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E-Commerce als digitales Beziehungsmanagement -  Ausblick auf den Kundenservice der Zukunft 5 th  Workshop on Business Intelligence, Dresden Peter Tüscher / Arne Meissner
5th Workshop on Business Intelligence Business Intelligence im E-Commerce – Wo setzt der nun folgende Beitrag an? ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Inhalt  1. Definitorische Grundlagen 2. Einflussfaktoren des zukünftigen Kundenservices 3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice  4. Anwendung des generierten Wissens
Inhalt  2. Einflussfaktoren des zukünftigen Kundenservices 3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice  4. Anwendung des generierten Wissens 1. Definitorische Grundlagen
1. Definitorische Grundlagen Der Begriff „E-Commerce“ wird sehr unterschiedlich genutzt. Wir fokussieren uns hier auf das digitale Kundenbeziehungsmanagement.  Effiziente Abwicklung von Geschäftsprozessen über elektronische Medien Digitales Management von Geschäftsbeziehungen  (Pre-Sales, Sales, After-Sales) Vertrieb über das Internet, Web-Marketing,  Werbung / PR über WWW Kosten-fokus Umsatzfokus Quelle:  http://www.webagency.de/infopool/e-commerce-knowhow/ak981021.htm   E-Commerce als digitales Beziehungsmanagement
Inhalt  1. Definitorische Grundlagen 2. Einflussfaktoren des zukünftigen Kundenservices 3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice  4. Anwendung des generierten Wissens
2. Einflussfaktoren des zukünftigen Kundenservices Markt / Wettbewerb Kunden ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Kundenservice der Zukunft Markt- und Wettbewerbsveränderungen respektive Veränderungen in Kundenverhalten und bei Kundenerwartungen steigern die Anforderungen an den Kundenservice.
2. Einflussfaktoren des zukünftigen Kundenservices Veränderung Kommunikationsmedien Veränderung Kundenservicekanäle Social Media (Facebook, Twitter) Mobile Services (SMS/MMS) E-Mail Telefon Self-Services (online/Telefon) Schriftverkehr (Brief, Fax) Quelle: OVUM (2009): The social Telco, S4 Quelle: Studienbefragung Insbesondere die Social Media verändern die Kommunikation und gewinnen an Bedeutung als „Informationsumschlagplätze“. Veränderung des Kommunikationsverhaltens Bedeutung der Kommunikationskanäle Wechselnde Kommunikationspräferenzen der 15-25 Jährigen
2. Einflussfaktoren des zukünftigen Kundenservices Web 2.0 und Social Media verändern den Kundenservice und bieten gleichzeitig vielfältige Möglichkeiten einer modernen Kundeninteraktion  Automatisierung  Social Media ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Neue Kanäle Kundenservice – Trends der Zukunft Individualisierung Neue Kanäle ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
2. Einflussfaktoren des zukünftigen Kundenservices Die Abschätzungen der Praxisexperten zeigen, dass die neuen Kanäle Transparenz und schnelle Reaktionsmöglichkeiten erfordern.  „ Die wachsende Verbreitung und Akzeptanz von Social Media führt zu …“ Teilnehmer-Zustimmung prozentual  Kumulierte relative Häufigkeit 50% 0% 85% …  einer kanalübergreifende Ausgestaltung der Interaktion 81% 84% 81% …  einer besseren Zielgruppenadressierung / Loyalität …  einer Bereitstellung spezifischer Mitarbeiter-Ressourcen …  einer Integration in bestehende CRM-Applikationen …  einer Kanalintegration im Multi Channel Management 86% …  weitreichender Generierung von Kundenfeedback 80% 100% Quelle: Detecon (2010): Studie „Kundenservice der Zukunft“
2. Einflussfaktoren des zukünftigen Kundenservices ,[object Object],[object Object],[object Object],Aus den Veränderungen ergeben sich diverse Handlungsfelder. Ein zentraler Bereich ist die Wissensgenerierung. Hier wachsen die Business Întelligence-Anforderungen.  Integration neuer Kanäle Multikanal- Strategie ,[object Object],[object Object],[object Object],Wissen generieren ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Interaktion mit dem Kunden Wissens- und Kunden- feedback Management  Kunden-service 2.0
