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Make Big Data Small - Erfolgreiches Customer Relationship Management im E-Commerce

Olga Walter

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Make Big Data Small - Erfolgreiches Customer Relationship Management im E-Commerce

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Inhaltsverzeichnis
Quellenangaben

Über dieses Buch

Kundengruppen und -bedürfnisse durch gezielte Analyse der Kundendaten identifizierenCustomer Lifetime Value, Qualität, Rentabilität und Aktivität Ihrer Kunden effizient analysieren und bewertenKonkrete Maßnahmen und Kampagnen zur Kunden-Wertsteigerung ableiten: Kunden (re-)aktivieren und aktiv haltenZiel des Customer Relationship Managements ist es, den Wert der Kunden über den gesamten Lebenszyklus der Geschäftsbeziehung besser auszuschöpfen, um langfristiges und nachhaltiges Wachstum zu erreichen. Dafür müssen Sie Ihre Kunden und deren Bedarf kennen.Um Ihre Kunden besser kennen zu lernen, haben Sie als Betreiber einer Website oder eines Online-Shops unzählige Daten zur Verfügung – Stichwort Big Data. Häufig fehlt aber das Know-how, aus diesen enormen Datenmengen die relevanten herauszufiltern und dann die richtigen Schlüsse und Handlungen daraus abzuleiten, um am Ende Ihren Kunden die passenden Produkte und Services zur richtigen Zeit anzubieten und so ihren Wert für das Unternehmen langfristig zu steigern.Die Autorin erläutert praxisnah und pragmatisch, wie Sie sich Schritt für Schritt an Ihre Datenbasis heranwagen können und so Ihre Kunden von Analyse zu Analyse besser verstehen lernen.In Teil I erhalten Sie einen Überblick über die verschiedenen Daten, die im Unternehmen potenziell vorliegen, und erfahren, wann es sinnvoll ist, weitere Daten über Ihre Kunden zu erheben.In Teil II erfahren Sie, wie man durch strukturierte Datenanalyse und mittels der richtigen Thesen in kurzer Zeit aus der einen Kundengesamtheit einzelne sinnvolle Kundensegmente identifiziert, die ähnliche Kaufverhaltensweisen und Bedürfnisse aufweisen. Es werden außerdem sämtliche Analysen behandelt, die den Status Quo Ihres Unternehmens aus CRM-Sicht darstellen und Ihnen damit die für Sie entscheidenden Handlungsempfehlungen aufzeigen. Konkret geht es u.a. um Kohorten- und Sortimentsanalysen, die Bewertung und Berechnung der Kundenqualität sowie das Churn Management.In Teil III erläutert die Autorin, wie Sie für die jeweiligen Kundensegmente die richtigen Maßnahmen und Kampagnen ableiten und durch effektives Testing kontinuierlich verbessern. Sie erfahren, wie Sie die identifizierten Kundengruppen durch intelligentes E-Mail-Marketing individuell ansprechen, um so den Wert jeder Gruppe gezielt zu steigern. Dabei geht es unter anderem darum, Kunden zu aktivieren bzw. zu reaktivieren, ihre Abwanderung zu verhindern und Weiterempfehlungen zu fördern.In Teil IV geht die Autorin darauf ein, worauf es im CRM-Alltag ankommt. Sie beschreibt die richtige Herangehensweise für eine erfolgreiche Umsetzung des CRMs im Unternehmen, macht auf die größten Fehler aufmerksam, die es zu vermeiden gilt, und gibt einen Überblick über notwendige personelle Ressourcen.Mit diesem Buch haben Sie einen praxisnahen Leitfaden an der Hand, um ein effektives CRM in Ihrem Unternehmen einzuführen und auszubauen.Aus dem Inhalt:Teil I: EinführungBestandsaufnahme der verfügbaren DatenKundenverhalten 3.0Möglichkeiten der DatenerhebungVoraussetzungen für einen effizienten E-Mail-Versand im CRMTeil II: Daten analysierenKundengruppen identifizierenKundenbindung, -rentabilität, -lebenszeit und Sortimentsstruktur untersuchenKohortenanalysenBerechnung der Kundenqualität: RFM-Score, Margenbetrachtung, Customer Lifetime ValueCross AnalyticsChurn ManagementOnline-UmfragenTeil III: Maßnahmen ableitenCRM-RoadmapPrioritäten festlegenHilfestellungen zum effizienten TestenIntelligentes E-Mail-Marketing für die jeweiligen KundengruppenKunden (re-)aktivieren und (aktiv) haltenGutscheine effektiv einsetzenWeiterempfehlungen fördernVon Online zu PrintTeil IV: Voraussetzungen und AusblickDie richtige Herangehens-weise ans Thema CRMVermeiden der größten FehlerÜberblick über notwendige personelle RessourcenCRM-Zukunft

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Information

Jahr
2016
ISBN
9783958450356

Inhaltsverzeichnis