Echzeitinformationen auf dem Prüfstand

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Echzeitinformationen auf dem Prüfstand"

Transkript

1 Echzeitinformationen auf dem Prüfstand Einsatz im CRM-Umfeld QUELLE AG, Data Warehouse Entwicklung & Projekte Jakobinenstr Fürth Tel. +49 (0) Mail: 1

2 I. Einleitung Vorstellung KarstadtQuelle AG Vorstellung Quelle database management & services II. CRM-Echtzeit-Data Warehousing Erläuterung CRM-Echtzeit Anforderungen an CRM-Echtzeit-Systeme III. Evolution eines Data Warehouse Das Data Warehouse integriert die wesentlichen Prozesse MIS, analytisches und operatives CRM IV. Zusammenfassung 2

3 KarstadtQuelle-Konzern Konzernzahlen (2003) Konzernumsatz: 15,3 Mrd. davon Versandhandel: 8,0 Mrd. Vollbeschäftigte/Konzern**: davon Versandhandel: (**Jahresdurchschnitt) 3

4 Konzernbereich Versandhandel Zwei starke Marken Zahlen und Fakten (2003) Nr. 1 des deutschen Versandhandels Kennzahlen (2002) 30% Marktanteil in Deutschland 140 Tochtergesellschaften in 22 europäischen Ländern präsent stationäre, versandunterstützende Einheiten in Europa 65 Millionen Warensendungen p. a. 38 Mio. Hauptkataloge p. a. jeweils 95% Markenbekanntheit 4

5 Quelle database management & services (Leitung Dr. Michael Semmler) Aufgabenbereiche: Management Informationssysteme Entwurf, Realisierung und Betrieb von Reporting- Systemen, Erstellung von standardisierten Berichten database consulting Produkt Analyse der Werbemittel (Kataloge) und Beratung von Einkauf und Vertrieb aus Werbemittel-Sicht (Auflagenschätzungen, Assoziationsanalysen, ) database consulting Kunde Analyse des Kundeportfolios und Beratung von Einkauf und Vertrieb aus Kunden-Sicht (Kundenprofile, Segmentierung, Kundenwanderungen, ) database consulting Töchter und Ausland Beratung der Töchter- und Auslandsgesellschaften zu Themen des database marketings Adressensteuerung Operative Durchführung der Adress-Selektionen Data Warehouse Entwicklung und Projekte Data Mining, Projekte in und um das DWH, DV- Kosten Controlling 5

6 I. Einleitung Vorstellung KarstadtQuelle AG Vorstellung Quelle database management & services II. III. IV. CRM-Echtzeit-Data Warehousing Erläuterung CRM-Echtzeit Anforderungen an CRM-Echtzeit-Systeme Evolution eines Data Warehouse Das Data Warehouse integriert die wesentlichen Prozesse MIS, analytisches und operatives CRM Zusammenfassung 6

7 Echtzeit-Informationen auf dem Prüfstand CRM-Echtzeit (Begriffsdefinition) Ereignis (Kauf, Anfrage, Reklamation, ) Echtzeit = Reaktion innerhalb eines Werktags (Re-)Aktion 1 Report Entscheidung (Re-)Aktion 2 7:00 12:00 20:00 7

8 Anforderungen an CRM-Echtzeit-Systeme Heutige Echtzeitsysteme erfüllen in der Regel Monitoring-Aufgaben dienen vor allem zur Steuerung von Prozessen bilden die IT-Sicht des Geschäftsprozesses ab sind vergangenheitsorientiert (Mitarbeiter-Sicht) Beispiele: Steuerung eines Call-Centers, Qualitätskontrollen, Job-Steuerung auf Rechnersystemen CRM-Echtzeit-Systeme bieten eine CRM-orientierte Sichtweise auf die Prozesse an bilden automatische BI-Logiken ab arbeiten in Echtzeit mit den operativen Systemen zusammen bieten Prognosen an (Unternehmer-Sicht) Beispiele: Kundendialog-Systeme im Internet, Cross-/Upselling-Unterstützung Call-Center (Verkaufsgespräch im Laden ) 8

9 Echtzeit-Informationen auf dem Prüfstand Wann ist CRM-Echtzeit (nicht) erforderlich/sinnvoll? CRM-Echtzeit hat folgende sinnvolle Einsatzgebiete: InBound-Calls/Internet (Upselling, Cross-Selling) OutBound-Calls Reklamation (Kulanzbehandlung), Kreditprüfung CRM-Echtzeit ist nicht sinnvoll, falls die Prozesskette nicht vollständig echtzeitfähig ist: Der Entscheider ist ein Mensch (z. B. Urlaub, ). Entscheidung können nicht in Echtzeit erfolgen, da zu aufwändig (z. B. erweiterte Kreditprüfung). Das operative System ist nicht in der Lage, sofort CRM-Aktionen durchzuführen CRM-Echtzeit macht aus Prozessgründen keinen Sinn, falls die auslösenden Ereignisse selbst keine Echtzeit-Eigenschaften haben (z. B. Retouren-Management) die auslösenden Ereignisse zu rasch aufeinander folgen, so dass sich Reaktion und Ereignis gegenseitig beeinflussen. 9

10 Echtzeit-Informationen auf dem Prüfstand Folgerung für Systeme mit CRM-Echtzeit-Fähigkeit Es muss eine klare Zielvorgabe formuliert werden, was erreicht werden soll die Anforderung an das IT-System aus den Zielvorgaben abgleitet werden aus den Anforderungen die Notwendigkeit für Echtzeit abgeleitet werden Das IT-System folgt dem Geschäftsprozess! 10

11 I. Einleitung Vorstellung KarstadtQuelle AG Vorstellung Quelle database management & services II. III. IV. CRM-Echtzeit-Data Warehousing Erläuterung CRM-Echtzeit Anforderungen an CRM-Echtzeit-Systeme Evolution eines Data Warehouse Das Data Warehouse integriert die wesentlichen Prozesse MIS, analytisches und operatives CRM Zusammenfassung 11

12 Echtzeit-Informationen auf dem Prüfstand Customer Relationship Management im Versandhandel Printangebot Response Outbound Inbound WebAngebot Order Data Warehouse Marketingdaten Kundenverhaltensdaten Soziodemografische Kundendaten 12

13 Evolution eines Data Warehouse Management- Informationssysteme, Reporting CRM-Maßnahmen, Kampagnen- Management Data Mining, Kundenbewertung, Analyse Rechenzeitverbrauch 30% 30% 30% Granulares Data Warehouse Operative Systeme 13

14 Das Data Warehouse integriert die wesentlichen Prozesse Werbemittel- Streuung Produkt- Management Vertrieb Reklamation MIS Business Intelligence Controlling Granulares Data Warehouse AnalytischesCRM Operatives CRM Call-Center Service Internet Sammlung, Konsolidierung und Speicherung der Daten aus allen kundenbezogenen Transaktionen Hinzufügen von Produkt-, Vertriebs-,, -Informationen (Analy. CRM) Bereitstellung von zielgerichteten Informationen für die Steuerung der CRM-Prozesse 14

