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17.04.02 / Dateiname
22. Stuttgarter Unternehmergespräch
1
Customer Intelligence:Innovative Instrumente zur Analyse
und Steuerung vonKundenbeziehungen im Internet
Förderkreis Betriebswirtschaft an derUniversität Stuttgart e.V.:
22. Stuttgarter Unternehmergespräch
Dr. Peter FlorenzHenkel KGaA
7. November 2002
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AgendaKundenbeziehungen im Internet
Customer Intelligence für Daten aus dem Internet
Fallbeispiel Henkel
Fazit
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Nutzenpotentiale des IT-Einsatzes im Internet
Aufwand
Nut
zen
Information(z.B. Online-Recherche, elektronisches Archiv,
Produktkatalog im Netz)
Kommunikation(z.B. E-Mail-
Korrespondenz,Videokonferenz)
Transaktion(z.B. E-Commerce,
Teleservice, Kundenservice,
E-IntegrationWorkflow(E-Workflow, z.B.
Dokumentendurchlauf, Wiedervorlage)
Elektronische GeschäftsabschlüsseHandelsabwicklung
Adressierung und Entwicklung vonInteressengruppenGemeinschaftliches Arbeiten
Marketing und WerbungInteraktionNachrichten- & Datenaustausch
Informations- und DatenpräsentationGemeinsam genutzte DatenbankenSuchdienste
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Anforderungen an Customer Intelligence
Wer sind unsere Kunden und welche Anforderungen stellen diese an uns?
Welche Angebote nehmendie Kunden an ? (Informationen/Produkte)
Sind die kundenbezogenen Prozesse effizient und effektiv?
Welche Kunden sind für uns attraktiv?
Controlling
Marketing
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Anwendungsmöglichkeiten von Customer Intelligence
Wer sind unsere Kunden und welche Anforderungen stellen diese an uns?
Welche Angebote nehmendie Kunden an ? (Informationen/Produkte)
Sind die kundenbezogenen Prozesse effizient und effektiv?
Welche Kunden sind für uns attraktiv?
Kundensegmentierung/ -klassifikationKauf- und Informationsverhalten
Cross Selling/ProduktverbundbeziehungUp SellingSortimentsoptimierung
KampagnencontrollingMulti Channel ManagementVertriebskanalsteuerung
KundenergebnisrechnungKundenpotenzialbewertungKundenbindung
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AgendaKundenbeziehungen im Internet
Customer Intelligence für Daten aus dem Internet
Fallbeispiel Henkel
Fazit
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Customer IntelligenceNutzung aller elektronisch verfügbarenKundendaten, um mit Hilfe von Methoden desBusiness Intelligence betriebswirtschaftlicheFragestellungen aus den Bereichen desVertrieb/Marketing und Controllingzu beantworten.
Konzeption von Analysen ausvorhandenen Kundendaten,Ableitung von Optimierungs-vorschlägen, Gestaltung undRealisierung von Systemen zumdauerhaften Monitoring.
Kundendaten
Business
Intelligence
Marketing
ControllingCustomer
Intelligence
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Die Bausteine von Customer Intelligence
Web-daten
Webdaten-management
Handlungs-empfehlungen
und Umsetzung
BusinessIntelligence
Umsatz- undGewinnpotenzialAnalyseergebnisse
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Die Bausteine der HCI-Analysen
Web-daten
Webdaten-management
Handlungs-empfehlungen
und Umsetzung
BusinessIntelligence
Umsatz- undGewinnpotenzialAnalyseergebnisse
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Qualitätsorientiertes Webdatenmanagement ist die Basis
Web-daten
die Daten sind fehlerhaft
die Daten sind nicht verknüpft
die Daten stehen den Verantwortlichen nicht zur Verfügung
die Daten sind nicht strukturiert und damit nicht auswertbar
die Daten werden nicht archiviert
Zusammenführen, Prüfen, Bereinigen, Ergänzen, Aktualisieren, Kontrollieren
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Durch Verknüpfung verschiedener Webdaten entstehtneues Wissen zur Optimierung der Kundenbeziehung
Verknüpfungsdaten– Name,
– CookieID
– ...
KundenbezogeneBewertungsdaten
Daten aus Web-anwendungen
Kontaktdaten
UmsatzDeckungsbeitragKundenwertKundenklassifikation...
