FB 4, Wirtschaftsinformatik Serviceveranstaltungen für FB 3, Prozessautom. 25.03.2017.

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1 FB 4, Wirtschaftsinformatik Serviceveranstaltungen für FB 3, Prozessautom.

2 Lehrinhalte Business Information Systems Informationstechnologie Datensicherheit und rechtliche Aspekte Informationsmanagement Systemplanung und Entwicklung ERP-Systeme Workflowmanagement E-Business

3 Geschäftsprozess (komplexes Beispiel)
Kunde Lieferant Auftrag Rech- nung Lieferaufträge Fertigungs- aufträge Bestände Wertmäßige Buchungen Bestände und Bestellungen Material- bedarf Lager- zugänge Verbräuche Löhne/ Gehälter Lohndaten Kosten- arten Salden Lohn- summen laufende Fertigungsaufträge vorschläge Rechnungs- Bestellung Lieferung Warenausgang Auftragsbearbeitung und Fakturierung Lagerhaltung und Beschaffung Finanzbuchhaltung Materialbedarfs- planung Kostenrechnung Fertigungsplanung und -steuerung Personalabrechnung Unternehmen X

4 Funktionsorientierte Informationssysteme
vertikale Integration … Planung/ Entscheidung Analyse/ Prognosen „ ƒ Berichte/ Kontrolle ‚ Rechnungswesen Produktion Unterstützung von Vorgangs- oder Prozessketten (Ablaufintegration) Zergliederung in Teilfunktionen Funktional gegliederte Info-System eines Unternehmens: 1. Mengenorientierte Systeme, die sich an den operativen Fkt. wie Produktion, Technik, Personaleinsatz usw. ausrichten (Administrations- und Dispositionssysteme). 2. Die mengenorientierten Prozesse werden vertikal in wertorientierten Abrechnungssystemen des Rechnungswesens erfaßt. 3. In der dritten Ebene werden aus den mengen- u. wertorientierten Systemen Informationen für die Berichts- u. Kontrollsysteme abgeleitet. 4. In einer weiteren Verdichtungsstufe werden Analyse- und Prognosesysteme erstellt, die neben den verdichteten Daten auch externe Datenquellen mit einbeziehen. 5. Die höchste Verdichtungsstufe bilden die Planungs- u. Entscheidungssysteme. Sie sollen besonders für langfristig wirkende Entscheidungen Unterstützung geben. Technik Beschaffung Vertrieb Personal horizontale Integration operative (strukturierte) Daten

5 Informationslebenszyklus
Mensch, Maschine, Sensor, Satellit, Mess-instrument Klassifi- zierung (z. B. Meta-Daten) Zugriffs- und Berechti-gungskon-zept Push- Prinzip (pro aktiv vom Urheber) Sortieren und Werten von betrieblichen Informationen Moralisch verschlis-sene Inform. werden gleöscht Inform.- erstellung Inform.-strukturierung und -speicherung Inform.- ver-waltung Inform.- verteilung Inform.- veredelung Inform.- ver-nichtung Infor-mations- retrieval (Netzwerke) Archivierung (Speicherung) Legacy-Systeme Pull- Prinzip (retrieval Mechanismen)

6 Betriebliche Anwendersysteme (Funktionsprinzip)
Administrations- und Dispositionssysteme Führungs- systeme Querschnitts- Branchen- spezifische Anwen- dungen Zwischen- betriebl. neutrale Führungs- infor- mations- systeme Planungs- Multi- media- Systeme Wissens- basierte Büro- systeme

7 Betriebliche Anwendersysteme (Funktionsprinzip)
Input Process Output

8 Betriebliche Anwendersysteme (Funktionsprinzip)
Wertigkeit der Informationen Die Information muss dem Kontext entsprechen. Die Information muss vollständig sein. Die Information muss zielgerichtet sein. Die Information muss zum richtigen Zeitpunkt, am jeweiligen Ort, vorhanden sein Die Information muss ökonomisch sein.

