2 Grundlagen des CRM Konzepts

2.1 CRM – Grundlagen, Ziele und Konzepte

2.1.1 Begriffsdefinition und Abgrenzung

In der Literatur wird „Customer Relationship Management“ oft nur mit betriebswirtschaftlichen IT Systemen in Verbindung gebracht, welche Daten über die Kunden selbst und aller Kundeninteraktionen sammeln und auswerten können.³ Diese Systeme sind aber im eigentlichen Sinne nur Instrumente, um CRM in seiner Umsetzung in einem Unternehmen zu unterstützen oder überhaupt erst zu ermöglichen.

Andere Autoren verbinden mit dem Begriff CRM rein theoretische marketing-wissenschaftliche Thematiken wie „Kundenwert“, „Kundenbindung“ und „Kundenzufriedenheit“ und vernachlässigen die technologische Umsetzung mittels geeigneter Systeme.⁴ Sie verharren somit auf einer rein konzeptionellen Ebene ohne praktischen Umsetzungsmethoden.
Hippner und Wilde folgern, dass nur gemeinsam umgesetzte und aufeinander abgestimmte kundenorientierte Strategie und kundenorientierte Informations-systeme die vollen Potenziale des CRM-Konzepts ausschöpfen, welches sie wie folgend definieren:

„CRM ist eine kundenorientierte Unternehmensstrategie, die mit Hilfe moderner Informationstechnologie versucht, auf lange Sicht profitable Kundenbeziehungen durch ganzheitliche und individuelle Marketing-, Vertriebs- und Servicekonzepte aufzubauen und zu festigen.“⁵

Der Begriff „kundenorientierte Strategie“ wird in der Literatur wiederum mit verschiedenen Begrifflichkeiten verbunden die oft auch synonym verwendet werden. Diese sollen folgend voneinander abgegrenzt werden.⁶

„Beziehungsmanagement“ („Relationship Management“) beschreibt laut Diller die Analyse, Selektion, Planung, Gestaltung und Kontrolle von Geschäfts-beziehungen im Sinne eines ganzheitlichen Konzepts.⁷ Er unterscheidet hierbei zwischen Einzeltransaktionen und längerfristigen Geschäftsbeziehungen. Beziehungsmanagement beschränkt sich somit nicht nur auf Kundenbeziehungen, sondern umfasst sämtliche Unternehmensbeziehungen wie horizontale (z.B. zu Vertriebsgemeinschaften), vertikale (z.B. Lieferantenbeziehungen, Kunden-beziehungen), unternehmensinterne Beziehungen (z.B. zum Personal) und laterale Beziehungen (z.B. zu Behörden).

„Beziehungsmarketing“ („Relationship Marketing“) beinhaltet alle vertikalen Beziehungen und somit alle Lieferanten- sowie Kundenbeziehungen.⁸
„Kundenbeziehungsmanagement“ („Customer Relationship Management“) ähnelt dem Kundenbeziehungsmanagement, beschränkt sich aber ausschließlich auf die Gestaltung der Beziehung zum Kunden. Somit ist das Kundenbeziehungs-management wiederum eine Teilmenge des Beziehungsmarketings. Es beinhaltet die Neukundenaquisition, Kundenbindungsmanagement und das Kundenrück-gewinnungsmanagement. Dabei liegt der Fokus auf Neubeziehungen aufbauen, halten und gemeinsame Nutzen steigern. Somit kann das Beziehungsmarketing als eine Teilmenge des Beziehungsmanagement angesehen werden.

„Kundenbindungsmanagement“ („Customer Retention Management“) ist ein Teilaspekt des Kundenbeziehungsmanagements. Das Kundenbindungs-management ist die systematische Analyse, Planung, Durchführung sowie Kontrolle sämtlicher auf den aktuellen Kundenstamm gerichteten Maßnahmen mit dem Ziel, die Kundenbeziehung aufrecht zu erhalten und weiters zu vertiefen.⁹ In Abbildung 1 werden diese Begriffe, ihre Abgrenzungen und ihre Beziehungen zueinander grafisch dargestellt.

