Dieses Buch gibt dem Leser einen schnellen Überblick, unter Berücksichtigung der CRM Erfolgsfaktoren, wie eine CRM-Software optimal in ein Unternehmen eingeführt werden kann. Dabei wird die Auswahl der Software, sowie die Analyse der Unternehmensprozesse berücksichtigt. Das Buch besteht aus einem theoretischen und einem praktischen Teil. Das zweite Kapitel beschreibt die Grundlagen eines CRM-Systems. Es wird als erstes der Begriff CRM beschrieben und im folgenden Abschnitt werden die Motive für eine CRM-Einführung erläutert. Anschließend wird der Nutzen und die Ziele von CRM betrachtet und zum Abschluss werden CRM-Visionen, -Leitbilder und die möglichen CRM-Strategien dargelegt. Das nächste Kapitel zeigt den Aufbau und die Bereiche eines CRM-Systems auf. Um eine optimale CRM-Softwareauswahl für ein Anwenderunternehmen treffen zu können, ist eine Stärken-Schwächen Analyse und eine Entscheidungsfindung notwendig, die in Kapitel 4 beschrieben sind. Bei einer erfolgreichen CRM-Einführung müssen die Erfolgsfaktorenfaktoren in Kapitel 5 beachtet werden. Darauf folgend werden Methoden vorgestellt, die zur Beurteilung der Wirtschaftlichkeit eines CRM-Systems herangezogen werden können. Die Unternehmensstruktur muss in einem CRM-Projekt bekannt sein und wird in Kapitel 7 beschrieben. Danach wird der praktische Teil des Buches eingeleitet. In diesem Kapitel wird die Vorgehensweise einer CRM-Einführung in einem Unternehmen dargestellt. Das Buch schließt in mit einer kritischen Betrachtung ab.

Textprobe: Kapitel 3, CRM-Bereiche: In diesem Kapitel werden der Aufbau und die drei Bereiche eines CRM-Systems erläutert. Das Customer Relationship Management wird in einen operativen, kollaborativen, sowie in einen analytischen Bereich unterteilt. 3.1, Analytischer Bereich: Im analytischen Bereich werden alle gesammelten Daten für Online Analytical Processing (OLAP) und Data Mining aufbereitet, um die innerbetrieblichen Kundenprozesse zu analysieren und zu optimieren. Die Sammlung erfolgt dabei in einem Data Warehouse. 3.1.1, Customer Data Warehouse: Ein Data Warehouse ist eine systematische, abteilungsübergreifende Datensammlung, die die Gewinnung von Informationen und Entscheidungs-prozesse im Unternehmen unterstützt. In diesem Bereich werden alle Stammdaten, wie Kontakte, Adressen, Kundenbeschwerden, Kaufeigenschaften und Produktreklamationen gespeichert. 3.1.2, Online Analytical Processing: Das OLAP wurde entwickelt, um Daten im Data Warehouse auswerten zu können. Aus diesem Prozess heraus werden Kennzahlen ermittelt, die dem Unternehmen helfen sollen, Strategieentscheidungen zu treffen. Das OLAP Konzept kann Kennzahlen beinhaltet wie: ? Absatz, ? Umsatz und ? Deckungsbeitrag, sowie die Segmentierung von: ? Kunden, ? Produkten, ? Region und ? Vertriebskanälen. In der Praxis besteht das OLAP aus vordefinierten Datenbankabfragen. Es können dadurch komplexe Zusammenhänge im Data Warehouse ermittelt werden, um Kennzahlen oder Richtwerte für ein Unternehmen schnell zu finden. Eine Datenbankabfrage könnte sein, welches Produkt wird in welcher Region verkauft. Jedoch müssen diese Abfragen durch Ihre komplexe Struktur sehr genau definiert sein. 3.1.3, Data Mining: Im OLAP Konzept werden die so genannten harten Faktoren verwendet. Im Data Mining werden die weichen und harten Faktoren verbunden, wie z.B. Kundenzufriedenheit (weicher Faktor) und Produktabsatz (harter Faktor). Ebenfalls werden die Zusammenhänge im Kaufverhalten der Kunden dargestellt, die auf den ersten Blick nicht offensichtlich sind. Die Verwendungsbereiche von Data Mining sind vielfältig und lassen sich durch folgende exemplarische Analysearten verdeutlichen: Produktanalyse: Es werden Kunden untersucht, die in einem Zeitfenster bestimmte Produkte kaufen. Mit diesem Wissen vom Kunden können z.B. Cross Selling Aktionen gestartet werden. Kundenanalyse: Die Kundensegmentierung nach harten Faktoren interpretieren die klassischen Methoden der Kundenanalyse. Im Data Mining werden noch die weichen