15 Beispiele für den Einsatz des DWHs bei Quelle Management Informationssysteme Analytisches CRM Operatives CRM 15

16 Echtzeit-Informationen auf dem Prüfstand Management Informationssysteme (OLAP) Standardisiertes Berichtswesen: OLAP-Würfel ca. 300 Kennzahlen bei 10 Dimension (zusätzlich Hierachien) ca. 200 User 16

17 Management Informationssysteme (OLAP) 17

18 Echtzeit-Informationen auf dem Prüfstand Management Informationssysteme (Relational) Individuelles Berichtswesen: Discoverer-Lösungen erstellt für spezifische Anforderungen des Anwenders Anwender kann selbst die Gestaltung variieren (Slice/Dice Drill up/down) 18

19 Echtzeit-Informationen auf dem Prüfstand Analytisches CRM (Wissensgenerierung) Werbemittel Artikel Analyse von Zeitreihen, Werbewirkung, ABC-Analysen, Kundenentwicklung Werbeerfolgskontrolle auf Zielgruppen-Ebene Controlling Werbekampagnen, Kundenbewertungssysteme Renner-Analysen, Retouren-Analysen, etc. Verbundkauf-Analysen Kredit-Risiko Kredit-Risiko-Analysen nach Kunde, Sortiment, Zahlungsart Identifikation von Kredit-Risiko-Faktoren, Betrugs-Mustererkennung,... 19

20 Echtzeit-Informationen auf dem Prüfstand Analytisches CRM (Wissensgenerierung, Fortsetz.) Kundenportfolio Kundenprofile, Kunden-Wert-Analysen Kundengruppen-Modelle (Wiederbestell-Verhalten, Cross-Buying, etc.), Kunden-Entwicklungs- Modelle Allokation: Zielgruppe Werbemittel Sortiment Service Identifikation von Kundenverärgerung Prozesse etc. Wirkungssanalysen von Prozess-Veränderungen (Bestellung, Lieferung, Retoure, Zahlung, Kulanz) Qualitäts-Monitoring der Prozesse 20

21 Analytisches CRM (Kaufkraft vs. Bestellwert) 21

22 Analytisches CRM (Kaufkraft vs. Bestellwert) 22

23 Analytisches CRM (Überschneidung/Marken) Überschneidung zu Neckermann Diese Grafik zeigt die Überschneidung nach Altersklassen der HOB-Besteller bei Quelle zu Neckermann während der Herbst/Winter-Saison % Von den HOB- Bestellern bei Quelle sind diejenigen um 40 Jahre bei Neckermann am aktivsten. Interpretation Überschneidungsquote 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% bis über 75 Alter der HOB-Besteller Neckermann Gesamt Neckermann HOB HOB-Workshop Claire Neef, 1 23

24 Analytisches CRM (Geschlechtsverteilung) Geschlechtsstruktur Young Fashion männlich weiblich 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% Young Fashion Sonstige HOB Hauptkatalog Durchschnitt Bei den Young Fashion- und den anderen HOB-Bestellern ist zwar der Frauenanteil etwas niedriger als beim Quelle-Durchschnitt, er liegt aber immer noch bei mehr als 60 %. HOB-Workshop Claire Neef, 1 24

25 Echtzeit-Informationen auf dem Prüfstand Operatives CRM (Scoring/Prognose) Scoring ist ein analytisches Prognose- und Punkte-Bewertungs-Verfahren, das die Wahrscheinlichkeit berechnet, mit der jeder einzelne Kunde ein bestimmtes zukünftiges Verhalten zeigen wird: Produkte kaufen, Dienstleistungen nutzen, Zahlungsverpflichtungen nachkommen, bestellte Ware nicht retournieren, usw. Scoring wandelt Kundendaten in die Prognose von Kundenverhalten 25

26 Operatives CRM (Scoring-Prognose bietet optimale Entscheidungsgrundlage) Deckungsbeitrag pro Katalog (Prognose) % 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Anteil Kunden, sortiert nach Scorewert Die DB-optimale Entscheidung liegt bei der Auflage, wo der Nullpunkt geschnitten wird. Die Kunden werden aber immer nach der Score-Sortierung (beste zuerst) beworben 26

27 Echtzeit-Informationen auf dem Prüfstand Operatives CRM (Kampagnen-Management) Abbildung der Entscheidungsregeln ohne IT-Aufwand Schnelle Reaktionsmöglichkeit Simulation neuer Strategien Test alternativer Strategien Konsistenz der Entscheidungen an allen Customer-Touch-Points und in allen Prozessen Reporting-Systeme Optimierung der Regelwerke durch analytisches CRM/Data Mining 27

28 Echtzeit-Informationen auf dem Prüfstand Operatives CRM (CRM-Echtzeit-Scoring im Outbound) Kundenkontakt Data Warehouse Dialer Aktions-Manager Grobe Vorselektion Merkmale aus dem DWH Vorselektion Historische u. Echtzeit- Daten Scoring- Engine (CRM-Echtzeit) Selektion Charge für Dialer Dialer Kundenkontakt Rückfluss der Gesprächsergebnisse Dynamische Optimierung des Modells 28

29 I. Einleitung Vorstellung KarstadtQuelle AG Vorstellung Quelle database management & services II. III. IV. CRM-Echtzeit-Data Warehousing Erläuterung CRM-Echtzeit Anforderungen an CRM-Echtzeit-Systeme Evolution eines Data Warehouse Das Data Warehouse integriert die wesentlichen Prozesse MIS, analytisches und operatives CRM Zusammenfassung 29

30 Echtzeit-Informationen auf dem Prüfstand Zusammenfassung CRM-Echtzeit erfordert eine lückenlose CRM-Echtzeit-Fähigkeit aller beteiligten IT-Systeme muss als Anforderung aus den Zielen des Geschäftsprozesses formuliert werden Das IT-System folgt dem Geschäftsprozess! Das Data Warehouse kann vielmehr als nur Berichtswesen spielt seine Stärke als Integrationszentrum aller wesentlicher Geschäftsprozesse aus bietet dadurch einen erheblichen Mehrwert durch Einsatz von analytischem und operativen CRM 30

31 Echtzeit-Informationen auf dem Prüfstand Zusammenfassung (Fortsetz.) Leistungsspektrum eines database management MIS-Oberflächen werden immer komfortabler. Aber: Interpretation ist nach wie vor Aufgabe des An-/Verwenders (Beispiel: Fehlinterpretation, Fehler, ) Die Nutzung des DWHs für analytisches CRM erfordert hohes Wissen über die Daten selbst und deren Nutzung (vor allem) bei Verwendung mächtiger Software- Werkzeuge. Operatives CRM setzt gut organisierte Systemabläufe voraus, um das DWH selbst nicht zum operativen System zu machen (Beeinträchtigung von MIS und analytischem CRM). Fundierte Kenntnisse der Prozessabläufe sind bei der Vernetzung der Systeme unbedingt erforderlich. 31

32 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 32

Der Quelle-Neckermann-Cluster

Der Quelle-Neckermann-Cluster Database Management Der Quelle-Neckermann-Cluster 10g-Migrationserfahrung Praxiseinsatz und Anwendungen QUELLE GmbH Database Management, Data Warehouse Entwicklung & Projekte Jakobinenstr. 5-7 90762 Fürth

Mehr

Datawarehouse Der Motor des CRM bei Quelle

Datawarehouse Der Motor des CRM bei Quelle Datawarehouse Der Motor des CRM bei Quelle QUELLE AG Database Management Jakobinenstr. 5-7 90762 Fürth Tel. 0911 1422594, Fax: 0911 1432594 Mail: michael.semmler@quelle.de 1 Datawarehouse Wissensgenerierung

Mehr

Bestandskundenmanagement Wo drückt bei Ihnen der Schuh?

