Customer Relationship Management (CRM) an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management

• Numerische Daten
• Metrisch skaliert & können verglichen werden
• Für Tests von Hypothesen geeignet

• Kontakt mit den Bestandskunden ausbauen (Kontaktaufnahme oder für Cross Selling Maßnahmen)
• durch Befragungen verbessern / ins Gedächtnis rufen
• aus einer Transaktion gleich längerfristig, attraktiver darstellen zB. Durch Preise und Sonderleistungen

• Unternehmensinduzierte Gründe: Fehlleistungen des UN
• Wettbewerbsinduzierte Gründe: Wechselangebot von Konkurrenz
• Kundeninduzierte Gründe: persönliche Gründe

• Nicht numerische Daten --> Fokus auf Inhalte
• Interpretieren & Verstehen von Verhalten
• Datenquelle: Beobachtung bei A/B Test in Webanalyse

• positive Mund-zu-Mund-Kommunikation durch gute Produkte
• Wiederkauf: Gutscheine für bestimmte Zeiten

Sucheigenschaften (häufig bei Produkten)

• ein Produkt vor dem Kauf zu bewerten
  
  
• Bsp.: Schuhe kaufen: ich kann im Laden damit laufen und sie mir vorher anschauen

• Nicht nur Neukundengewinnung durch Marketing, sondern auch Bestandskunden
• Mittel sind dieselben, Ergänzung zum Marktverhalten in Richtung Beziehung 

Analyse der Makroumwelt (=externe Einflussfaktoren)

1. Demographische Komponente (Bevölkerungsentwicklung)
2. Ökonomische Komponente (Kaufkraft, Einkommensveränderung)
3. Sozio-kulturell
4. Ökologisch
5. Politisch
6. Technologisch

Analyse der Mikroumwelt

1. Analyse des Marktes (Kunden, Lieferanten, …)
2. Branchenstrukturanalyse ( 5 Forces: Bedrohung Wettbewerber, Lieferanten, Potenzielle neue Konkurrenten, Abnehmer, Ersatzprodukte))
3. Branchenattraktivität

Analyse des Unternehmens

1. Analyse der Kernkompetenzen (schwer zu imitieren, knapp, wertvoll)
2. ABC Analyse der eigenen Produkte (eigene Wirtschaftlichkeit überprüfen)
3. Johari-Fenster (Analyse der sozialen Medien für Recherche „Blinder Fleck“)
4. Ressourcenanalyse
5. Konkurrenzanalyse (Beschreibung der Strategie, Ermittlung +/-, Problem: Informationsbeschaffung)

• Strukturiert Lebensphasen & deren Bedürfnisse
• Aktuelle Ausnutzung der Kundenpotenziale (Cross-Selling-Potenziale)
• Ableitung: langfristiges Erfolgspotenzial

• Data Mining reicht allein nicht aus
• CRM selbst muss strategisch sein
  
  

Data Mining =  automatische Auswertung großer Datenmengen für verborgene Zusammenhänge

• Zeitlicher Verlauf einer Kundenbeziehung
• Einteilung in Phasen à jeweils andere CRM Maßnahmen
  
  
• Abszizze = Dauer der Kundenbeziehung
• Ordinate = Beziehungsintensität

• Ökonomisch: Umsatzziel, Deckungsbeitrag erwirtschaften --> nur auf ökonomisch zu setzen ist nicht nur sinnvoll
  
  
• psychologisch: Markenbekanntheit/ Wiedererkennungswert, Beliebtheit/ Image, Kundenzufriedenheit

• =Unterschied: ökonomisch kann man schnell erfassen, psychologische Ziele sind schwerer auszuwerten

• Beziehung: Ziel: Image und Umsatz steigern: Durch Kundenzufriedenheit wird Image gesteigert und mehr Käufe (Umsatz) erhöht