Customer Relationship Management (CRM) ist in erster Linie ein Instrument, um Vertrieb, Marketing und Verkauf zu unterstützen. Die Prozesse rund um den Kunden sollen mit CRM transparenter und effektiver gestaltet werden. IT-Systeme helfen dabei, und stellen etwa Mitarbeitern automatisiert Kundendaten zur Verfügung oder übernehmen das Management von Marketing-Kampagnen.
Business Intelligence (BI) gilt hingegen hauptsächlich als Werkzeug für das höhere Management. Es stellt Entscheidungsträgern und der Unternehmensführung Informationen zur Verfügung, um unternehmenswichtige, strategische Weichen zu stellen. Die Basis für diese Weichenstellungen bilden BI-Prozesse – die Sammlung, Auswertung und Darstellung unternehmensrelevanter Geschäftsdaten.
So unterschiedlich CRM und BI in Ausrichtung und Zielgruppe sind – kaum ein Unternehmen kommt heute mehr umhin, beides miteinander zu verknüpfen. BI und CRM sind heute mehr denn je aufeinander angewiesen. So braucht BI und das Unternehmens-Management beispielsweise CRM-Daten, um strategische Entscheidungen fällen zu können. Beispielsweise: Sollte Produkt X nicht aus dem Angebot genommen werden? Lohnt sich die Eröffnung einer neuen Filiale im Osten? Oder: Wie effizient arbeitet der Kundensupport?
Für solche Fragen liefern Kundendaten, die das CRM-System bereit stellt, eine wertvolle Hilfe. BI-Tools wandeln dann die CRM-relevanten Daten zu Informationen um, die als Handlungs- und Entscheidungsgrundlage bereitgestellt werden.
BI als CRM-Dienstleister
Umgekehrt sind heute aber auch Marketing und Vertrieb nicht mehr ohne BI denkbar. Denn liegen keine fundierten Kenntnisse darüber vor, was der Kunde kauft, was er will oder wie zufrieden er ist, lassen sich beispielsweise kaum Kundenbindungsprogramme realisieren. Und diese Erkenntnisse lassen sich nur mit BI-Analysen erzielen.
Eine der klassischen Rollen der BI ist deshalb die eines Dienstleisters für das CRM. Die zur Verfügung gestellten Services sind vor allem die Auswertungssysteme, die das Kundenverhalten und die Kundenbedürfnisse analysieren. Sie helfen, das Kunden.-Management zu optimieren.
Beispielsweise können BI-Tools den Wert von Kunden prognostizieren. So kann etwa ein nachrangiger C-Kunde aufgrund einer Analyse als B-Kunde erkannt und damit einem anderen Betreuungskonzept zugeordnet werden. Auch Informationen wie die Besuchshäufigkeit, die Anzahl der Servicefälle, die gekauften Produkte oder Beschwerdefälle tragen, miteinander verknüpft und analysiert, einen wahren Fundus an Erkenntnissen in sich.
Mit Business Intelligence werden CRM-Daten also 1:1 in hochwertige Geschäftsinformationen verwandelt. Die Analysen liefern empirisch abgesicherte Entscheidungsgrundlagen für Marketing, Vertrieb und andere kundenbezogene Aktivitäten.
BI und CRM = Analytisches CRM
Zumindest was die Datenanalyse betrifft überschneidet sich CRM mit Funktionen und Prozessen der BI. Diese Schnittmenge aus BI und CRM hat sich schon lange als analytisches CRM etabliert. Es erweitert die klassische Basisvariante des operativen CRM um die Bearbeitung und vor allem Auswertung der in den operativen Systemen gesammelten Daten.
Heute ist analytisches CRM ein wichtiger, wenn nicht der wichtigste Teil des ganzen Kundenbeziehungs-Managements. Mit den Analysen von CRM-Daten mit BI-Techniken können für Marketing, Verkauf und Vertrieb wichtige Fragestellungen beantwortet werden. Je größer dabei die Datenmengen und je vielfältiger die Datenquellen, desto genauer lässt sich ermitteln, welche Kundentypen was kaufen und wie man welche Kunden mit welchen Marketingmaßnahmen anspricht.
