CRM: Herausforderungen in der Praxis III

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1 Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät Ingolstadt CRM: Herausforderungen in der Praxis III Universum Group Frankfurt am Main 1 Einleitung 2 Ergebnisse der Gruppenarbeit Entwicklung einer Scorekarte Übersicht 3 Kampagnen-Managment 3.1 Scoring-Modell 3.2 Kampagnen-Umsetzung 3.3 Cut-Off-Strategie 4 Kundenentwicklung und Kundenwert 5 Multi-Channel-Kampagnen-Managment Kampagnen 5.2 Forderungsmanagement 5.3 Telefon-Kampagnen 5.4 Echte Multi-Channel-Kampagnen 6 Gruppenarbeit 7 Diverses

2 1 Einleitung 2 Vorlesungs-Programm CRM: Herausforderungen in der Praxis Reporting-Systeme Datawarehouse, Kundenprofile, Scoring (Multi-Channel-)Kampagnen-Management Data Mining Anwendungen Erörterung von praktischen Fragestellungen und Herausforderungen im operativen und analytischen CRM aus verschiedenen Blickwinkeln Fokus liegt auf der Modellbildung, der Unvollständigkeit von Informationen, den Zielkonflikten und Heuristiken. Fallstudien: Erarbeitung von Lösungsansätzen in Gruppenarbeit 1 Einleitung 2 Ergebnisse der Gruppenarbeit Entwicklung einer Scorekarte Übersicht 3 Kampagnen-Managment 3.1 Scoring-Modell 3.2 Kampagnen-Umsetzung 3.3 Cut-Off-Strategie 4 Kundenentwicklung und Kundenwert 5 Multi-Channel-Kampagnen-Managment Kampagnen 5.2 Forderungsmanagement 5.3 Telefon-Kampagnen 5.4 Echte Multi-Channel-Kampagnen 6 Gruppenarbeit 7 Diverses

3 1 Einleitung 2 Ergebnisse der Gruppenarbeit Entwicklung einer Scorekarte Übersicht 3 Kampagnen-Managment 3.1 Scoring-Modell 3.2 Kampagnen-Umsetzung 3.3 Cut-Off-Strategie 4 Kundenentwicklung und Kundenwert 5 Multi-Channel-Kampagnen-Managment Kampagnen 5.2 Forderungsmanagement 5.3 Telefon-Kampagnen 5.4 Echte Multi-Channel-Kampagnen 6 Gruppenarbeit 7 Diverses Was ist eine Kampagne? 5 Geburtstag Jubiläum Feiertag Weihnachten Interessenten Neukunden Aufbaukunden Stammkunden Werbekampagne Preiskampagne Produkteinführung Katalog Brief Karte Warenprobe Vertragsangebot Rechnung, Mahnung Eingangsbestätigung Absage Entschuldigung Newsletter Telefon Outbound Inbound Kundenbesuch Thekenaufsteller Dekoration

4 3 Kampagnen-Management Kampagnen-Typen 6 Einstufig Katalog, Mailing Mehrstufig Katalog mit Telefon-Nachfass Impliziter Event-Trigger Verhaltensauffälligkeiten Expliziter Event-Trigger Newsletter, after sales Einmalig Geburtstags-Mailing Dauerhaft SMS-Kampagne zu Klingelton 3 Kampagnen-Management Kampagnen-Arten 7 Ein-Kanal InitialesAngebot per mit Nachfassaktion ebenfalls per Mehr-Kanal Initiales Mailing per Brief mit followup-anruf vom Call Center Inbound Cross-Selling Angebot im Bestell-Dialog Outbound Aktives Telefonat mit Angebot eines Produktes

5 3 Kampagnen-Management Definition Kampagnenmanagement 8 Die Aufgabe des Kampagnenmanagements liegt darin, dem richtigen Kunden, das richtige Informations- und Leistungsangebot, im richtigen Kommunikationsstil, über den richtigen Kommunikationskanal, zum richtigen Zeitpunkt zu vermitteln und dadurch Erfolgsleistungen des Kunden bzw. des Kundenstamms (bei gegebenen Ressourcen) zu maximieren. vgl. Hippner, Wilde: Grundlagen des CRM 3 Kampagnen-Management Der klassische durch Analysen gestützte Kampagnen-Prozess Closed Loop 9 Idee Analyse Prognose Aktion (Data Mining) Entscheidung Response Kampagnen-Reports, Analysen