Inhalt  1. Definitorische Grundlagen 2. Einflussfaktoren des zukünftigen Kundenservices 3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice  4. Anwendung des generierten Wissens
3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice  Von der Datensammlung zur Wissensgenerierung Intelligenzgrad Daten/Information Wissen Intelligenz gering mittel hoch Wettbewerbsvorteil Standart-Reports Ad hoc Reports Statistische Analyse Query Drilldown Forecasting Predictive Modelling Optimierung Was ist geschehen? Wieviel, wie oft, wo, wer? Wo liegt das Problem? Warum ist es geschehen? Was kann geschehen? Was geschieht als nächstes? Was kann als Bestes geschehen? Auszug Unternehmensbeispiele „ Business Intelligence: Das Sammeln, Analysieren und Aufbereiten von geschäfts-bezogenen Daten. Deutsche Telekom Group
3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice Wissen im Zeitalter von Social Media: Kunden geben freiwillig und offen Informationen preis, erwarten aber eine professionelle Kundenansprache vom Unternehmen. “ I’m trying to make the world a more  open  place ” (Marc Zuckerberg) ,[object Object],[object Object],Kundenperspektive ,[object Object],[object Object],[object Object],Unternehmensperspektive
Expressing Sharing Networking Gaming Quelle: Cavazza.net Doch wo sollen Daten gesammelt werden? Die Landkarte der zur Verfügung stehenden Social Media Anwendungen ist komplex. 3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice
3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice  ,[object Object],Customer Insights generieren Kunden-information sammeln Wissen bereitstellen/ nutzen ,[object Object],[object Object],Aus unstrukturierten Social-Media-Inhalten wird entscheidungsrelevantes Wissen. Data Mining OLAP Text Mining Fore-cast
3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice CRM-Systeme als Basis für die Wissensgenerierung: d er Aufbau der CRM-Landschaft muss im Einklang mit der Geschäftstrategie erfolgen. Geschäftsstrategie Geschäftsfähigkeiten Fähigkeiten der Informationssysteme Fähigkeiten der Infrastruktur Entwicklung der CRM-Systeme auf Basis der Unternehmensstrategie Customer Data Warehouse Data Mining OLAP operatives CRM analytisches CRM Marketing Sales Service  Automation  Automation  Automation Customer Interaction Center Persönlicher Kontakt, Call, Mail, Internet, eMail, TV Interne/Externe Datenquellen
3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice Business Kunden-management BI Die Nutzung von Social Media Daten erfordert neue Business Intelligence-Techniken um die Geschäftsaktivitäten gezielt zu unterstützen. „ Virtuelles  Kampagnenmanagement“ Customer Profiling Klassisches  Kampagnenmanagement Generierung von Leads Effektive Kundenansprache Effizientes  Kundenmanagement Data Sourcing,  Social Network Analysis,  Text Analytic Data Migration Data Mining,  Marketing Optimization Social Media  Data CRM Data
3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice Text-Analytics-Verfahren Wissen schaffen durch konsistente, qualitativ hochwertige Textanreicherung. Text Analytic strukturiert Social Media Inhalte. „ Unsere  Pizzen  von  Pizza&PastaExpress in Dresden  waren gestern Abend  echt klasse , frischer Belag mit viel Käse und zügig geliefert :-) Wir haben sogar noch eine  halbwegs gute  Flasche Rotwein dazu bekommen. Ich kann den Laden wirklich nur empfehlen, ist allerdings auch  nicht zu günstig .“ Thematische Kategorisierung  Erkennung von relevanten Konzepten  Sentiment Analysis ermittelt die Polarität (positiv, neutral, negativ) Beispiel Analyseziele  Bewertung Pizza Unternehmen Pizza positiv ,  Rotwein   neutral ,  Preis negativ
3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice Customer Profil Customer Online Targeting: Online- und Offline-Daten vereint nutzen Web Data CRM Data Recommended Ad Recommendation-Engine Individuelle Empfehlungen für ein persönliches Web-Erlebnis ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Customer Online Targeting: Erweiterte Kundenprofile steigern das Wissen über den Kunden.
