Business Intelligence und analytisches CRM as a Service

Transkript

1 Business Intelligence und analytisches CRM as a Service Dr. Gernot Schreib b.telligent GmbH & Co.KG Georg-Brauchle-Ring 52-54, München Schlüsselworte: Business Intelligence, BI, CRM, e-crm, BIaaS, SaaS Einleitung Closed Loop Marketing ist ein viel zitiertes, aber oft nicht erreichtes Ziel von DWH-Installationen. Warum? Nur bei einem reibungslosem Zusammenspiel aller BI-Disziplinen wie Datenversorgung, DWH-Modellierung, analytischem CRM, Kampagnensteuerung/-ausführung und Reporting, sowie einem reibungslosen Betrieb der dahinterliegenden Prozesse wird dieses Ziel auf Dauer erreicht. Lücken in der Datenversorgung oder Schwächen in der Auswertung sind die häufigsten Ursachen für eine Unterbrechung des Closed Loop - positive Rückkopplungseffekte bleiben somit aus und das Ziel ist nicht erreicht. Andererseits sind heutige BI-Lösungen so auf individuelle Umgebungen zugeschnitten, dass der Einsatz von Standardsoftware aufgrund des hohen Anpassungsbedarfs - meist in der Schnittstellenentwicklung - keinen Vorteil bietet. Die Alternative zur Eigenentwicklung ist der Zukauf der gewünschten Funktionalität als Service. Dies ist inzwischen auch im BI-Umfeld möglich. Der Vortrag stellt an Hand von Projektberichten dar, wie das Ziel eines Closed Loop Marketings durch Einsatz von Business Intelligence as a Service (BIaaS) erreicht werden kann. Es wird sowohl auf die Vorteile, die sich Anwender erwarten können, als auch auf die Herausforderungen, die sich für Anbieter von BIaaS-Lösungen stellen, eingegangen. 1 Business Intelligence as a Service (BIaaS) 1.1 Business Intelligence (BI) Mit dem Begriff Business Intelligence (BI) wird in der Literatur ein umfangreiche Sammlung von Anwendungsfeldern und gebieten bezeichnet. Je nach Schwerpunkt des Autors werden die Themen Reporting (Marketing, Finanzen, Controlling) Planung (Planning) Analytisches Customer Relationship Management (CRM) Operatives Customer Relationship Management (CRM) Prozessüberwachung (von z. B. Produktivumgebungen) Prozessoptimierung (und einiges mehr) mehr oder weniger dem BI zugeordnet. Die Umsetzungen von BI bzw. BI-Anwendungen ist folglich so heterogen wie der Begriff BI selbst. Auch die Struktur und Aufgaben von BI-Abteilungen