6 1 Einleitung 2 Ergebnisse der Gruppenarbeit Entwicklung einer Scorekarte Übersicht 3 Kampagnen-Managment 3.1 Scoring-Modell 3.2 Kampagnen-Umsetzung 3.3 Cut-Off-Strategie 4 Kundenentwicklung und Kundenwert 5 Multi-Channel-Kampagnen-Managment Kampagnen 5.2 Forderungsmanagement 5.3 Telefon-Kampagnen 5.4 Echte Multi-Channel-Kampagnen 6 Gruppenarbeit 7 Diverses 3.1. Scoring-Modell Scoring Analyse-Modell 11 repräsentative Stichprobe aus Gesamtpotenzial = Lernstichprobe Auswahl der Kunden Kunde reagiert / reagiert nicht Ende der Aktion Daten des Kunden zum Selektionszeitpunkt aus verschiedenen Datenquellen: Analysedaten Werbeerfolg = Reaktionsquote Reaktionsdaten Scoring-Analyse Worin unterscheiden sich Reagierer und Nichtreagierer am stärksten? Prognose des Verhaltens zum nächsten Selektionszeitpunkt

7 3.1. Scoring-Modell Zeitversatz zwischen Lernphase und Modell-Einsatz 12 Modell-Entwicklung - Lernphase Zeitraum für Kunden-Merkmale t 1 t 2 Performance- Zeitraum Einsatz des Prognose-Modells t 3 Entscheidungs- Zeitpunkt 3.1. Scoring-Modell Ergebnis der Scoring-Analyse ist die optimale Sortierung der Kunden nach erwarteter Response Responsequote in % % 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Anteil Kunden, sortiert nach Scorewert

8 Übersicht 1 Einleitung 2 Ergebnisse der Gruppenarbeit Entwicklung einer Scorekarte 3 Kampagnen-Managment 3.1 Scoring-Modell 3.2 Kampagnen-Umsetzung 3.3 Cut-Off-Strategie 4 Kundenentwicklung und Kundenwert 5 Multi-Channel-Kampagnen-Managment Kampagnen 5.2 Forderungsmanagement 5.3 Telefon-Kampagnen 5.4 Echte Multi-Channel-Kampagnen 6 Gruppenarbeit 7 Diverses 3.2. Kampagnen-Durchführung 15 Grobübersicht Kampagnen-Plan WM-Typ 2008 Dez Jan Febr März Apr. Mai Juni HK Ab HK 1 Ab HK Midi Sommersaison MK Januar Februar März April Mai Juni SPK/ZL AV MC-B. ab SPK SPK SPK SPK AL März SPK AL Mai AV April SPK AV Juni Fasching (23.02.) Ostern (12.04.) Pfingsten (31.05.)

9 3.2. Kampagnen-Durchführung Operatives CRM (Abläufe/Tools für CRM-Kampagnen) 16 DWH Daten DWH Daten Dynamische Data Marts ETL-Tool ETL-Tool Tabelle mit Kunden- Informationen für Analyse Tabelle mit Kunden- Informationen für Selektion Integration Data Mining Tools Analyse mit Tools und eigenen Algorithmen Ergebnis: Score-Regelwerk Kampagnen-Management Tools GUI Scoring Stichproben CutOff-Entscheidung Tests Zielgruppenbildung Data Mart für CRM Adressen Lettershop 3.2. Kampagnen-Durchführung Dynamische Merkmalsschicht flexible Daten-Extraktion für die Scoring-Analyse 17 Dynamische Merkmalsschicht für Analyse und Selektion Merkmale Vorteile: minimaler Speicherplatzbedarf, dynamisches Bezugsdatum Parametrisierung Merkmals- Auswahl

10 3.2. Kampagnen-Durchführung GUI-unterstützte Abbildung des Regelwerks 18 Flexible Definition von Regeln mit einem GUI 1 Einleitung 2 Ergebnisse der Gruppenarbeit Entwicklung einer Scorekarte Übersicht 3 Kampagnen-Managment 3.1 Scoring-Modell 3.2 Kampagnen-Umsetzung 3.3 Cut-Off-Strategie 4 Kundenentwicklung und Kundenwert 5 Multi-Channel-Kampagnen-Managment Kampagnen 5.2 Forderungsmanagement 5.3 Telefon-Kampagnen 5.4 Echte Multi-Channel-Kampagnen 6 Gruppenarbeit 7 Diverses

