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Analytisches CRM Phonnet Gruppe 1 (Loher, Meier, Rehhorn, Piasini)

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Präsentation zum Thema: "Analytisches CRM Phonnet Gruppe 1 (Loher, Meier, Rehhorn, Piasini)"—  Präsentation transkript:

1 Analytisches CRM Phonnet Gruppe 1 (Loher, Meier, Rehhorn, Piasini)

2 Analytisches CRM (ETL, Data Warehouse, OLAP, Data Mining) Beziehung zu anderen Projekten – siehe Teilprojekte der anderen Gruppen Neues CRM für Phonnet

3 Hohe Kundenabwanderung, 5% pro Monat, durch den wachsenden Wettbewerb Fallende Margen im Telekommunikationsgeschäft Produkte orientierte Prozesse Ungenügend integrierte Prozesse Keine Kundenorientierung Entwurf und Ausführungen neuer Kampagnen dauern sehr lange

4 Kanäle sind nicht aufeinander abgestimmt Kein e-Shop Keine Onlinekampagnen möglich

5 Markteinteilung in zwei Segmente (Kostenbewusste / Professionelle) Total ca Kunden 5% (Abwanderung) ~ ca Kunden pro Monat (?!) Ca Neukunden durch Kampagnen erwartet

6 Starker Preisdruck fallende Margen Mitbewerber Bestehende Dealers Bestehende Strukturen Erfahrung im Telekomm. Geschäft Stärken Keine bis weni Kenntnisse der Kunden Ungenügende Kundenbindung Vertriebspartner nicht integriert Kein MIS verfügbar Schmale Produktepallette Schwächen

7 Chancen Wachstum / Kunden(rück)gewinnungWachstum / Kunden(rück)gewinnung Stopp der Abwanderung von KundenStopp der Abwanderung von Kunden Kooperation mit Festnetzanb.Kooperation mit Festnetzanb. Gefahren Weiterhin starke Abwanderung der KundenWeiterhin starke Abwanderung der Kunden Überforderung der OrganisationÜberforderung der Organisation Konkurrenz / nicht First MoverKonkurrenz / nicht First Mover

8 Die zur Anwendung kommende neue Technologie Vorteile Übernommene Standards Vorteile Standards, die speziell ignoriert werden Drawbacks and benefits

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10 Datenbereitstellung: Daten werden zu Informationen aufbe- reitet. Für spezifische Informationsab- fragen werden Data Marts gebildet um leistungsoptimiertes Reporting und Analyse zu ermöglichen. Datenspeicherung: Die Daten, welche aus Quellsystemen bezogen werden, liegen bereinigt und strukturiert vor. Datenbeschaffung: Daten werden aus Quellsystemen extrahiert, angereichert, bereinigt und in das DWH geladen. Man spricht dabei vom ETL-Prozess (Extraktion, Transformation, Laden).

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12 Datawarehouse OLAP (Roll-up, Drill-down, Dice/Slice, Pivot) Data-Mining (Entscheidungsbäume, Clustering, Assoziationsanalyse) Kundenanalyse Kundenverhaltensanalyse (Kaufverhalten, Abwanderungsverhalten, Zufriedenheit, Loyalität) Kundenwertanalyse, Profitabilitätsanalyse, ABC- Analyse, Customer-Lifetime-Value

13 Web-Mining Tex-Mining (z.B. Schnittstelle zu DMS) KPIs Messung Kundenloyalität, Produktenutzung, Kundenwert, Beschwerden, Kundenaquisitionen, Kundenentwicklung, Kundennähe, Kundenverlustrisiko Detaillierte Adressinformationen und komplette Kundenhistorie

14 ??? Wichtigste Anbieter auflisten

15

16 Überprüfen Sie den allgemeinen Zeitplan

17 Allgemeine Übersicht über den Projektfortschritt gegenüber dem Zeitplan Auf welchen Gebieten ist es im Zeitrahmen?Auf welchen Gebieten ist es im Zeitrahmen? Auf welchem Gebieten besteht Rückstand?Auf welchem Gebieten besteht Rückstand? Auf welchem Gebieten sind Sie dem Zeitplan voraus?Auf welchem Gebieten sind Sie dem Zeitplan voraus? Unerwartete Verzögerungen oder Probleme


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