2.1.2 Konzept des CRM

CRM erfolgt mit dem Ziel, profitable Kundenbeziehungen auszugestalten und somit den Unternehmenserfolg bzw. den Unternehmenswert zu erhöhen. Es basiert daher auf einem rein ökonomischen Verständnis. Dies ist allerdings nur über die Erhöhung der Kundenzufriedenheit bei unzufriedenen Kunden und einer stabilen Kundenbindung bei bereits zufriedenen Kunden möglich.

Dafür müssen kundenorientierte Restrukturierungsmaßnahmen im Unternehmen durchgeführt werden, welche die Optimierung kundenorientierter Geschäfts-prozesse, die Neuintegration von CRM-Systemen und die Einführung einer systemischen Planung und Kontrolle dieser Prozesse miteinschließen.¹¹

In der Literatur wird beim Wert der Kundenbeziehung unterschieden zwischen der Kundensichtweise („customer value“ – Wert für den Kunden) und der Unternehmenssicht („Kundenwert“ – Wert des Kunden).¹² Im Fokus des CRM steht der Kundenwert aus Unternehmenssicht. Der ökonomische Beitrag eines Kunden oder einer Kundengruppe für ein Unternehmen beinhaltet neben bereits getätigten und zukünftigen Umsätzen auch indirekte Beiträge wie z.B. Weiterempfehlungen und ist somit ein mehrdimensionales Konstrukt.¹³ Allerdings muss für den Kunden der für ihn höchste „Customer Value“ („Nettonutzen“)¹⁴ gegeben sein, damit er überhaupt eine Beziehung zu diesem einen Unternehmen eingeht und beibehält. Weitere Erläuterungen finden sich dazu im Kapitel 2.3.

In der Praxis gibt es auch Kunden, die einen negativen Gewinnbeitrag liefern und somit erwirtschaftete Gewinne zum Teil vernichten.¹⁵ Diese gilt es, in die Gewinnzone überzuführen. Dies kann mittels Umsatzsteigerungen über spezielle Angebote und vermehrte Ansprache über Kommunikationsmaßnahmen oder aber über Kostenreduktionen durch weniger oder günstigere Kommunikations- und Vertriebskanäle erreicht werden. Die letzte Möglichkeit ist schließlich, den Kundenstamm von diesen Kunden zu bereinigen, indem die Beziehungs-aktivitäten auf ein Minimum reduziert oder gegebenenfalls Geschäftsbeziehungen von Unternehmensseite her abgebrochen werden.¹⁶

2.2 Aufbau und Funktionalitäten von CRM-Systemen

Wie bereits angeführt werden CRM IT-Systeme als unterstützende Instrumente oder oft auch als „Technological Enabler“ der CRM Strategie angesehen. Viele dieser Systeme sind über die letzten zwei Jahrzehnte aus einzelnen selektiven IT-Systemen des Marketing, Vertriebs und Kundenservices zu einem integrativen CRM System zusammengewachsen und basieren nun auf einer einheitlich und konsistent geführten Kundendatenbank. Diese ist meist über Schnittstellen direkt oder mittels einer EAI Anwendung (Enterprise Application Integration) mit einer betriebswirtschaftlicher Standardsoftware (ERP-System oder SCM-System) integriert.¹⁷ Die Kundendaten werden in einer einzigen Datenbank gehalten und beugen somit Inkonsistenz (Unkorrektheit) bei Datenänderungen auf Grund von Redundanzen (überflüssige Mehrfachspeicherung von Daten) vor. Sämtliche Kundenstammdaten sowie Transaktionsaktivitäten werden im System gespeichert und dienen so als operative Unterstützung für die klassischen „Customer Touch Points“ (Berührungspunkte im Dialog mit den Kunden) Marketing, Vertrieb und Service wie auch als Datengrundlage für analytische Auswertungen.¹⁸

In Abbildung 2 werden die Komponenten und die Art und Weise, wie sie untereinander agieren, grafisch kompakt dargestellt.