Die dafür benötigte Software-Technologie ist im Wesentlichen der komplette Data Warehouse Prozess – von der Datensammlung und Datenhaltung über die Datenanalyse bis hin zum Reporting. Dabei kann analytisches CRM als Kreislauf oder Closed Loop verstanden werden, bei dem BI-Prozesse den Kreis abschließen und die gewonnenen Erkenntnisse erneut in den Kreislauf eingespeist werden.
Der Daten-Kreislauf
Ausgangspunkt sind die operativen Daten, die bei der Interaktion mit Kunden anfallen: Strukturierte und unstrukturierte Kundendaten wie beispielsweise Kauftransaktionen, Reklamationen oder Besucherzahlen. Hinzu kommen externe Datenquellen wie Daten zur Demografie oder Soziografie.
Diese externen und internen Daten werden mit Analyseinstrumenten wie OLAP oder Data Mining untersucht. OLAP eignet sich zur schnellen Ad-hoc Analyse, bei der man unmittelbar Antworten auf vorgegebene Fragestellungen erhält. Das datengetriebene Data Mining ist eine Kombination verschiedener Arbeitsschritte und Verfahren, mit denen auf Basis bestimmter Modelle Muster in den Kundendaten entdeckt werden sollen.
Die so analysierten Daten werden anschließend als Entscheidungsgrundlage wieder über unterschiedliche operative Tools den Vertrieb- und Marketing- Mitarbeitern zur Verfügung gestellt und zur Ausführung gebracht.
Auf diese Weise entsteht ein Kreislauf, der als „Closed-Loop“ bezeichnet wird. Um diesen Prozess steuern und überwachen zu können, benötigen Unternehmen im Idealfall ein Data Warehouse oder ein Data Mart, ein funktionierendes Marketing-Tool wie ein OLAP-Werkzeug und als Herzstück Data Mining Know-how.
Den gesamten Prozess des analytischen CRM finden Sie ausführlicher in einem eigenen Beitrag beschrieben.
CRM mit BI verheiraten
Viele Unternehmen haben das Potential einer BI-CRM-Ehe erkannt und sehen darin eine vorteilhafte Verbindung. Sie wollen sich zukünftig stärker der Integration ihrer Kundenmanagementsysteme mit Business Intelligence-Lösungen widmen.
Nach einer Studie von Avantgarde CRM Consulting erachten es 46 Prozent der Firmenvertreter als zwingend erforderlich, ihr Kundenmanagement mit Business Intelligence zu verheiraten. Anhand der Analyse von Kunden- und anderer Geschäftsdaten möchten sie schneller an Leistungskennzahlen gelangen, die ihnen bei der Beurteilung ihrer laufenden Marketing- und Vertriebsaktivitäten helfen sollen.
Befürworter einer Integration von BI und CRM sehen die Vorteile vor allem darin, dass die Leistungsqualität im Kundenmanagement transparenter wird und bessere Entscheidungsbedingungen geschaffen werden. Auch ist es dann möglich, einen stärkeren strategischeren Blick im Tagesgeschäft zu entwickeln und die Daten besser verwerten zu können. Weitere Vorteile sahen die Befragten zielgenauere Marketingkampagnen, ein verlässlicheres Forecasting sowie eine bessere Abstimmung von Marketing und Vertrieb.
Allerdings klafft zwischen Wunsch und Wirklichkeit bislang eine große Lücke. So ergab die Untersuchung auch, dass erst elf Prozent der Firmen die Integration zwischen BI und CRM im vollem Umfang vollzogen haben.
Verzahnte Strategie
Ein Grund für die zögerliche praktische Umsetzung ist, dass die Integration von BI in das unternehmensweite CRM nicht ganz einfach zu bewerkstelligen ist. Soll CRM im Sinne von BI betrachtet werden, ergeben sich in der Praxis mehrere Schwierigkeiten.
So muss die CRM-Strategie auf die BI-Strategie abgestimmt werden und umgekehrt. Um eine sinnvolle Verzahnung zu finden, sollten beide miteinander in Einklang gebracht werden. Das bedeutet konkret, dass die Anforderungen des analytischen CRM in der BI-Strategie berücksichtigt und dort eingebunden werden müssen.