11 3.3. Cut-Off-Strategie Die Scoring-Modelle liefern eine optimale Entscheidungsgrundlage Deckungsbeitrag pro Katalog Cut-Off 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Anteil Kunden, sortiert nach Scorewert Durch Bewertung der Scoreklassen erhält man eine Prognose des DB nach Werbekosten pro eingesetztem Katalog Die DB-optimale Entscheidung liegt bei der Auflage, wo der Nullpunkt geschnitten wird Cut-Off-Strategie Das Kernproblem in der Cut-Off-Steuerung (Print-Kampagne) 21 Scoring-Analyse Score-Perf.-Report Score-Perf.-Report Cut-Off-Simulation Selektion und Cut-Off Auswirkungen Seiten / Umfeld Plan/Einschätzung Werbekosten Plan/Einschätzung DB-Satz Plan / Ist Kundenstruktur 1.Planung 2.Selektion Package- Bildung Restriktionen der Post Werbekosten, Nachfrage abh. vom Package

12 3.3. Cut-Off-Strategie Planungsprämissen 22 Planungsgrundlage ist in der Regel ist der Vorjahres-Katalog Wie hoch ist der Investitionsbetrag in einen neuen Kunden (DB pro Besteller nach Werbekosten? (Lifetime-Value-Auswertungen, aktuelle Strategie: DB-Sicherung oder Kundenwachstum) Welche Verbundeffekte hat der Katalog auf andere Print-Werbemittel oder den Marktplatz Internet? Sind Nachfrageproduktivitätsveränderungen aufgrund eines angepassten Sortiments zu erwarten? Welche Nachfrage-Poduktivitätssteigerungen sind aufgrund einer optimierten Verkaufsförderung zu erwarten? Allgemeiner Trendfaktor (Konjunktur, Konkurrenz) Package-Umfeld des Katalogs Kosten, Seiten-Umfang, DB-Sätze Kundenbestandsentwicklung 3.3. Cut-Off-Strategie Beispiel 23 Auf Basis der Planungsprämissen ergibt sich eine Plan-Auflage von 2,9 Mio.

13 3.3. Cut-Off-Strategie Planungsgrundlage: Nachfrage pro Erhalter vom Vorjahr 24 Planungsprämissen bilden um die Vorjahreskurve (Nachfrage pro Erhalter) einen Planungskorridor 3.3. Cut-Off-Strategie Steuerungskriterium der Auflage: DB pro Erhalter 25 Planungsprämissen bilden um die Vorjahreskurve (DB pro Erhalter) einen Planungskorridor. Auch die resultierende Bewerbungsquote liegt in einem Korridor.

14 3.3. Cut-Off-Strategie Ausblick: DB-optimale Auflagenverteilung für Hauptaussendung und Nachversand 26 Beim Nachversand wird grundsätzlich zwischen Doppelerhaltern und Neu- Qualifizierten differenziert. Bei den Doppelerhaltern wird geschätzt, welcher Nachfrage-Anteil nur auf den Nachversand zurückzuführen ist. 1 Einleitung 2 Ergebnisse der Gruppenarbeit Entwicklung einer Scorekarte Übersicht 3 Kampagnen-Managment 3.1 Scoring-Modell 3.2 Kampagnen-Umsetzung 3.3 Cut-Off-Strategie 4 Kundenentwicklung und Kundenwert 5 Multi-Channel-Kampagnen-Managment Kampagnen 5.2 Forderungsmanagement 5.3 Telefon-Kampagnen 5.4 Echte Multi-Channel-Kampagnen 6 Gruppenarbeit 7 Diverses

