Dem Kunden den Wunsch von den Tasten ablesen

12. November 2008 | Von admin | Kategorie: Strategische Berichte

Was für den klassischen Handel gilt, hat auch im Internet Bestand: Der Aufbau sowie die Pflege von Beziehungen ist ein entscheidender Erfolgsfaktor für die Kundenakquise und -bindung. Business Intelligence-Systeme, die Informationen sammeln, zusammenführen und auswerten ersetzen hierbei das persönliche Verkäuferwissen à la Tante Emma.

Read Offline:

Download PDF

Download ePub

Effizientes Kunden-Management im Zeitalter des Internet-Handels

von Werner Huehnken und Bodo M. Herlyn

Beziehungsaufbau im Informationsmarkt

Im Vordergrund steht dabei, gezielte Kenntnisse über das Nutzungsverhalten und die Interessen von unterschiedlichen Käufergruppen zu gewinnen und den Adressaten maßgeschneiderte Angebote zu unterbreiten. Ein Erfolgsgarant von Online-Projekten ist, das Internet nicht als einen isolierten Geschäftsbereich zu betrachten, sondern die via Web gewonnenen Erkenntnisse in die klassischen Systeme – wie Marketing und Vertrieb – zurückfließen zu lassen. Eine Hürde stellen jedoch die restriktiven Datenschutzbestimmungen in Deutschland dar, die im webbasierten 1:1-Marketing zu berücksichtigen sind. Der Schlüssel zu einer ganzheitlichen Kundensicht sind Knowledge-Datenbanken, in der sich anonymisierte Kenntnisse über Kundenverhalten und Präferenzen ablegen und auswerten lassen. Für Business-Anwender ist hierbei wichtig, dass sie diese Softwaretools ohne Programmierkenntnisse einsetzen und pflegen können.

eBusiness und eCommerce

TNS interactive stellt in seinem diesjährigen Global eCommerce-Report fest, dass sich weltweit die Anzahl der Internetbenutzer, die online einkaufen, um 50 % erhöht hat. In Deutschland sind das nach einer Emnid-Studie derzeit immerhin 12,8 Millionen Menschen. Der Hauptverband des deutschen Einzelhandels erwartet für diesen Bereich 2002 Umsätze in Höhe von EURO 8,49 Milliarden. Gleichzeitig steigen aber auch die Ansprüche an einen gepflegten Online-Einkauf. Nach einer aktuellen Befragung der Marktforscher von G2 steht die Benutzerfreundlichkeit bei 82 % der Online-Kunden im Vordergrund. 59 % der Befragten erwarten beim virtuellen Bummel eine einfache Seitenstruktur und eine Navigation, die sie rasch zum gewünschten Produkt führt. Lediglich 33 % gehen von tatsächlichen Einsparungen beim Online-Kauf aus. Der Aufbau und die Verwaltung des Online-Shops wird also zum signifikanten Kriterium, das sogar höhere Preise verzeiht. Als Schwachstellen beim Fulfilment treten aber häufig technische Probleme, Schwierigkeiten mit dem angebotenen Zahlungssystem sowie mangelnde Unterstützung bei der Suche des gewünschten Produktes auf, der erfolgreiche Verkauf unterbleibt. Fest steht: Das pure Duplizieren von Produkten oder Spiegeln von real existierenden Shops im Internet ist nicht gleichbedeutend mit Erfolg. Angebot und Nachfrage haben sich durch das Medium Web stark verändert. Der Markt ist transparenter der Wettbewerber ist nur einen Mausklick entfernt. Der damit sinkenden Loyalität der Kunden kann nur durch Kundenbindungsmaßnahmen begegnet werden. Das heißt: Unternehmen müssen lernen, die Bedürfnisse der Web-Kunden zu erforschen und die gewonnenen Erkenntnisse in ihre eBusiness-Strategie einfließen lassen.