2 unterscheiden sich von Unternehmen zu Unternehmen grundlegend, selbst von Unternehmen innerhalb derselben Branche. 1.2 BI as a Service Steht BI als umfassender Begriff für alle denkbaren Themen, so lässt sich dies kaum als Service im Sinne eines aas-ansatzes realisieren. Verwendet man den BI-Begriff in diesem universellen Sinn, so wäre BIaaS nichts anderes als die die BI-Abteilung selbst bzw. als Dienstleistung eingekauft, die Auslagerung der BI-Aufgaben samt Infrastruktur an einen Dienstleister, also Outsourcing. Das ist mit BIaaS aber nicht gemeint. BIaaS ist vielmehr eine Liste von BI-Service-Dienstleistungen, die vor allem dann auch systemtechnisch unterstützt werden können und als Prozesse hohen Reifegrades (möglichst automatisch) ausführbar gestaltet sind. Um zu dieser Liste von BI-Services zu kommen, müssen die diversen Tätigkeiten innerhalb der BI eines Unternehmens zunächst als eigenständige BI-Prozesse erkannt und ggf. formal definiert werden. Es zeigt sich nun, dass trotz der Heterogenität der BI-Landschaft eine Reihe von Prozessen existieren, die sich über Unternehmen oder gar Branchen hinweg generalisieren lassen. Das prominenteste Beispiel hierfür ist sicherlich das Reporting für Marketing und Controlling. Diese standardisierbaren Kernprozesse nun im technischen wie im nichttechnischen Sinn als Service-Leistung (z. B. Reporting- Service) der BI-Abteilung zur Nutzung innerhalb des gesamten Unternehmens umgesetzt, kann als BIaaS bezeichnet werden. Im Sinne einer SOA-Architektur umfasst BIaaS somit die gekapselten und definierten Services aus dem BI-Themenfeld. Sind diese Services in einem stabilen, steuerbaren und entwickelbaren Umfeld implementiert, wird BIaaS einen Mehrwert generieren. Welche Services dies sind und was für Umsetzungsmöglichkeiten gibt, wird im Folgenden diskutiert. 2 Welche Vorteile, welchen Kundennutzen erreicht BIaaS? Allen aas-ansätzen gemeinsam ist es, sich standardisierbarer Aufgaben zu entledigen und diese als Service kostengünstig zu beziehen. Dies gilt vor allem für diejenigen Themen, die für das Unternehmen nicht wettbewerbsrelevant sind, oft aber die wichtigen, wettbewerbsentscheidenden überlagern. Gerade in BI-Projekten wird ein Großteil des Aufwandes für primär technische Themen wie Schnittstellen- und Metadatenmanagement, Datenaufbereitung, Datenbereinigung und Datenbereitstellung verwendet wird. Der Anteil für die wesentlichen Themen wie z. B. korrekte, allgemein anerkannte Definitionen der KPIs, ist oft erstaunlich gering, meist zu gering. Beim BIaaS-Ansatz steht daher die Auslagerung zeitintensiver, aber nicht wertschöpfender Tätigkeiten im Fokus. Die BI-Kernaufgaben zeigt Abb. 1. Die Beschleunigung des Entwicklungszyklus ist gerade im BI- Umfeld zum einen schwierig, zum anderen aber dringend erforderlich. Zu den intellektuell herausfordernden Aufgaben gehört das Definieren, Konzipieren und (Weiter-)Entwickeln. Dies sollte der Arbeitsschwerpunkt der BI-Abteilung sein, nicht jedoch das Umsetzen. BIaaS unterstützt hier sowohl durch vorgefertigte Lösungen für die Umsetzung von Anforderungen als auch durch schnelles Prototyping bei der Weiterentwicklung von BI-Services (z. B. mobile Reporting).

3 Wertschöpfungskette Anforderung Interpretieren Definieren Konzipieren Umsetzen Verteilen Entwickeln Enge Zusammenarbeit von Demand- Managern mit Fachbereich Neue BI- Features werden vorgestellt Global BI- Projekte werden definiert und durchgeführt BI-Architektur als eigenständige Aufgabe Ergonomische Reports Expertise im Design von BI Applikationen Zuweisung von Entwicklungstätigkeiten Reports und Dashboards Benutzerschulung Globale Benutzerverwaltung Interpretation ist ein zusätzlicher Service der BI-Abteilung Konsolidierte Plattform Zentrales Monitoring und Scheduling der ETL-Jobs Zentrales Metadatenmanagement (z. B. BI Wiki) Volle Verantwortung BI Geteilte Verantwortung BI Nicht in Verantwortung BI Abb. 1: BI-Wertschöpfungskette Die Tendenz zu Prototypen mit kurzen Entwicklungszyklen zeigt sich auch durch die zunehmende Verwendung von agilen Projektmethoden im BI-Umfeld. Klassische Wasserfallmodelle etwa haben sich zunehmend als zu schwerfällig herausgestellt. Zur Unterstützung von agilen Projektmethoden eignet sich der BIaaS-Ansatz ganz hervorragend. 3 Voraussetzungen für BIaaS 3.1 Voraussetzungen für die Prozesse Um BI-Prozesse als Service-Leistungen anbieten zu können, müssen die in Frage kommenden Prozesse einen hohen Reifegrad erreichen oder erreicht haben. In dem vierstufigen b.telligent- Reifegradmodell (siehe Abb. 2) entspricht dies dem Reifegrad 3 Quantitativ. Dies bedeutet, dass die Leistung der Prozesse gemessen, überwacht und ad hoc ausgewertet werden können. definierte Produktivitäts- und Qualitätsmetriken automatisch generiert werden können. service level agreements (SLAs) für einzelne Prozessschritte existieren. die Prozesse vollständig systemtechnisch unterstützt sind. Fehlt eine oder mehrere dieser Voraussetzungen kann dieser Prozess nicht als Service-Leistung angeboten werden, auch nicht als Service-Leistung einer internen BI-Abteilung. Der Betrieb des