2.2.1 Analytisches CRM

Die Hauptaufgabe des analytischen CRM (auch als aCRM bezeichnet) besteht in der systematischen Aufzeichnung von Kundenkontakten und Kundenreaktionen auf Transaktionsaktivitäten des Unternehmens. Auf Grund dieser Daten können die kundenbezogenen (operativen) Geschäftsprozesse differenziert, gesteuert und kontinuierlich verbessert werden. Dafür werden die Daten in einer von der operativen Datenbank getrennten Analysedatenbank - oft als „Customer Data Warehouse bezeichnet – gesammelt, die zur Unterstützung der Entscheidungs-prozesse im Unternehmen genutzt wird. Zur besseren Aufbereitung der Daten wird häufig das Analysewerkzeug OLAP (On-Line Analytical Processing) verwendet, welches es ermöglicht, relevante Daten herauszufiltern und in Form eines mehrdimensionalen Datenwürfels abzubilden. Der Anwender kann diesen Würfel drehen, kippen oder die Daten in einzelnen zweidimensionalen Tabellen („Scheiben“) betrachten.²⁰

Weitergehende Möglichkeiten bietet das „Data Mining“. Hierbei wird mittels geeigneter Algorithmen die große Datenmenge eines Customer Data Warehouse durchsucht und aussagekräftige Muster und mögliche interessante Zusammen-hänge handlungsrelevanter Geschäftserfahrungen vom System selbständig erkannt. Dies passiert mit Großteils automatisierten Methoden. Allerdings muss ein Analyst neben statistisch, methodischen Wissen im Umgang mit Datenbanken auch über ein fundiertes betriebswirtschaftliches Wissen verfügen.²¹

In Abbildung 3 wird dargestellt, wie Data Mining die einzelnen Phasen des Customer Lifetime Values unterstützt. Nähere Informationen siehe Kapitel 2.3.
Einzelne Verfahren des Data Mining werden in die drei Gruppen „Klassifikation und Prognose“, „Segmentierung“ sowie „Abhängigkeitsentdeckung“ eingeteilt. Ein typisches Beispiel für die Klassifikation ist die Kündigeranalyse, welche sich als Prognose der Kündigungswahrscheinlichkeit bestehender Kunden einsetzen lässt. Die Segmentierung versucht, die Kunden nach zuvor unbekannten, gleichen Eigenschaften und Merkmalskombinationen zu gruppieren. Als bekanntes Beispiel der Abhängigkeitsanalyse ist die Warenkorbanalyse zu nennen, welche durch Kaufverhaltensanalyse unterschiedlicher Kunden passende zusätzliche Waren zu den bereits gewählten vorschlägt.²³

„Web Mining“ lehnt sich in seinen Vorgehensweisen sehr stark an die Methoden des Data Mining an. Allerdings wird die Datenbasis hierbei im Wesentlichen von Logfiles der Webserver geliefert. Web Mining wird zur Analyse von Kundenverhalten auf einer Website verwendet und liefert interessante Erkenntnisse über bevorzugte Navigations– „Trampelpfade“. Eine verwendete Methodik ist hierfür die „Clickstream-Analyse“. Weiters können Webinhalte für den einzelnen Kunden generiert und angezeigt werden (z.B.: spezielle Angebote). Dafür wird allerdings eine Personalisierung des Kunden mittels „Log-In“, „Cookies“ oder anderen technischen Möglichkeiten vorausgesetzt.²⁴

Das „Text Mining“ ist als Erweiterung des Data Mining zu sehen und dient der zusätzlichen Auswertung von unstrukturierten Daten wie etwa proprietäre Textdateien (z.B.: MS Word) oder der erfolgten eMail Korrespondenz vom und mit dem Kunden.²⁵

2.2.2 Operatives CRM

Das operative CRM bietet Unterstützung für alle Customer Touch Points des Marketing, Sales und Customer Services und deren Geschäftsprozesse und deckt somit den gesamten Customer Buying Circle ab. Dieser beinhaltet vier Phasen:

In der „Anregungsphase“ wird das Interesse des Kunden mittels Werbung, Public Relations, etc. geweckt. Er entwickelt und erkennt ein Bedürfnis.

In der „Evaluierungsphase“ versucht der Kunde möglichst viele Informationen über unterschiedliche Angebote und deren Eigenschaften wie Preis, Leistung und Lieferanteninformation mit seinen Bedürfnissen abzuwiegen und fällt schließlich eine Kaufentscheidung.