9 Pragmatik (Vernetzung, Zweckorientierung)
Vom Datum zum Wissen Wissen Pragmatik (Vernetzung, Zweckorientierung) Information Semantik (Bedeutung, Kontext) Daten Syntax (Strukturierung, Kombination) Zeichen

10 Ebenen und Abgrenzung von Informationen
Eine Information ist allgemein von Menschen nutzbares Wissen oder ein Wissensbestandteil. Sie ist an Mitteilungen im Rahmen eines kommunikativen Handelns gebunden. Darüber hinaus an einem bestimmten Problem- oder Wissenskontext des Empfängers.

11 Database and Data Warehouse
Datenintegrationspyramide Daten und Information Data Warehouse

12 Ziele und Aufgaben einer Datenintegration
Verbesserte Informationsversorgung der Entscheidungsträger Rationalisierung von Arbeitsabläufen Verringerung von Datenredundanzen Erhöhung der Datensicherheit zu 1. übergreifende Informationssysteme (Data Warehouse, Back- und Front-Officesysteme, vertikale Datenintegration) zu 2. homogener Datenfluss (Workflowsysteme, Dokumentenmanagementsysteme, PPS-Produktionsplanungs- und Steuerungssysteme, horizontale Datenintegration))

13 Klassifizierung und Einteilung von Daten
nach: Formatierung Verwendungszweck Datenstrukturierung

14 Einteilung der Daten (Dauerhaftigkeit)
nach: Datenart: Merkmale: Beispiele einer Lagerbestandskarte Dauer-haftig-keit Stammdaten S bleiben über einen größeren Zeitraum unverändert Bauteil M6 DIN 961 Änderungs-daten führen zur Veränderung von Stammdaten statt "Bauteil M6 DIN 961", neu "Bauteil M7 DIN961" Bestands-daten müssen in der Regel in kurzen Zeitabständen aktualisiert werden Lagerbestand: "1650" Bewegungs-daten führen zur Veränderung von Bestandsdaten Eingang: "6000" Ausgang: "200"

15 Einteilung der Daten (Funktion)
Vormerk- daten V "Offene Posten", existieren solange, bis ein definierte Ereignis eintritt, z.B. Bezahlung einer Rechnung. Daten aus Aufträgen Trans-aktions-daten T Daten, die von einem Programm erzeugt und an ein anderes Programm weitergegeben werden. Daten aus einer Tabellenkalkulation werden an ein Präsentationsmodul weitergegeben.

16 Verwendungszweck und Funktion ( Datenflussplan)
Kunden- aufträge V Auftrags- datei S Kunden- datei Fakturierung T Umsatz- daten S Artikel- datei Kunden- rechnung Abgewickelte Kundenaufträge werden über die Bildschirmeingabe eines Faktorierungsprogramm eingegeben. Für die Rechnung werden dafür die Stammdaten aus der Kundendatei (Adresse) und der Artikeldatei eingelesen. Die Daten (Vormerkdaten) werden aus der Auftragsdatei entnommen. Die Umsatzdaten werden als Transferdaten in den Transferspeicher abgelegt.

17 Datenorganisation (logische Strukturierung)
Datenelement (item) : Strukturelement, kleinste logische Einheit. Datensatz (record) : Zusammenfassung inhaltlicher gleicher Datenelemente. Datendatei (data file) : Eine Menge gleichartiger Datensätze. Datenbank (data base): Sammlung zusammengehöriger Daten, die von einem Datenbankmanagementsystem verwaltet werden.

18 Top-Down-Vorgehen Kundendatei = {Kunde} Kunden-datei Datei/Objekt
Personal-Nummer Name Umsatz Adresse Datenelement Titel Vor-name Nach-name An-rede Straße PLZ Ort Daten-segment Wiederholung und Sequenz sind enthalten. Eine Kundendatei setzt sich aus mehreren Kunden zusammen Wiederholung: Kundendatei = {Kunde} Sequenz: Der Kunde wird durch die Datenelemente Personal-Nummer, Name usw. beschrieben. Kunde = Personal-Nummer + Name + Adresse + Umsatz Name = Anrede + Titel + Vorname + Name