4 Services wäre auf Dauer viel zu aufwändig und fehleranfällig, also zu teuer. Die Reife der Prozesse erlaubt die Ausführung in einem steuerbaren, überwachbaren und krisenfesten Umfeld. Fehlendes Vertrauen der Anwender des Services in die Güte oder Verfügbarkeit führt dazu, dass der Service gar nicht in Anspruch genommen wird. Damit wäre er überflüssig. Das Grundproblem - Prozessreife 4. Optimierend Erforderliche Prozessreife Intuitiv - Es existieren wiederholbare Prozessabläufe aber das Prozesswissen ist in den Köpfen von Einzelpersonen verankert - Hohes Qualitätsrisiko bei größeren (personellen) Veränderungen - Prozesse werden teilweise durch technische Hilfsmittel unterstützt - Minimale Prozesskontrolle und Führung 2. Qualitativ - Die Prozesse sind definiert, dokumentiert und institutionalisiert, d.h. Arbeitsanweisungen und Dokumentvorlagen liegen vor - Das Zusammenspiel aller Prozesse ist bekannt und in einer Prozesslandkarte erfasst - Aufgaben sind übertragbar - Prozesse werden durch entsprechende Systeme unterstützt - Prozesse funktionieren verlässlich über Abteilungsgrenzen und mehrere Personen hinweg 3. Quantitativ - Die Leistungsfähigkeit der Prozesse kann gemessen und ad hoc ausgewertet werden - Es existieren definierte Produktivitäts- und Qualitätskennzahlen die automatisiert generiert werden - Ressourceneinsatz und Output der Prozesse kann und wird im Voraus geplant - Es existieren SLAs für einzelne Prozessschritte - Die Prozesse sind komplett systemtechnisch unterstützt - Kontinuierliche Prozessoptimierung und -Evolution (CPI) - Die Prozessqualität wird kontinuierlich überwacht und berichtet Benachrichtigungen - Rigorose Defekt-Analyse und Prävention - Ressourceneinsatz und Output der Prozesse wird zeitnah gegen die Planwerte gemessen - Es existieren SLAs für alle Prozessschritte - Die Prozesse sind komplett systemtechnisch unterstützt und mit automatisierten Warnsystemen ausgestattet Durchsatz und beteiligte Organisationseinheiten Abb. 2: Reifegradmodell für Prozesse 3.2 Voraussetzungen für die technische Umsetzung Gemäß den Voraussetzungen für die für BIaaS vorgesehenen Prozesse müssen diese vollständig technisch unterstützt, gemessen und ausgewertet werden können. Für das BI-Umfeld relevante Governance-Prozesse lassen sich z. B. nach ITIL bestimmen. BI-Services unterscheiden sich hier prinzipiell nicht von anderen Services. Natürlich müssen nicht alle möglichen ITIL-Governance- Prozesse vollautomatisiert umgesetzt werden. Aus der Existenz von SLAs für BI-Services folgt aber die Notwendigkeit, entsprechende Governance-Prozesse zur Überwachung, Einhaltung und ggf. Verbesserung mit ebenfalls entsprechendem Prozessreifegrad 3 - Quantitativ zu etablieren. Hierzu gehört als Minimalanforderung: Operations- & SLA-Management Incident-Management Change-Management Problem-Management Security- & Audit-Management

