Customer Analytics - ITS-PEOPLE · 2018-04-10 · we make the difference Customer Analytics Erkenntnisse einer 20-jährigen Reise 19. November 2015 Frank Sommerer Geschäftsführer

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Customer Analytics

Erkenntnisse einer 20-jährigen Reise

19. November 2015Frank Sommerer

Geschäftsführer its-people

+ Managementberater CRM

19. November 2015 Frank Sommerer © its-people 2

Customer Analytics - Erkenntnisse einer 20-jährigen Reise



• The First Dream – Transparenz durch MIS- und OLAP-Systeme

• Gipfelstürmer DWH – DWH etabliert am Markt und Wachstumsmarkt BI

• Online First – iPhone / iPad als Wegbereiter der digitalen Transformation

• The New Dream – Marketing Automation und Customer Engagement

• The Result – Träume, Enttäuschungen, Mißverständnisse und Erfolge



The First Dream – Transparenz durch MIS- und OLAP-Systeme

Management-Informations-Systeme MIS

Führungs-Informations-Systeme FIS

Decision Support Systeme DSS

OLAP

Online Analytical Processing

Vertriebs-Informations-Systeme VIS

Mitte 90iger bis Ende der 90iger Jahre



Schaffung einer unternehmensweit einheitlichen, konsistenten

und transparenten Informationsbasis zur effizienten

Unterstützung von Entscheidungsprozessen innerhalb einer

Organisation

Vision:

• Reaktionsfähigkeit durch Frühwarninformationen

• Einheitliches geschäftsorientiertes Reporting

• Kundenorientierte Informationsversorgung

Mission:

Zielsetzung von Managementinformationssystemen [Folien aus 1996]



Markt

Produkt

Organisationseinheit

Berichtsgröße

Datenkategorie

Periode

Währung

TeleC IND DL Prod.

Alle B

Ges. CDF SCS

BeratungSW-ProjekteIS-Mngm.lle SL

Alle Banke emische Ind.Elektroind.Automobil

Umsatz AE PersonalInvestitionen

Jan91

Plan ...

Apr91 Mai91

DM

...

...

Fertigungsind....

Kosten ...

Feb91Mr Jun91Jul91Aug91Sep91Okt91 ...

Ist

BASF ...Klöckner & Co Henkel

EG GUS steuropa Rest Eur.Deutsch Nafta ...

Kunde

Region

OLAP:Business-Sichtweisen in logische Datenmodelle übersetzen



PROBLEMSTELLUNG Informationsflut

Wachsender Kostendruck

30% - 40% der Berichtsinhalte sind überflüssig bzw. redundant

Uneinheitliche Begriffsdefinitionen beeinträchtigen die internen Kommunikationswege

Die Mitarbeiter im Controlling sind mit redundanten Erfassungsarbeiten und manuellen Eingriffen belastet

Zeitdruck löst unsichere Entscheidungssituationen aus



Die Informationenstransparenz führt zur Problemtransparenz

STEIGERUNG der Berichtsqualität (Effektivität) und REDUKTION der Berichtsquantität (Effizienz)

Problemorientierte Berichterstattung

Flexible Analyse- und Simulationsmöglichkeiten

Datenfluß-Integration

Nutzen



Ergebnisse

OLAP Erfolg

neue Analysemöglichkeiten mit Drill down & Drill to Detail

hohe Performance durch In Memory

Standard-Reporting

zeitnah, korrekt und reproduzierbar

enorme Effizienzgewinne bei der Report-Erstellung

Erfolgsgarant

Sprache der Manager & Controller

direkte Umsetzung im Fachbereich

schnell & preisgünstig

Transparenz über Ergebnisse und Zahlen



Gipfelstürmer DWH – Data Warehouse etabliert am Markt und Wachstumsmarkt BI

Data Warehouse DWH

Business Intelligence BI

360° Blick Kunde

ETL

Extract – Transform - Load

Single Point of Truth

Anfang des 21. Jahrhunderts

Business Intelligence Portale


Gipfelstürmer DWH – DWH etabliert am Markt und Wachstumsmarkt BI

Stage Data Mart

Data Mart

Operative

Daten

Data

Warehouse

Anwender

DWH

ETL



Was hat sich verändert

• Single Point of Truth

• von MIS-Inseln zu teils unternehmensweiten DWH Lösungen

• Data Warehouse Lösungen etablieren sichincl. E-Commerce Daten und Web-Tracking-Daten