Bestandskundenmanagement Wo drückt bei Ihnen der Schuh? Bestandskundenmanagement Wo drückt bei Ihnen der Schuh? best-reactions GmbH Hirschberger Straße 33 D 90559 Burgthann Alle Rechte vorbehalten HRB 23679, Amtsgericht Nürnberg Geschäftsführer Alexander P.

Mehr

CRM Customer Relationship Management. Dipl.-Psych. Anja Krol

CRM Customer Relationship Management. Dipl.-Psych. Anja Krol CRM Customer Relationship Management Gliederung Entwicklung und Einführung von Bezugspunkte und CRM - Systeme Veränderte Rahmenbedingungen Entwicklung CRM - Systeme» Deregulierung verstärkt internationalen

Mehr

BI Konsolidierung: Anspruch & Wirklichkeit. Jacqueline Bloemen. in Kooperation mit

BI Konsolidierung: Anspruch & Wirklichkeit. Jacqueline Bloemen. in Kooperation mit BI Konsolidierung: Anspruch & Wirklichkeit Jacqueline Bloemen in Kooperation mit Agenda: Anspruch BI Konsolidierung Treiber Was sind die aktuellen Treiber für ein Konsolidierungsvorhaben? Kimball vs. Inmon

Mehr

Umsetzung der Anforderungen - analytisch

Umsetzung der Anforderungen - analytisch Umsetzung der Anforderungen - analytisch Titel des Lernmoduls: Umsetzung der Anforderungen - analytisch Themengebiet: New Economy Gliederungspunkt im Curriculum: 4.2.5.5 Zum Inhalt: In diesem Modul wird

Mehr

Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch

Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence. Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Marketing Intelligence Übersicht über Business Intelligence Josef Kolbitsch Manuela Reinisch Übersicht Beispiel: Pantara Holding Der Begriff Business Intelligence Übersicht über ein klassisches BI-System

Mehr

Analytisches CRM in der Automobilindustrie

Analytisches CRM in der Automobilindustrie Analytisches CRM in der Automobilindustrie Dr. Frank Säuberlich Practice Manager European Customer Solutions Urban Science International GmbH Automobilhersteller müssen neue Wege gehen Anforderungen in

Mehr

KOMPLEXITÄT BEGREIFEN. LÖSUNGEN SCHAFFEN. viadee crm. Transparente Prozesse und vertrauenswürdige Daten als Fundament Ihrer Entscheidungen

KOMPLEXITÄT BEGREIFEN. LÖSUNGEN SCHAFFEN. viadee crm. Transparente Prozesse und vertrauenswürdige Daten als Fundament Ihrer Entscheidungen KOMPLEXITÄT BEGREIFEN. LÖSUNGEN SCHAFFEN. viadee crm Transparente Prozesse und vertrauenswürdige Daten als Fundament Ihrer Entscheidungen VIADEE CRM VIEL MEHR ALS EIN STÜCK SOFTWARE Eine Vielzahl von unterschiedlichen

Mehr

Kunden- und Mitarbeiterprofilierung als Basis zur Gewinnung betrieblicher Mehrwerte

Kunden- und Mitarbeiterprofilierung als Basis zur Gewinnung betrieblicher Mehrwerte Kunden- und Mitarbeiterprofilierung als Basis zur Gewinnung betrieblicher Mehrwerte Trevisto GmbH Jens Horstmann, Geschäftsführer DOAG 2010, Konferenz + Ausstellung 16.-18. November 2010 Trevisto GmbH

Mehr

Einführung in Business Intelligence

Einführung in Business Intelligence Einführung in Business Intelligence Grundlagen und Anwendungsmöglichkeiten Prof. Dr. Wolfram Höpken wolfram.hoepken@eloum.net eloum @ Hochschule Ravensburg-Weingarten Informationsveranstaltung ebusiness-lotse

Mehr

Aufbau einer erfolgreichen Multi-Channel-Kundenbetreuung

Aufbau einer erfolgreichen Multi-Channel-Kundenbetreuung Aufbau einer erfolgreichen Multi-Channel-Kundenbetreuung Als Unternehmen vor einigen Jahren Systeme für das Customer Relationship Management (CRM) einführten, handelte es sich meist um strategische Investitionen,

Mehr

Aktuelle Trends im CRM

Aktuelle Trends im CRM . CRM-Symposium.. Aktuelle Trends im CRM Prof. Dr. Klaus D. Wilde Lehrstuhl für ABWL und Wirtschaftsinformatik Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt. &. Generation KM ext Best X Aktionsorientiertes

Mehr

Database Marketing ein Überblick: 12 Schritte zur erfolgreichen Kundenansprache

Database Marketing ein Überblick: 12 Schritte zur erfolgreichen Kundenansprache Database Marketing ein Überblick: 12 Schritte zur erfolgreichen Kundenansprache Andrea Ahlemeyer-Stubbe Geschäftsführende Gesellschafterin antz21 GmbH Past President ENBIS Vice President ECDM Lehrbeauftragte

Mehr

OLAP und Data Warehouses

OLAP und Data Warehouses OLP und Data Warehouses Überblick Monitoring & dministration Externe Quellen Operative Datenbanken Extraktion Transformation Laden Metadaten- Repository Data Warehouse OLP-Server nalyse Query/Reporting

Mehr

Entscheidungsunterstützungssysteme

Entscheidungsunterstützungssysteme Vorlesung WS 2013/2014 Christian Schieder Professur Wirtschaftsinformatik II cschie@tu-chemnitz.eu Literatur zur Vorlesung Gluchowski, P.; Gabriel, R.; Dittmar, C.: Management Support Systeme und Business

Mehr

Agenda. Hype oder Mehrwert. Herausforderungen. Methoden Werkzeuge. Kosten Nutzen. Definition Ziele

Agenda. Hype oder Mehrwert. Herausforderungen. Methoden Werkzeuge. Kosten Nutzen. Definition Ziele Agenda Definition Ziele Methoden Werkzeuge Herausforderungen Kosten Nutzen Hype oder Mehrwert Definition / Ziele Google Suche: define:business Intelligence Mit Business Intelligence können alle informationstechnischen

Mehr

Vielfältige Medienlandschaft

Vielfältige Medienlandschaft Vielfältige Medienlandschaft Telefon Smartphone TV Set TV Filiale GAA CITIBANK May I help you? John Doe VISA Laptop Mastercard SMARTCARD PDA PC PC card Karte POS Terminal, Kiosk SB-Zellen Telefonzelle

Mehr

Customer Intelligence. Die 360 - Sicht auf den Kunden

Customer Intelligence. Die 360 - Sicht auf den Kunden Customer Intelligence Die 360 - Sicht auf den Kunden Customer Intelligence unterstützt Versicherungen bei der Steuerung ihres Kundenportfolios. Der Wettbewerb um die Versicherungskunden wird härter und

Mehr

Wo andere ins Stocken geraten, finden wir die richtige Lösung für Sie.