Statt sich auf Vertrieb oder Marketing zu beschränken, müssen die CRM-Analysen in einen größeren Kontext gestellt werden. Das ist zunächst einmal aufwändig, hat aber langfristig ganz konkrete Vorteile. So lassen sich CRM-Prozesse über Abteilungsgrenzen hinweg steuern. Die in der Praxis weit verbreiteten teuren und schnittstellenaufwändigen Insellösungen werden verhindert beziehungsweise reduziert. CRM-Daten können leichter mit anderen Unternehmensinformationen zusammengeführt werden.
Der integrative Ansatz fordert von den Verantwortlichen die Grenzen zwischen einzelnen Unternehmensabteilungen aufzureißen und Gemeinsamkeiten und Verbindungen zu suchen. Heraus kommt durch die Kombination von CRM und BI eine ganz neue Entscheidungsqualität.
CRM-Systeme mit BI-Funktionalität
Von der Software-Seite her ist die Verzahnung von BI und CRM schon lange kein Problem mehr. Die meisten modernen CRM-Systeme beinhalten bereits BI-Komponenten, die es Anwendern ermöglichen, Analysen schnell und unkompliziert durchzuführen. Selbst wenn die Aufgabenstellung etwas komplexer wird, können die Benutzer rasch verständliche Ergebnisse erzielen und beispielsweise umfangreiche Auswertungen in kumulierter und grafischer Form präsentieren.
Darüber hinaus können CRM-Programme ohne analytische Fähigkeiten Analysewerkzeuge über Module einbinden. Oder sie können Fremdprodukte nutzen, die sich mit CRM-Programmen koppeln lassen. Beispielsweise gibt es von verschiedenen Anbietern Module für die Kundenanalyse oder einen Data Warehouse Manager, mit dem sich einfache Data Marts als Grundlage für spezielle Datenanalysen erzeugen lassen.
Anspruchsvoller wird analytisches CRM aber, wenn man Daten aus dem CRM und aus weiteren Systemen zusammenführen möchte. Hierfür ist es oft notwendig, Daten zunächst aufzubereiten, damit sie später überhaupt in einer Auswertung dargestellt werden können. Spätestens hier reichen die Standardauswertungen der CRM-Systeme oft nicht mehr aus.
Hierfür sind spezielle BI-Tools notwendig. Die beiden großen Systeme Siebel CRM von Oracle und SAP CRM 2007 verfügen beispielsweise über leistungsstarke BI-Tools aus dem jeweiligen Produktportfolio. Dabei sind die Auswertungen jedoch auf die im jeweiligen CRM-System gespeicherten Informationen begrenzt.
Ideal ist es auf alle Fälle, wenn alle betriebswirtschaftlichen Software-Komponenten, also ERP-, CRM- und BI-Software, aus einem Haus kommen. Die Integration der Programme bereitet dann keine Probleme. Damit lassen sich beispielsweise auch Redundanzen in der Datenhaltung vermeiden. Durch eine solche Integration wird die Datenqualität ganz allgemein besser, da das CRM-System auf Echtdaten wie Kundenstammdaten oder Daten aus der Auftragsabwicklung zurückgreifen kann.
Fazit
Kundenmanagement ohne angegliedertes Business Intelligence ist in der Praxis ein CRM mit angezogener Handbremse. Umgekehrt stehen Management-Entscheidungen ohne dedizierte Kundenanalyse auf wackligen Beinen.
Wer es schafft, Kunden-, Markt- und Unternehmensdaten systematisch zu sammeln, auszuwerten und die gewonnene Information allen relevanten Unternehmenseinheiten zur Verfügung zu stellen, hat das Maximum an Möglichkeiten herausgeholt. Die Verbindung aus CRM und BI ist deshalb eine vielversprechende Ehe, die zur Wertschöpfung von Unternehmen erheblich beitragen kann.
Der Weg zur Integration ist allerdings nicht einfach. Beide Bereiche sind in der Praxis meist unterschiedlichen Entscheidungsträgers zugeordnet, weil sich dahinter verschiedene Fachkompetenzen verbergen. Deshalb bedarf es in den Projekten zur Integration von BI und CRM eines übergreifenden Ansatzes, der fachlich eine Brücke über diese beiden Themen spannt. (ala)