19 Datenbanken (data base)
Eine Datenbank ist eine Sammlung von inhaltlich zusammengehöriger Daten, die in Dateien gespeichert sind. Die Verwaltung einer Datenbank übernimmt das Datenbankmanagementsystem (DBMS). Ein Datenbanksystem (DBS) besteht aus einer Datenbank und der dazugehörigen Datenbanksoftware (Datenbankmanagementsystem). Datenbanksystem Anwender 1 Anwender 2 Anwender n Datenbank- management- system (DBMS) Datenbank Definitionen Eine Datenbank ist eine einheitlich beschriebene Darstellung eines Weltausschnitts durch Daten auf externen Speichermedien (z. B. Festplatten). Ein Datenbank-Management-System (DBMS) ist eine Software, die die einheitliche Beschreibung und sichere Bearbeitung einer Datenbank ermöglicht. Ein DBMS garantiert: die Korrektheit der Daten durch die Überprüfung von Konsistenzregeln, die Korrektheit der Daten im Mehrbenutzerbetrieb und die Datensicherheit z. B. bei fehlerhaften Abläufen einzelner Anwendungen oder bei Systemabstürzen. Als Datenbank-System (DBS) wird die Gesamtheit von Datenbank-Management-System und allen Datenbanken, die von dem DBMS verwaltet werden, bezeichnet.

20 1 Objekt d. Objekttyps A stehen n Objekte d. Objekttyps B gegenüber
Kardinalitäten I Fall 1 1 Objekt d. Objekttyps A steht genau 1 Objekt d. Objekttyps B gegenüber Objekttyp A Objekttyp B 1 1 Objekt d. Objekttyps B steht genau 1 Objekt d. Objekttyps A gegenüber Fall 2 1 Objekt d. Objekttyps A stehen n Objekte d. Objekttyps B gegenüber Objekttyp A Objekttyp B n 1 Es basiert auf der mathematischen Grundlage der Relationentheorie. Relationen können als zweidimensionale Tabellen dargestellt werden, die eine feste Anzahl von Spalten und eine beliebige Anzahl von Zeilen haben. Jede dieser Zeilen, die auch Tupel genannt werden, definiert ein Entity mit seinen Attributen. Jedes Entity ist über ein Attribut oder eine Kombination von Attributen eindeutig identifizierbar. Dieses Attribut bzw. diese Attribute zusammen werden als Primärschlüssel bezeichnet. Zusätzlich können in einer Relation die Primärschlüssel-Attribute einer anderen Relation aufgenommen werden. Mit diesem Fremdschlüssel können 1:n-Beziehungen abgebildet werden, wenn z. B. n verschiedene Tupel einer Relation über den Fremdschlüssel dasselbe Tupel einer anderen Relation referenzieren. n:m-Beziehungen können über "Beziehungsrelationen" abgebildet werden, die jeweils die Fremdschlüssel der zwei Relationen enthalten, die zueinander in eine n:m-Beziehung gebracht werden sollen. 1 Objekt d. Objekttyps B steht genau 1 Objekt d. Objekttyps A gegenüber

21 Kardinalitäten II m n Fall 3 Objekttyp B Objekttyp A
Einem Objekt d. Objekttyps A stehen m Objekte d. Objekttyps B gegenüber Objekttyp A Objekttyp B m n Einem Objekt d. Objekttyps B stehen n Objekte d. Objekttyps A gegenüber Es basiert auf der mathematischen Grundlage der Relationentheorie. Relationen können als zweidimensionale Tabellen dargestellt werden, die eine feste Anzahl von Spalten und eine beliebige Anzahl von Zeilen haben. Jede dieser Zeilen, die auch Tupel genannt werden, definiert ein Entity mit seinen Attributen. Jedes Entity ist über ein Attribut oder eine Kombination von Attributen eindeutig identifizierbar. Dieses Attribut bzw. diese Attribute zusammen werden als Primärschlüssel bezeichnet. Zusätzlich können in einer Relation die Primärschlüssel-Attribute einer anderen Relation aufgenommen werden. Mit diesem Fremdschlüssel können 1:n-Beziehungen abgebildet werden, wenn z. B. n verschiedene Tupel einer Relation über den Fremdschlüssel dasselbe Tupel einer anderen Relation referenzieren. n:m-Beziehungen können über "Beziehungsrelationen" abgebildet werden, die jeweils die Fremdschlüssel der zwei Relationen enthalten, die zueinander in eine n:m-Beziehung gebracht werden sollen.