Die „Kaufphase“ beginnt bei der Durchführung der Bestellung und endet beim Bezug der Ware bzw. Dienstleistung und der Bezahlung.

Die „After-Sales-Phase“ beinhaltet Einführungsmaßnahmen, Wartung und Schulung bis hin zu einer etwaigen Entsorgung des Produkts.²⁷

Aus Unternehmenssicht werden diese Phasen des Kunden von drei maßgeblichen Hauptaufgabegebieten des operativen CRM Systems unterstützt:

Die „Marketing Automation“ beinhaltet als Kernaufgabe das „Kampagnen-management“, welches den Informationsfluss sowohl unternehmensintern wie auch gemeinsam synchronisiert mit dem Kunden regelt. Wichtig ist hierbei, dass

• dem richtigen Kunden
• das richtige Informations- und Leistungsangebot
• im richtigen Kommunikationsstil
• über den richtigen Kommunikationskanal
• zum richtigen Zeitpunkt vermittelt wird.

Dabei übernimmt die Kampagnenplanung die Zielsetzung, Kundenselektion und die Auswahl des Kommunikationskanals. Die Kampagnensteuerung speist alle Kundenreaktionen in das System ein und stößt entsprechende Folgeaktionen an. Die Kampagnenauswertung vergleicht den erreichten Erfolg mit den vorher gesteckten Zielen und analysiert Vorgehensweisen auf Effektivität und Effizienz.

Weiters müssen den Customer Touch Points ständig aktuellste Informationen über Produkte und Leistungen in Form von Marketingmaterialien, Trainingsunterlagen, etc. zur Verfügung stehen.²⁸

Die administrativen Funktionen der „Sales Automation“ beinhalten Unterstützung bei typischen Vertriebsprozessen wie Angebotserstellung, Zeitplanung und Budgetierung, Termin- und Routenplanung, Spesenabrechnung, Besuchsberichterfassung, Kundendatenerfassung, etc. Die analytischen Funktionen, wie z.B. das „Opportunity Management“, unterstützen Vertriebs-mitarbeiter dahingehend, Verkaufschancen aktiv nachzugehen – von der noch anonymen Adresse bis zum - im besten Fall - letztendlichen Vertragsabschluss. Grafische mehrstufige Darstellung (z.B. Pipeline Analyse) helfen hierbei, einen raschen Überblick zu bekommen. Als Beispiel für Kontaktunterstützende Funktionen ist eine mögliche Produktkonfiguration zu erwähnen.²⁹

Die „Service Automation“ beinhaltet Prozessunterstützung für den Serviceinnendienst wie für den Kunden Außendienst. Während der Außendienst verstärkt administrativ unterstützt wird, wie etwa bei Angebotserstellung, Spesenverwaltung, Routenplanung, Tätigkeiten der Besuchsnachbereitung, etc., liegt der Hauptaufgabenbereich der Unterstützung des Innendiensts in der Kundenkommunikation und Datenerfassung von Reklamationen, Beschwerden oder speziellen Terminwünschen. Weiters kann der Innendienst auch Vertriebs-aktivitäten übernehmen.

Wiederum können erhobene Daten analysiert werden, um z.B. durch sich häufende Schadensmeldungen oder Beschwerden Komponentenfehler erkennen zu können. In weiterer Folge können so notwendige Verbesserungen initiieren werden. Dieser Aspekt ist für die Kundenbindung von besonderer Bedeutung, da Beschwerden Anzeichen von Unzufriedenheit und Nichterfüllung von Kunden-erwartungen sind, die der Kundenbindung und Kundenloyalität sehr schaden. Unzufriedene Kunden könnten negative Mund-zu-Mund Propaganda betreiben, um Ihren Unmut zu kanalisieren. Im schlimmsten Fall könnten Kunden abwandern, was mit zuvorkommender Reaktion des Unternehmens unter Umständen verhindert werden kann.³⁰

