Analytisches CRM im Bereich der Online- Insbesondere in wirtschaftlich unsicheren Zeiten wird es fr Unternehmen zuneh-mend wichtiger, sich um ihre Bestandskunden zu kmmern

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  • EIGENSTNDIGKEITSERKLRUNG

    Hiermit versichere ich, dass ich die vorliegende Arbeit selbstndig und ohne an-dere als die angegebenen Quellen und Hilfsmittel verfasst habe. Die aus fremdenQuellen direkt oder indirekt bernommenen Gedanken sind als solche gekenn-zeichnet.

    Karlsruhe, den 29. Januar 2009

  • Kurzzusammenfassung

    Insbesondere in wirtschaftlich unsicheren Zeiten wird es fr Unternehmen zuneh-mend wichtiger, sich um ihre Bestandskunden zu kmmern. Mit kompetenter Be-treuung steigert man ihre Zufriedenheit und senkt das Kndigungsrisiko. DiesesPrinzip ist gleichzeitig auch die Kernaussage eines jeden Customer RelationshipManagements (CRM). Immer mehr Unternehmen haben erkannt, dass nur zufrie-dene Kunden langfristig den Unternehmenserfolg sichern und deshalb im Zentrumaller Aktivitten stehen mssen.

    Der Huber Verlag hat im Oktober 2008 ein operatives CRM-System nebst der zu-gehrigen CRM-Strategie eingefhrt. Zunchst galt es, eine einheitliche und kon-sistente Sicht auf den Kunden zu schaffen, da sich die Informationen bis zu diesemZeitpunkt ber die einzelnen Portale verteilten. Doch noch sind einige Informatio-nen zu Kunden, deren Aktivitten und Werten fr das Unternehmen in anderenSystemen gespeichert und nicht direkt zugnglich. Die Einfhrung eines Business-Intelligence-Systems soll Abhilfe schaffen und neben bestimmten Kennzahlen auchdie Mglichkeit liefern, Kunden und Kundenaktivitten zu analysieren, um auf Ba-sis der Ergebnisse ntige Entscheidungen treffen zu knnen.

    Nach der kurzen Vorstellung des Huber Verlags sowie den theoretischen Betrach-tungen von Customer Relationship Management und Business Intelligence (BI),geht es in dieser Diplomarbeit um die Analyse der aktuellen Situation und dar-auf aufbauend um die Anforderungen an eine BI-Lsung. Anschlieend werdenpotentielle Systeme anhand beispielhafter Anforderungen direkt verglichen. Die-se Evaluation soll dem Huber Verlag als Grundlage dienen, um spter die richtigeEntscheidung ber die BI-Strategie und -Software treffen zu knnen.

  • Abstract

    Especially during economically troubled times it becomes more and more import-ant for companies to pay attention to their existing customers. Cancellation risksare reduced by satisfying the costumers needs, which is the principle of customerrelationship management (CRM), too. More and more companies realized that onlysatisfied customers could assure the economical success of the company and there-fore all activities have a background on customers needs.

    The Huber Verlag has strategically established CRM in october 2008 in order toachieve a consistent view of all the information that are stored in different databasesand systems, which means that there are many information about the customersactivities and their values for the company that arent still directly available. Theintroduction of a business intelligence software should provide significant key datato analyse the customers and their activities. These results are promptly necessaryto make the right decisions.

    Therefore an introduction of Huber Verlag is presented as well as some appliedtheory about CRM and business intelligence (BI). After the analysis of the currentsituation and the specific requirements some different applications are evaluatedand directly compared based on some sample needs. This evaluation is intended tohelp the company to make a decision about its business intelligence strategy andsoftware solution.

  • Inhaltsverzeichnis

    1 Huber Verlag fr Neue Medien GmbH 11

    1.1 Die wichtigsten Portale des Huber Verlags . . . . . . . . . . . . . . . 11

    2 Customer Relationship Management 13

    2.1 Geschichte des CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142.1.1 Konkurrenz belebt den Markt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142.1.2 Selektive CRM-Systeme als Vorreiter . . . . . . . . . . . . . . . 152.1.3 Der Gedanke des integrativen CRM . . . . . . . . . . . . . . . 16

    2.2 Rahmenbedingungen fr CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162.2.1 Kundeninformation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172.2.2 Strategie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182.2.3 Organisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192.2.4 Mitarbeiter und Kultur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192.2.5 Technik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