22 E/R-Diagramm (Industrie)
AngId AngName ... Angestellte (viele) Kunden (viele) KId KName ... arbeitet in bestellt n 1 m n 1 n stellt her Abteilung (eine) AbName ... Produkte PId ...

23 Anwendungsbeispiel Die Beziehungen zwischen den verschiedenen Tabellen sind durch die Pfeile hervorgehoben. Das Feld K.-Nr. stellt eine Verknüpfung zwischen den Tabellen Kundendaten und Aufträge her. Über das Feld Produktnummer sind die Tabellen Produkte und auftragsdetails miteinander verknüpft. Die Tabelle mit den Aufträgen muss nur wenige Daten enthalten. Alle anderen Daten lassen sich leicht erschließen. Die K.-Nr. erlaubt es, diesen Auftrag eindeutig einen Kunden zuzuordnen.

24 DATA WAREHOUSE EIS Datenvisu- alisierung Personal-daten Kunden-daten
Interne Datenbanken Externe Datenbanken z.B. Juris z.B. Genios Datenbank Executive-Information-System (EIS) ist eine Teilmenge der sogenannten Management Support Systeme (MSS), die als IV-Unterstützungssysteme für unternehmerische Aufgaben eingesetzt werden. Diese Systeme versorgen das Top-Management mit wichtigen Daten. Ein Data Warehouse lässt sich als eine Sammlung von unstrukturierten Daten zur Unterstützung von Managemententscheidungen definieren.

25 OLAP Metadaten Data Warehouse Data- mining Daten Information Externe
Daten-quellen OLAP Metadaten Laden Extrahieren Transformieren Auswerten Data Warehouse Data- mining Interne Daten Data Marts Daten Information

26 Charakteristik Database Data Warehouse Zielstellung/ Unterstützung Unterstützung der Geschäftstransaktionen Unterstützung von Entscheidungsprozessen Datenquelle aus Geschäftstransaktionen (mengenorientierte Systeme) interne und externe Datenquellen, komplexe Dateien Bearbeitung der Daten read and write read Auswertung Abfragen und Filter spezielle Auswertungsverfahren (OLAP u. Datamining) Strukturierung stark unstrukturiert Redundanz frei erwünscht

27 MSS (Management - Support - Systeme)
Wissensanwendungen Management - Support - Systeme (MSS) Entscheidungshilfen Daten und Informationen Decision - Support - Systeme (DSS) oder Entscheidungsunterstützende Systeme (EUS) Management - Information - Systeme (MIS) oder Data Support Executive - Information - Systeme (EIS) MSS (Management - Support - Systeme) Alle Einsatzformen durch IV-Unterstützung zur Lösung unternehmerischer Aufgaben. DDS (Decision- Support-Systeme) interaktive Systeme, die Fach- und Führungskräften in schlecht strukturierten Entscheidungssituationen helfen sollen. Executive-Information-System (EIS) sind eine Teilmenge der sogenannten Management Support Systeme (MSS), die als IV-Unterstützungssysteme für unternehmerische Aufgaben eingesetzt werden. Die EIS werden auch Chef-, Führungs- oder Vorstandsinformationssysteme genannt. Diese Systeme versorgen das Top-Management mit wichtigen Daten. Executive - Support - Systeme (ESS)

28 CRM Einleitung: Gründe Definition Voraussetzungen CRM im ERP_Kontex
Zentrale Bereiche Aufgaben/Struktur: Analytisches CRM Operatives CRM Kommunikatives CRM

29 Warum ist CRM wichtig Quelle: US News & World Report „U.S. Firmen verlieren alle 5 Jahre die Hälfte ihrer Kunden“ Quelle: Havard Business Review