2.3 Customer Lifetime Value und Kundenbindung

2.3.1 Der Kunde

• Potentielle Kunden: Bedarf an Produkt und/oder Dienstleistung ist prinzipiell gegeben, bis dato wurde beim bestimmten Unternehmen noch nie gekauft.
• Gelegenheitskunden stehen zwar in einer Geschäftsbeziehung, weisen allerdings keine Kundenbindung auf.
• Stammkunden stehen in einer Geschäftsbeziehung und weisen eine Kundenbindung zu einem gewissen Grad auf.
• Schlüsselkunden stehen in einer für das Unternehmen sehr wichtigen Geschäftsbeziehung und weisen eine Kundenbindung zu einem meist hohen Grad auf.
• Verlorene Kunden standen in einer Geschäftsbeziehung, weisen aber für den Moment kein Interesse an weiteren Transaktionen auf.³³

2.3.2 Determinanten des Kundenwerts

Der Kundenwert wird in der Literatur in quantitativen bzw. monetären (messbaren) und in einen qualitativen bzw. nichtmonetären (nicht direkt messbaren) Kundenwert unterteilt.³⁵

Eine ähnliche Betrachtungsweise liefern Hippner / Wilde (2006). Sie teilen den Kundenwert in Transaktionspotenzial und Relationspotenzial auf:

In der Darstellung in Abbildung 6 beinhaltet das „Basisvolumen“ den zu erwartenden Umsatz, der sich direkt aus Vorperioden ableitet und als relativ stabil angenommen wird. Das „Wachstumspotenzial“ stellt die positiven oder negativen Ver-änderungen im Kaufverhalten dar und beinhaltet Ausweitungen (bzw. Reduzierungen) des Basisvolumens, Cross Selling-Potenzial (Verkauf von zusätz-lichen Produkten und Dienstleistungen), das Up Selling-Potenzial (Wechsel des Kunden auf höherwertige Angebote im Leistungsportfolio des Unternehmens) und Mehreinnahmen durch steigende Preise, die von einem zufriedenen Kunden wegen einer höheren Preiselastizität akzeptiert werden.

Das „Kostensenkungspotenzial“ beruht auf der Kenntnis über die Bedürfnisse und Präferenzen des Stammkunden und den damit verbundenen kosteneffizienteren Transaktionsaktivitäten.

Das „Referenzpotenzial“ beinhaltet den Aspekt des Weiterempfehlungsverhaltens (aktiv) und des Ausstrahlungswirkens (passiv) eines Kunden. Dieser Faktor kann wiederum positiv, neutral als auch negativ (unzufriedener Kunde) wirken.

Das „Informationspotenzial“ berücksichtigt Aktivitäten des Kunden (z.B. Anregungen, Beschwerden, Beteiligung an Zufriedenheitsstudien), welche dem Unternehmen wertvolle Informationen zur eigenen Leistungssteigerung bringen.

Das „Kooperationspotenzial“ steht für Werttreiber, die aus der Bereitschaft des Kunden zur Zusammenarbeit entstehen (meist nur im B2B; z.B. „Efficient Consumer Response“).³⁷

2.3.3 Der Customer Lifetime Value

Während der Kundenwert periodenbezogen ist und somit nur über eine statische Perspektive verfügt, ist der Customer Lifetime Value (CLV) eine perioden-übergreifende Kundenbewertungsmethode und besitzt somit dynamischen Charakter. Dieser Ansatz versucht, die gesamte Geschäftsbeziehung einzu-beziehen und somit den „Kundenlebenszeitwert“ zu bestimmen, auch wenn die Größen situativen und konjunkturellen Einflüssen unterliegen.³⁸

Diller unterteilt den Kunden-Lebenszyklus in ein Sechs-Phasen Modell, das aus „Vor-Beziehungsphase“, „Startphase“, „Penetrationsphase“, „Reifephase“, „Krisenphase“ und „Trennungsphase“ besteht. In einem idealtypischen Kunden-lebenszyklus amortisieren sich mögliche Anfangsinvestitionen im Laufe der Geschäftsbeziehung.³⁹

Die meisten CLV-Berechnungsmodelle beziehen sich rein auf den monetären, also quantitativen Kundenwert („net profit“) unter Berücksichtigung eines ansteigenden Umsatzes bei sinkenden Marketingkosten. Bruhn unterscheidet zwischen dem „Potential Value“ und dem „Present Value“, welcher sich durch eine eingerechnete Abzinsung (Diskontierungszinssatz) von ersterem unterscheidet.⁴⁰ Dahinter steht die Überlegung, dass potentielle zukünftige Zahlungen im Verhältnis zu gegenwärtigen anfänglichen Akquisitionskosten auf Grund von kalkulatorischen Zinsen an Wert verlieren werden (Kapitalwertmethode).⁴¹