    2.3 Ziele und strategischer Kontext von CRM . . . . . . . . . . . . . . . . 212.3.1 Entwicklung von Kundenbeziehungen . . . . . . . . . . . . . 222.3.2 Aufrechterhaltung von Kundenbeziehungen . . . . . . . . . . 232.3.3 Business-to-Business vs. Business-to-Consumer . . . . . . . . 23

    2.4 Kosten und Nutzen einer CRM-Einfhrung . . . . . . . . . . . . . . . 242.5 Komponenten von CRM-Systemen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

    2.5.1 Operatives CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252.5.2 Analytisches CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272.5.3 Kollaboratives CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

    2.6 Iterative Weiterentwicklung des CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282.6.1 Closed Loop . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

    2.7 Zukunft von CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

    5

  • Inhaltsverzeichnis 6

    3 Business Intelligence im analytischen CRM 32

    3.1 Komponenten eines BI-Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333.2 Metadatenverwaltung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 353.3 Datenschnittstelle zu den Quellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 353.4 Datenintegration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

    3.4.1 ETL-Prozess . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373.5 Das Data Warehouse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

    3.5.1 Datenschemata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413.6 On-Line Analytical Processing (OLAP) und Data Mining . . . . . . . 43

    3.6.1 Datenanalyse mit OLAP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433.6.2 Vom Single-Cube zum Multi-Cube . . . . . . . . . . . . . . . . 483.6.3 Muster und Trends erkennen mit Data Mining . . . . . . . . . 49

    3.7 Benutzeroberflche und Prsentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

    4 Analyse der aktuellen Situation 52

    4.1 Status quo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 524.1.1 CRM-Datenmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 544.1.2 Change-Requests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

    4.2 Inkrementelle Weiterentwicklung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

    5 Anforderungsanalyse 59

    5.1 Anforderungen im Bereich Vertrieb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 605.2 Anforderungen im Bereich Finanzen und Controlling . . . . . . . . . 615.3 Beispielszenarien zur Umsetzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

    5.3.1 Kundenclustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 635.3.2 Unternehmens-Dashboard . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

    6 Evaluation potentieller BI-Systeme 64

    6.1 Cubeware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 656.1.1 Systemintegration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 656.1.2 Design des ETL-Prozesses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 666.1.3 Bereitsstellung der Datenwrfel und Rechteverwaltung . . . 706.1.4 Erstellung der Berichte und Datenanalysen . . . . . . . . . . . 716.1.5 Verteilung und Export der Berichte . . . . . . . . . . . . . . . . 72

    6.2 Jedox/Palo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

  • Inhaltsverzeichnis 7

    6.2.1 Systemintegration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 746.2.2 ETL-Prozess mit IMP:Palo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 756.2.3 ETL-Prozess mit dem Palo ETL Server . . . . . . . . . . . . . . 756.2.4 Datenzugriff mit dem Palo Client . . . . . . . . . . . . . . . . . 786.2.5 Datenzugriff ber den Palo Web Client . . . . . . . . . . . . . 796.2.6 Datenzugriff per Plugin fr Excel oder OpenOffice.org . . . . 81

    6.3 Talend mit Cognos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 826.3.1 ETL-Prozess mit dem Talend Open Studio . . . . . . . . . . . 826.3.2 Datenvisualisierung mit Cognos . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

    6.4 Bewertung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

    7 Fazit und Bewertung 91

    7.1 Die weitere BI-Strategie des Huber Verlags . . . . . . . . . . . . . . . 92

    A Codebeispiel zum Palo ETL Server 93

    Literaturverzeichnis 96

  • Abbildungsverzeichnis

    2.1 Informationspyramide . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172.2 Ziele von CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222.3 Monetrer Nutzen langfristiger Kundenbeziehungen . . . . . . . . . 252.4 Die drei Grundsulen des CRM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262.5 Schematische Darstellung des Closed-Loop-Marketing . . . . . . . . 292.6 Von der Produktorientierung zur Kundenorientierung . . . . . . . . 30

    3.1 Business-Intelligence-Kreislauf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333.2 Referenzarchitektur nach Bauer und Gnzel . . . . . . . . . . . . . . 343.3 Prozesse und Teilbereiche innerhalb eines BI-Systems . . . . . . . . . 363.4 Der ETL-Prozess: Die Daten werden aus den operativen Quellen ex-

    trahiert, transformiert und ins Data Warehouse geladen . . . . . . . . 373.5 Star-Schema und Snowflake-Schema im direkten Vergleich . . . . . . 423.6 n-dimensionaler Hyperwrfel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 443.7 RollUp und Drill-Down - Aggregierung und Aufschlsselung der

    Daten . . . . . . . . .

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