30 Renaissance des Tante-Emma-Prinzips
Internet hohes Maß an individuell ausgerichteten Zusatzleistungen Globalisierung E-Commerce Produkte werden ähnlicher Beispiele für Zusatzleistungen: Kundendienst rund um die Uhr einfache und definierte Kontaktschnittstellen aktive und individuelle Ansprachen und Betreuung Erledigung von Kundenanliegen schon beim ersten Kontakt richtige und vollständige Information freundliche, informierte MA einen Mehrwert durch zusätzliche kundenspezifische Angebote … Preise gleichen sich an

31 Kunden-zufriedenheit
Die Wirkungskette Kunden-bindung Kunden-loyalität Wiederkauf Cross-Selling Weiterempfehlung Kunden-zufriedenheit Subjektive Qualität (Produkt oder Dienstleistung) Quelle: Andrè A. Mäurer Strategische Unternehmensplanung & Führung Skript

32 Supply Chain Management Customer Relationship
CRM im Kontext ERP database (Enterprise Resource Planning) Finanzen Produktion und Supply Chain Management Customer Relationship Management ERP-Systeme (Enterprise Ressource Planning) ERP bezeichnet im allgemeinen Softwarelösungen, die den betriebswirtschaftlichen Ablauf, sei es nun im Bereich Produktion, Vertrieb, Logistik, Finanzen, Personal usw., steuern und auswerten. Durch die einheitliche Verknüpfung dieser einzelnen Bereiche ist eine ERP-Lösung ein sinnvolles Controlling- und Steuerungsinstrument zur Unterstützung von Unternehmensentscheidungen. ERP-Lösungen sind also sozusagen bereichsübergreifende Standardsoftware-Lösungen zur Steuerung und Optimierung von Geschäftsprozessen.

33 Enterprise Resource Planning
CRM im Kontext Enterprise Resource Planning Produktion, Supply Chain Management und Finanzen Customer Relationship Management Beispiele für Zusatzleistungen: Kundendienst rund um die Uhr einfache und definierte Kontaktschnittstellen aktive und individuelle Ansprachen und Betreuung Erledigung von Kundenanliegen schon beim ersten Kontakt richtige und vollständige Information freundliche, informierte MA einen Mehrwert durch zusätzliche kundenspezifische Angebote …

34 Analytisches, Operatives und kommunikatives CRM
Customer Relationship Management Kommunikatives CRM Operatives CRM Analytisches CRM DW ist Ansatz zur Zusammenführung und Aufbereitung von Daten DW ist geordnete Sammlung von aktuellen und historischen Daten- beständen, auf die direkt zugegriffen werden kann DW besteht aus drei Komponenten: Datenbasis, Transformations- programme, Metadaten. Erfolg eines DW hängt im wesentlichen von der Ausgestaltung der auf dem DW aufsetzenden Anwendungen ab Analysewerkzeuge: OLAP, Data Mining Kommunikatives CRM: Funktionalitäten, die die gesamte Steuerung und Unterstützung sowie die Synchronisation aller Kommunikationskanäle zum Kunden umfassen Operatives CRM: Alle Anwendungen, die den direkten Kontakt des Kundenbearbeiters mit dem Kunden unterstützen (Front Office), Schaffung von Schnittstellen zwischen CRM- und ERP-System Analytisches CRM: Erhebung und anwendungsorientierte Auswertung von Kundendaten

35 Kommunikatives, operatives und analytisches CRM
Persönlicher Kontakt Internet Mailings Telefon WAP TV/Radio Customer Interaction Center Kommunikatives CRM Sales, Marketing & Service Automation Operatives CRM Datamining OLAP Customer Data Warehouse bzw. Data Marts Analytisches CRM DW ist Ansatz zur Zusammenführung und Aufbereitung von Daten DW ist geordnete Sammlung von aktuellen und historischen Daten- beständen, auf die direkt zugegriffen werden kann DW besteht aus drei Komponenten: Datenbasis, Transformations- programme, Metadaten. Erfolg eines DW hängt im wesentlichen von der Ausgestaltung der auf dem DW aufsetzenden Anwendungen ab Analysewerkzeuge: OLAP, Data Mining Kommunikatives CRM: Funktionalitäten, die die gesamte Steuerung und Unterstützung sowie die Synchronisation aller Kommunikationskanäle zum Kunden umfassen Operatives CRM: Alle Anwendungen, die den direkten Kontakt des Kundenbearbeiters mit dem Kunden unterstützen (Front Office), Schaffung von Schnittstellen zwischen CRM- und ERP-System Analytisches CRM: Erhebung und anwendungsorientierte Auswertung von Kundendaten

