Echzeitinformationen auf dem Prüfstand Einsatz im CRM-Umfeld QUELLE AG, Data Warehouse Entwicklung & Projekte Jakobinenstr. 5-7 90762 Fürth Tel. +49 (0)911 14-22084 Mail: gernot.schreib@quelle.de 1
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
KarstadtQuelle-Konzern Konzernzahlen (2003) Konzernumsatz: 15,3 Mrd. davon Versandhandel: 8,0 Mrd. Vollbeschäftigte/Konzern**: 80.046 davon Versandhandel: 28.557 (**Jahresdurchschnitt) 3
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 10.000 stationäre, versandunterstützende Einheiten in Europa 65 Millionen Warensendungen p. a. 38 Mio. Hauptkataloge p. a. jeweils 95% Markenbekanntheit 4
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
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
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
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
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
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
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
Echtzeit-Informationen auf dem Prüfstand Customer Relationship Management im Versandhandel Printangebot Response Outbound Inbound WebAngebot Order Data Warehouse Marketingdaten Kundenverhaltensdaten Soziodemografische Kundendaten 12
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
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
Beispiele für den Einsatz des DWHs bei Quelle Management Informationssysteme Analytisches CRM Operatives CRM 15
Echtzeit-Informationen auf dem Prüfstand Management Informationssysteme (OLAP) Standardisiertes Berichtswesen: OLAP-Würfel ca. 300 Kennzahlen bei 10 Dimension (zusätzlich Hierachien) ca. 200 User 16
Management Informationssysteme (OLAP) 17
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
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
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
Analytisches CRM (Kaufkraft vs. Bestellwert) 21
Analytisches CRM (Kaufkraft vs. Bestellwert) 22
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 2002. 35% 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 20 21-25 26-30 31-35 36-40 41-45 46-50 51-55 56-60 61-65 66-70 71-75 über 75 Alter der HOB-Besteller Neckermann Gesamt Neckermann HOB HOB-Workshop Claire Neef, 1 23
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
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
Operatives CRM (Scoring-Prognose bietet optimale Entscheidungsgrundlage) 16 14 Deckungsbeitrag pro Katalog (Prognose) 12 10 8 6 4 2 0-2 10% 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
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
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
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
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
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
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 32