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”Customer knowledge management is the effective

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Präsentation zum Thema: "”Customer knowledge management is the effective"—  Präsentation transkript:

1 ”Customer knowledge management is the effective
Definition von CKM ”Customer knowledge management is the effective leverage of information and experience in the acquisition, development and retention of a profitable customer portfolio. To obtain full value, all three elements: customer, knowledge and management must come together in a closed-loop environment. .” Robert E. Wayland and Paul M. Cole Customer Connections, New Strategies for Growth, 1997

2 Typische Customer Knowledge Management Aufgaben
Erschließung von Bestkunden-Strategien und Akquisitionsmodellen inkl Adreßauswahl,-profilierung zur effizienteren Ausschöpfung des Marktpotentiales Kundenwertanalyse und -modelle der bestehenden und zukünftigen Kundenportfolios zur Steigerung des Ertragswertes Identifizierung, Vorhersage und Messung der Kundenbeziehung, um nachhaltiges, profitables Wachstum mit den wertvollsten Kunden zu erzielen und zu sichern Erarbeiten und Nutzen des Wissens über die Kunden in jeder Phase der Kundenbeziehung zur Erstellung und Modifikation der Strategie, der Kundenbeziehungsprogramme und Aktionen Marketing- / Lifestyles- Research / Kundenzufriedenheits- und Einstellungenbewertung

3 Zielperson statt Zielgruppe

4 Leistungsspektrum des Customer Knowledge Managements
Kundenbeziehung: Dialog-Marketing, Channel-Marketing, Serviceleistung Customer Knowledge Management: - Aufbau des Kundenwissens in allen Disziplinen des Dialog-Marketings Strategische Planung und Analysen Kundenwertportfolio- und Modelle- Bewertugnen Erarbeitung von Wirtschaftlichkeitsmodellen/-analysen Kundenprofile-, Vorhersage-, Erfolgsmessungsmodelle Adreßauswahl, -einkauf und Profilierung Efficiency reading- ROI Bewertungen Marketing Research/ Kundenzufriedenheitsbewertung Strategische Marktpotentialanalysen Kundeninformationen: Datengewinnung, Datenmodelle, Datenbanken,..

5 Aufgabenbereiche vom CKM:
Economic Modelling Marketing Research Webmining Customer Knowledge Management Profiling & (Datamining) Targeting Customer Business Building Programs

6 Phasenmodell für ein typisches CKM Projekt
Optimi- erung Im- plemen- tierung des Modelles Ziel- fin- dung Ergeb- nis- inter- pre- tation Daten- aus- wahl Daten- trans- for- mation Daten- explo- ra- tion Gene- rierung von Mode- llen Von der Strategie über die Implementierung bis hin zur Optimierung

7 Data Mining-Operationen
Beispiel: Zielfindungsprozess für den Aufbau von Analyse- modellen anhand quantitativer und qualitativer Daten Geschäftsproblem Analyse des Problem- feldes andere Vorhersage- problem Beschreibungs- problem Suche nach alternativen Lösungspfaden Data Mining-Operationen

8 Agenda Integration von Customer Knowledge Management im Global Network
Definition und Ziele von Customer Knowledge Management CKM Leistungsspektrum CKM Toolkit

9 CKM Toolkit Customer Knowledge Management
Customer Asset Valuator (WCJ CAV) Identifizierung des richtigen Kunden Portfolio Best Customer Value Model Kundenverhaltens und -einstellungs- Scoring Value Recency Anstoß Life Time Handel Kauf index Affinität Marken- Produktaffinität Frequency Microgeographische-, soziodemographische Lifestyle-Segmentierung Business Builder (Akquisition, Kundenbindung Wirtschaftlichkeitsrechnung, Messung) Wachstumsportfolio Efficiency Reader Erfolgsmessung ROI, Kundenwert List 1 List 2 Customer Knowledge Management Cold List Auswahl Selektion Optimierung Segmentierung Customer Connection / Relationship Model Information & Interaktion Workflow Wirtschaftlichkeitsbewertung (Bonusprogramm, Club, Internet, Call Center, etc.) WCJ Profiler- Adreßanalyse im Vergleich zu lokalen Durchschnitts- stichprobe, Wettbewerbsstichprobe Clusteranalyse, Prognosemodelle via CHAID, Answer Tree, Logistic Regression, Neural Network,.. Kundenzufriedenheits- bewertung (WCJ - CSV)

10 Welche Datamining Techniken nutzt CKM?
Neural Networks (Clementine in Test) (Genetic Algorithms) (Memory Based Reasoning) High (Clementine in Test) Scoring Multivariate Analysis (Regression, Cluster detection, CHAID) Predictor Level Decision Trees (Answer Tree- SPSS) Multidimensional Scaling (SPSS) Conjoint Measurement (SPSS) (Case Based Reasoning) Market Basket Analysis Standard Statistics Low Low Description Level High

11 CKM Tool für Geo Marketing zur Standortbestimmung
Marktzellen mit Informationen von MICROTYPE 4

12 CKM Tool für Geo Marketing zur Standortbestimmung
Marktzelle: Um einen zentralen Punkt gruppierte Straßensegmente (ca. 400 Haushalte) Beispiel für Marktzelle mit Straßensegmenten 3

13 CKM Tool für Geo Marketing zur Standortbestimmung
Microtyp Zelle: Mindestens 5 Haushalte auf Straßenebene aggregiert 2

14 CKM Tool für Profiling: Adreßprofiler
The Customer Knowledge Group has developed a Marketing Communications product, called the WCJ Profiler, to be used by clients, account managers and creative WCJ Profiler identifies the socio-demographics for each individual in any marketing database / Customer lists or Prospects lists. This data will be added to the address. The WCJ Profiler enable us to understand those socio-demographic characteristics and their structure

15 CKM Tool für Profiling: Adreßprofiler
THE DATABASE: million households Aggregated within 16 millions houses Each house described with micro socio geo-demographic variables: Family structure Social Status Credit risk % of Foreigners Anonymity index Vehicle concentration Vehicle size, power and age Purchasing Power Bundesland (State) Mosaic Group Mosaic Type Regional Type Age Estimate Gender

16 CKM Tool für Profiling => Insights einer Adresse
Kleiststraße 10 63263 Neu-Isenburg Number of business/firms: 0 Number of households: 3 Mosaic Group: Inner-city problem areas Mosaic Type: Welfare housing in medium-size cities Credit risk: High risk Social Status: Above average social status Anonymity requirement: Average anonymity requirement Family structure: Above average proportion of families with children Street type: Completely residential street Foreigners: %

17 CKM Tool: Business Builder
Beispiel: Erfolgsmessung eines Telemarketing Loyalitätsprogrammes in der Automobilindustrie: Qualitätsaudit der Adressen und Daten Qualifizierung der Adressen und Daten Deskriptive Auswertung und Analyse der Aktion Interessentengewinnung und geplanter Wiederkauf Analyse des Auto Besitzstatus, Analyse der Kundenzufriedenheit und Loyalitätsauswertung Ermittlung des zukünftiges Potentials Erfolgsmessung anhand von Kontrollgruppen Return on Investment- Analyse

18 Customer Knowledge Driven Communication: FAZIT
No timely information search No standardised mailings KUNDE KÖNIG instead: the relevant information is always ready and actual Instead: individualised needs based communication No complicated systems No one shot action/program ? Instead: fully integrated communications programs instead: simplicity in keeping and processing information Relationship Activities Prospecting Activities No loss of knowledge No standard analytic tool instead: flexible monitoring tools according to the activity instead : systematic and targeted knowledge building


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