Übersicht. 1 Grundlagen des CRM 2 IT-Systeme im CRM. 3 Management von Kundenbeziehungen

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Irmgard Grosser
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Übersicht 1 Grundlagen des CRM 2 IT-Systeme im CRM 2.1 Kundendaten im CRM 2.2 Operatives CRM 2.3 Analytisches CRM 2.3.1 IT-Systeme im analytischen CRM 2.3.2 Kernprozesse im analytischen CRM 2.3.2.1 Kundenwertanalyse 2.

1 Übersicht 1 Grundlagen des CRM 2 IT-Systeme im CRM 2.1 Kundendaten im CRM 2.2 Operatives CRM 2.3 Analytisches CRM IT-Systeme im analytischen CRM Kernprozesse im analytischen CRM Kundenwertanalyse Kundensegmentierung Kundencharakterisierung Zielgruppenanalyse Cross-Selling-Analyse Abwanderungsanalyse Kundenrisikoanalyse 2.4 Integration von ocrm und acrm 3 Management von Kundenbeziehungen

Kernprozesse des CRM Übergreifende Prozesse Kundenwertanalyse Kundensegmentierung Kundencharakterisierung Strategische Zielsetzung Strategische Analyse Vision Umfeldanalyse Ressourcenanalyse SWOT-

2 Kernprozesse des CRM Übergreifende Prozesse Kundenwertanalyse Kundensegmentierung Kundencharakterisierung Strategische Zielsetzung Strategische Analyse Vision Umfeldanalyse Ressourcenanalyse SWOT- Analyse Strategische Konzeption Strategie Entwicklung Strategie Umsetzung Maßnahmenspezifische Prozesse Zielgruppenanalyse Cross-Selling- Analyse Analytische CRM-Prozesse Abwanderungsanalyse Kundenrisikoanalyse Operative CRM-Prozesse Strategisches Controlling Ergebnis Controlling Prozess Controlling Strategischer CRM-Prozess Marketing -Prozesse Sales-Prozesse Leistungserstellung Service-Prozesse Kampagne Lead Opportunity Angebot Auftrag Feedback Support

3 Business Understanding 376 Zielgruppenplanung für künftige CRM-Aktionen Reagenten-Profile vergleichbarer früherer CRM-Aktionen Kundenprofile mit hoher Affinität zum geplanten Angebotsinhalt, Kanal, Aktionstyp, Tonalität Kundenspezifische Bestimmung der Next Best Activity Direkt vergleichbare Attraktivitätsbewertung über alle CRM-Aktionen und Kunden Strategische Gewichtung von CRM-Aktionen Kundenspezifische Optimierung der Kontaktfrequenz Kundenspezifische Kontaktfrequenzen nach Angebotsinhalten, Kanälen, Aktionstypen Umsetzung in Karenzzeiten (ab KM2)

4 Data Understanding 377 Kundendaten Identifikationsdaten Deskriptionsdaten Transaktionsdaten Identifikation i.e.s. Adresse und Kontakt Kundenprofil Soziografie Kaufhistorie Kontakthistorie Produktnutzung Demografie Haushaltsstruktur Ansprache Psychografie Mikrogeografie Soziale Vernetzung Reaktion Kundeninitiierte Kontakte

5 Data Preparation 378 Unterschiedlich aussagekräftige Zielgrößen je nach Verfügbarkeit Reagenten/ Nicht-Reagenten aus Pretests Reagenten/ Nicht-Reagenten aus ähnlichen CRM-Aktionen (Angebot, Kanal, Tonalität) Ausgabenvolumen/ Kauf/ Nichtkauf vergleichbarer Angebote Ausgabenvolumen/ Besitz/ Nutzung vergleichbarer Angebote Vorgelagerte Interessensäußerungen (z.b. Anforderung von Informationsmaterial, Terminvereinbarung für Produkttest oder persönliche Beratung) Unterschiedliche Gewichtung der Ausprägungen der Zielgrößen 0-1-Kodierung der Kundenreaktion Bewertung mit Prozesskosten/ Kundendeckungsbeiträgen Bewertung mit Kundenwertveränderung Prediktoren aus dem Gesamtspektrum der verfügbaren Kundenmerkmale Timelag zwischen Zielgröße und Prediktoren zur Abbildung von Latenzzeiten