Wo andere ins Stocken geraten, finden wir die richtige Lösung für Sie. Wo andere ins Stocken geraten, finden wir die richtige Lösung für Sie. best-reactions GmbH Hirschberger Straße 33 D 90559 Burgthann Alle Rechte vorbehalten HRB 23679, Amtsgericht Nürnberg Geschäftsführer

Mehr

Lars Priebe Senior Systemberater. ORACLE Deutschland GmbH

Lars Priebe Senior Systemberater. ORACLE Deutschland GmbH Lars Priebe Senior Systemberater ORACLE Deutschland GmbH Data Mining als Anwendung des Data Warehouse Konzepte und Beispiele Agenda Data Warehouse Konzept und Data Mining Data Mining Prozesse Anwendungs-Beispiele

Mehr

Infografik Business Intelligence

Infografik Business Intelligence Infografik Business Intelligence Top 5 Ziele 1 Top 5 Probleme 3 Im Geschäft bleiben 77% Komplexität 28,6% Vertrauen in Zahlen sicherstellen 76% Anforderungsdefinitionen 24,9% Wirtschaflicher Ressourceneinsatz

Mehr

Non-Profit-Organisationen: Vom Controlling zum Strategischen Management

Non-Profit-Organisationen: Vom Controlling zum Strategischen Management Non-Profit-Organisationen: Vom Controlling zum Strategischen Management Einordnung der Begriffe Business Intelligence Strategic Association Management Controlling and Data Warehousing Data Mining, Knowledge

Mehr

Business Intelligence im Krankenhaus

Business Intelligence im Krankenhaus Business Intelligence im Krankenhaus Dr. Thomas Lux Holger Raphael IT-Trends in der Medizin 03.September 2008 Essen Gliederung Herausforderungen für das Management im Krankenhaus Business Intelligence

Mehr

Mehrwert durch Beratungen aus einer Hand

Mehrwert durch Beratungen aus einer Hand Mehrwert durch Beratungen aus einer Hand Lösungen für Versicherungen Versicherung Business & Decision für Versicherungen Die Kundenerwartungen an Produkte und Dienstleistungen von Versicherungen sind im

Mehr

Customer Centricity. Frankfurt, November 2011. Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner, und Mitglied im CRM Expertenrat

Customer Centricity. Frankfurt, November 2011. Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner, und Mitglied im CRM Expertenrat Customer Centricity Frankfurt, November 2011 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner, und Mitglied im CRM Expertenrat Customer Centricity Kundenbeziehungs-Management Die Evolution der Modelle Outbound,

Mehr

Vorwort zur zweiten Auflage...V. Vorwort zur ersten Auflage... VIII

Vorwort zur zweiten Auflage...V. Vorwort zur ersten Auflage... VIII Vorwort zur zweiten Auflage...V Vorwort zur ersten Auflage... VIII 1 Management Support Systeme und Business Intelligence Anwendungssysteme zur Unterstützung von Managementaufgaben...1 1.1 Computergestützte

Mehr

connect and get connected Wachstum durch CRM dank neuen Kunden

connect and get connected Wachstum durch CRM dank neuen Kunden connect and get connected Wachstum durch CRM dank neuen Kunden Swiss CRM Forum 2011 rbc Solutions AG, General Wille-Strasse 144, CH-8706 Meilen welcome@rbc.ch, www.rbc.ch, +41 44 925 36 36 Agenda Einleitung

Mehr

Analytisches Fundraising

Analytisches Fundraising Analytisches Fundraising Vorgehen, Verfahren, Werkzeuge DiaSys. Marketing Engineering AG, Wankdorffeldstr.102, 3014 Bern 031 922 31 50, zuercher@diasys.ch Analytisches Fundraising Inhaltsverzeichnis Datenbankgestütztes

Mehr

Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung

Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung Asklepius-DA Die intelligente Technologie für die umfassende Analyse medizinischer Daten Leistungsbeschreibung Datei: Asklepius DA Flyer_Leistung_2 Seite: 1 von:5 1 Umfassende Datenanalyse Mit Asklepius-DA

Mehr

eevolution Business Intelligence Oliver Rzeniecki COMPRA GmbH Programmierer & Datenbankadministrator

eevolution Business Intelligence Oliver Rzeniecki COMPRA GmbH Programmierer & Datenbankadministrator eevolution Business Intelligence Oliver Rzeniecki COMPRA GmbH Programmierer & Datenbankadministrator Agenda Was ist Business Intelligence? Was ist OLAP? Unterschied zwischen OLAP und OLTP? Bestandteile

Mehr

Einführungsveranstaltung: Data Warehouse

Einführungsveranstaltung: Data Warehouse Einführungsveranstaltung: 1 Anwendungsbeispiele Berichtswesen Analyse Planung Forecasting/Prognose Darstellung/Analyse von Zeitreihen Performancevergleiche (z.b. zwischen Organisationseinheiten) Monitoring

Mehr

Customer Relationship Management CRM

Customer Relationship Management CRM Customer Relationship Management CRM 1.1 Zielsetzung von CRM...2 1.2 Komponenten einer CRM-Lösung...4 1.2.1 Aufgabenbereiche eines CRM-Systems...4 1.2.2 Analytisches CRM...7 1.2.3 Operatives CRM...7 1.2.4

Mehr

Data Mining - Marketing-Schlagwort oder ernstzunehmende Innovation?

Data Mining - Marketing-Schlagwort oder ernstzunehmende Innovation? 1. Konferenz der A Benutzer KFE in Forschung und Entwicklung Data Mining - Marketing-chlagwort oder ernstzunehmende Innovation? Hans-Peter Höschel,, Heidelberg 1. Konferenz der A Benutzer KFE in Forschung

Mehr

Ihre PRAXIS Software AG. a t o s. - nalytisch. - aktisch. - perativ. - trategisch. Unser atos Konzept für Ihren Erfolg

Ihre PRAXIS Software AG. a t o s. - nalytisch. - aktisch. - perativ. - trategisch. Unser atos Konzept für Ihren Erfolg Ihre PRAXIS Software AG a t o s - nalytisch - aktisch - perativ - trategisch Unser atos Konzept für Ihren Erfolg Das atos Konzept macht geschäftskritische Daten und Abläufe transparent ermöglicht einfache

Mehr

Integriertes Marketingmanagement 2013

Integriertes Marketingmanagement 2013 Integriertes Marketingmanagement 2013 Schneller sehen, verstehen und entscheiden Dr. Andreas Becks Senior Business Architect SAS Deutschland GmbH Agenda Integriertes Marketingmanagement 2013 Die neue Bank