15 4 Kundenentwicklung und Kundenwert Prämissen Kundengruppen-Modell 28 Einfache Definition der Kundengruppen (Transparenz) Saisonale Eingruppierung (Universalversand) Möglichst wenige Kundenwanderungsbewegungen (Übergänge von Saison zu Saison) Trennschärfe der Kundengruppen (große Unterschiede in den Kundengruppen bezüglich Aktivquote und Bestellwert) Stabilität der Aktivquote und des Bestellwertes pro Kunde in jeder Kundengruppe im Zeitablauf Prognose-Tauglichkeit ceteris paribus Prognose aus Kundenbestand (mittelfristig, langfristig) Simulation Kundenentwicklung bei Variation unterschiedlicher Marketingkonzepte Überprüfen von Vertriebs-Zielen Basismodell für Customer-Lifetime-Value-Prognose 4 Kundenentwicklung und Kundenwert ein klassisches Kundengruppenmodell 29 Bestellstruktur in 4 Saisons Wanderung durch Aktivität in Saison 5 Kundengruppe Beschreibung (Bestellung) 1 Neukunden erster Kauf in der letzten Saison x Neukunden 2 Topkunden Kauf in jeder, der 4 letzten Saisons x x x x Topkunden 3 Stamm 1 Kauf in jeder, der 3 letzten Saisons x x x 0 Stamm 1 4 Stamm 2 Kauf in jeder, der 2 letzten Saisons x x 0 - Stamm 2 5 Mittlere Kauf in der letzten Saison, nicht Neukunde x Mittlere 6 Gefährdete Kauf in der vorletzten Saison 0 x - - Gefährdete 7 Kritische Kauf zuletzt vor 3 Saisons 0 0 x - Kritische 8 Inaktive Kauf zuletzt vor 4 Saisons x Inaktive Bestellstruktur in 4 Saisons Wanderung, falls keine Aktivität in Saison 5 Kundengruppe Beschreibung (keine Bestellung) 1 Neukunden erster Kauf in der letzten Saison x Neukunden 2 Topkunden Kauf in jeder, der 4 letzten Saisons x x x x Topkunden 3 Stamm 1 Kauf in jeder, der 3 letzten Saisons x x x 0 Stamm 1 4 Stamm 2 Kauf in jeder, der 2 letzten Saisons x x 0 - Stamm 2 5 Mittlere Kauf in der letzten Saison, nicht Neukunde x Mittlere 6 Gefährdete Kauf in der vorletzten Saison 0 x - - Gefährdete 7 Kritische Kauf zuletzt vor 3 Saisons 0 0 x - Kritische 8 Inaktive Kauf zuletzt vor 4 Saisons x Inaktive

16 4 Kundenentwicklung und Kundenwert 30 Hohe Dynamik in der Kundenqualität! von den 1,163 Mio besten Kunden (Top 20%) haben nach 4 Saisons nur noch 433 Tsd eine vergleichbar hohe Qualität 63% Schwund Top-Qualität ist nur durch Reaktivierung und Neukundengewinnung langfristig zu sichern 261 Beste 20% Kunden Anfang S1 Nicht Bestellt % bestellen 60% % 74% % 55% 44% 75% S1 692 S2 511 S3 577 S4 433 S5 60% 44% 50% 37% 17% 48% 43% 67% 30% 61% 53% 80% % 37% 29% 52% 22% 47% 40% 66% 16% 47% 39% 63% 29% 60% 50% 79% Kundenentwicklung und Kundenwert Die kurzfristige Prognose zum Saison-Ende 31 Planung bzw. Vorjahreswerte pro Kundengruppe pro Monat kumulierte Aktivquote und Bestellwert pro Besteller pro Monat Aktivquote und Bestellwert pro Besteller für bisherige Nichtbesteler Ergebnis monatliche VJ- und Plan-Ist-Vergleiche je Kundengruppe Prognose der Folgemonate Abschätzung der Nachfrage-Chancen und Risiken für die Rest-Saison Anpassung des Kampagnen-Plans