36 Der Geschlossene – Kreislauf - Ansatz
Die Funktionsweise Der Geschlossene – Kreislauf - Ansatz Marketing Automation Vertriebs Automation Service Automation Aktion Kunde Entscheidung Operatives CRM CRM – System Mensch Daten Analytisches CRM Data Warehouse Wissen BI Tools Information Quelle: Andrè A. Mäurer Strategische Unternehmensplanung & Führung Skript

37 Architektur 1. Daten- Quellen 2. Daten- Aufbereitung
3. Daten Organisation 4. Daten Auswer- tung 5. Daten Präsen tation DATA WARE HOUSE Analyse OLAP Data Mining (Quelle: Stengel, Sommer, Ematinger)

38 Nutzen aus diesen zu maximieren.
CRM Definitionen CRM dient der … Erhaltung Gewinnung Identifikation Engere Definitionen gehen entweder von der reinen Erhaltung aller Kunden, die engsten Definitionen von der Erhaltung umsatzstarker Kunden aus. Bezüglich der letzten Definition wird zum Schluss im Rahmen des Praxisbeispiels nochmals eingegangen. „Kundenorientierung als Erfolgskonzept“ Gestaltung der Anbieter-Kunden-Beziehung eines Unternehmens zu Kunden und Interessenten Entwicklung von mittel- bis langfristigen Strategien zur Kundengewinnung und Kundenbindung Ausrichtung von Marketing, Verkauf und Service auf analysierte Kundenwünsche Aufbau und Erhaltung langfristiger Kundenbeziehungen Erkennen und Definieren von Kundenbedürfnissen „Gläserner Kunde“ erfolgreichere Positionierung am Markt Wettbewerbsfähigkeit verbessern Kostensenkung (z.B.: Beschwerdebearbeitung, Nachbesserung) CRM C= Kundenorientierung R= Beziehungsmanagement M= Management von Kunden und Kundenbeziehungen ... ganzheitlicher Ansatz zur Unternehmensführung ... umfasst den Aufbau, die kontinuierliche Optimierung sowie den Erhalt dauerhafter und gewinnbringender Kundenbeziehungen von Kunden, um den Nutzen aus diesen zu maximieren.

39 Die „guten“ Kunden 80% 20% 80% CRM hilft diese Kunden
zu identifizieren und konzentriert sich auf Methoden diese „guten“ Kunden zu halten. Um die eingegrenzte „gute-Kunden-Definition“ vom CRM besser zu verstehen, sollte man die zugrunde liegende Annahme betrachten. Diese besagt, dass ca % der Kunden eines UN ca % des Gewinns generieren. 20% Kunden Gewinn

40 Vorher Kunde Mustermann Marketing Vertrieb db4 Service db1 db3
Eine einheitliche Unternehmenssicht auf den Kunden Meyer kann bei einer derartigen Systemarchitektur nicht gewährleistet werden. Neben dem Blick des UN auf den Kd sollte auch die entgegengesetzte Richtung beachtet werden (Stichwort: one face to the customer) Es kann bis zu sechsmal teurer sein einen neuen Kunden anzuwerben, als einen alten Kunden zu behalten. Zum Halten der Kunden ist es nun wichtig seine Kunden und ihre Wünsche und Erwartungen zu kennen. Bei dem Versuch diese Frage innerbetrieblich zu klären stößt man meist auf das Problem, dass Kundendaten zwar existieren, aber verstreut und unstrukturiert sind (siehe folgende Folie). Effiziente Neukunden- akquise Kundenpotenziale nutzen Kundenbindung erhöhen