5 Quality-Management Diese Governance-Prozesse stellen sicher, dass die versprochene Leistung der angebotenen Services permanent zur Verfügung steht und dies auch ggf. gegenüber dem Leistungsnehmer nachgewiesen werden kann. Neben diesen Prozessanforderungen sind auch datentechnische Voraussetzungen wie Interface-Management Metadata-Management Masterdata-Management für den Betreiber des BI-Services wichtig. Diese Governance-Prozesse sind jedoch generell beim Aufbau von Prozessen des Reifegrads 3 Quantitativ zu berücksichtigen und keine speziellen durch BIaaS induzierten Zusatzanforderungen. 3.3 Weitere Voraussetzungen In der Regel werden Anbieter von BI-Services wiederum auf Dienstleistungen von Rechenzentren, etwa Virtualisierungsumgebungen oder Software as Service (SaaS) zurückgreifen. Im Unterschied zu diesen Services erhält die Servicedienstleistung beim BIaaS dadurch eine neue Qualität, dass u. a. auch personenbezogene Produktivdaten verarbeitet werden. Durch Einbindung dieser Datenebene ergeben sich neue Fragestellungen, etwa bzgl. Datenschutz (gesetzliche Vorgaben) und Datensicherheit. Diese müssen bei der Konzeption des BI-Services berücksichtigt werden, z. Β. durch datenschutzkonforme Wahl des Standardortes des Rechenzentrums. 4 BIaaS-geeignete Prozesse 4.1 BI-Prozesse Die Definition von Funktionalität nach SOA-Architektur BIaaS führt unweigerlich zu Standardisierungen und zwar auf Detailebene. Zwar lassen sich inzwischen BI-Kernprozesse identifizieren, die zum Standard jeder BI-Abteilung gehören, ihre Ausprägung auf Detailebene ist jedoch höchst individuell, allein schon durch den Einsatz unterschiedlicher Tools (wie z. B. Excel und anderes für Reporting-Zwecke). Die Anforderer von BI-Services sind es bisher gewöhnt, individuell zugeschnittene BI-Lösungen zu erhalten. BIaaS wird dann erfolgreich, wenn die Standardisierung die Nutzung von BI-Prozessen unterstützt. Da sich aber bisher keine Standardisierung auf Detailebene abzeichnet, werden aktuell nur BI-Services auf höhere Ebene als komplette Applikation sinnvoll zu etablieren sein. Was heißt das? Prozesse wie Bereitstellung von Reports (generisch aus den operative System abgeleitet) Kampagnen-Management (als closed loop-applikation) vollständige Umsetzung von Scoring-Modellen als gekapselte Anwendung mit ein- und ausgehender Datenschnittstelle lassen sich als Service definieren und implementieren.

6 BIaaS Datenfluss nutzt Daten Interface Data Warehouse local data (opt.) BI-Service API generiert Daten Abb.3: BIaaS Datenfluss mit BI-Service als gekapselte Applikation 4.2 Prototyping Zur Entwicklung von leistungsfähigen BI-Prozessen ist der Bau von Prototypen ein geeignetes Mittel. Zum einen erhält man ein funktional (fast) vollständiges System. Zum anderen unterstützt der Prototyp den oft notwendigen Entwicklungs- und Lernprozess sehr gut. In vielen Fällen scheitert jedoch das Vorhaben bereits an der manchmal notwendigen und oft mit bürokratischen Hürden versehen Hardware- oder Software-Beschaffung. Ist die Datenschnittstelle nicht zu kompliziert oder kann die Datenversorgung durch einmalige Ladung der Daten durchgeführt werden, so kann der Prototyp in Form einer BIaaS-Lösung extern zugekauft werden bei geringen Investitionskosten und niedrigem Risiko. Als Beispiel sei das Ausliefern von Reports auf mobilen Endgeräten genannt, dass aktuell stark im Wachsen begriffen ist. Eine Reihe von Dienstleistern bieten den Reporting-Service für diverse mobile Endgeräte an. Dies ist in der Regel ein sehr kostengünstiger Weg, den Umfang, den Nutzen und die Akzeptanz des neuen BI-Prozesses zu entwickeln. 5 Beispiel eines erfolgreichen BIaaS Modells 5.1 Ausgangssituation Ein Hersteller eines Produktes für in Privathaushalten verwendete Wasserfilter möchte zu seinen Produkten die notwendigen Ersatzteile (z. B. Filter) über einen e-shop anbieten und vertreiben. Da