Mehr

SAP Customer Engagement Intelligence - Kundenanalysen der nächsten Generation

SAP Customer Engagement Intelligence - Kundenanalysen der nächsten Generation SAP Customer Engagement Intelligence - Kundenanalysen der nächsten Generation Alexander Schroeter, Head of Outbound PM MEE, CRM & Commerce, SAP AG Regensdorf, November 19, 2013 SAP Customer Engagement

Mehr

Professionelles Kundenmanagement

Professionelles Kundenmanagement Professionelles Kundenmanagement Ganzheitliches CRM und seine Rahmenbedingungen von Günter Hofbauer und Barbara Schöpfel PUBLICIS Abbildungs- und Tabellenverzeichnis 9 A Einleitung 15 B Kundenmanagement

Mehr

Professionelles Kundenmanagement

Professionelles Kundenmanagement Professionelles Kundenmanagement Ganzheitliches CRM und seine Rahmenbedingungen von Günter Hofbauer und Barbara Schöpfel PUBLICIS Abbildungs- und Tabellenverzeichnis 9 A Einleitung 15 B Kundenmanagement

Mehr

BIW - Überblick. Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 1 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004

BIW - Überblick. Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 1 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004 BIW - Überblick Präsentation und Discoverer Demonstration - Teil 1 - Humboldt Universität zu Berlin am 10. Juni 2004 Annegret Warnecke Senior Sales Consultant Oracle Deutschland GmbH Berlin Agenda Überblick

Mehr

Big Data Analytics Roadshow. Nils Grabbert. Wie man mit einer analytischen Datenbank im Retargeting mehr erreicht. Düsseldorf, 24.04.

Big Data Analytics Roadshow. Nils Grabbert. Wie man mit einer analytischen Datenbank im Retargeting mehr erreicht. Düsseldorf, 24.04. Folie Retargeting intelligent Wie man mit einer analytischen Datenbank im Retargeting mehr erreicht. Big Data Analytics Roadshow Düsseldorf, 24.04.2012 Nils Grabbert Director Data Science Der Retargeting

Mehr

Worum geht es beim CRM? Geben Sie den Inhalt des nachstehenden Textes mit eigenen Worten wieder.

Worum geht es beim CRM? Geben Sie den Inhalt des nachstehenden Textes mit eigenen Worten wieder. Präsenzübung Service 2.1. CRM Customer-Relationship Management a) Anliegen des CRM Worum geht es beim CRM? Geben Sie den Inhalt des nachstehenden Textes mit eigenen Worten wieder. CRM, auch Beziehungsmanagement

Mehr

Die Realtime Big Data Architektur @ OTTO im Kontext von Process Excellence

Die Realtime Big Data Architektur @ OTTO im Kontext von Process Excellence Die Realtime Big Data Architektur @ OTTO im Kontext von Process Excellence Conny Dethloff Bonn, 28. Januar 2015 Process Excellence im Kontext Big Data bedeutet, Komplexität in internen Prozessen nicht

Mehr

Customer Relationship Management

Customer Relationship Management Customer Relationship Management Hauptseminar im WS 03/04 Neue Ansätze im IT-Service-Management- Prozessorientierung (ITIL/eTOM) Thema: Customer Relationship Management in etom Name: Wen-Wang Wu Betreuer:

Mehr

Konzeption eines Master-Data-Management-Systems. Sven Schilling

Konzeption eines Master-Data-Management-Systems. Sven Schilling Konzeption eines Master-Data-Management-Systems Sven Schilling Gliederung Teil I Vorstellung des Unternehmens Thema der Diplomarbeit Teil II Master Data Management Seite 2 Teil I Das Unternehmen Vorstellung

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Geleitwort. Abkürzungsverzeichnis. Abbildungsverzeichnis. Tabellenverzeichnis. Einleitung 1

Inhaltsverzeichnis. Geleitwort. Abkürzungsverzeichnis. Abbildungsverzeichnis. Tabellenverzeichnis. Einleitung 1 Geleitwort Vorwort Abkürzungsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis V VII XVII XIX XXI Einleitung 1 A. Wirtschaftswissenschaftlicher Hintergrund eines Bonusprogramms 7 I. Der Wandel vom

Mehr

Geschäftsdaten auswerten

Geschäftsdaten auswerten Geschäftsdaten auswerten Schwachstellen erkennen, Ursachen analysieren und gezielter steuern Thomas Menner thomas.menner@eloum.net ebusiness-lotse Oberschwaben-Ulm IHK Bodensee-Oberschwaben, Weingarten,

Mehr

BICC, Organisation und Kompetenz Das Raiffeisen Solution SAS Competence Center

BICC, Organisation und Kompetenz Das Raiffeisen Solution SAS Competence Center BICC, Organisation und Kompetenz Das Raiffeisen Solution SAS Competence Center Ing. Polzer Markus öffentlich Inhaltsverzeichnis 1 2 3 4 5 6 7 Kurzvorstellung Raiffeisen Solution Business Intelligence Strategie

Mehr

In-Memory & Real-Time Hype vs. Realität: Maßgeschneiderte IBM Business Analytics Lösungen für SAP-Kunden

In-Memory & Real-Time Hype vs. Realität: Maßgeschneiderte IBM Business Analytics Lösungen für SAP-Kunden In-Memory & Real-Time Hype vs. Realität: Maßgeschneiderte IBM Business Analytics Lösungen für SAP-Kunden Jens Kaminski ERP Strategy Executive IBM Deutschland Ungebremstes Datenwachstum > 4,6 Millarden

Mehr

Data Warehousing und anderetrends beim Einsatz der SAS Software in Unternehmen KSFE. 1. Konferenz der SAS Benutzer in Forschung und Entwicklung

Data Warehousing und anderetrends beim Einsatz der SAS Software in Unternehmen KSFE. 1. Konferenz der SAS Benutzer in Forschung und Entwicklung Data Warehousing und anderetrends beim Einsatz der SAS Software in Unternehmen KSFE 1. Konferenz der SAS Benutzer in Forschung und Entwicklung Unterschiedliche Geschäftsprozesse Operativer Dispositve Geschäftsbetrieb

Mehr

Marketing-Abfrageclient schnell und einfach zur optimalen Zielgruppe. Sparkassen-Finanzgruppe. S finanz informatik

Marketing-Abfrageclient schnell und einfach zur optimalen Zielgruppe. Sparkassen-Finanzgruppe. S finanz informatik schnell und einfach zur optimalen Zielgruppe Sparkassen-Finanzgruppe S finanz informatik schnell und einfach zur optimalen Zielgruppe Der schnelle Zugriff auf vertriebliche Kundendaten sowie die effiziente

Mehr

Der Kunde im Mittelpunkt der Unternehmung.

