CRM

CRM steht als Abkürzung für Customer Relationship Management und beschreibt das Pflegen von Kundenbeziehungen. Zur Unterstützung solcher Prozesse wurden die sogenannten CRM-Systeme (auch: Kundenbeziehungssysteme) entwickelt. Diese haben sich inzwischen als fester Bestandteil der gängigen ERP-Systeme etabliert. Im Wesentlichen besteht die Aufgabe von solchen Systemen darin, die Kundenbeziehungen einer Unternehmung zu managen. Darunter fallen beispielsweise die Neukundenakquise oder die Pflege von Bestandskunden.

Arten des CRM

Wie oben bereits erwähnt beschreibt der Begriff CRM schemenhaft die Pflege von Kundenbeziehungen. Abhängig von den jeweiligen Aufgabenschwerpunkten, wird das CRM jedoch wiederum in vier Untergruppen aufgeteilt:

Analytisch:

Zum analytischen CRM zählen, wie der Name vermuten lässt, alle Aufgaben, die sich mit Kennzahlen auseinandersetzen. Dieser Aufgabenbereich des CRM ist gerade bei großen Unternehmen mit hohen Kundenzahlen von großer Bedeutung. Dies macht auch Sinn, da es für solche Unternehmen unmöglich ist, sich gleichermaßen um alle Kunden kümmern zu können. Es wird also durch die Durchführung von Analysen ermittelt, welche Kunden besonders lukrativ sind oder welche besonders abwanderungsgefährdet. So ist es der Unternehmung möglich, durch ausgewählte und zielgerichtete Maßnahmen eine effektive, sowie effiziente Kundenbeziehungspflege durchzuführen. Involviert sind in diese Prozesse hauptsächlich die Abteilungen Marketing und Vertrieb.

Operativ:

Operatives CRM bezeichnet den Sachverhalt, dass die Ergebnisse des analytischen CRM in die Praxis umgesetzt werden. Hierunter fällt zum Beispiel das Auswerten der Analyseergebnisse mit Hilfe von Marktsegmentierungen oder ABC-Analysen. Basierend auf den gewonnenen Ergebnissen folgt die strategische Planung von geeigneten operativen Maßnahmen. Auch gehören das Versenden von Newslettern, die Kontaktaufnahme per Telefon oder E-Mail, sowie die Interaktionen in Call-Centern zum Aufgabenbereich des operativen CRM. Hauptsächlich sind an diesen Prozessen die Abteilungen Marketing, Vertrieb und Kunden-Support beteiligt.

Kollaborativ:

Unter dem kollaborativen CRM wird die Zusammenarbeit der Beteiligten Organisationseinheiten des CRM-Prozesses, im Extremfall sogar über die Unternehmensgrenzen hinaus, verstanden. In diesem Zusammenhang ergeben sich für die Praxis unter anderem folgende Anforderungen: Der Zugriff auf einen einheitlichen Datensatz, die Bearbeitung der Datensätze in Echtzeit und das gemeinsame Arbeiten an Projekten. Hier setzen CRM-Systeme an, und versuchen so das kollaborative CRM bestmöglich zu unterstützen. Akteure sind beim kollaborativen CRM alle Abteilungen, die direkt oder indirekt am CRM-Prozess beteiligt sind.

Kommunikativ:

Der Aufgabenbereich des kommunikativen CRM erstreckt sich über die direkte Kommunikation mit einem Kunden, die Pflege seiner Stammdaten bis hin zum Bewerben von Produkten. Der direkte Kontakt zum Kunden stellt dabei im CRM das wirksamste und wichtigste Tool dar, denn durch einen direkten Kundenkontakt kann die Kundenzufriedenheit erhöht und eine langfristige Kundenbindung aufgebaut werden. In diesen Prozessen spielen besonders die Abteilungen Marketing, Vertrieb und Kunden-Support eine große Rolle.

Typische Funktionen eines CRM-Systems

  • Detaillierte Kundenselektion (Filter für Selektion, z.B. Branche oder Region)
  • Stammdatenpflege (z.B. Name oder Adresse)
  • Dokumentenmanagement (elektronische Daten werden datenbankgestützt verwaltet)
  • Kontakthistorie (Kontaktaufnahmen werden abgespeichert, z.B. E-Mails oder Briefe)
  • Terminkalender für Kundentermine

Vorteile von CRM-Systemen

  • Individuellere Kundenbedienung und Angebote
  • Kundenzufriedenheit steigt
  • Wiederkäuferquote steigt
  • Langfristige Kundenbindung (erhöhte Kundenloyalität)
  • Weiterempfehlungsquote steigt (durch höhere Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität)
  • Umsatz steigt (langfristig)
  • Monetäre Einsparungen im Marketing (Effektivität der Marketingmaßnahmen steigt)
  • Ständiger Zugriff auf alle kundenbezogenen Daten
  • Einheitliche Datensätze (weniger Redundanzen und Fehler)

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