media und Big Data verändern das CRM Ausgewählte Herausforderungen und Lösungsansätze Zunehmende Vernetzung in Social Media erfordert neue Ansätze in der Kundenbewertung Umgang mit Big Data erfordert neue Ansätze des Datenqualitätsmanagements Diskussion
27 Seite 27 Datenqualität als Erfolgsfaktor im CRM Wesentliche Charakteristika von Big Data (V s) als Ausgangspunkt Volume Variety Velocity Große Datenmengen Daten in vielen Formaten Datenströme ebay analysiert täglich 100 Terabyte an Kundentransaktionsdaten In Facebook werden mtl. ca. 30 Mrd. Inhalte (z.b. Texte, Videos) geteilt Autos haben ca. 100 Sensoren (z.b. Tankinhaltsmessung) Datenqualität Veracity Aufgrund schlechter Datenqualität entsteht der US Wirtschaft jährlich ein Schaden von ca. 1,3 Bio. Euro Erkenntnisse aus Big Data Analytics sind nur valide und wertstiftend, wenn die Qualität der zugrunde liegenden Daten gewährleistet ist
28 Seite 28 Datenqualität als Erfolgsfaktor im CRM Ausgangssituation bei einem Mobilfunkanbieter* ) Electronic CRM eines großen deutschen Mobilfunkanbieters Nicht qualitätsgesicherte Kundendaten Probleme bei der Kundenansprache (z.b. Fehler bei Kontaktdaten) Personalisierte Angebote nur begrenzt möglich (z.b. inaktuelle Kundendaten) Geringe Erfolgsquoten bei Kampagnen Prozessstufen im CRM Kundendaten sammeln Kundendaten analysieren CRM- Maßnahmen Performancecontrolling Vorstudie Kundendatenqualität des Unternehmens Problem Dubletten Fehlende Aktualisierung Entstandene Kosten (p.a.) 2,2 Mio. EUR 1,2 Mio. EUR xx... Entgangener Umsatz (p.a.) 0,6 Mio. EUR 2,3 Mio. EUR xx... Datenqualität ist im CRM des Mobilfunkanbieters große Bedeutung beizumessen (bisher wurde Datenqualität aber kaum berücksichtigt) * ) Der Anwendungsfall wurde anonymisiert und vereinfacht ohne die grundsätzlichen Ergebnisse zu verändern
29 Seite 29 What doesn`t get measured doesn t get managed! Eine Datenqualitätsmetrik für Aktualität als Lösungsansatz (I) Grundlegende Idee Entwicklung einer Metrik auf Basis der Wahrscheinlichkeitstheorie Aktualität wird interpretiert als Wahrscheinlichkeit dafür, dass ein Attributwert immer noch der aktuellen Realweltausprägung entspricht. Betrachtete Attributwerte werden älter, d.h. diese besitzen eine begrenzte jedoch unbekannte Gültigkeitsdauer. Grundlegende Annahmen A 1. Der Attributwert w eines Attributs A besitzt ein Alter Alter(w, A) R + und eine unbekannte Gültigkeitsdauer. Letztere wird als zufällig angesehen (stetige Zufallsvariable). A 2. Die Gültigkeitsdauer der Attributwerte ist zunächst exponentialverteilt mit der Verfallsrate Verfall(A) R +.
