Technologische Unterstützung ist in einem modernen Unternehmen zur Steuerung sämtlicher Geschäftsabläufe in der heutigen Zeit unerlässlich. Neben einem leistungsfähigen ERP-System haben daher viele Firmen auch ein CRM-System im Einsatz. Durch eine intelligente Verknüpfung der Daten aus den beiden Business-Applikationen kann im Rahmen eines analytischen CRM-Konzepts schließlich strukturiert auf das sich stetig ändernde Käuferverhalten des modernen und komplexen Marktumfeldes reagiert werden.
Ob bei der der Erstellung von Marketingkampagnen, der Generierung von Leads, der Steuerung von Verkaufschancen oder der optimierten Bestandskundenbetreuung – ein operatives CRM-System unterstützt Unternehmen in allen Branchen bei der Automatisierung verschiedener Aufgaben in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Service. Die Plattform ermöglicht es somit, auf Kunden und den Markt einzuwirken und bietet damit die ideale Grundlage für eine optimierte Kundenorientierung und das Treffen fundierter Entscheidungen.
Doch die Einsatzmöglichkeiten eines CRM-Systems sind damit noch lange nicht erschöpft. Gekoppelt mit weiteren Datenquellen und einer geeigneten Business Intelligence Lösung kann mit der Software auch der Ansatz eines analytischen CRM verfolgt werden. Die Verknüpfung der verschiedenen Datenbanken und der Informationsaustausch zwischen diesen erleichtern die systematische Bearbeitung und Auswertung der in den operativen Systemen gesammelten Daten und ermöglichen es, diese zueinander in Beziehung zu setzen. Bei den genannten Informationen kann es sich beispielsweise um Kundenreaktionen, Absatzzahlen, Transaktionen oder andere Daten aus unterschiedlichen Anwendungsbereichen der ERP- und CRM-Systeme handeln.
Nicht immer ist es jedoch möglich, alle relevanten Daten des Marktes (z.B. Interessentenverhalten und Kundenzufriedenheit) direkt aus dem eigenen ERP- oder CRM-System zu ziehen. Unter dem Stichwort der schnell wachsenden Menge an Big Data liegen einige Informationen lediglich in der Cloud, also extern, vor. Ziel ist es schließlich, die für das jeweilige Unternehmen wichtigen Daten aus dieser Cloud herauszufiltern und in Analysen und Auswertungen mit einzubeziehen.
Mittels der Idee des analytischen CRM können so also zum Beispiel durch das BI-Tool analysierte und ausgewertete Kundenverhaltensmuster, Unternehmenspotentiale oder aktuelle Marktbedingungen aus verschiedenen internen und externen Datenquellen als ideale Entscheidungsgrundlage für zukünftige Aktionen dienen. Für eine noch bessere Verarbeitung der Analysen und Auswertungen bietet es sich an, diese direkt in die Oberfläche der jeweils anderen operativen Systeme zu integrieren. Das angebundene CRM kann damit die Optimierung und Steuerung weiterer operativer CRM-Prozesse gewährleisten sowie die künftige strategische Ausrichtung des Unternehmens beeinflussen.
Im konkreten Anwendungsfall könnte so beispielsweise auf Grundlage diverser interner und externer Daten über die BI-Software das Kaufverhalten von Kunden ausgewertet werden. Durch die Analyse lässt sich schließlich erkennen, welche Kunden (z.B. kategorisiert nach Alter oder Region) in jüngster Vergangenheit welche Produkte erworben haben und wie zufrieden sie mit ihrem Kauf waren. In einer anschließenden Mailing-Kampagne können daraufhin im operativen CRM bestimmte Zielgruppen angeschrieben und zum erneuten Kauf passender Produkte animiert werden, während zum Beispiel Kundenkreise, die seit Längerem nichts mehr gekauft haben oder mit ihren Einkäufen unzufrieden waren, außen vor gelassen werden oder andere Angebote erhalten. Das CRM kann so gezielt für eine effiziente Kommunikation, zur Erkennung und Nutzung von Trends und somit zur Optimierung von Kundenzufriedenheit und Vertriebsmaßnahmen eingesetzt werden.
Die hierfür notwendige Integration der einzelnen Systeme kann mithilfe der von prisma informatik entwickelten NAVdiscovery Toolbox schnell und kostengünstig realisiert werden. Der Connector verbindet die Business Intelligence Lösungen QlikView und Qlik Sense mit Microsoft Dynamics NAV, CRM und beliebigen weiteren Datenquellen (z.B. dem Qlik DataMarket).