379 Zielgruppenplanung für zukünftige CRM-Aktionen Prognose- und Klassifikations-Methoden (je nach Skalenniveau der Zielgröße) Nominal/ ordinal skaliert: multiple logistische Regressionsanalyse,

6 379 Zielgruppenplanung für zukünftige CRM-Aktionen Prognose- und Klassifikations-Methoden (je nach Skalenniveau der Zielgröße) Nominal/ ordinal skaliert: multiple logistische Regressionsanalyse, Diskriminanzanalyse, Klassifikationsbäume, Künstliche neuronale Netze (Multilayer Perceptron) etc. Intervallskaliert: multiple lineare und nichtlineare Regressionsanalyse, Regressionsbäume, Künstliche neuronale Netze (Multilayer Perceptron) etc. Beispiel Produktaffinitäts-Score Parkinson-Präparate bei Neurologen Multiple lineare Regressionsanalyse mit anonymem Ärztepanel Ŷ k = x 1k + 2 x 2k + + j x jk + + J x Jk K k 1 2 k K k 1 y yˆ ) min! k k 2 Symbole Y k = Parkinson-Verordnungen Panelarzt k Ŷ k = Schätzwert Parkinson-Verordnungen Panelarzt k (Score) x jk = Prädiktor-Wert j bei Panelarzt k j = Regressionskoeffizient Prädiktor j Ŷ Y

7 Zielgruppenplanung für zukünftige CRM-Aktionen Beispiel Produktaffinitäts-Score Parkinson-Präparate bei Neurologen 380

8 381 Kundenspezifische Bestimmung der Next Best Activity NBA erfordert kommensurable Kontaktbewertungen (Scores) aller CRM-Aktionen für alle Kunden Zielgruppenplanung für verschiedene CRM-Aktionen arbeiten aber oft mit aktionsspezifischen Zielgrößen: Reaktions-, Kauf- oder Nutzungs-Wahrscheinlichkeiten je nach verfügbarer Zielgröße Neukundengewinnungsrate, Cross-Selling-Wahrscheinlichkeit, Deckungsbeitrags-Erwartung, Abwanderungsquote etc. je nach Zielsetzung der CRM-Maßnahme Inkommensurabilität: 20% Cross-Selling-WS <?> 5% Reduzierung der Abwanderungs-WS Unterschiedliche strategische Gewichtung von CRM-Aktionen Trotz kommensurabler Kontaktbewertungen (z.b. Deckungsbeitrag) unterschiedliche strategische Bedeutung verschiedener CRM-Aktionen (z.b. wird trotz gleicher Deckungsbeitrags-Erwartung eine Neukundengewinnung in Kampagne A u.u. höher bewertet als ein Cross-Selling-Verkauf in Kampagne B). Abbildung durch strategische Gewichtungsfaktoren für verschiedener CRM-Aktionen