Der Kunde im Mittelpunkt der Unternehmung. Der Kunde im Mittelpunkt der Unternehmung. Norddeutscher Wirtschaftskongress Kongresshalle Cloppenburg 26. Februar 2008 Raimund Petersen, Deutsche Post AG Seite 1 Den Unternehmenserfolg sichern durch erfolgreiche

Mehr

Data Mining mit der SEMMA Methodik. Reinhard Strüby, SAS Institute Stephanie Freese, Herlitz PBS AG

Data Mining mit der SEMMA Methodik. Reinhard Strüby, SAS Institute Stephanie Freese, Herlitz PBS AG Data Mining mit der SEMMA Methodik Reinhard Strüby, SAS Institute Stephanie Freese, Herlitz PBS AG Data Mining Data Mining: Prozeß der Selektion, Exploration und Modellierung großer Datenmengen, um Information

Mehr

ANTARES Informations-Systeme GmbH Stuttgarter Strasse 99 D-73312 Geislingen Tel. +49 73 31 / 30 76-0 Fax +49 73 31 / 30 76-76 www.antares-is.

ANTARES Informations-Systeme GmbH Stuttgarter Strasse 99 D-73312 Geislingen Tel. +49 73 31 / 30 76-0 Fax +49 73 31 / 30 76-76 www.antares-is. ANTARES Informations-Systeme GmbH Stuttgarter Strasse 99 D-73312 Geislingen Tel. +49 73 31 / 30 76-0 Fax +49 73 31 / 30 76-76 www.antares-is.de insight und dynasight sind eingetragene Markenzeichen der

Mehr

Dr. Nick Golovin Koch Media GmbH n.golovin@kochmedia.com. Einsatz von Data Federation für den schnellen Aufbau eines BI-Systems

Dr. Nick Golovin Koch Media GmbH n.golovin@kochmedia.com. Einsatz von Data Federation für den schnellen Aufbau eines BI-Systems Dr. Nick Golovin Koch Media GmbH n.golovin@kochmedia.com Einsatz von Data Federation für den schnellen Aufbau eines BI-Systems Inhalt 1. Unternehmensportrait 2. Ausgangssituation 3. Aufgabenstellung 4.

Mehr

Erfolgreiche Unternehmensführung durch den Einsatz von Corporate Performance Management

Erfolgreiche Unternehmensführung durch den Einsatz von Corporate Performance Management Andrei Buhrymenka Erfolgreiche Unternehmensführung durch den Einsatz von Corporate Performance Management Für Unternehmen mit Business Intelligence Diplomica Verlag Andrei Buhrymenka Erfolgreiche Unternehmensführung

Mehr

CRM - Fakten und Trends

CRM - Fakten und Trends CRM - Fakten und Trends Marktsituation CRM - Aufbau und Funktionen Positionierung der bit by bit Software AG Die Office-Datenbank in organice 3 1 Computer Aided Sales (CAS) Vertriebsinformationssystem

Mehr

Customer Relationship Management - Ihre optimale Lösung

Customer Relationship Management - Ihre optimale Lösung Customer Relationship Management - Ihre optimale Lösung Werner Gottschlich Vertriebssystem der Zukunft? - Was bedeutet CRM? Kunden finden - Kunden gewinnen - Kunden binden Basis: Kundenbedürfnisse, -wünsche

Mehr

Customer Relationship Management - Kundenwert steigern, Kommunikation vereinfachen, Risiken minimieren

Customer Relationship Management - Kundenwert steigern, Kommunikation vereinfachen, Risiken minimieren Customer Relationship Management - Kundenwert steigern, Kommunikation vereinfachen, Risiken minimieren Customer Relationship Management Lösungen von ERM sind flexible Komplettlösungen, mit denen Sie Ihre

Mehr

Zyklus des CRM. CRM-Informationsarchitektur mit intelligenten Agenten. Kauf. Willkommenspaket gewünschte Leistung sicherstellen. Persönlicher Kontakt

Zyklus des CRM. CRM-Informationsarchitektur mit intelligenten Agenten. Kauf. Willkommenspaket gewünschte Leistung sicherstellen. Persönlicher Kontakt Zyklus des CRM. Persönlicher Kontakt Kauf Start Willkommenspaket gewünschte Leistung sicherstellen Call Center Zurückgewinnung Kennenlernen Service Beratung Dialog-Medien Trennung CRM-Informationsarchitektur

Mehr

Master-Thesis (m/w) für unseren Standort Stuttgart

Master-Thesis (m/w) für unseren Standort Stuttgart Master-Thesis (m/w) für unseren Standort Abschlussarbeit im Bereich Business Process Management (BPM) Effizienzsteigerung von Enterprise Architecture Management durch Einsatz von Kennzahlen Braincourt

Mehr

BI@T-Mobile: Enabling Closed-Loop Capabilities

BI@T-Mobile: Enabling Closed-Loop Capabilities BI@T-Mobile: Enabling Closed-Loop Oracle Terabyte, Heinz Sandermann Business Intelligence, TMD Barbara Jansen BI Framework & Data Architecture, TMD Die Geschäftsfelder der Deutschen Telekom at home on

Mehr

Entwicklung eines CRM Systems

Entwicklung eines CRM Systems Entwicklung eines CRM Systems In diesem Skript werden alle möglichen Elemente die zur Entwicklung eines CRM Systems notwendig sind angesprochen. Im Rahmen Ihrer Analyse Ihres Beispielunternehmens/ Ihrer

Mehr

Raus aus der Bl-Falle

Raus aus der Bl-Falle Ronald Bachmann, Dr. Guido Kemper Raus aus der Bl-Falle Wie Business Intelligencezum Erfolg wird mitp Die Autoren 13 Vorwort 15 1 Einleitung 21 1.1 Was ist Business Intelligence (BI)? 21 1.2 Motive zur

Mehr

DAS DATENWUNDER DER KV-HESSEN

DAS DATENWUNDER DER KV-HESSEN DAS DATENWUNDER DER KV-HESSEN Essen, 11. Oktober 2012 Carsten Lotz Abteilungsleiter Beratung Kassenärztliche Vereinigung Hessen Tobias Mirwald Leiter Projektierung ADITO Software GmbH Vorstellung KV Hessen

Mehr

Analytisches CRM und Data Mining

Analytisches CRM und Data Mining Analytisches CRM und Data Mining Magische Zahlen für das Marketing Computerwoche Initiative CRM 2009 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner, Ventana Research Advisor und Mitglied im CRM Expertenrat

Mehr

Betrugs-/Bonitätsprüfung - Extern vs. Intern

Betrugs-/Bonitätsprüfung - Extern vs. Intern Betrugs-/Bonitätsprüfung - Extern vs. Intern Warum Risikomanagement zum Kerngeschäft gehört? München, 20. März 2015 Stefan Schetter Senior Manager Stefan.Schetter@SHS-VIVEON.com Vorstellung Zur Person

Mehr

SAP CRM und ITML > CRM als Lösungen für professionelles Kundenmanagement. CRM Stammtisch der ITML GmbH 15.07.2008 /// Stefan Eller

SAP CRM und ITML > CRM als Lösungen für professionelles Kundenmanagement. CRM Stammtisch der ITML GmbH 15.07.2008 /// Stefan Eller SAP CRM und ITML > CRM als Lösungen für professionelles Kundenmanagement CRM Stammtisch der ITML GmbH 15.07.2008 /// Stefan Eller SAP CRM und ITML > CRM Neue Oberflächen für eine verbesserte Usability

