Analytisches CRM

Was versteht man unter einem analytischen CRM?

Unter dem Begriff Analytisches CRM (Analytisches Customer Relationship Management) versteht man ein systematisches, automatisiertes Verfahren zur Auswertung von Kundendaten. Hierzu zählen vor allem allgemeine Kundendaten, Kaufhistorien oder das Verhalten beim Online-Kauf. Während bei einem operativen CRM in erster Linie Daten gesammelt werden, liegt der Fokus von analytischem CRM auf der Auswertung und Anreicherung der Daten, d.h., durch verschiedenste Prozesse werden neue Erkenntnisse aus den Daten generiert. Ziel eines analytischen CRM ist es, ein besseres Verständnis über Kundenverhalten mittels genauer Auswertungen zu erlangen.

Komponenten des analytischen CRM

Ein analytisches CRM-System besteht meist aus drei zentralen Komponenten:

Data-Warehouse

Beim Data-Warehouse handelt es sich um eine Datenbank zur Sammlung, Anreicherung und Aufbereitung von Kundendaten.

Data-Mining-Module

Data-Mining-Module dienen der elektronischen Analyse großer Datenbestände sowie zur Ermittlung von Zusammenhängen. Mit Hilfe von Data Mining werden Muster im Verhalten der Kunden erkannt und Ergebnisse werden auf unbekannte Daten angewandt. Dies ermöglicht Vorhersagen über künftige Kundenbedürfnisse jedes einzelnen Kunden oder darüber, welcher Kunde nicht mehr zufrieden oder abwanderungsgefährdet ist.

OLAP-Tools

Mithilfe des Online-Analytical-Processing-Tools werden die Daten aus vorangegangenen
Prozessen geprüft und validiert. 

Vorteile der Nutzung eines analytischen CRMs 

Neben der Analyse und Pflege der Kundendaten dient ein analytisches CRM vor allem dem Zweck, wertvolle Informationen für künftige Marketing- und Kundenkommunikationsstrategien zu gewinnen. Es ist ein elementarer Bestandteil des Kundenbeziehungsmanagements, da es die Auswertung großer Datenmengen innerhalb kurzer Zeit erlaubt. Auf Basis der ermittelten Informationen lassen sich beispielsweise Lagerbestände optimieren, das Warensortiment anpassen und das Kaufpotential eines Kunden bestimmen. Außerdem ermöglicht ein analytisches CRM es dem Unternehmen mittels Data Mining, ein besseres Verständnis für seine Kunden zu entwickeln sowie exakt auf den Kunden zugeschnittene Produkte und Dienstleistungen anzubieten. Dies wiederum führt zu einer verbesserten Customer Experience, die entscheidend für eine langfristige Kundenbindung ist – und demzufolge auch für die Steigerung des langfristigen Unternehmenserfolgs. Im Customer Relationship Management spricht man daher oft von einem Closed-Loop (geschlossener Kreislauf), da es zur kontinuierlichen Verbesserung entlang des Kundenzyklus kommt. 

Anwendungsfälle

Erprobte Analyse und wertvolle Maßnahmen sind z.B.:

• Kundenwert
• Lead-Scoring 
• Churn Prevention
• Kundenprofilierung
• Kundensegmentierung