• Anzahl der zu integrierenden Systeme und Daten anwachsend / steigend

• Marketing im Focus:

• Marketing DWH / Kunden DWH mit Ziel 360° Blick auf den Kunden

• Optimierung Kampagnen Management (mehr + bessere Selektionsmerkmale)

• Wie erfolgreich sind meine Werbekampagnen?

• Welches sind meine besten Kundensegmente?



Ergebnisse

großer Erfolge durch professionelle ETL WerkzeugeWartbarkeit + Weiterentwicklung verbessern sich signifikant

deutliche Zunahme der Datenvolumen und zu integrierender Systeme

hohe Datenmengen und Performance der DWH Lösungen

teils enorme Effektivitätsgewinne durch die gewonnene Transparenz fürProduktion, Logistik, Finanzen/Controlling, Vertrieb



Online First – iPhone / iPad als Wegbereiter der digitalen Transformation

Enterprise Data Warehouse

Age of the Customer

Zero Moment of Truth ZMOT

Digital Marketing

Social, Mobile, Online

ab 2008

E-Commerce



The world is changing in 2009 …

Facebook ?

iPhone / iPAD ?financial crisis ?

20 % Search from Smartphones (2008: 0 %)

… what is the reason ?

+ 105 % Google Search

78 % use Smartphone Search

before buying !





Digitale TransformationWissen über die Kunden als Wettbewerbsvorteil


Veränderungen

Social, Mobile, Online

kontinuierliche Zunahme neuer Datenquellen

immer mehr unstrukturierte Daten

Identifikation und Zuordnung Nutzer / Kunde

Social Monitoring und Text-Mining

Digital-Marketing und E-Commerce

entwickeln sich unabhängig zu CRM + bestehenden DWH Lösungen

eigene Sprache und Kennzahlen

Trends

Segmentierung und Wertigkeit von Kunden (mehr Daten, neue Verfahren)

Decisioning – Next best Action Konzepte

Individualisierung und Personalisierung im Shop / in der Werbung

Datenschutz & Datensicherheit




The New Dream – Marketing Automation & Customer Engagement

Customer Journey

Big Data – Smart Data

Cross-Channel / Omni-Channel

Predictive Analytics

In Memory

seit 2012

Lead Management

Customer Experience


The New Dream – Marketing Automation und Customer Engagement



Verantwortlich für Optimierung und Durchführung der Kampagnen-Selektionen für den monatlichen

Katalogversand

Analyse und Bewertung der Kampagnenergebnisse

Aufbau einer neuen Kunden-Segmentierung

Übergreifende

ThemenfelderTypische Fragestellungen

Welchen Bedarf hat der Nutzer und Kunde ?

Was ist ihre Erwartungshaltung an die Produkte und Services ?

Wie informieren sich die Kunden und wie ist ihr Entscheidungsprozess ?

Wie erfolgreich ist die Vermarktung (digitale Kanäle und klassische Kanäle) ?

Was und wie sprechen die Kunden über meine Marken und mein Unternehmen ?

Was und wie sprechen die Kunden über unsere Wettbewerber ?

Auf welchen sozialen Plattformen diskutieren Nutzer über uns und stellen Fragen an uns ?

