Inhalt:
Ausgangssituation
Customer Analytics im CRM-Kontext
- Customer Analytics benötigt Daten
- Customer Analytics ermöglicht Individualität
- Data Mining/Scoring-Modelle
Wirtschaftlichkeit
- Customer Analytics sorgt für Effizienz
- Geomarketing
- Customer Analytics schafft nachhaltigen Unternehmenserfolg
Ausgangssituation
Kundenorientierung
Um aktuellen und künftigen Wettbewerbsanforderungen Standhalten zu können, müssen sich Unternehmen häufig noch stärker kundenorientiert ausrichten. Zwar verfügen sie heutzutage in der Regel über große Datenmengen an Kundeninformationen, diese zu analysieren und daraus die richtigen Schlüsse zu ziehen unterbleibt jedoch viel zu oft oder wird nur rudimentär betrieben.
Zukünftige Interaktionen?
Das Werkzeug Customer Analytics schließt diese Lücke und ist somit eine der wichtigsten Kernkompetenzen im wertorientierten Kundenmanagement. Dabei werden, überwiegend basierend auf dem bisherigen Kundenverhalten, wichtige Erkenntnisse für zukünftige Interaktionen mit dem Kunden generiert und somit Antworten auf vielfältige Fragestellungen geliefert; sei es zu den Themen Kunden-bindung, Cross-/Up-Selling oder auch Kündiger-Prävention, um nur einige zu nennen. Nachfolgend werden Zusammenhänge skizziert und somit die Leitplanken für ein strukturiertes Vorgehen bei der Einführung bzw. Weiterentwicklung von Customer Analytics abgesteckt.
Weiter …