30 Q Akt. (w, A) Seite 30 What doesn`t get measured doesn t get managed! Eine Datenqualitätsmetrik für Aktualität als Lösungsansatz (II) Definition der Metrik als Wahrscheinlichkeit Metrik für einen Attributwert w mit Alter(w,A) (Wahrscheinlichkeit dafür, dass der Attributwert noch aktuell ist): Q Akt ( w, A) :. e Verfall ( A) Alter ( w, A) 1,0 0,8 0,6 Verfall(A) = 0,25 Verfall(A) = 0,50 Verfall(A) = 1,00 0,4 0, ,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 Alter(w, A)
31 Seite 31 What doesn`t get measured doesn t get managed! Eine Datenqualitätsmetrik für Aktualität als Lösungsansatz (III) Limitation Die Exponentialverteilung ist eine spezielle, gedächtnislose Verteilung, die nicht für alle Attribute zutrifft: P( X x t X x) P( X t ) Beispiel Kumulierte Häufigkeit* ) 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 Ingenieurwissenschaften (Universität) Ingenieurwissenschaften (Fachhochschule) Dauer des Studiums (Semesteranzahl) 17 * ) Quellen: HIS und Statistisches Bundesamt! Aber: Metrik kann für weitere Attribute und deren Verfallsrate auf Basis verschiedener (bedingter) Verteilungen verallgemeinert werden
32 Seite 32 Anwendung der Metrik bei einer Studierendenkampagne Bisheriges Vorgehen und ex ante Kalkulation der Kampagne Bisheriges Vorgehen Bisheriges Vorgehen bei vergleichbaren Kampagnen* ) 1 Schreibe die Top-30%-Kunden nach Umsatz an, bei denen der Berufsstatus Student gespeichert ist. Bisherige Erfolgsquote: ca. 8% Kalkulation (bisheriges Vorgehen) Neues Vorgehen Ergebnisse & Vergleich (ex post) Kalkulation bei Anwendung dieses Vorgehens a) Werden die Top-30% der im System als Student gespeicherten Kunden angeschrieben, liegt der bisherige Ø-Umsatz dieser Kunden bei 380 EUR. b) Legt man eine Erfolgsquote von 8% zugrunde, so würden ca Kunden das Angebot annehmen. Bei diesen Kunden würde sich der bisherige Ertrag um 8% erhöhen. c) Geschätzter Mehrertrag: * 380 EUR * 0,08 = EUR *) Das folgende Beispiel wurde anonymisiert und vereinfacht
33 Seite 33 Anwendung der Metrik bei einer Studierendenkampagne Neues Vorgehen unter Berücksichtigung der Datenqualität Bisheriges Vorgehen Neues Vorgehen auf Basis der Metrik für Aktualität 1 a) Berechnung der Metrikergebnisse für alle Kunden mit Berufsstatus Student 2 3 Kalkulation (bisheriges Vorgehen) Neues Vorgehen Beispiel Anzahl Kunden (Basis: bisheriges Vorgehen) ,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 Metrikergebnis (Wahrscheinlichkeit) 4 Ergebnisse & Vergleich (ex post) b) Ermittlung des erwarteten Ertrags auf Basis des Metrikergebnisses für jeden einzelnen Kunden (z.b. Kriterium hier: Metrikergebnis * Umsatz). c) Auswahl der TOP-30%-Kunden auf Basis dieses Kriteriums
34 Seite 34 Anwendung der Metrik bei einer Studierendenkampagne Ergebnisse und ex post-vergleich 1 Bisheriges Vorgehen Kalkulation (bisheriges Vorgehen) Neues Vorgehen Ergebnisse & Vergleich (ex post) Ergebnisse der durchgeführten Kampagne Das Unternehmen entschied sich, allen Kunden (d.h. nach beiden Selektionskriterien) ein Angebot zu unterbreiten # Kunden = Erfolgsquote = 11,3% Ø Umsatz = 375 EUR K DQ K DQ, U K U # Kunden = Erfolgsquote = 12,6% Ø Umsatz = 330 EUR # Kunden = Erfolgsquote = 3,0% Ø Umsatz = 385 EUR Bei bisherigem Vorgehen (U): Erfolgsquote: 5,9% -Umsatz: 380 EUR Zus. Ertrag: EUR Bei Einsatz der Metrik (DQ): Erfolgsquote: 12,1% -Umsatz: 345 EUR Zus. Ertrag: EUR
35 Seite 35 Agenda Zur Person Zum Einstieg Fernseherkauf damals und heute Social Media und Big Data verändern das CRM Ausgewählte Herausforderungen und Lösungsansätze Diskussion HERZLICHEN DANK FÜR IHRE AUFMERKSAMKEIT!
36 Seite 36 Backup: Wie groß ist ein Zettabyte? Beispiel zur Orientierung: 10 Terabytes: Präsenzbestand der US Kongressbibliothek (mehr als 31 Mio. Bücher) Grafik:
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