9 382 Kundenspezifische Bestimmung der Next Best Activity Kommensurable Kontaktbewertung auf CLV-Basis mit dem Retention-Modell Modellierung der kundenspezifischen Kontaktwirkung auf alle Modellparameter Einnahmen Ausgaben Abwanderungsrate Berechnung der kundenspezifischen Veränderung des CLV durch die aktuell verfügbaren CRM-Aktionen Auswahl der CRM-Aktion mit dem größten Zugewinn beim CLV Periode Summe Absa tzme nge 4,00 6,00 10,00 10,00 10,00 Preis 10,00 10,00 10,00 10,00 10,00 Stückkosten 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 Marketingaufwand 70,00 30,00 30,00 30,00 30,00 Ne ttoca shflow -42,00 12,00 40,00 40,00 40,00 Abzinsungsfaktor (i=0,1) 1,00 1,10 1,21 1,33 1,46 Diskontie rter NCF -42,00 10,91 33,06 30,05 27,32 Kundenbindungsrate 0,95 0,75 0,85 0,85 0,85 Kumulierte Rete ntion 0,95 0,71 0,61 0,51 0,44 Erw arteter disk. NCF -39,90 7,77 20,02 15,47 11,95 15,32 Kundenbindungsprogramm im 2. Jahr Kosten 5 pro Kunde Abwanderungsrate von 25% auf 15% Periode Summe Absatzmenge 4,00 6,00 10,00 10,00 10,00 Preis 10,00 10,00 10,00 10,00 10,00 Stückkosten 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 Marketingaufwand 70,00 35,00 30,00 30,00 30,00 Nettocashflow -42,00 7,00 40,00 40,00 40,00 Abzinsungsfaktor (i=0,1) 1,00 1,10 1,21 1,33 1,46 Diskontierter NCF -42,00 6,36 33,06 30,05 27,32 Kundenbindungsrate 0,95 0,85 0,85 0,85 0,85 Kumulierte Retention 0,95 0,81 0,69 0,58 0,50 Erwarteter disk. NCF -39,90 5,14 22,69 17,53 13,55 19,01

383 Kundenspezifische Bestimmung der Next Best Activity Kommensurable Kontaktbewertung auf CLV-Basis mit investitionssensitivem Migrations-Modell Modellierung der kundenspezifischen Kontaktwirkung

10 383 Kundenspezifische Bestimmung der Next Best Activity Kommensurable Kontaktbewertung auf CLV-Basis mit investitionssensitivem Migrations-Modell Modellierung der kundenspezifischen Kontaktwirkung auf alle Modellparameter (NCF, Übergangs-WS) Berechnung der kundenspezifischen Veränderung des CLV durch die aktuell verfügbaren CRM-Aktionen Auswahl der CRM-Aktion mit dem größten Zugewinn beim CLV Sehr aufwändig und hohe Anforderungen an Datenverfügbarkeit und Datenqualität

11 384 Kundenspezifische Bestimmung der Next Best Activity Kommensurable Kontaktbewertung durch Z-Transformation Z-Transformation aller aktionsspezifischen Kundenreaktionen (r ij für Kunde i bei Aktion j) liefert eine normierte Bewertung (n ij ) aller Kundenreaktionen mit µ(n. j )=0 und σ(n. j )=1 für alle CRM-Aktionen (alle CRM-Aktionen werden im Durchschnitt über die Kunden gleich gewertet). Additive (a j ) oder multiplikative (b j ) strategische Gewichtungsfaktoren priorisieren zusätzlich die CRM-Aktionen untereinander und ergeben eine kommensurable Kontaktbewertung (w ij ), die über alle Kunden i und CRM-Aktionen j hinweg vergleichbar ist..

12 385 Kundenspezifische Bestimmung der Next Best Activity Kommensurable Kontaktbewertung durch Z-Transformation - Beispiel Abwanderungs Prävention Cross Selling Newsletter Kunde Nr. Reduktion Abwanderungs Wahrscheinlichkeit (r i1 ) in % n i1 w i1 Erwartungswert Deckungsbeitrag (r i2 ) in EUR n i2 w i2 Öffnungsrate (r i3 ) in % n i3 w i ,64 3, ,40 0, ,60 0, ,43 2, ,46 1,46 8 0,05 0, ,44 2, ,43 1,43 2 1,03 0, ,38 6, ,26 0, ,86 0, ,64 3, ,78 0,78 9 0,23 0, ,35 6, ,29 0,29 2 1,03 0, ,84 4, ,92 0,92 1 1,21 0, ,77 3, ,10 1,10 2 1,03 0, ,51 2, ,11 1, ,42 0, ,88 9, ,26 1, ,14 0,57 μ(r.j ) 44,4 499,9 7,7 σ(r.j ) 24,2 212,7 5,5 μ(n.j ) 0,00 0,00 0,00 σ(n.j ) 1,00 1,00 1,00 μ(w.j ) 0,00 0,00 0,00 σ(w.j ) 5,00 1,00 0,50 a j 0,00 0,00 0,00 b j 5,00 1,00 0,50 Anzahl Kontakte 4 3 3

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