Faktoren hinzugefügt, wie z.B. Kundenzufriedenheit, Kaufverhalten des Kunden. Marktreaktionsanalyse: Im Data Mining wird überprüft, wie das Verhalten von Kunden auf bestimmte Marketingaktivitäten ist und welche Kundenklientel besonders auffällig auf bestimmte Marketingkampagnen reagiert. Durch eine Analyse der Kunden-reaktionen wird die nächste Marketingkampagne gezielt auf den Kunden abgestimmt. Text Mining: Text Mining hat durch das Internet immer mehr an Bedeutung gewonnen. Anfragen oder Beschwerden werden vom Kunden in Textfelder eingetragen, die auf Webseiten zur Verfügung gestellt werden. Die ausgefüllten Textfelder werden automatisch oder per E-Mail an das Beschwerdemanagement des Unternehmens gesendet, so dass die Mitarbeiter die Beschwerden bearbeiten können. Danach werden die ausgefüllten Textfelder ausgewertet und dem Unternehmen stehen aussagekräftige Informationen zur Verfügung. 3.2, Operativer Bereich: Der operative Bereich von CRM stellt die Kommunikation zwischen Unternehmen und Kunde dar. Im operativen Bereich werden die CRM-Strategien verwirklicht, d.h. die vorgegebenen CRM-Strategien werden beim jeweiligen Kunden spezifisch angewendet. Zum operativen Bereich gehört der Kundenservice mit seinen farcettenreichen Kundenaktivitäten, sowie die Leitung der Kommunikationskanäle und die Analyse, welche Kanäle für das Unternehmen am rentabelsten sind, wie der Abb. 10 unter Kundenkontakt-kanäle zu entnehmen ist. Die Summe aus Kundenservice und Kommunikationskanälen ergibt den Kundenbearbeitungsprozess. Der operative Bereich ist noch einmal in Marketing-, Vertriebs-, und Serviceprozesse unterteilt. 3.2.1, Marketingprozess: Der Marketingprozess bezieht sich auf das Kundenmanagement, mit dem Ziel spezifische Kunden mit einem ausgerichteten Produktangebot und einem angemessenen Kommunikationskanal zum richtigen Zeitpunkt zu versorgen. Um dieses Ziel zu erreichen wird zwischen dem aktionsorientiertem und kundenorientiertem Ansatz unterschieden. Beim aktionsorientiertem Ansatz werden die Kunden berücksichtigt, die aufgrund ihrer Eigenschaften und vergangenheitsorientierten Aktivitäten ein positives Feedback erwarten lassen. Das Unternehmen erhofft sich dadurch eine vermehrte Rückmeldung seiner Marketingaktionen. Beim kundenorientiertem Ansatz werden die Kunden berücksichtigt, die nach vergangenheitsorientierten Kauf- und Kundenaktivitäten den größten Profit in der Zukunft versprechen. Dies bedeutet, dass die Marketingaktivitäten inhaltlich auf die Kundenbedürfnisse abgestimmt werden. Im Marketingprozess steht die persönliche Betreuung, durch den Außendienstmitarbeiter und Kundenservice im Vordergrund. Allerdings gehören auch die anderen direkten Kommunikationskanäle, wie beispielsweise Direkt Mailing, Newsletter und Wurfsendungen genauso zur individuellen Betreuung des Kunden dazu. Der Marketingprozess wird unterteilt in Marketingplanung, -steuerung, -wirkungsanalyse und Kontaktunterstützungsprozess.

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Harald Löbig wurde 1968 in Dieburg in der Nähe von Darmstadt geboren. Sein Studium der Elektrotechnik an der Hochschule Darmstadt (University of Applied Sciences) schloss der Autor mit dem akademischen Grad ab. Neben seiner beruflichen Karriere begann er sein Zweitstudium der Betriebswirtschaftslehre auf der Hochschule Rheinahrcampus in Remagen. Während dieses Studiums wurde er in seinem Unternehmen Projektmitglied für eine CRM-Einführung. Aus dieser Begebenheit heraus entstand das vorliegende Buch. Nach dem erfolgreichen Abschluss seines BWL Studiums wechselte er das Unternehmen zu einem CRM-Anbieter. Hier war er als Projektleiter für die Einführung einer CRM-Software verantwortlich. Danach spezialisierte er sich auf die Prozessgestaltung und dem Content Management im Customer Relationship Management. Um diese Thematik weiter vertiefen zu können, führt er zurzeit seine berufliche Karriere bei einem Broadcastunternehmen, das ein Content Management System für Mediendateien herstellt, fort.