Inhalt  1. Definitorische Grundlagen 2. Einflussfaktoren des zukünftigen Kundenservices 3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice  4. Anwendung des generierten Wissens
4.  Anwendung des generierten Wissens Neue Kundensegmentierung zur strategischen Ausrichtung Praxisbeispiel – Zusammenführung von Analyseergebnissen in eine bedürfnisorientierte Kundensegmentierung.
4.  Anwendung des generierten Wissens Marketing Blueprints als Handlungsanweisung Praxisbeispiel – Zusammenführung von Analyseergebnissen in eine bedürfnisorientierte Kundensegmentierung .
4.  Anwendung des generierten Wissens Umsetzung am Ort des Kundenkontakts Praxisbeispiel – Zusammenführung von Analyseergebnissen in eine bedürfnisorientierte Kundensegmentierung .
Fazit – das sollten die letzten 45 Minuten gezeigt haben Folgende fünf Punkte möchten wir zusammenfassend für Sie nochmals hervorheben: ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Ihre Kontakte Bei Fragen stehen wir gerne unter folgenden Kontaktdaten zur Verfügung:  Peter Tüscher Group Head CRM Schweiz  Global Competence Team CRM Detecon (Schweiz) AG Löwenstrasse 1 8001 Zürich (Schweiz) Phone +41 43 888 65 00 Mobile +41 79 305 39 62 [email_address] Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit ! Arne Meissner Senior Consultant CRM  Global Competence Team CRM Detecon (Schweiz) AG Löwenstrasse 1 8001 Zürich (Schweiz) Mobile D +49 174 985 80 29 Mobile CH +41  79 535 23 29 [email_address] Integrated  management and technology  consulting worldwide

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  • 4. Inhalt 2. Einflussfaktoren des zukünftigen Kundenservices 3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice 4. Anwendung des generierten Wissens 1. Definitorische Grundlagen
  • 5. 1. Definitorische Grundlagen Der Begriff „E-Commerce“ wird sehr unterschiedlich genutzt. Wir fokussieren uns hier auf das digitale Kundenbeziehungsmanagement. Effiziente Abwicklung von Geschäftsprozessen über elektronische Medien Digitales Management von Geschäftsbeziehungen (Pre-Sales, Sales, After-Sales) Vertrieb über das Internet, Web-Marketing, Werbung / PR über WWW Kosten-fokus Umsatzfokus Quelle: http://www.webagency.de/infopool/e-commerce-knowhow/ak981021.htm E-Commerce als digitales Beziehungsmanagement
  • 6. Inhalt 1. Definitorische Grundlagen 2. Einflussfaktoren des zukünftigen Kundenservices 3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice 4. Anwendung des generierten Wissens
  • 7.
  • 8. 2. Einflussfaktoren des zukünftigen Kundenservices Veränderung Kommunikationsmedien Veränderung Kundenservicekanäle Social Media (Facebook, Twitter) Mobile Services (SMS/MMS) E-Mail Telefon Self-Services (online/Telefon) Schriftverkehr (Brief, Fax) Quelle: OVUM (2009): The social Telco, S4 Quelle: Studienbefragung Insbesondere die Social Media verändern die Kommunikation und gewinnen an Bedeutung als „Informationsumschlagplätze“. Veränderung des Kommunikationsverhaltens Bedeutung der Kommunikationskanäle Wechselnde Kommunikationspräferenzen der 15-25 Jährigen
  • 9.