17 4 Kundenentwicklung und Kundenwert Beispiel saisonale Kundengruppen-Planung 32 Gesamt Kundengruppe Ist FS bis Nachfrage Gesamt davon Marktplatz davon Print Adr. Best. AQ NF NF/Best NF/Adr. NF NF/Best NF/Adr. NF NF/Best NF/Adr. in Tsd. in Tsd. in Mio. in in in Mio. in in in Mio. in in %-Pkt. %-Pkt. EB NK Vorsaison ,4% ,75 72,95 29,5 281,59 37,94 27,2 246,53 35,00 0,9% -5,6% -1,9% -1,7% 2,2% -4,8% EB AK ,2% ,95 143,84 11,8 301,95 67,64 13,3 261,62 76,20-2,2% -5,8% -10,4% -2,9% 2,4% -4,1% EB AK ,0% ,64 29,62 6,4 214,21 13,75 7,4 221,73 15,87 0,7% -12,0% -7,0% -2,0% -4,5% -18,0% EB Top ,5% ,05 282,49 65,4 251,07 76,48 176,2 309,43 206,01 0,2% -4,7% -4,5% 0,1% -1,8% -1,7% EB Stamm ,0% ,07 194,46 21,3 256,90 64,07 43,3 264,73 130,40-1,2% -3,0% -4,9% -1,9% 1,3% -1,8% EB Stamm ,6% ,41 164,63 14,4 232,72 49,52 33,5 254,53 115,11-0,4% -3,9% -4,6% -2,0% -0,2% -3,8% EB Mittel ,3% ,56 124,23 29,4 227,17 39,56 63,0 239,25 84,67-0,6% -4,2% -5,5% -2,3% -0,4% -5,3% EB SK ,3% ,71 91,96 22,7 201,82 27,31 53,8 230,16 64,65 2,1% -7,4% -1,6% -0,2% -3,6% -4,2% EB SK ,7% ,28 39,37 15,2 207,80 14,58 25,9 224,74 24,79 0,4% -7,7% -5,1% -1,6% -2,3% -11,1% EB SK24 2) ,0% ,51 27,07 7,7 207,34 10,62 11,9 223,93 16,45 1,3% -11,3% 0,9% -0,5% -5,6% -9,9% Gesamt ohne NK incl. reakt.aus SK24 Vgl. GESAMT zu Plan ,0% ,35 108,89 223,8 240,34 35,88 455,3 264,13 73,01 0,5% -5,6% -4,3% 0,4% 1,2% 2,5% EB NK Saison ,0% ,07 297,07 109,0 264,78 185,02 66,0 284,58 112,05 24,6% 24,6% 10,1% 10,1% EB reakt. aus SK ,32 2,7 183,41 4,3 206,22-9,7% -5,6% Summe NK Saison 621 *) 182,0 293,13 111,7 261,97 70,3 278,07 22,8% 9,4% Gesamt incl. NK ,6% 854,1 308,32 125,13 332,8 247,83 48,75 521,3 266,55 76,37 0,1% -0,3% -0,1% -0,4% 3,3% 2,2% AQ in NFB in % NFA in % AQ in Vgl. GESAMT zu Vorjahr NFB in % NFA in % 4 Kundenentwicklung und Kundenwert Das Markov-Modell für die Mehrjahres-Entwicklungsprognose 33 Zustand, Zustandsverteilungen Periode Übergangswahrscheinlichkeit Kundengruppe, Verteilung der Kunden p o Saison Relative Häufigkeiten der Übergänge (bei EB i.d.r. Aktivquoten) einer Saison oder Durchschnitt mehrerer Saisons Matrix A Berechnung der Zustandsverteilung nach n Perioden Mit Hilfe des Markov-Modells kann die Kundenbestandsentwicklung und somit eine Nachfrage-Entwicklung bei alternativen Neukundenstrategien bei alternativen Aktivquoten prognostiziert werden Bewertung des Kundenportfolios p n A A A p o A n p o

18 4 Kundenentwicklung und Kundenwert Die Customer-Lifetime-Value-Prognose 34 Gegeben sei ein kalkulatorischer Zinsfuß e und eine Kundensegmentierung p ( p,..., p ) 1 k der Zustandsvektor d ( d 1,..., d ) sei der DB Vektor A k k k die Matrix der Übergangsw ahrscheinl ichkeiten dann lässt sich der Customer-Lifetime-Value errechnen mit CLV V 1 i 1 1 e A d I (1 e) A d n ( n) n 1 i 0 Für einen Kunden wird mit einem mittelfristigen Prognoseverfahren (z.b. Scoring) die Zugehörigkeit zu einer Kundengruppe in einer Anfangsperiode prognostiziert und dann mit Hilfe der o.g. Formel der CLV berechnet. Übersicht 1 Einleitung 2 Ergebnisse der Gruppenarbeit Entwicklung einer Scorekarte 3 Kampagnen-Managment 3.1 Scoring-Modell 3.2 Kampagnen-Umsetzung 3.3 Cut-Off-Strategie 4 Kundenentwicklung und Kundenwert 5 Multi-Channel-Kampagnen-Managment Kampagnen 5.2 Forderungsmanagement 5.3 Telefon-Kampagnen 5.4 Echte Multi-Channel-Kampagnen 6 Gruppenarbeit 7 Diverses