41 CRM Datenbank (Data Warehouse)
Nachher (CRM) Kunde Mustermann Vertrieb Service Marketing Die „one face to the customer-Philosophie“ kann nur durch eine systematische strukturierte Datenbank, über alle Unternehmensbereiche hinweg gewährleistet werden. CRM Datenbank (Data Warehouse)

42 Zentrale Bereiche des CRM
Unternehmens- interne Voraussetzungen Integrierte Informations- systeme Zu den unternehemsintrenen Voraussetzungen gehören Strategie, Organisation (Unterstützt diese CRM), Mitarbeiter (spiegelt das Verhalten der MA die Kundenorientierung wider?) und Kultur (inwieweit ist die Kundenfokussierung als Wert im UN verankert?) eines Unternehmen.

43 Zentralen Bereiche des CRM –Unternehmensstrategie-
interne Voraussetzungen spez. Strategie Integrierte Informations- systeme Profitabilität Langfristigkeit Profitabilität: Im Mittelpunkt steht hier nicht die Maximierung des Marktanteils, sondern die Erhöhung des Share of Wallet – also dem Anteil eines Kunden, der beim Unternehmen verbleibt. Zu Beachten: Langfristigkeit (z.B. Customer Lifetime Value) Langfristigkeit: Es ist 6x preiswerter einen Kd zu halten, als einen neuen zu gewinnen. Mit zunehmender Dauer der Kundenbeziehung steigt auch der daraus resultierende Gewinn (z.B. durch Weiterempfehlungen, Kosteneinsparungen, Ausschöpfen von Cross- und Up Selling-Potentialen. Differenzierung: Produkte und Dienstleistungen müssen auf individuelle Bedürfnisse und Erwartungen einzelnen Kunden(gruppen) zugeschnitten werden. Integration: Basis für die differenzierte Kundenbearbeitung ist das Sammeln von Informationen aus den CTP (Customer Touch Points). Dies verlangt Integration von Marketing, Vertrieb, Service  Customer Data Warehouse Differenzierung Integration

44 Sales, Marketing & Service Automatition Customer Data Warehouse
Analytisches CRM Persönlicher Kontakt Internet Mailings Telefon WAP TV/Radio Customer Interaction Center Kommunikatives CRM Sales, Marketing & Service Automatition Operatives CRM Datamining OLAP Customer Data Warehouse bzw. Data Marts Analytisches CRM Analytisches CRM: Erhebung und anwendungsorientierte Auswertung von Kundendaten Analytisches CRM: dem Kundenverhalten auf der Spur Optimierung und Effizienzsteigerung in Marketing und Vertrieb Analysieren und Auswerten der im operativen CRM gesammelten Kundendaten

45 OLAP (On-Line Analytical Processing)
E.F. Codd: Eine Datenbank sollte für OLAP die mehr- dimensionale, konzeptionelle Sicht auf die Daten ermöglichen.  Hypercube (dreidimensionale Datenstruktur) OLAP (Online Analytical Processing) zur Analyse mehrdimensionaler Datenbestände; Bsp. Würfel) Nachteil: Es können nur vorher vom Anwender exakt ausformulierte Fragestellungen analysiert werden.

46 Kategorien des Data Mining
DataMining: Ermittlung bisher unbekannter Zusammenhänge Kategorien des Data Mining Assoziation Clustering Prognose Sequenzen Klassifizierung Große Datenvolumina (Wissensentdeckung) werden mit anspruchsvollen automatisierten Methoden nach neuen und handlungsrelevanten Geschäftserfahrungen durchsucht (entdeckungsorientiert). Assoziation: Ausprägungen, die einem einzelnen Ereignis zugeordnet sind, Bsp: Warenkorbanalyse: Wer Pampers kauft, kauft auch Bier Sequenzen: Ereignisse über die Zeit verknüpft. Beim Kauf eines Hauses kaufen 65% innerhalb der 2 folgenden Wochen einen Kühlschrank Klassifizierung: Erkennen von Mustern, die eine Gruppe beschreiben (Abwandernde Kunden) Clustering: Erkennen von Gruppierungen (Kundensegmentierung) Prognose: Teilbereiche Regression und Zeitreihen

47 Data Mining – Anwendungsbeispiel „Klassifikation“
<35 >35 Alter AV <1500€ >1500€ <50T€ >50T€ Einkommen überdurchschn. Abw.- gefährdet Abw.-gefährdet Beispiel: Eine Bank untersucht die Abwanderungsrate ihrer Kunden.