  • 10. 2. Einflussfaktoren des zukünftigen Kundenservices Die Abschätzungen der Praxisexperten zeigen, dass die neuen Kanäle Transparenz und schnelle Reaktionsmöglichkeiten erfordern. „ Die wachsende Verbreitung und Akzeptanz von Social Media führt zu …“ Teilnehmer-Zustimmung prozentual Kumulierte relative Häufigkeit 50% 0% 85% … einer kanalübergreifende Ausgestaltung der Interaktion 81% 84% 81% … einer besseren Zielgruppenadressierung / Loyalität … einer Bereitstellung spezifischer Mitarbeiter-Ressourcen … einer Integration in bestehende CRM-Applikationen … einer Kanalintegration im Multi Channel Management 86% … weitreichender Generierung von Kundenfeedback 80% 100% Quelle: Detecon (2010): Studie „Kundenservice der Zukunft“
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  • 12. Inhalt 1. Definitorische Grundlagen 2. Einflussfaktoren des zukünftigen Kundenservices 3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice 4. Anwendung des generierten Wissens
  • 13. 3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice Von der Datensammlung zur Wissensgenerierung Intelligenzgrad Daten/Information Wissen Intelligenz gering mittel hoch Wettbewerbsvorteil Standart-Reports Ad hoc Reports Statistische Analyse Query Drilldown Forecasting Predictive Modelling Optimierung Was ist geschehen? Wieviel, wie oft, wo, wer? Wo liegt das Problem? Warum ist es geschehen? Was kann geschehen? Was geschieht als nächstes? Was kann als Bestes geschehen? Auszug Unternehmensbeispiele „ Business Intelligence: Das Sammeln, Analysieren und Aufbereiten von geschäfts-bezogenen Daten. Deutsche Telekom Group
  • 14.
  • 15. Expressing Sharing Networking Gaming Quelle: Cavazza.net Doch wo sollen Daten gesammelt werden? Die Landkarte der zur Verfügung stehenden Social Media Anwendungen ist komplex. 3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice
  • 16.
  • 17. 3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice CRM-Systeme als Basis für die Wissensgenerierung: d er Aufbau der CRM-Landschaft muss im Einklang mit der Geschäftstrategie erfolgen. Geschäftsstrategie Geschäftsfähigkeiten Fähigkeiten der Informationssysteme Fähigkeiten der Infrastruktur Entwicklung der CRM-Systeme auf Basis der Unternehmensstrategie Customer Data Warehouse Data Mining OLAP operatives CRM analytisches CRM Marketing Sales Service Automation Automation Automation Customer Interaction Center Persönlicher Kontakt, Call, Mail, Internet, eMail, TV Interne/Externe Datenquellen
  • 18. 3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice Business Kunden-management BI Die Nutzung von Social Media Daten erfordert neue Business Intelligence-Techniken um die Geschäftsaktivitäten gezielt zu unterstützen. „ Virtuelles Kampagnenmanagement“ Customer Profiling Klassisches Kampagnenmanagement Generierung von Leads Effektive Kundenansprache Effizientes Kundenmanagement Data Sourcing, Social Network Analysis, Text Analytic Data Migration Data Mining, Marketing Optimization Social Media Data CRM Data
  • 19. 3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice Text-Analytics-Verfahren Wissen schaffen durch konsistente, qualitativ hochwertige Textanreicherung. Text Analytic strukturiert Social Media Inhalte. „ Unsere Pizzen von Pizza&PastaExpress in Dresden waren gestern Abend echt klasse , frischer Belag mit viel Käse und zügig geliefert :-) Wir haben sogar noch eine halbwegs gute Flasche Rotwein dazu bekommen. Ich kann den Laden wirklich nur empfehlen, ist allerdings auch nicht zu günstig .“ Thematische Kategorisierung Erkennung von relevanten Konzepten Sentiment Analysis ermittelt die Polarität (positiv, neutral, negativ) Beispiel Analyseziele Bewertung Pizza Unternehmen Pizza positiv , Rotwein neutral , Preis negativ
  • 20.
  • 21. Inhalt 1. Definitorische Grundlagen 2. Einflussfaktoren des zukünftigen Kundenservices 3. Wissen generieren für den zukünftigen Kundenservice 4. Anwendung des generierten Wissens
  • 22. 4. Anwendung des generierten Wissens Neue Kundensegmentierung zur strategischen Ausrichtung Praxisbeispiel – Zusammenführung von Analyseergebnissen in eine bedürfnisorientierte Kundensegmentierung.
  • 23. 4. Anwendung des generierten Wissens Marketing Blueprints als Handlungsanweisung Praxisbeispiel – Zusammenführung von Analyseergebnissen in eine bedürfnisorientierte Kundensegmentierung .
  • 24. 4. Anwendung des generierten Wissens Umsetzung am Ort des Kundenkontakts Praxisbeispiel – Zusammenführung von Analyseergebnissen in eine bedürfnisorientierte Kundensegmentierung .
  • 25.