19 5 Multi-Channel-Kampagnen Methodische Diskussionen über Selektionsmodelle 36 Zielgruppen Alter Sortimentskäufer Kanal-spezifisches Kaufverhalten selten Customer-Life-Cycle Kundengruppen-Modelle Customer-Life-Cycle Kundenwert (ex post Definition) Hochretournierer, Kostentreiber, Bonität Optimale Kampagnensteuerung Prognose des Werbeerfolgs pro Kunde und pro Aktion Zielgruppen als Segmentierungskriterium und/oder zur Content-Differenzierung 5 Multi-Channel-Kampagnen Herausforderungen an die Reporting-Systeme 37 Klassische Reporting-Systeme Messbarkeit der Kennzahlen (Aufträge, Nachfrage, Umsatz, Deckungsbeitrag, ) wird durch Datawarehouse sichergestellt Zeitbezug der Kennzahlen meist transaktions- und nicht wirkungsbezogen Dimensionen auf Basis von Eigenschaften der Objekte (Region, Vertriebsweg, Produktklasse, ) zum Zeitpunkt der Kennzahlen-Ermittlung Zeitdimensionen meist aus buchhalterischer Sicht (Monat, Geschäftsjahr) Kampagnen-Reports Kunden-Dimension (= Teilnehmer oder Kandidation einer Aktion zum Zeitpunkt des Entscheidung) Vollständigkeit der Aktionsdaten (Fremdadressen), Kosten Zeit-Dimension (Laufzeit der Kampagne) Kennzahlen wirkungsbezogen auf die Kampagne (Beispiel: Umsatz aus Aufträgen der Kampagne) Nicht aggregierbare Kennzahlen: Response, Aufträge pro Sortiment Dynamische Kundenstammdaten Multichannel-Reaktion Prognose der Performance von Nicht-Teilnehmern

20 5 Multi-Channel-Kampagnen Der klassische Kampagnen-Management-Prozess hat sich bei Print- Kampagnen in der Praxis bewährt 38 Der klassische Kampagnen-Management-Prozess (Closed Loop) Data-Mining Prognose Entscheidung Umsetzung Response Erfolgskontrolle, Analyse wurde für Print-Kampagnen entwickelt und hat sich in der Praxis bewährt. Die Anzahl der Aktionen ist nahezu unbeschränkt In Katalogen lässt sich ein breites Angebot transportieren Die Response lässt sich relativ einfach messen Die Aktionen lassen sich sehr gut kontrollieren (Wiederholbarkeit, Test- und Vergleichsgruppen) Die Haltbarkeit der Aktion ist relativ hoch Der Reaktionszeitraum ist dafür aber relativ lang Die Aktualität ist relativ schlecht wegen der langen Vorlaufzeiten Der Kampagnen-Prozess ist relativ starr (dynamische Anpassung während der Kampagne nicht möglich) 5 Multi-Channel-Kampagnen Die Kanäle bzw. Kampagnentypen erfüllen die Kriterien sehr unterschiedlich 39 Telefon Print persönlich Anzahl der Aktionen Breite des Angebots Konmplexität des Inhalts Aktualität Haltbarkeit Wirkung Response-Zeitraum Dynamik Wiederholbarkeit Response-Messbarkeit

21 5 Multi-Channel-Kampagnen Der Kampagnen-Management-Prozess wird noch komplexer bei 40 Dauerkampagnen Geburtstag Neukundenbegrüßung Event-getriebenen Aktionen after sale Nachfasswerbung Vertragsbeendigung Operativ ausgelösten Kundenkontakten Rechnung Mahnung Lieferverschiebung, -absage Inbound-Aktionen Telefon recommendation cross selling 5 Multi-Channel-Kampagnen Neue Herausforderungen an das Datawarehouse (2.0) 41 Bestellen Retournieren Zahlen Kataloganfrager Direktwerbung WEB-Surfverhalten -Kampagnen Outbound-Call Neu/Aufbaukunden Topkunden Interesse Bewerbung Bestellkanal Bestand Lieferfähigkeit Rabatt Lieferservice Bonitätsprüfung Cross-Selling Termin- Vereinbarung Termin-Änderung Paket-Tracking Beschwerden Care-Call Liefern Retourengrund Zahlungskonditionen Mahnprozesse Forderungsbestand Inkasso Reklamation Garantie Kulanzen Care-Call After Sales

22 1 Einleitung 2 Ergebnisse der Gruppenarbeit Entwicklung einer Scorekarte Übersicht 3 Kampagnen-Managment 3.1 Scoring-Modell 3.2 Kampagnen-Umsetzung 3.3 Cut-Off-Strategie 4 Kundenentwicklung und Kundenwert 5 Multi-Channel-Kampagnen-Managment Kampagnen 5.2 Forderungsmanagement 5.3 Telefon-Kampagnen 5.4 Echte Multi-Channel-Kampagnen 6 Gruppenarbeit 7 Diverses Kampagnen Eine ist eine Aktion aber nicht immer eine Kampagne 43 Bestellbestätigung, E-Post, in Echtzeit, Textinformation sachlich, nach festen Regeln gesteuert operative , Kampagne? Newsletter Keine Vorselektion kundenindividuelle Content-Steuerung Massenkampagne könnte auch als operative abgewickelt werden Direct-Mail Vorselektierte Erhalter oder event-getriggert Ganzheitliche Kundensicht zielgruppenspezifischer Content mehrstufige Aktionen, Anstoßkette, Multichannel-Verknüpfung klassische -Kampagne