48 Sales, Marketing & Service Automatition
Operatives CRM Mailings Telefon Internet WAP Kommunikatives CRM Persönlicher Kontakt Customer Interaction Center TV/Radio Sales, Marketing & Service Automatition Operatives CRM Datamining OLAP Operatives CRM: Alle Anwendungen, die den direkten Kontakt des Kundenbearbeiters mit dem Kunden unterstützen (Front Office), Schaffung von Schnittstellen zwischen CRM- und ERP-System Operatives CRM: Unterstützung im direkten Kundenkontakt Steuerung der täglichen Interaktion zwischen Unternehmen und Kunden (Front Office) Ziel: Einbeziehen der im analytischen Umfeld gewonnenen Erkenntnisse in die Bewertung von Ereignissen Analytisches CRM Customer Data Warehouse bzw. Data Marts

49 Teilgebiete des Operativen CRM Marketing- Automation Sales- Automation
Operatives CRM Teilgebiete des Operativen CRM Marketing- Automation Sales- Automation Service- Automation Alle Anwendungen, die den direkten Kontakt/Dialog des Kundenbearbeiters mit dem Kunden unterstützen (Werkzeuge für die Automatisierung von Aufgaben in den einzelnen Segmenten), Schaffung von Schnittstellen zwischen CRM- und ERP-System. Marketing-Automation: Steuerung und Unterstützung der kundenbezogenen Geschäftsprozesse im Marketing. Kern: Kampagnenmanagement (richtiger Kd, richtiges Informations-/Leistungsangebot, richtiger Kommunikationsstil, richtiger Kommunikationskanal, richtiger Zeitpunkt). Analyse der Kundencharakteristika und des Kundenverhaltens unter Einsatz von OLAP und Datamining. Sales Automation: Der Vertrieb ist die Schnittstelle zwischen Kd und UN. Beispiele: Routenplanung, Besuchsberichtserfassung, etc. Zur Sales Automation gehört auch die Lost Order Analyse oder Sales Cycle Analyse. Service Automation: Kontaktunterstützung im Serviceinnendienst, Im Service Aussendienst primär die Funktionen des Vertriebs. Dateninput: Beschwerdemanagement,

50 Aufgabenbereiche: Analytisches, Operatives und kommunikatives CRM
Persönlicher Kontakt Internet Mailings Telefon WAP TV/Radio Customer Interaction Center Kommunikatives CRM Sales, Marketing & Service Automatition Operatives CRM Datamining OLAP Kommunikatives CRM: Funktionalitäten, die die gesamte Steuerung und Unterstützung sowie die Synchronisation aller Kommunikationskanäle zum Kunden umfassen. Analytisches CRM Customer Data Warehouse bzw. Data Marts

51 Kommunikatives (Kollaboratives) CRM – One Face to the customer
Die Interaktion im Griff Integration und Vernetzung der verschiedenen Kommunikations- und Interaktionswege = der Schlüssel zur durchgängigen Betreuung des Kunden CRM bezieht alle Kommunikationskanäle des Unternehmens ein.. Ziel: Customer Interaction Center (CIC) als Weiterentwicklung des Call Centers im Sinne des „One Face to the customer“

52 Warum scheitern CRM-Systeme?
Technologie Höhe des Projektbudgets Fokus in Richtung IT Bereitschaft zum Kulturwandel Kulturwandel: CRM wird zum Bestandteil der Un-Philosophie. Weg von der Produkt, hin zur Kundenorientierung. Kalkulation: Oft werden nur die Lizenzkosten für die Software betrachtet und Schulung, Integration etc. vergessen Technologie: Integration verschiedener Strukturen in ein System IT: Marketing und Vertrieb müssen ihre Werkzeuge selbst gestalten

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54 Amazon Data-Warehouse
Kunde Mustermann gekaufte Produkte: LB Informatik