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Ein Referenzmodell für integratives analytisches Customer Relationship Management. Daten, Aufgaben und Prozesse

Advances in Information Systems and Management Science, Bd. 47

Steffen Daute

ISBN 978-3-8325-3272-7
311 Seiten, Erscheinungsjahr: 2013
Preis: 44.00 €
Analytisches Customer Relationship Management (aCRM) nutzt die Funktionalitäten des Business Intelligence (BI) samt den subsumierten Elementen Data Warehouse, Online Analytical Processing und Data Mining zur Analyse kundenbezogener Daten, um die gesamte Beziehung zwischen Unternehmen und Kunden individuell zum Vorteil beider zu optimieren. Sowohl in der Wissenschaft als auch in der Praxis findet das Thema mehr und mehr Beachtung, was sich auch in den Investitionen zur Einführung entsprechender Systeme widerspiegelt.

Mehrere Untersuchungen zeigen jedoch, dass sich die Einführung von ganzheitlichem aCRM nur in wenigen Fällen, bezogen auf den Kosten/Nutzen-Aspekt, wirklich rechnet. Daher gilt es herauszufinden, wie die unterschiedlichen Elemente zusammenspielen müssen, damit die Erfolgsrate der Umsetzung deutlich steigt. Mit harmonisierten Referenzmodellen zu den verwendenden Daten, den notwendigen Aufgaben und den möglichen Prozessen leistet Steffen Daute fachkonzeptionelle Hilfe bei der Einführung von aCRM-Systemen, um einerseits die Kosten für diese zu reduzieren und andererseits die differenzierten Verfahren in Gänze aufeinander abzustimmen.

Das Buch richtet sich an Dozenten und Studenten der Wirtschaftsinformatik und der Betriebswirtschaftslehre sowie an IT-Manager, Organisations- und Anwendungssystemgestalter.

Steffen Daute, Jahrgang 1982, studierte Wirtschaftsinformatik an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster. Seit mehreren Jahren führt er als Unternehmensberater der Prof. Becker GmbH sowie für die DMC Dialogmarketing Consulting GmbH Praxisprojekte in den Bereichen aCRM, Prozessmanagement und Software-Einführung durch. Im November 2012 erfolgte die Promotion zum Doktor der Wirtschaftswissenschaften.

Keywords:
  • aCRM
  • Referenzmodell
  • Business Intelligence
  • analytisches Customer Relationship Management
  • Data Mining

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