2006/12 | Fachbeitrag | CRM

Kundenwissen analysieren, Wissensdefizite aufdecken

von Yücel Yilmaz

Von Yücel Yilmaz

Inhaltsübersicht:

 

 

 

 

Wissensmanagement im CRM

 

Customer Relationship Management ist ein kundenorientierter Ansatz. Er will vorhandene Kundenbeziehungen verlängern (Kundenbindung), neue Kunden gewinnen (Kundengewinnung) und profitable Kunden selektieren (Kundensegmentierung). [1] Dazu müssen Kundenbeziehungen analysiert und kontrolliert werden.

 

 

 

 

Zum Aufbau und zur Pflege von Kundenbeziehungen benötigen Unternehmen umfangreiche Informationen über die Kundenstruktur und das Kundenkaufverhalten. [2] Mangelndes Wissen über Kunden führt zwangsläufig zum Scheitern von CRM-Initiativen. Daher kombinieren Wissenschaftler zunehmend die Ansätze von CRM und Wissensmanagement und beseitigen somit Risiken und Mängel der einzelnen Disziplinen. Diese Kombination wird als Customer Knowledge Management (CKM) bezeichnet. Die Zielsetzung von CKM ist: Die Verbesserung kundenorientierter Geschäftsprozesse in Marketing, Verkauf und Service durch die Anwendung von Instrumenten des Wissensmanagement. [3]

 

 

 

Vier-Stufen-Modell: Wissensbasis für CRM-Prozesse schaffen

 

 

Das Vier-Stufen-Modell versucht, die Wissenslücken in CRM-Prozessen zu entlarven. Dazu definiert es zunächst die erforderlichen Wissensbedarfe, legt anschließend die vorhandenen Wissensbestände fest und bewertet diese. Auf Grundlage dieser Analyse können die Wissensdefizite aufgedeckt werden.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Wissensbedarfe bestimmen: Die entscheidende Frage lautet: Welche Fähigkeiten sollen im CRM-Prozess aufgebaut werden? Hierbei dienen die Kundenbeziehungen als Wissensquellen. Diese Daten und Informationen können in entscheidungsrelevantes Wissen umgewandelt werden. Hierbei entsteht ein Zyklus: Unternehmen erhalten spezifisches Kundenwissen. Dieses nutzen sie, um Kundenprozesse effektiver zu gestalten. Anschließend prüfen sie die neuen Abläufe via Kundenfeedback auf ihre Wirksamkeit und ergänzen diese gegebenenfalls. Dadurch baut das Unternehmen wiederum neues Wissen auf.

 

 

 

 

 

Vorhandene Wissensbestände festlegen: Nachdem das Unternehmen die Wissensbedarfe analysiert hat, definiert es sein bereits vorhandenes Wissen. Doch das ist leichter gesagt als getan: Viele Organisationen können ihre Wissensbestände heutzutage gar nicht mehr identifizieren und effektiv steuern. Es fehlt die organisationale Transparenz. CRM-Prozesse generieren in ihren Abläufen jedoch intensive Informationen über Kunden. Sie verarbeiten diese und leiten sie weiter. Die Prozesse können aus einer wissensorientierten Sicht analysiert, bewertet und mit Hilfe von Wissensobjektflüssen dargestellt werden.

 

 

 

 

Vorhandene Wissensbestände bewerten: Der Existenz einer Fähigkeit sagt noch nichts über deren Qualität aus. Daher müssen Unternehmen die identifizierten Fähigkeiten überprüfen:

 

 

 

 

 

 

  1. Mehrwert: Aufgrund steigender Umweltdynamik und wachsender Daten-, Informations- und Wissensmengen müssen Unternehmen zunehmend zwischen vorhandenen und wirklich notwendigen Fähigkeiten bzw. Informationen unterscheiden.
  2. Entscheidungsunterstützung: Die Verbesserung der Entscheidungsqualität und die Reduktion der Plankomplexität sind wichtige Funktionen des Wissensmanagements. Fähigkeiten mit hoher Entscheidungsunterstützung haben daher höhere Priorität als andere.
  3. qualitative Eigenschaften: Wodurch zeichnen sich die Fähigkeiten aus? Hierbei finden Bewertungsaktivitäten statt: Es wird ermittelt, ob die zugrunde liegenden Daten vollständig und konsistent sind, ob die benötigten Daten in ausreichender Menge gesammelt wurden etc.

 

 

 

 

Wissensdefizite bestimmen und aufdecken: Der Vergleich von benötigten und vorhandenen Fähigkeiten zeigt die Wissensdefizite auf. Sie stellen gleichzeitig Verbesserungspotenziale dar, deren Analyse und Optimierung einen wesentlichen Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten kann. Für das Aufdecken dieser Defizite gibt es verschiedene Herangehensweisen. Im Folgenden werden die aufzubauenden Fähigkeiten in zwei Dimensionen kategorisiert. Die erste Dimension legt fest, ob eine Fähigkeit die Formulierung einer völlig neuen Kundenbeziehung erfordert oder durch die Auswertung vorhandener Kundenbeziehungen aufgebaut werden kann. In der zweiten Dimension werden die Fähigkeiten danach unterschieden, ob sie im direkten Kontakt mit Kunden gewonnen werden können oder nicht.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Benötigtes Wissen kategorisieren

 

 

Der erste Teil der Matrix stellt die Fähigkeiten dar, die durch das Auswerten vorhandener Kundenbeziehung und in direktem Kundenkontakt aufgebaut werden können. Punkt zwei zeigt diejenigen Fähigkeiten auf, die mit vorhandenen Kundenbeziehungen, aber nicht mit primären Daten aufgebaut werden können. Dieser Fall setzt voraus, dass das Unternehmen neue Analyse- und Bewertungstechniken entwickelt. Hierfür eignen sich vor allem Business Intelligence Methoden. Das Matrixfeld Nummer drei fasst Fähigkeiten zusammen, die nicht in vorhandenen Kundenbeziehungen aufgebaut werden können. Die vorhandenen Kundenbeziehungen sind hier als Wissensquelle nicht ausreichend. Also muss das Unternehmen neue Beziehungen bilden. Punkt 4 stellt Fähigkeiten dar, die weder in vorhandenen Kundenbeziehungen noch mit primären Daten aufgebaut werden können. Das Unternehmen muss folglich neue Wissensquellen suchen. Analyse, Bewertung und Auswertung fremder Wissensquellen können für den Aufbau dieser Fähigkeiten einen wesentlichen Beitrag leisten.

 

 

 

Fazit

 

 

In CRM-Prozessen spielen das Wissen und sein Management eine entscheidende Rolle. Alle kundenspezifischen Abläufe müssen zunächst wissensorientiert analysiert werden. Darauf aufbauen kann anschließend eine Wissensbasis erstellt werden. Für die Analyse von CRM-Prozessen eignet sich ein vierstufiges Modell, in dem zunächst die Wissensbedarfe bestimmt und dann vorhandene Wissensbestände die identifiziert werden. Daraus lassen sich im nächsten Schritt die Wissensdefizite festlegen. Nach dieser Analyse können Unternehmen gezielt neues Wissen aufbauen.

 

 

 

 

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