7 sich das Unternehmen aber auf die Kompetenz Produktentwicklung/-design und Marketing konzentrieren möchte, wird der Online-Shop als Service von einem Dienstleister bezogen. Es war der Wunsch des Unternehmens das Marketing-Reporting und das Kampagnen-Management ebenfalls als Servicedienstleistung zu beziehen und nicht selbst über eine eigene BI-Abteilung zu betreiben. 5.2 Lösung als BIaaS Um die Anforderungen des Herstellers zu erfüllen waren zwei wesentliche BI-Prozesse zu implementieren: Bereitstellen und Betreiben eines Marketing-Reporting Bereitstellen und Betreiben eines Kampagnenmanagementsystems Die Lösung: Ergänzung des Online-Shops um ein optimal vernetztes DWH und Kampagnenmanagement als SaaS DWH Alle Online-Shop- Umsätze Event-gesteuertes Tracking aus allen CRM-Systemen Alle Kampagnenreaktionen Alles als Software as a Service Kundendaten, Käufe, Events, Registrierungen, Kampagnendaten Business Intelligence Adhoc-Reports für Datamining Standardreports für vordefinierte Aufgaben Kampagnenmanagement- System (CMMS) Für automatisiertes Target- Oriented E-Marketing Für After-Sales- und Empfehlungsmarketing Für Selektion und Segmentierung für redaktionelle ings Vorbereitete Schnittstellen zu Marktforschung und Lettershops Initiales Investment für BRITA verhältnismäßig gering BRITA benötigt kein internes Know-how für DWH, Datenbanken und Reporting Kann sich auf seine Kompetenzen konzentrieren Beim Betrieb eines DWH fallen immer wieder kleinere Tätigkeiten an, für die eigenes Personal überdimensioniert wäre Kampagnenmanagementsystem (CMMS) und DWH sind als Produkte konzipiert Geringer Projektaufwand für Kunden mit selber Shop-Plattform, Befruchtungseffekte durch mehrere Kunden Abb.4: BIaaS ist zweite Säule eines Online-Shops 5.3 Das Data Warehouse Das Data Warehouse wurde klassischer Weise auf Basis des Datenmodells des Online-Shops in Normalform modelliert. Es enthält alle Entitäten einer Verkaufsplattform (Kunden, Verkäufe), sowie ein Datenmodell zur Abbildung eines closed-loop-kampagnen-managements (Kampagnen, Angebot, Bewerbung, Reaktion). Die Datenversorgung erfolgt über File-Schnittstelle, der ETL-Prozess ist in PL/SQL-Prozeduren abgebildet. Zur Absicherung der Datenqualität wurden DQ-Monitore