  • 26. Ihre Kontakte Bei Fragen stehen wir gerne unter folgenden Kontaktdaten zur Verfügung: Peter Tüscher Group Head CRM Schweiz Global Competence Team CRM Detecon (Schweiz) AG Löwenstrasse 1 8001 Zürich (Schweiz) Phone +41 43 888 65 00 Mobile +41 79 305 39 62 [email_address] Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit ! Arne Meissner Senior Consultant CRM Global Competence Team CRM Detecon (Schweiz) AG Löwenstrasse 1 8001 Zürich (Schweiz) Mobile D +49 174 985 80 29 Mobile CH +41 79 535 23 29 [email_address] Integrated management and technology consulting worldwide

Hinweis der Redaktion

  1. Wesentliche Elemente von Electronic Commerce sind die elektronische Abbildung von Geschäftsprozessen zwischen Unternehmen (B2B) und zwischen Unternehmen und Verbrauchern (B2C) und das effiziente Management der gesamten Geschäftsbeziehung zwischen den Beteiligten. Electronic Commerce ist ein Konzept zur Nutzung von bestimmten Informations- und Kommunikationstechnologien zur elektronischen Integration und Verzahnung unterschiedlicher Wertschöpfungsketten oder unternehmensübergreifender Geschäftsprozesse und zum Management von Geschäftsbeziehungen . Effiziente Geschäftsprozesse Die Integration und Verzahnung meint hauptsächlich die Eliminierung von Medienbrüchen und Schnittstellen in Wertschöpfungsketten und Geschäftsprozessen. An Organisationsgrenzen, also an der Schnittstelle zwischen unterschiedlichen Organisationen bzw. Unternehmen haben Prozesse i.d.R. vielfältige Medienbrüche. Informationen, die elektronisch vorliegen, werden auf "klassischem Weg" nach außen gegeben. Ein Charakteristikum von Electronic Commerce ist die elektronische Abwicklung von Geschäftsprozessen und die elektronische Informationsweitergabe über Organisations- bzw. Unternehmensgrenzen hinweg mit dem Ziel der Effizienzsteigerung und Beschleunigung von Geschäftsprozessen. Geschäftsbeziehungsmanagement Dahinter verbirgt sich der Gedanke, alle Leistungen, die ein Kunde von einem Anbieter haben möchte und die sich in digitaler Form erbringen lassen, auch entsprechend über das Netz zu erbringen. Dies schließt explizit die Phase der Informationsbeschaffung im Pre-Sales-Bereich, die Phase der Abwicklung eines Auftrages und die Phase der Kundenbetreuung im After-Sales-Bereich mit ein. Was immer ein Kunde im Laufe einer Geschäftsbeziehung von einem Anbieter an Leistungen bekommen möchte, sollte, sofern dies möglich ist, in elektronischer Form über das Internet erbracht werden. Auf diesem Wege entsteht für beide Seiten wegen der geringen Transaktionskosten und der maximalen Bequemlichkeit ein Vorteil. Über eine optimale Erfüllung der Kundenbedürfnisse entsteht eine perfekte Bindung der Kunden an den Anbieter.
  2. Page Intensiverer Preiswettbewerb Erhöhung des Kostendrucks auf Kundenservice (Servicekosten) Steigendes Innovationstempo Anforderungen an Kundenservice (technische Komplexität) steigt. Innovations- und Lebenszyklus im Infrastrukturbereich verkürzen sich Service als Differenzierungsmerkmal Aufgrund der zunehmenden Produkthomogenität wird der Kundenservice zu einem wesentlichen Differenezierungsmerkmal gegenüber Kunden Verändertes Kommunikation-verhalten Klassische Unternehmenskommunikation (1-to-1 bzw. 1-to-many) wird durch many-to-many Kommunikation abgelöst Höher Serviceerwartung Durch die Verbreitung der Online-Kommunikation steigen die Erwartungen bzgl. Erreichbarkeit, Schnelligkeit, Multikanalfähigkeit Differenzierte Bedürfnisse Anforderungen an den Kundenservice unterscheiden nach Kundensegement und Geschäftsvorfall
  3. Kommunikation wird ein zunehmend bedeutenderer Teil unseres Lebens Die Bedeutung des Social Webs nimmt dabei absolut und relativ gesehen zu.
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