2.3.4 Die Kundenbindung

Kundenbindung aus verhaltensorientierter Sichtweise beschreibt die Absicht oder den Plan des Kunden eines Wiederkaufs von Produkten und/oder Dienstleistungen.⁴² Kundenbindung aus maßnahmenorientierter Sicht umfasst sämtliche Maßnahmen eines Unternehmens, eine Kundenbeziehung für die Zukunft zu stabilisieren bzw. auszuweiten und somit auch den Kundenwert zu erhöhen.⁴³

In der Literatur wird mit unterschiedlichsten Erklärungsansätzen versucht, dem Phänomen Kundenbindung auf den Grund zu gehen. Einige Ansätze beruhen auf dem wirtschaftlichem Denken und Handeln des Kunden und werden in die Reihe der „ökonomischen Erklärungsansätze“ einreiht. Andere Theorien werden in die Reihe der „verhaltenswissenschaftlichen Erklärungsansätze“ eingereiht.⁴⁴

³ Vgl. Schwetz 2000.
⁴ Vgl. Raab / Lorbacher 2002.
⁵ Hippner / Wilde 2002, S. 6.
⁶ Vgl. Hippner / Wilde 2006, S. 19.
⁷ Vgl. Diller 1995, S. 442-447.
⁸ Vgl. Köhler 2001.
⁹ Vgl. Bruhn / Homburg 2005.
¹⁰ Hippner / Wilde 2006, S. 20.
¹¹ Vgl. Hippner / Wilde 2006, S.21.
¹² Vgl. Helm / Günter 2001, S. 3-33.
¹³ Vgl. Schleuning 1997.
¹⁴ Vgl. Leßlhumer 2002, S.16 ff.
¹⁵ Vgl. Eberling 2002.
¹⁶ Vgl. Hippner / Wilde 2006, S. 24.
¹⁷ Vgl. Hippner / Rentzmann / Wilde 2004, S. 38.
¹⁸ Vgl. Hippner / Wilde 2006, S. 47 ff.
¹⁹ Hippner / Wilde 2006, S. 48.
²⁰ Vgl. Hippner / Rentzmann / Wilde 2004, S. 17.
²¹ Vgl. Hippner / Wilde 2006, S. 51 ff.
²² Hippner / Wilde 2006, S. 52.
²³ Vgl. Hippner / Rentzmann / Wilde 2004, S. 19 ff.
²⁴ Vgl. Hippner / Wilde 2006, S. 52 ff.
²⁵ Vgl. Hippner / Rentzmann / Wilde 2004, S. 21 ff.
²⁶ Wirtz 2005.
²⁷ Vgl. Muther 2001, S. 14 ff.
²⁸ Vgl. Hippner / Wilde 2006, S. 54-58.
²⁹ Vgl. Hippner / Rentzmann / Wilde 2004, S. 26 ff.
³⁰ Vgl. Hippner / Wilde 2006, S. 61 ff.
³¹ Vgl. Diller 2001.
³² Kindermann 2006, S. 7.
³³ Vgl. Kindermann 2006, S. 7.
³⁴ Reichheld 1997.
³⁵ Vgl. Helm / Günter 2001, S. 7.
³⁶ Hippner / Wilde 2006, S. 27.
³⁷ Vgl. Hippner / Wilde 2006, S. 27 ff.
³⁸ Vgl. Leßlhumer 2002, S. 31 ff.
³⁹ Vgl. Diller 1995, S. 58 ff.
⁴⁰ Vgl. Bruhn / Homburg 2005, S. 170.
⁴¹ Vgl. Leßlhumer 2002, S. 33.
⁴² Vgl. Kindermann 2006, S. 9 ff.
⁴³ Vgl. Bruhn / Homburg 2005, S. 8.
⁴⁴ Vgl. Kindermann 2006, S. 12 ff.