Big Data

Verantwortlich für Optimierung und Durchführung der Kampagnen-Selektionen für den monatlichen

Katalogversand

Analyse und Bewertung der Kampagnenergebnisse

Aufbau einer neuen Kunden-Segmentierung

Übergreifende

Themenfelder Beispiel Websitebesuch:

Big Data sind die einzelen Trackingzeilen und Smart Data ist die analytische Interpretation

Smart Data sind konsolidierte, korrekte und analytisch interpretierte direkt einem Nutzer

zuordenbare Daten

In der Vermarktung gibt es inzwischen eine riesige Anzahl von Anbietern zu unzähligen

Themenfeldern: Market Watch, Competitor Watch

Deutsche Bahn Beispiel Fahrdaten Achse:

Früher: Big-Data-Anwendung „Achsenkontrolle“ im Umfang mehrerer Terabyte

Heute: Smart-Data-Anwendung „Wartungsprognose und Vorbeugung gegen Störungen“,

welche direkt an der Achse befestigt ist und den konsolidierten Zustand an die Zentrale meldet.

Von

Big Data

zu

Smart Data



Veränderungen

Marketing-Automation / Lead-Management

mehrstufige automatisierte Kommunikation

dem Nutzer die Informationen anbieten, welche den Entscheidungsprozess unterstützen

Lead-Nurturing – Lead-Scoring – Lead-Routing

Customer Engagement / Customer Journey / Customer Experience

das Entscheidungsverhalten des Kunden über alle Kanäle nachvollziehen

die Nutzer zur verstärkten Interaktion animieren

Ziel: stärkere Bindung an die Marke, Cross- / Up-Selling

Big Data / Data Warehouse

konkurrierende Konzepte vs integrierte Nutzung



Auswirkungen Analytics

Big Data

In Memory [HANA, EXASOL]

NoSQL Datenbanken

Hadoop basierte Big Data Plattformen

Cross-Channel-Vermarktung

neu Leadmanagement-Lösungen für B2C und B2B (Einkaufstour der Big 5)

veränderter Markt zu Kampagnenmanagementlösungen

Omni-Channel mit Beacon-Technologien

Cloud

Cross-Channel-Vermarktungslösungen (50%)

preisgünstige Realtime Decisioning und Next best Action Services (>80%)

cloud basierte Data Warehouse Lösungen (<5%)



• The First Dream – Transparenz durch MIS- und OLAP-Systeme

• Gipfelstürmer DWH – DWH etabliert am Markt und Wachstumsmarkt BI

• Online First – iPhone / iPad als Wegbereiter der digitalen Transformation

• The New Dream – Marketing Automation und Customer Engagement als Heilsbringer

• The Result – Träume, Enttäuschungen, Mißverständnisse und Erfolge


The Result – Träume, Enttäuschungen, Mißverständnisse und Erfolge

Erwartungshaltung 360° Blick auf den Kunden

o bessere Absatz Chancen durch zielgerichteteren Vertrieb

o optimale Cross-Channel Vermarktung

o Basis für erstklassige Customer Engagement Lösungen

o Basis für intelligente Leadmanagementprozesse

o ermöglicht eine Differenzierung durch bessere Kundenservicesbei vergleichbaren Produkten



Strategien messbar machen – passende Key Performance Indicators (KPI) definieren

Angebot

Produkte

Services

Markt /

Zielgruppe

Kunden

Potentiale

Vermarktungsstrategie

je Marktsegment

Vermarktung

direkt

Vermarktung

über Partner



Erfolgs-Tipp: f(Erfolg) = Angebot > Bedarf ≠ Nachfrage

Informations-

nachfrage

geplant

Informations-

bedarf

tatsächlich

Informations-

angebot

realisiert



Erfolgs-Tipp: f(Erfolg) = Angebot > Bedarf ≠ Nachfrage

Informations-

nachfrage

geplant

Informations-

bedarf

tatsächlichInformationsangebot

realisiert



Online

Marketer

E-Shop

ManagerIT CRM Analytics

Experte



Kunde BI Anbieter

komplex - einfach

Lösung - Feature

verstehen - zuhören



Data is the new Currency

Integration is the Key

The Reward

Engagement & Success

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