Mehr

Zeitgemäße Verfahren für ganzheitliche Auswertungen

Zeitgemäße Verfahren für ganzheitliche Auswertungen Intelligente Vernetzung von Unternehmensbereichen Zeitgemäße Verfahren für ganzheitliche Auswertungen Sächsische Industrie- und Technologiemesse Chemnitz, 27. Juni 2012, Markus Blum 2012 TIQ Solutions

Mehr

Teil A Grundlagen und Methoden 1. 1 Customer Relationship Management ein Bezugsrahmen 3

Teil A Grundlagen und Methoden 1. 1 Customer Relationship Management ein Bezugsrahmen 3 xi Teil A Grundlagen und Methoden 1 1 Customer Relationship Management ein Bezugsrahmen 3 1.1 Die Entwicklung zum kundenzentrierten Unternehmen 3 1.2 Ziel und Kernkonzepte des CRM 5 1.2.1 Ziel: Profitable

Mehr

Vertriebssteuerung & Controlling Konkrete Vertriebsziele, passend zur Unternehmensstrategie

Vertriebssteuerung & Controlling Konkrete Vertriebsziele, passend zur Unternehmensstrategie Konkrete Vertriebsziele, passend zur Unternehmensstrategie Wir ermöglichen Ihnen mit dem Service Vertriebssteuerung die erfolgreiche Umsetzung Ihrer Unternehmensstrategie in operativ umsetzbare Vertriebsziele.

Mehr

Data Warehousing in der Lehre

Data Warehousing in der Lehre Data Warehousing in der Lehre Prof. Dr.-Ing. Tomas Benz Dipl.-Inform. Med. Alexander Roth Agenda Vorstellung Fachhochschule Heilbronn Vorstellung i3g Vorlesungen im DWH-Bereich Seminare Projekte Studien-

Mehr

Customer Relationship Ana lyt ics

Customer Relationship Ana lyt ics Peter Necke1 Bernd Knobloch Customer Relationship Ana lyt ics Praktische Anwendung des Data Mining im CRM d p u n kt.ve r I ag 1 1.1 1.2 1.3 Customer Relationship Management. ein Bezugsrahmen Die Entwicklung

Mehr

MMR online DWH as a service für Buchhändler

MMR online DWH as a service für Buchhändler MMR online DWH as a service für Buchhändler Koch, Neff & Volckmar GmbH Edgar Kaemper Edgar Kaemper Folie 1 Vorstellung KNV KNV stellt als Großhändler (Barsortiment) die kurzfristige Versorgung der Buchhändler

Mehr

BI - Der strategische Erfolgsfaktor im Unternehmen

BI - Der strategische Erfolgsfaktor im Unternehmen BI - Der strategische Erfolgsfaktor im Unternehmen Kunde: Universität Oldenburg, Department für Informatik Ort: Oldenburg, 26.09.2008 Referent: Dirk Vahlkamp Gedruckt: 28.09.2008, [Version 0.1] 2007-2008

Mehr

Das Potenzial von Multikanal- Recommendations nutzen Chancen und Grenzen der Personalisierung

Das Potenzial von Multikanal- Recommendations nutzen Chancen und Grenzen der Personalisierung Das Potenzial von Multikanal- Recommendations nutzen Chancen und Grenzen der Personalisierung Dr. Philipp Sorg (Senior Data Scientist) Peter Stahl (Senior Business Development Manager) 24. März 2015, Internet

Mehr

Business Intelligence Center of Excellence

Business Intelligence Center of Excellence Center of Excellence Eine Businessinitiative von Systematika und Kybeidos Werner Bundschuh Was ist das? In der Praxis versteht man in den meisten Fällen unter die Automatisierung des Berichtswesens (Reporting).

Mehr

Hinführung zum Thema CRM Was ist CRM & Was habe ich davon?

Hinführung zum Thema CRM Was ist CRM & Was habe ich davon? Hinführung zum Thema CRM Was ist CRM & Was habe ich davon? NIK Veranstaltung in Nürnberg / 07. Mai 2014 Referent Matthias Bär sales do Gründer / Strategieberater und Umsetzungsbegleiter Was erwartet uns

Mehr

ONLINESHOPS ERFOLGREICH STEUERN: WIE BEHALTE ICH DIE ÜBERSICHT?

ONLINESHOPS ERFOLGREICH STEUERN: WIE BEHALTE ICH DIE ÜBERSICHT? ONLINESHOPS ERFOLGREICH STEUERN: WIE BEHALTE ICH DIE ÜBERSICHT? Transparenz durch Best Practice ecommerce Reporting Lennart Jansen! plentymarkets Online-Händler-Kongress Februar 2014 DAS PROBLEM:!! KEINE

Mehr

Analytisches CRM und Data Mining

Analytisches CRM und Data Mining Analytisches CRM und Data Mining Magische Zahlen für das Marketing Computerwoche Initiative CRM 2009 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner, Ventana Research Advisor und Mitglied im CRM Expertenrat

Mehr

CUSTOMER MANAGEMENT 2014 QUALITÄTSMANAGEMENT IM KUNDENSERVICE DIE 360 SICHT DER KUNDEN AUF IHR UNTERNEHMEN

CUSTOMER MANAGEMENT 2014 QUALITÄTSMANAGEMENT IM KUNDENSERVICE DIE 360 SICHT DER KUNDEN AUF IHR UNTERNEHMEN Bernd Engel Sales Director CUSTOMER MANAGEMENT 2014 QUALITÄTSMANAGEMENT IM KUNDENSERVICE DIE 360 SICHT DER KUNDEN AUF IHR UNTERNEHMEN Kurzer Überblick GRÜNDUNG 1. Juli 2004 GESELLSCHAFTEN STANDORTE GESCHÄFTSFÜHRUNG

Mehr

IT-gestützte Prozesse im Mittelstand Lernen aus erfolgreichen Piloprojekten IHK 29.11.2005

IT-gestützte Prozesse im Mittelstand Lernen aus erfolgreichen Piloprojekten IHK 29.11.2005 IT-gestützte Prozesse im Mittelstand Lernen aus erfolgreichen Piloprojekten IHK 29.11.2005 impello Ich gebe den Anstoß Standort Nürnberg Microsoft Certified Partner» Kompetenz Business Solutions» PreSales

Mehr

CALL CENTER- KURZ CHECK

CALL CENTER- KURZ CHECK CALL CENTER- KURZ CHECK DER KARER CONSULTING KURZ-CHECK FÜR IHREN TELEFONISCHEN KUNDENSERVICE Call Center Kurz Check White Paper 1 Einleitung Wollen Sie genau wissen, wie der aktuelle Stand in Ihrem telefonischen

Mehr

Erfolgsfaktoren von Customer Relationship Management Strategien

Erfolgsfaktoren von Customer Relationship Management Strategien Klaus Sevenich Erfolgsfaktoren von Customer Relationship Management Strategien in Unternehmen Diplomica Verlag Klaus Sevenich Erfolgsfaktoren von Customer Relationship Management Strategien in Unternehmen

