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1 Inhaltsverzeichnis Summary... 4 Keywords... 4 Granularität der Daten... 5 Mit Vorverdichtung hochaggregierte Daten bereithalten... 6 Partitionierung der Datenbestände... 7 Vergrößerter Aktionsradius von Such- und Analysefunktionen... 9 Analyseverfahren Clusteranalyse Parameter der Ähnlichkeitsfunktion Partitionierende und hierarchische Verfahren Maß für die Verschiedenheit zwischen Objekten Suche nach unbekannten Datenmustern Value-at-Risk-Verfahren Simulation von Risikofaktoren Entscheidungsbaum-Verfahren Neuronale Netze als Blackbox Der Faktor Information als Holschuld Alles blickt auf den Kunden... 29

2 Die Säulen von CRM Durchgängige Sicht auf den Kunden Identifizierung von Zielmärkten Optimierung von Kundenkontakten Easy-to-use-Werkzeuge Drill-down und Drill-up Daten in mehreren Dimensionen Bereinigung der Daten und Ausreißer Discovery- und Verification-Techniken Decision Support über alle Ebenen verteilen Datenanalyse in ihrem räumlichen Bezug Dateneinsatz für Cross-Selling und Neukundengewinnung Datenschürfung Beispiele Oder: Daten Mining im Bestandskunden -Management Oder: Kundenbefragungen für Marktforschungsstudien Oder- Kundengewinnung per Wohnumfeldanalyse Oder: Kreditwürdigkeitsprüfung per Scoring Oder: Data Mining in der Neukundengewinnung... 57

3 Viele Manager arbeiten auch heute noch vorwiegend mit umfangreichen Stäben und greifen nur in Ausnahmefälle selbst auf die sogenannten Executive- Informationssysteme (EIS) zurück. Die Begründung, dass Manager den Faktor Information nach wie vor als Bring- und nicht als Holschuld einschätzen oder aber ihre Entscheidungskriterien und damit ihre Informationsbedürfnisse nicht offenlegen wollten, ist jedoch nicht zutreffend. Vielmehr dürfte der Grund eher in konzeptionellen Defiziten liegen, insbesondere dass die Potentiale, die Informationsbedürfnisse des Managements umfassend und flexibel abzudecken, viel zu hoch angesetzt werden dass die Potentiale, das Management wirkungsvoll zu unterstützen, bessere Entscheidungen schneller zu treffen, viel zu hoch angesetzt werden dass die Vorstellung vom vernetzten Manager oder gläsernen Unternehmen in der Realität als überzogen erscheint dass in rein technikorientierten Ansätzen zu wenig berücksichtigt wird, dass sich die Informationsbedürfnisse des Leiters eines kleinen Unternehmens und des Vorstandsvorsitzenden eines Großkonzern in wesentlichen Punkten unterscheiden und teilweise sogar widersprechen sowie insbesondere, dass die Einbindung externer -teilweise weicher - Umfelddaten zu wenig herausgestellt und auch betriebswirtschaftlich unterstützt wird Data Mining Financial Telekommu Öffentl. Pharma Versiche- Handel Fertigung Automobil - Anwendung Services nikation Sektor rung Churn Managemt. Risiko Analyse Target Marketing Market-Basket-Analyse Category Management Portfolio Modeling Claims Analysis Credit Scoring Fraud Detection Call Behavior Analysis Cross-Selling Warranty Management Business Simulation Demand Forecasting Operations Research Inventory Management Capacitiy Planning Beispiel Lösungsmatrix

4 Alles blickt auf den Kunden Zur Sicherung ihres Wettbewerbsvorsprungs wählen führende Unternehmen in zunehmendem Maß speziell auf den Kunden und dessen Marktumfeld ausgerichtete Strategien. Dabei haben neue Konzepte der Kundenorientierung wie z.b. Customer Asset Management One-to-One Marketing haben in allen Unternehmensbereichen die Erkenntnis verstärkt, dass der Kunde ein entscheidender Erfolgsfaktor für das Unternehmen ist. Wichtigstes Kriterium für die eingesetzte Software ist daher auch, dass diese Tatsache von ihren Funktionen her abgebildet und unterstützt werden kann. Im Gegensatz zu traditionellen Abfrage- und Reporting-Werkzeugen sind analytische Applikationen mit einer Logik ausgestattet, mit der sich beispielsweise ermitteln lässt, welche Trends sich aus dem Kaufverhalten der Kunden ableiten lassen oder mit der das Marketing auch bei seiner strategischen Planung unterstützt werden kann. Kern der Analyseinstrumente ist das Erkennen von Strukturzusammenhängen in Datenbeständen. Kunde Kanäle In bound Operational CRM Out bound Closed Loop CRM Closed Loop Kontrolle Kunden Data Mart Kunden-Identifizierung Kundenwert-Optimierung Kunden- Bestandssicherung ERM/SCM Integration Paket X Operatives System Y Data Warehouse

5 Die Säulen von CRM Demgemäß besteht CRM aus drei unterschiedlichen Klassen von Systemen: operative, transaktionsbezogene Systeme analytische closed loop -Systeme Kunden-Interaktions- und Back-Office-Systeme. Die wesentlichen Ziele für eine CRM-Ausrichtung sind: Kundenidentifikation: Kundensegmentierung und Kundenprofile aus Data Mining Analysen werden zum Ausgangspunkt für Kampagnen-Design und - Planung Kundenwert-Maximierung: Marktkorbanalysen unterstützen des Cross- Selling mit einem closed-loop -Ansatz Kunden-Bestandssicherung: mit Churn-Management werden Kunden aufgespürt, die nach vor Beendigung der Kundenbeziehung stehen. Die durch Data Mining gefundene Churn-Rate wird zur Planung und Steuerung von Kampagnen genutzt Alle hierbei entwickelten Kennzahlen werden im Kunden Data Mart gespeichert. Hiervon nicht isoliert betrachtet werden dürfen die Front-Office- Geschäftsprozesse: sie sind in das Back-Offoce und die Lieferkette hochgradig integriert. Der Ansatz stellt darauf ab, dass ein steigender Anteil von Entscheidungen real time erfolgen muss: Daten unterschiedlichsten Ursprungs werden zunächst zu einem konsistenten Modell zusammengeführt. Dem Anwender werden dieses Modell, Daten und Instrumente für die Analyse zur Verfügung gestellt. Zu berücksichtigen ist dabei, dass es sich bei ein und demselben Zahlenmaterial sich einmal um Daten, in einem anderen Fall um Informationen handeln kann (je nach Informationsbedarf) die gleiche Entscheidungssituation bei verschiedenen Personen einen unterschiedlichen Informationsbedarf auslösen kann.

6 Rohdaten konsistente Datenbasis Entscheidungsrelevante Informationen Operative Systeme Transformation Data Warehouse Business Intelligence integrieren konvertieren Data Mining Ad-hoc-Abfrage filtern Reporting verdichten Führungs-Info reformatieren Mikro-Marketing standardisieren Daten-Transformationsprozess

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