AvatardatenSetcarddatenNewsletterdatenQuiz-Daten…
Aktions-/Reaktionsdaten
LogfilesKundenfeedbackBeschwerdenBestelldatenKampagnendaten
AnschriftTelefonMobilFaxEmail...
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Die Bausteine der HCI-Analysen
Web-daten
Webdaten-management
Handlungs-empfehlungen
und Umsetzung
BusinessIntelligence
Umsatz- undGewinnpotenzialAnalyseergebnisse
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Business Intelligence
OLAP
Business Intelligence
Customer Warehouse
Aufbau einsmultidimensionalenDatenwürfels, dessenDimensionenbetriebswirtschaftlich relevanteGliederungskriterien sindNutzergesteuerte Analyse undReports aufgrund gegebenerDimension(z.B. Drill down)
Data Mining Deskriptive Statistik
Exploratives Verfahren zurAufdeckung von Mustern ingroßen DatenbeständenDas System generiertHypothesen, dieanschließend validiert werdenmüssen
Beschreibende quantitativeAnalysen mittels statistischerMaßgrößen (z. B.arithmetisches Mittel),grafischer (z. B. Histo-gramme) und tabellarischerDarstellungenEindimensionale statistischeFragestellungen
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Erfolgreiches Kundenbindungsmanagement imOnline / Offline-Bereich
(Quelle: in Anlehnung an Homburg, C., Bruhn, M. (2002), S. 10)
Unterstützende Analysen
Faktoren der Kundenbindung
Individualität der LeistungHeterogenität desLeistungsspektrumsHeterogenität der Kunden-erwartungenMarktbezogene DynamikMarktbezogene Komplexität
Ausgestaltung der kundenbe-zogenen InformationspolitikMitarbeitermotivation u.ä.Persönliche BeziehungVariety Seeking-MotiveImageAlternativenzahlBequemlichkeit der Kunden
WechselbarrierenMöglichkeit vertraglicher BindungenFunktionaler Verbund der ange-botenen LeistungenErtragspotenzial der KundenLeistungsbedürfnis der KundenPreisrestriktionenKundenfluktuation
Kontaktanalysen
Kunden-loyalität
AkzeptanzVertrauenpositiveEinstellungen
Phase 3
Kunden-zufriedenheit
Bewertungdurch Soll-Ist-Vergleich
Phase 2
Kunden-bindung
WiederkaufCross-BuyingWeiter-
empfehlung
Phase 4
ÖkonomischerErfolg
Phase 5
Technische und Usability Analysen
Segmentierung
Erfolgsorientierte Analysen
Prozessanalysen
Kampagnencontrolling
ErstkontaktBesuch derWebpräsenzKaufInanspruch-nahme derLeistung
Phase 1
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AgendaKundenbeziehungen im Internet
Customer Intelligence für Daten aus dem Internet
Fallbeispiel Henkel
Fazit
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Henkel Worldwide
Henkel
ist führend mitMarken und Technologien
die das Leben der Menschenleichter, besser und schöner machen.
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Drei Kompetenzfelder
Qualität mit Marken & Technologien
HomeCare
Adhesives, Sealants& Surface Treatment
Konsumenten
Personal Care
Industrie
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Sales 2001: 9.4 bn. €
Home Care
Personal Care
Sales by Business Sector
Technologies
33%
30%22%
ConsumerAdhesives
14%
1%Corporate
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Sales by Regions
Europe/Africa/Middle East
North America
Latin America
Asia/Pacific
5%72%
15%
8%
Sales 2001: 9.4 bn. €
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Globale Strategie
VorstandGeschäfts-
führung
Unternehmensstrategie
Globale Infrastruktur
Wasch-/Reinigungs-
mittel
Kosmetik/Körperpflege
Klebstoffe fürKonsumenten& Handwerker
HenkelTechnologies
Unternehmensbereiche
Globale Strategien der Strategischen Geschäftseinheiten
Finanzen
Funktionen
Human Resources
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•• e-Biz Steering Committeee-Biz Steering Committee(“GF + e-Biz Mgr.”)(“GF + e-Biz Mgr.”)
