Lösungs­Miet­betreuung - Operatives CRM mit Act!
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Act! Analyse

Die Analyse Ihrer im operativen Sektor erfassten Daten, sowie deren Weiter­verarbeitung in Kampagnen, Über­sichten und Entscheidungs­grund­lagen macht den Unter­schied zwischen Adress­daten­bank und strategischem CRM aus.

Analytisches CRM ist damit - neben einer operativen Nutzung - der zweite Grund­pfeiler erfolgreichen Vertriebs­managements mit Unter­stützung durch Vertriebs­software.

Nach­stehend haben wir für Sie eine Leistungs­übersicht des Mehr­nutzens erarbeitet, welcher mit der Lösungs-­Miet­betreuung "Analytisches CRM" einhergehen kann.

Erschließbarer Mehrnutzen

Hinweise

 
Allgemeine Data Warehouse-Funktionen    
 
01-1) Bereitstellung von CRM-Daten (operative Vertriebsdaten) in einem Data-Warehouse

*

Einweisung über Servicekarte möglich

 
01-2) Möglichkeiten der Aufbereitung von inhomogenen Datenbeständen zu qualitativ sauberen Daten

*

Einweisung über Servicekarte möglich

 
01-3) Bereitstellung von ERP-Daten (Back-Office) in einem Data-Warehouse und flexible Verknüpfungsoptionen zu den vorhandenen CRM-Daten

*

Einweisung über Servicekarte möglich

 
01-4)

Aufbereitung von vorliegenden Daten zum Zwecke weitergehender Analysen

Beispiele:
1) Clusterbildung (A-Kunde, wenn "Bedingung")
2) Fallunterscheidung (A-Kunde, wenn "Bedingung 1" und "Bedingung 2")

*

Einweisung über Servicekarte möglich

 
Einfache 1-D-Analysen    
 
02-1)

Individuelle Zusammenfassung von Daten (Summe, Anzahl, Durchschnitt, Akkumulation u.a.)

Beispiele:
1) Gesamtanzahl Kunden
2) Gesamthöhe Umsatzerwartung
3) Anzahl geführter Telefonate

*

Einweisung über Servicekarte möglich

 
Anspruchsvolle 2-D-Analysen    
 
03-1)

Individuelle Berechnung von Kennzahlen pro "Bezugsgröße"

Beispiele:
1) Gesamtanzahl Kunden pro Verkaufsregion
2) Umsatzhöhe pro Kunde
3) Anzahl Akquisetätigkeiten pro Kunde
4) %-Anteil des Kundenumsatzes pro Artikelgruppe

*

Einweisung über Servicekarte möglich

 
OLAP-Analysen 3-D-Analysen    
 
04-1)

Individuelle Berechnung von Kennzahlen für zwei "Bezugsgröße" gleichzeitig (Multidimensionale Sicht auf Daten)

Beispiele:
1) Gesamtanzahl Kunden pro Verkaufsregion pro Jahr
2) Umsatzhöhe pro Kunde pro Mitarbeiter
3) Anzahl Akquisetätigkeiten pro Kunde pro Fachbereich
4) %-Anteil des Kundenumsatzes pro Artikelgruppe pro Monat

*

Einweisung über Servicekarte möglich

 
Kundenmuster erkennen
mit Data Mining
   
 
05-1)

Mustererkennung zur Herleitung von empirischen Regeln und Prognosen für die Geschäftstätigkeit

Beispiele:
1) Welche Kunden sind abwanderungsgefährdet?
2) Kunde X kauft Produkt Y mit Wahrscheinlichkeit P
3) Rentabilität der Kundenbeziehung auf Basis von KD-Deckungsbeitrag X und Vertriebsaufwand Y

*

Einweisung über Servicekarte möglich

 


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Revised: 2 Oktober, 2019 13:31