8 implementiert. Das DWH-Modell ist mandantenfähig ausgelegt, so dass die Mandanten des Online- Shops in einem Datenmodell abgebildet werden können (Standardisierung des Modells). Systemüberblick CRM Kundenstammdaten, Produktregistrierungen, Kundenanfraqen DWH Reporting- Daten Reporting Online-Shop Kampagnendaten Kundendaten, Käufe, Events, Registrierungen, SaaS Lettershop (Versanddienstleister für , usw.) Kampagnendaten Internationale Online-Shops SaaS Kampagnenmanagement-System CMMS SaaS Kampagnenversand und Klickauswertung SaaS Abb.5: Systemlandschaft der BIaaS Lösung 5.4 Reporting-Lösung Die geforderte Reporting-Lösung entspricht den normalen Anforderungen an (Marketing-)Reports eines Handelsunternehmens. Die gezeigten KPIs beschreiben die über den Online-Shop generierten Umsätze und Kauftätigkeiten der Kunden (Standardisierung der KPIs). 5.5 Kampagnen-Management Als weiterer BI-Prozess wurde ein vollständiges Kampagnen-Management (siehe Abb. 6) mit der Möglichkeit der Verwaltung von Kampagnen, Selektion der Kunden, Aussendung der Bewerbung (in elektronischer Form über Dienstleister), sowie das Tracking der Öffnung und Reaktionen entwickelt. Die Applikationen ist in sich geschlossen, nutzt eine eigenen Datenhaltung (bzw. fügt diese dem DWH-Modell hinzu) und hat definierte Eingangs- und Ausgangsschnittstellen vom um zum DWH. Durch Diese Architektur realisiert eine gekapselte, autarke Applikation. Im Vortrag wird auf das Beispiel genauer eingegangen.

9 Die Herausforderung: Closed-Loop-Marketing und Grundlagenschaffung für state of the art ecommerce Funktionalitäten Reporting über Consumerdaten (Stamm- und Bewegungsdaten) Reporting von ecommerce (Einzelkauf und besonders von Abonnements) Analyse Selektion und Segmentierung für zielgerichtete Kampagnen Berücksichtigung der BRITA SAP-Produkthierarchie Kundenselektion Direktmarketing - Reaktion Kauf Sonstige Reaktion Controlling Abb.6:Closed-Loop-Marketing 6 Zusammenfassung BIaaS ist als Service-Dienstleistung ist als recht junge Disziplin der aas-produktpalette vorhanden. Für eine erfolgreiche Umsetzung sind folgende Aspekte zu beachten: 6.1 Für den Anwender BI-Dienstleistungen, die zugekauft werden sollen, müssen einen hohen Prozessreifegrad erreicht haben. klar abgrenzbar sein und genau definiert werden können. eine Datenschnittstelle (Eingang und Ausgang) mit qualitativ hochwerten Daten besitzen. datenschutzrechtlich geprüft werden. Deshalb eigenen sich für BIaaS in sich geschlossene, vollständig automatisierbare BI-Prozesse. Für proof of concepts (PoC), also dem Aufbau von Prototypen, ist die Nutzung von BIaaS aufgrund des geringen Investionsaufwands (Risikominimierung) ebenfalls gut geeignet.

10 6.2 Für den Anbieter Das Angebot der BI-Services muss BI-Prozesse mit hohem Reifegrad implementieren. über die wesentlichen Governance-Prozesse verfügen, die ebenfalls systemtechnisch unterstützt sind. die Kernprozesse der BI-Tätigkeiten adressieren. eine unternehmensunabhängige, möglichst auch branchenunabhängige Standardisierung vorweisen.

11 Kontaktadresse: Dr. Gernot Schreib b.telligent GmbH & Co.KG Georg-Brauchle-Ring D München Telefon: +49 (0) Fax: +49 (0) Internet: b.telligent ist eine Unternehmensberatung, die auf Einführung und Weiterentwicklung von Business Intelligence in Unternehmen in Massenmärkten spezialisiert ist. Business Intelligence dient der Optimierung von Geschäftsprozessen, Kunden- und Lieferantenbeziehungen durch den Erkenntnisgewinn aus der Verarbeitung und Analyse von systemübergreifenden Geschäftsdaten. So lassen sich Margen erhöhen, Kosten senken und Risiken besser kontrollieren. Kunden von b.telligent sind europäische Branchenführer in Telekommunikation, Finanzdienstleistung, Handel und Versicherung.