•• e-Biz Core Teame-Biz Core Team(“e-biz Manager”)(“e-biz Manager”)
•• e-Biz Divisional Teamse-Biz Divisional Teams(“on-top-approach”)(“on-top-approach”)
E-Biz Organisation Henkel Gruppe
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Grundsätzliche HerausforderungGrundsätzliche Herausforderung::indirekter Vertriebindirekter Vertrieb = = keine direkte Messung zusätzlicher Abverkäufekeine direkte Messung zusätzlicher Abverkäufedurch durch B2CB2C
TechnischeTechnische/administrative /administrative HerausforderungenHerausforderungen::- international - international unterschiedliche unterschiedliche Hosting-Hosting-VerträgeVerträge => => unterschiedliche Logfileunterschiedliche Logfile--StrukturenStrukturen und und StatistikenStatistiken- - verschiedene Datenbankverschiedene Datenbank--StrukturenStrukturen und - und -SystemeSysteme- - unterschiedliche Pflegeunterschiedliche Pflege- und - und DatenDaten--SicherungsansätzeSicherungsansätze- international - international nicht einheitliche Programmierungnicht einheitliche Programmierung/CMS/CMS
Problem Problem statistischer Informationen statistischer Informationen - - mangelnde Validitätmangelnde Validität und und Realiabilität Realiabilität - - unterschiedlicheunterschiedliche Web-Reporting Web-Reporting SystemeSysteme- - internesinternes und und externes externes BenchmarkingBenchmarking
Herausforderungen Customer Intelligence in B2C
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•• weltweit einheitliche, reliable und weltweit einheitliche, reliable und valide valide Informationen zurInformationen zurwirtschaftlichen Bewertung und Steuerung der Web-Aktivitätenwirtschaftlichen Bewertung und Steuerung der Web-Aktivitäten
•• Nutzung der bisherigen Erkenntnisse und WebsitesNutzung der bisherigen Erkenntnisse und Websites
•• step-by-step Implementierung von Data-Analysis- & Evaluation-step-by-step Implementierung von Data-Analysis- & Evaluation-Projects statt Kauf “grosser” LösungenProjects statt Kauf “grosser” Lösungen
•• tendenziell Outsourcing von nicht permanent sich wiederholendentendenziell Outsourcing von nicht permanent sich wiederholendensowie vom Anforderungsprofil sich schnell ändernder Tätigkeitensowie vom Anforderungsprofil sich schnell ändernder Tätigkeiten
•• einfache, auch von “Non-Experts” handhabbare Lösungeneinfache, auch von “Non-Experts” handhabbare Lösungen
•• Vermeidung technischen “Wildwuchses”Vermeidung technischen “Wildwuchses”
Ziele Customer Intelligence B2C
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Projektphase 1 – Aufbau Kennzahlensystem
Definition derAnforderungenan Messgrößen
• Workshops mit denFachabteilungen zuden Zielen derWebpräsenzen
• Analyse derbestehendenMessgrößen
• Desk Research
Definition desMessverfahrens
• Aufbau desAuswertungssystems(Prototyp)
• Definition desMessverfahrens
• Realibilität derSteuerungsgrößen
Testphase
• Nutzung undAuswertung derdefiniertenSteuerungsgrößen zurAnalyse verschiedenerInstrumente desMarketing-Mixes
Ergebnis-bewertung
• Definiertes Set ausSteuerungsgrößen zurMessung desbetriebswirtschaftlichenErfolges
• Empfehlung zur IT-Umsetzung /Fachkonzept
• Dokumentation derLessons Learned
www.color105.com (Test von eigenem Online-Shop)
www.fa.com (Image-Seite)
www.minirisk.ch (Online-Verkauf via LeShop)
www.schwarzkopf.com (Info/Image/Extranet)
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Metriken: ÜbersichtKontakt Metriken
Reichweite / Besuche / HäufigkeitBesuche je Zeiteinheit / PeriodeReferrer / SuchmaschinenEinstiegs- / Ausstiegseiten...
InteraktivitätsmetrikenVerweildauerBesuchstiefeNutzung interaktiver ElementePfadanalyseDownload von DateienGrad der Personalisierung einzelnerNutzer...
Technische MetrikenUsability
Verfügbarkeit
Datenvolumen der User
Verwendeter Browser / Betriebssystem
...
Ergebnisorientierte MetrikenProdukt- / Markenimage
Kaufverhalten / Transaktion
Kampagnenerfolg
ROI
Marktanteil
...
