Analytisches CRM: aus Kundenbeziehungen lernen

Kunden verstehen und diese Erkenntnisse in das operative Geschäft einfließen lassen ist für Unternehmen eine entscheidene Erfolgseingeschaft. Analytisches CRM hilft bei der Sammlung, Auswertung und Vorhersage von Kundenverhalten.

In diesem Artikel gehe ich auf folgende Aspekte des analytischen CRMs ein:

Definition analytisches CRM

Analytisches CRM (Customer-Relationship-Management) ist die ganzheitliche Analyse der gesammelten Kundendaten. Unter Kundendaten fallen beispielsweise Aufzeichnungen zu Kundenkontakten, Kaufhistorien oder das Verhalten aus der Onlinewelt. Anders als das operative CRM, fokussiert sich das analytische CRM auf die Extraktion wertvoller Informationen.

Ziel des analytischen CRM ist durch genaue Auswertungen ein tiefes Verständnis des Kundenverhaltens zu erlangen. Diese Ergebnisse fließen in das operative Geschäft zurück um Kundenbedürfnisse optimal abzudecken. Im aCRM spricht man häufig von einem Closed-Loop-Ansatz, also ein geschlossener Kreislauf der kontinuierlichen Verbesserung durch Daten entlang des Kundenzyklus.

analytisches CRM im closed-Loop-Ansatz
aCRM Colsed Loop

Wer das Verhalten seiner Kunden richtig analysiert, kann sein Angebot genau auf das Kundenbedürfnis genau zuschneiden und sich langfristig einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten. Die Analyse des Kundenzyklus anhand von Kundendaten ist somit ein zentrales Element jedes Unternehmens.

Komponenten des analytischen CRM

Ein analytisches CRM besteht grundsätzlich aus drei Komponenten:

1. Data Warehouse als zentrale Datenquelle für die Analyse von Kundendaten (360 Grad Kundensicht)
2. Reporting-Anwendungen zur Beantwortung von Fragen und Hypothesen
3. Data Mining zur Mustererkennung in Kundenverhalten

Das Data Warehouse ist eine zentrale Datenbank, die zur Sammlung, Integration und Aufbereitung von Kundendaten dient. Heute werden viele verschiedene Quellen aus ERP, CRM und Online-Shop zu einer 360-Grad Kundensicht aggregiert. Dies hat den Vorteil, dass es eine zentrale Sicht über den Kunden erstellt wird, die im kompletten Unternehmen zur Verfügung steht.

Aufbauend auf dem Data Warehouse gibt es verschiedene Reporting-Anwendungen, die Fragen aus Marketing, Vertrieb und Service beantworten. Gleichzeitig dient das Data Warehouse als wichtige Quelle für Data Mining und maschinelles Lernen.

Data Mining beschreibt die Suche nach Mustern in den Daten, um diese Erkenntnisse dann auf neue unbekannte Daten anzuwenden. So können Vorhersagen über das künftige Kundenbedürfnis jedes einzelnen Kunden getätigt werden. Oder bestimmt werden welcher Kunde möglicherweise nicht mehr zufrieden ist und abwanderungsgefährdet ist.

Wenn Sie mehr über Data Mining im CRM erfahren möchten: in diesem Beitrag habe ich bereits darüber berichtet.

Anwendungsfälle des analytischen CRM

Im analytischen CRM gibt es eine vielzahl von erprobten Analysen und wertschöpfenend Maßnahmen:

Einige Analysen lassen sich über einfache Abfragen abdecken, andere hingegen sind komplexer und mit Data Mining oder maschinellem Lernen zu lösen.

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Vorteile von aCRM

Mit Hilfe von einem guten aCRM-Prozess werden über den kompletten Kundenlebenszyklus alle Informationen zu Kunden gesammelt und ausgewertet. Aus den Auswertungen werden so wichtige Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen generiert, die das operative Geschäft verbessern.

Big Data Technologie macht besonders die Sammlung von vielen Kundendaten einfach. Diese Technologien ermöglichen die komplette Aufzeichnung des Kundenlebenszyklus, was für Unternehmen in der Regel einen enormen Wert hat.

Ein analytisches CRM dabei helfen Rückschlüsse aus Kundenverhalten zu ziehen oder Kundenverhalten durch Data Mining vorher zu sagen. Ein weiterer Nutzen ist die klare Erstellung von Kundenprofilen und gut beschriebenen Kundensegmenten, um so gezielt Marketingkampagnen auszuspielen. Auch bei der Erstellung und Analyse von einer Kommunikationsstrategien ist das analytische CRM eine zentrale Datenquelle.

Ihr Ansprechparnter: Laurenz Wuttke

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