Mehr

Data Warehouse ??? Ein Data Warehouse ist keine von der Stange zu kaufende Standardsoftware, sondern immer eine unternehmensindividuelle

Data Warehouse ??? Ein Data Warehouse ist keine von der Stange zu kaufende Standardsoftware, sondern immer eine unternehmensindividuelle ??? Zusammenfassung, Ergänzung, Querverbindungen, Beispiele A.Kaiser; WU-Wien MIS 188 Data Warehouse Ein Data Warehouse ist keine von der Stange zu kaufende Standardsoftware, sondern immer eine unternehmensindividuelle

Mehr

1 Einleitung. Betriebswirtschaftlich administrative Systeme

1 Einleitung. Betriebswirtschaftlich administrative Systeme 1 1 Einleitung Data Warehousing hat sich in den letzten Jahren zu einem der zentralen Themen der Informationstechnologie entwickelt. Es wird als strategisches Werkzeug zur Bereitstellung von Informationen

Mehr

BI aus der Steckdose Eine Vision wird wahr

BI aus der Steckdose Eine Vision wird wahr Eine Vision wird wahr Standardisiert Prozessorientiert als Software Service Heike Dietrich und Ludger von Döllen Vortrag auf der 10./11. Accelerate Consulting & Management GmbH Zeche Westfalen 1 D-59229

Mehr

Business Performance Management Next Generation Business Intelligence?

Business Performance Management Next Generation Business Intelligence? Business Performance Management Next Generation Business Intelligence? München, 23. Juni 2004 Jörg Narr Business Application Research Center Untersuchung von Business-Intelligence-Software am Lehrstuhl

Mehr

Kundenbeziehungenerfolgreich gestalten. Ein Workshop für BPW-Glarus

Kundenbeziehungenerfolgreich gestalten. Ein Workshop für BPW-Glarus Kundenbeziehungenerfolgreich gestalten Ein Workshop für BPW-Glarus Inhalt Vom Kundenwert und Kundenpotential Grundlagen des Kundenbeziehungsmarketings. Treue und zufriedene Kunden sind die Lebensader jedes

Mehr

Business Intelligence im Mittelstand Erfolgsfaktoren

Business Intelligence im Mittelstand Erfolgsfaktoren Business Intelligence im Mittelstand Erfolgsfaktoren Koch, Neff & Volckmar GmbH Edgar Kaemper Edgar Kaemper Folie 1 Vorstellung KNV Familienunternehmen seit 6 Generationen Kernkompetenz in der Distribution

Mehr

Schober Targeting System ecommerce

Schober Targeting System ecommerce Schober Targeting System ecommerce Crossmediale, systematische Marktbearbeitung Vom einzelnen Baustein bis zur Gesamtstrategie Modulare Lösungen sofort einsetzbar IST IHR INFORMATIONS- MANAGEMENT UP to

Mehr

GESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG HAMBURG, 25. APRIL 2013

GESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG HAMBURG, 25. APRIL 2013 OPEN SYSTEMS CONSULTING IT-KOMPLETTDIENSTLEISTER IM MITTELSTAND GESCHÄFTSSTELLENERÖFFNUNG HAMBURG, 25. APRIL 2013 Business Analytics Sascha Thielke AGENDA Die Geschichte des Reporting Begriffe im BA Umfeld

Mehr

Außen- und InnendienstControlling in der Praxis

Außen- und InnendienstControlling in der Praxis Heckl Consulting Hamburg Außen- und InnendienstControlling in der Praxis 3-tägiges Intensivtraining Um was es geht Controlling ist tätigkeitsorientiert. Controlling klärt Ergebnisse, Finanzen, Prozesse

Mehr

Summary... 4. Keywords... 4. Granularität der Daten... 5. Mit Vorverdichtung hochaggregierte Daten bereithalten... 6

Summary... 4. Keywords... 4. Granularität der Daten... 5. Mit Vorverdichtung hochaggregierte Daten bereithalten... 6 Inhaltsverzeichnis Summary... 4 Keywords... 4 Granularität der Daten... 5 Mit Vorverdichtung hochaggregierte Daten bereithalten... 6 Partitionierung der Datenbestände... 7 Vergrößerter Aktionsradius von

Mehr

CRM: Herausforderungen in der Praxis IV

CRM: Herausforderungen in der Praxis IV Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät Ingolstadt 05.12.2014 CRM: Herausforderungen in der Praxis IV Universum Group Frankfurt am Main 1. Einleitung 2. Ergebnisse der Gruppenarbeit Übersicht Optimaler Cut-Off"

Mehr

Effektives Empfehlungsmarketing durch Customer Analytics bei der BAWAG P.S.K.

Effektives Empfehlungsmarketing durch Customer Analytics bei der BAWAG P.S.K. badger Effektives Empfehlungsmarketing durch Customer Analytics bei der BAWAG P.S.K. Die www.bawagpskfonds.at neue Bank. Die neue BAWAG. www.bawagpsk.com Montag, 25. Februar 2013 BAWAG P.S.K. EINE BANK

Mehr

Mit digitaler Kommunikation zum Erfolg. Sabine Betzholz-Schlüter 19. November 2015

Mit digitaler Kommunikation zum Erfolg. Sabine Betzholz-Schlüter 19. November 2015 Mit digitaler Kommunikation zum Erfolg Sabine Betzholz-Schlüter 19. November 2015 Überblick Warum digitale Kommunikation/ Internet-Marketing? Einfaches Vorgehen zur Planung und Umsetzung im Überblick Vorstellung

Mehr

Die Bedeutung der Prozessmodellierung bei der Weiterentwicklung des DWHs der DAK Der Innovator als Missing Link

Die Bedeutung der Prozessmodellierung bei der Weiterentwicklung des DWHs der DAK Der Innovator als Missing Link Die Bedeutung der Prozessmodellierung bei der Weiterentwicklung des DWHs der DAK Der Innovator als Missing Link Konrad Linner, solvistas GmbH Nürnberg, 20.November 2012 Inhaltsverzeichnis Vorstellung solvistas

Mehr

Kundenbeziehungsmanagement im Mittelstand

Kundenbeziehungsmanagement im Mittelstand Kundenbeziehungsmanagement im Mittelstand Mit Vernetzung zum Erfolg Prof. Dr.-Ing. Andreas Schmidt Lehrgebiet Wirtschaftsinformatik Hochschule Osnabrück 1 by Hilbring Cartoons, Oliver Hilbring, http://www.oli-hilbring.de/

Mehr

Cockpits und Standardreporting mit Infor PM 10 09.30 10.15 Uhr

Cockpits und Standardreporting mit Infor PM 10 09.30 10.15 Uhr Cockpits und Standardreporting mit Infor PM 10 09.30 10.15 Uhr Bernhard Rummich Presales Manager PM Schalten Sie bitte während der Präsentation die Mikrofone Ihrer Telefone aus, um störende Nebengeräusche

Mehr