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Beispiel Kontaktmetriken:Indikatoren für das externe Such- und Browsingverhalten
Site-externes Such- und Navigationsverhalten1. "Woher kommen die Kunden auf die Website?"
2. "Wo betreten die Kunden die Website?"
Zugang überSchlüsselwörter
von externenSuchmaschinen
(Searching)
- BeurteilungKeyword
Advertising
Startseitenanalyse
Woher kommen dieBesucher?
z.B. Yahoo, GMX...
Herkunftsanalyse
Zugang über Verweisevon externen Websites
(Browsing)
Wo betreten dieBesucher
die Website?
Häufige Startseiten(interessant:
häufigeEinstiegsseiten <>
Homepage)
Bezogen aufsämtliche Besuche
(Visits)
Häufige Startseitenmit geringerAttraktivität
Bezogen aufBesuche,
die nur eine Seiteaberufen haben
(single page visits)
StatischeVerweise
DynamischeVerweise
Welche Verweise werdengenutzt?
(z. B. Foren, DiscussionGroups)
Zugang überBanner-Werbung(Ad evaluation)
Extern zu messende Sachverhalte
Popularität derWebsite
(welche Verweisegibt es im WWW?)
Suchwortranking(Welche
Suchwörterverweisen wie auf
die Website)
Wo hatten die BesucherInformationen über die Website
her? (Offline)-> Befragung z.B. bei Bestellung
-> Codes / Gutschein-Markierung
Share of VoiceVergleich mit Konkurrenzaktivitäten:
- Suchwortranking der relevanten Konkurrenten- Popularität der Websites der relevanten Konkurrenten
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Contact metrics
Interactivity metrics
Technical metrics
Result-oriented metrics
Visits
Cost per 1.000Visits
Effect control ofpromotions
Search words/ phrases
Referrer
Clusteranalysis
Multi levelSingle level
Link structure
Browser
Operatingsystems
Stresstest
Traffic
Fulfillment ofrequests
Costs Visitor-information
Keywordplacing
Popularity
Entry pages
Single accesspages
Duration
Online costs
Visit depth
Contentpages cost
Personalinformation
Avatar
Internalsearch engine
Information -Cost relation
Ursachen-Wirkungs-Kette:Beispiel Information Website
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Bausteine für die Implementierung desSteuerungssystems
DatenQuellen
DatenVorbereitung
DatenAnalyse
DatenVisualisierung
StandardLog File
“Neue” Besuchs-definition
Analytical Add-onAnalytical Service
ErweitertesReportingWerkzeug
BesuchDefinition &Daten Filter
Aufgaben:
Web-trends
DB
WebtrendsAnalysis
WebtrendsWeb Reporting
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Visualisierung der Ergebnisse und ZugriffsmöglichkeitenBeispiel 1 – Web-Portal
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Visualisierung der Ergebnisse und ZugriffsmöglichkeitenBeispiel 2 – Zugriff auf Ergebnisse einer Webpräsenz (I)
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Visualisierung der Ergebnisse und ZugriffsmöglichkeitenBeispiel 2 – Zugriff auf Ergebnisse einer Webpräsenz (II)
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Visualisierung der Ergebnisse und ZugriffsmöglichkeitenBeispiel 3 – Bestellung einer individuellen Analyse
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Visualisierung der Ergebnisse und ZugriffsmöglichkeitenBeispiel 4 – Zugriff auf eine Segmentierung
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AgendaKundenbeziehungen im Internet
Customer Intelligence für Daten aus dem Internet
Fallbeispiel Henkel
Fazit
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FazitDie Vereinheitlichung von Steuerungsgrößen (insbesondere dieVereinheitlichung der Datenbasis) schafft die Grundlage für reliable, valide undbenchmarkfähige Informationen.
Die ganzheitliche Konzeption des Kennzahlensystem ermöglicht eine sehr vielbessere Anbindung der Aktivitäten an die gegebenen Ziele und sie stellt zumanderen eine große Hilfestellung für den jeweiligen Webseitenverantwortlichendar.
Die vorhandenen Handlungsalternativen können in Ihrer Ergebniswirkung sehrviel besser bewertet werden.
Der modulare IT-Aufbau ermöglicht eine einfache Anpassung an die sich ständigweiterentwickelnde Umgebung.