23 5.1 -Kampagnen Die Komponenten eines -Kampagnen-Systems 44 Werbe-Agentur Adressen Analyse, Prognose, Selektion Permission- Management Data ware house Content- Management -Versand Tracking/ Reporting Bouncing WEB-Server 45

24 5.1 -Kampagnen Prognose der Internet-Affinität verwendete Variablen 46 Nachfragewert Hauptkatalog l. 18 Monate Nachfragewert Internet l. 24 Monate Bestellmenge Internet l. 12 Monate Konto seit in Monaten Alter jüngste Person im HH Letztmals bestellt vor Mon. (max. 30) Bestellwert l. 18 Mon. Bestellwert schriftlich l. 6 Mon. Liefermenge Internet letzte 12 Mon. Lieferpos. Kommweg mit Kontakt l. 12 Mon. Nachfragepos. telefonisch l. 18 Mon., Versandart gesamt Kundenstatus (N,R,K,I,U) -Adresse vorhanden Anzahl Clicks l. 9 Monate Anzahl Logins l. 12 Monate Kampagnen Trennkraft des Internet-Affinitäts-Scores 47 Anteil Marktplatz-Besteller an Bestellern gesamt Anteil in % 100,00 90,00 80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0, Kumulierter Anteil Durchschnitt

25 5.1 -Kampagnen Internet-Affinität nach Alter Anteil in Prozent <= 20 J J J J J J. > 70 J. Altersklasse stark affin weniger affin nicht affin Kampagnen 49 Geburtstag Betreff: n n Herzlichen Glückwunsch zum Geburtstag! Antwortadresse: Angezeigter Absendername: n QUELLE Geburtstagspost Zielgruppe: Alle Geburtstagskinder mit und Permission Auflage: ca täglich

26 50 Aftersale Kundenindividuell Betreff: Waren Sie zufrieden? Antwortadresse: Angezeigter Absendername: n QUELLE Service Zielgruppe: Besteller der letzten 30 Tage Auflage: ca täglich Selektion: Lieferzeitpunkt in den letzten 14 Tagen Bei mehreren Bestellungen im Zeitraum, jüngste Bestellung Bei mehreren Artikeln über 25 Euro, teuerster Artikel, keine Erotikartikel -Adresse auch ohne Permission Eigene Möbel-Version mind. 30 Tage Nicht-Erhalt dieser Kampagne Besonderheit: 2 Versionen (1 Version mit 5 unterschiedlichen 51 Nachfass Spezialkatalog Betreff: n n Spezialkatalog-spezifisch Antwortadresse: Angezeigter Absendername: n QUELLE News Zielgruppen : Erhalter Spezialkatalog plus über nächstbeste unter Cut-Off, Besteller Sonderangebote raus

27 52 Kulanz Betreff: QUELLE hat ein Überraschungsgeschenk für Sie! Antwortadresse: Angezeigter Absendername: QUELLE Service Zielgruppen - 7 Versionen: Reklamationsgründe: Beschädigt, Lieferzeitprobleme, Material, Nachsendung, Passform, Artikelverwechslung, Unbekannt Auflage: ca monatlich Adressselektion: nach Retourenverhalten und Nachsendequote (über 40%, bes. bei Mode); Empfänger der letzen 6 Monaten werden raus gehalten, 2 Versionen: EB, SB 01/04 und Profis Kampagnen Herausforderungen an -Kampagnen-Reports 53 Neue Dimensionen Mailing-Varianten Kundengruppe (Internet-Bezug) Komplexere Teststrukturen, dynamische Anpassung des Contents Gewinnungsweg der -Adresse Neue Kennzahlen Anzahl Bounces, Bounce-Rate Öffner; Öffnungs-Rate Click-Rate Click-Through-Rate Conversion-Rate Da -Aktionen eine kürzere Laufzeit, die Kampagnen dynamischer aufgebaut, und die Reaktionszeit kürzer ist, werden erhöhte Anforderungen an die schnelle Verfügbarkeit von Informationen, die leichte Lesbarkeit bis zur automatisierten Entscheidungsunterstützung gestellt