eIntelligence – die digitale „Tante Emma„

eIntelligence – was auf den ersten Blick wie ein weiteres neues Schlagwort klingt, ist die sinnvolle Integration des Internets in bereits bestehende Konzepte der Kundenansprache. eIntelligence bedeutet, Informationen über Online-Transaktionen zu speichern und anhand analytischer Verfahren Interaktionen wie etwa die Verweildauer eines Online-Nutzers auf einer Web-Site schrittweise nachzuverfolgen, Muster und Trends im User-Verhalten zu erkennen und durch die Anreicherung mit weiteren Bestandsdaten ein genaues Verhaltensprofil der Kunden zu ermitteln. Eines der zentralen Ziele von eIntelligence ist es, auf der Grundlage von Log File-Daten Nutzungsprofile zu erstellen, diese mit verfeinerten Data Mining-Algorithmen zu analysieren, um schließlich konkrete Maßnahmen abzuleiten. Dazu zählt etwa, den Inhalt einer Web-Site zu optimieren oder exakte Kundenprofile zu erstellen. eIntelligence unterscheidet sich vom klassischen Customer Relationship Management (CRM) vor allem in der Datenquelle, da nicht in Datenbanken oder Data Warehouses abgelegte Informationen, sondern Log Files ausgewertet werden. Die Qualität der Daten eines Unternehmens, ob sie nun aktuell im Netz gewonnen werden oder kundenbezogen bereits historisch vorhanden sind, ist von zentraler Bedeutung im Entscheidungsfindungsprozess. Hinter richtigen Entscheidungen stehen aktuelle Daten und Informationen sowie Analysen und Methoden. Je mehr Unternehmen über ihre Kunden wissen, desto zielgenauer sind die Möglichkeiten des One-to-One-Marketing einsetzbar. Eine Motivation der Präsenz im World Wide Web ist es, präzise Einblicke in die Kaufentscheidung der Kunden zu gewinnen. Für die Benutzerinteraktionen und Ergebnispräsentationen können die unterschiedlichen Web-Technologien verwendet werden, wobei die eingesetzte Web-Technologie einen bestimmenden Einfluss auf die Qualität, beispielsweise eines Decision Warehouse-Lösungsansatzes, hat (vgl. Abb. 2).

In der Praxis verfügen Unternehmen über unterschiedliche Daten mit unterschiedlichen Strukturen, deren Zusammenführung sowie Interpretation schwierig ist. Diese Daten sind mit der Struktur im Unternehmen gewachsen und daher meist nicht mit neu einzuführenden Systemen kompatibel. Auf der Bewertungsseite ist eine präzise Einschätzung der Kunden notwendig. Das Herausfiltern spezifischer Merkmale etwa, die aus Unternehmenssicht einen profitablen von einem unprofitablen Kunden unterscheiden, steht am Anfang des Selektionsprozesses. Hierzu bieten sich Methoden aus dem Bereich des Data Minings an, das Kunden nach spezifischen Charakteristika bewertet. Erst wenn Umsätze einzelnen Kunden zugeordnet werden können, wird der Gedanke zur Umsetzung von One-to-One-Maßnahmen praktisch greifbar. Das Entscheiden auf datengestützter Basis sowie die zielgenaue Steuerung kontextueller Maßnahmen zu Abverkauf und Sortimentsgestaltung aufgrund von Dateninformationen erfordern ein systematisches Vorgehen. Ein zentrales Data Warehouse kann als Datenlieferant für sämtliche Analysen zur Pflege der Kundenbeziehung dienen. Doch sind in der Praxis zahlreiche Warehouse-Projekte an ihrer Komplexität und den hohen Kosten gescheitert. Zwar sind Data Warehouses eine gute Grundlage für eIntelligence, doch die kostspielige Implementierung und Pflege machen diese Form der zentralen Datenpflege nur für Großunternehmen erschwinglich. Mittelständische Betriebe, aber auch Fachabteilungen von Großunternehmen, gehen verstärkt dazu über, „kleinere Warehouses„ in einzelnen Abteilungen aufzubauen. Sogenannte Data Marts stellen nicht die unternehmensweite Datenbasis dar, sondern lediglich den Bestand für einzelne Abteilungen. Der Vorteil: Mit Lösungen wie dem Board M.I.T. von Orenburg muss nicht die komplette Datenbasis eines Unternehmens sofort abgebildet werden, sondern nur die Daten, die für Fragestellungen des jeweiligen Bereichs oder der jeweiligen Abteilung benötigt werden. Jedoch sollte die Planung eines Data Marts immer auf der Basis eines Data Warehouses bestehen, um Insellösungen zu vermeiden.