28 1 Einleitung 2 Ergebnisse der Gruppenarbeit Entwicklung einer Scorekarte Übersicht 3 Kampagnen-Managment 3.1 Scoring-Modell 3.2 Kampagnen-Umsetzung 3.3 Cut-Off-Strategie 4 Kundenentwicklung und Kundenwert 5 Multi-Channel-Kampagnen-Managment Kampagnen 5.2 Forderungsmanagement 5.3 Telefon-Kampagnen 5.4 Echte Multi-Channel-Kampagnen 6 Gruppenarbeit 7 Diverses 5.2 Forderungsmanagement Die Komponenten des Forderungsmanagement-Prozesses 55 Analyse Prognose Content- Management Regelwerke Data ware house Reporting Adressen Kampagnen- Durchführung Kundenbuchhaltung Rückläufer Adress-Ermittlung Kunde

29 5.2 Forderungsmanagement Optimierung der Mahnsteuerung 56 Daten Bewegungen (Rechnungen, Retouren, Zahlungen, Gutschriften) Salden, (Über-)Fälligkeitsstruktur, Mahnungen, Stundungen Methoden Behavior-Scoring / Bestands-Scoring Segmentierung nach Risiko-Gruppen Zielvariable: mittelfristiges Zahlungsverhalten Pre-collection Scoring spezifischer Mahnscore, Grundgesamt Mahn-Kandidaten Zielvariable: kurzfristige Zahlung/Reaktion auf Mahnung Entscheidungs-Parameter verkürzter Mahnrhythmus (Anzahl Aktionen) Tonalität Mahntexte zeitliche Verschiebung des Mahnrhythmus 5.2 Forderungsmanagement Differenzierung der Mahn-Strategie durch Pre-collection-Score 57 Precollection-Score niedriges Risiko 21 T 35 T 14 T Mahnung 2 Mahnung 3 Inkasso höherer Schwellwert Mahngebühr 5 Rechnung 14 T 21 T 21 T 21 T 14 T Zahlungs- Mahnung 1 Mahnung 2 Mahnung 3 Inkasso erinnerung Mahngebühr 5 Mahngebühr 5 Mahngebühr 10 hohes Risiko 21 T 21 T Mahnung 2 Inkasso Mahngebühr 5

30 5.2 Forderungsmanagement Workflow-Prozess-Steuerung optimale Wiedervorlage/Einsatzpunkt bei Teilzahlung 58 Rechnung 14 T 21 T 21 T 21 T 14 T Zahlungs- Mahnung 1 Mahnung 2 Mahnung 3 Inkasso erinnerung Mahngebühr 5 Mahngebühr 5 Mahngebühr 10 Überfällig 4 Überfällig 3 x Überfällig 2 x. Überfällig 1 x.. Fälligkeit x... x. in Mahnstufe 1 zurück? Teilzahlung xx 5.2 Forderungsmanagement Erfolgsfaktoren für optimales Forderungsmanagement 59 Datawarehouse Abbildung aller Prozesse Wirkungsbezogene Auswertungsmöglichkeiten Anreicherung durch Bonitäts-Auskünfte Content Layout, Text, zielgruppengerecht Brieftexte Eskalation Decision Engine Flexible Regelwerke Champion-Challenger-Tests Methoden Data-Mining-Analysen zur zielgerechten Kundensegmentierung

31 1 Einleitung 2 Ergebnisse der Gruppenarbeit Entwicklung einer Scorekarte Übersicht 3 Kampagnen-Managment 3.1 Scoring-Modell 3.2 Kampagnen-Umsetzung 3.3 Cut-Off-Strategie 4 Kundenentwicklung und Kundenwert 5 Multi-Channel-Kampagnen-Managment Kampagnen 5.2 Forderungsmanagement 5.3 Telefon-Kampagnen 5.4 Echte Multi-Channel-Kampagnen 6 Gruppenarbeit 7 Diverses 1 Einleitung 2 Ergebnisse der Gruppenarbeit Entwicklung einer Scorekarte Übersicht 3 Kampagnen-Managment 3.1 Scoring-Modell 3.2 Kampagnen-Umsetzung 3.3 Cut-Off-Strategie 4 Kundenentwicklung und Kundenwert 5 Multi-Channel-Kampagnen-Managment Kampagnen 5.2 Forderungsmanagement 5.3 Telefon-Kampagnen 5.4 Echte Multi-Channel-Kampagnen 6 Gruppenarbeit 7 Diverses

32 Kontaktdaten: 62 Geschäftsführer Producta Daten-Service GmbH Hugo-Junkers-Straße Frankfurt am Main Tel.: +49 (0) Mobil: +49 (0)

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