Fachbuch, 2021
91 Seiten
1 Einleitung und Zielsetzung der Arbeit
2 Begriffliche und theoretische Grundlagen des CRM
2.1 Definition von CRM
2.2 Begriffliche Abgrenzung
2.3 Elemente eines ganzheitlichen CRM-Ansatzes
2.4 Ziele des CRM
2.5 Unterschiede von CRM im B2B- und B2C-Bereich
3 Kundenzufriedenheit als Erfolgsfaktor in Hinblick auf CRM
3.1 Gewichtung der Kundenzufriedenheit für das CRM
3.2 Entstehung von Kundenzufriedenheit
3.3 Conformation/Disconformation-Paradigma
3.4 Kano-Modell der Kundenzufriedenheit
3.5 Der Zusammenhang zwischen Kundenzufriedenheit und Kundenbindung
4 Optimierung von Kundenbindung im B2C-Segment
4.1 Fundamentale Ansätze zur Kundenbindung
4.2 Kundenbindungsinstrumente im B2C-Segment
5 Praxisbeispiele einer erfolgreichen Implementierung von CRM
5.1 Apple Inc.
5.2 Amazon.com, Inc.
6 Schlussbetrachtung und Ausblick
Die vorliegende Arbeit untersucht, inwiefern Customer Relationship Management (CRM) als ganzheitlicher Ansatz genutzt werden kann, um die Kundenbindung im Business-to-Consumer (B2C)-Segment zu intensivieren und aus einmaligen Käufern loyale Stammkunden zu entwickeln.
2.3.2 Analytisches CRM
Das analytische CRM dient der elektronischen Datenerfassung und Datenauswertung von kumulierten Kundeninformationen. Die generierten Kundendaten aus internen Quellen, wie dem kommunikativen und operativen Bereich, sowie externen Quellen, wie Wirtschaftsdaten und Informationen über Wettbewerber, werden in eine unternehmensweite Datenbank eingespeist, dem sogenannten Data-Warehouse. Dort werden die Daten von analytischen Werkzeugen, z.B. OnLine Analytical Processing (kurz: OLAP) und Data-Mining, analysiert und ausgewertet. Die extrahierten Informationen können dann wieder an das operative und kommunikative CRM weitergeleitet werden, um unter anderem Vertriebs- und Marketingkampagnen optimal zu planen. Dieser geschlossene Kreislauf wird als ‚Closed-Loop-System‘ bezeichnet.
Durch den Closed-Loop entwickelt sich das CRM-System zu einem sich ständig dazu lernenden Gebilde. Somit ist eine konstante Optimierung der CRM-Prozesse gewährleistet. Zum besseren Verständnis soll kurz auf die Begriffe Data-Warehouse, OLAP und Data-Mining eingegangen werden.
Das Data-Warehouse stellt die Basiskomponente für einen analytischen CRM-Ansatz. Es ist ein physisches, unternehmensglobales Datenzentrum, welches Informationen aus internen und externen Quellen bezieht und sie über einen unbestimmten Zeitraum sichert. Da die Daten aus verschiedenen Quellen stammen und somit inhomogen sind, müssen sie strukturiert und digital vereinheitlicht werden. Durch die dann homogenen Datensätze wird eine ganzheitliche Datenlandschaft geschaffen, auf die bei Bedarf zurückgegriffen werden kann. So lassen sich zielgerechte Analysen für den Aufbau und die Aufrechterhaltung von Kundenbeziehungen erstellen. Um jedoch größere Zusammenhänge und verdeckte erfolgsrelevante Informationen herauszufiltern, bedarf es analytischer Werkzeuge.
1 Einleitung und Zielsetzung der Arbeit: Einführung in das Thema Kundenbindung und Erläuterung der Forschungsfragen sowie des strukturellen Aufbaus der Arbeit.
2 Begriffliche und theoretische Grundlagen des CRM: Definition und Abgrenzung des CRM-Begriffs sowie Vorstellung des ganzheitlichen CRM-Ansatzes mit seinen vier Grundsäulen.
3 Kundenzufriedenheit als Erfolgsfaktor in Hinblick auf CRM: Erläuterung der Bedeutung und Entstehung von Kundenzufriedenheit sowie Analyse mittels C/D-Paradigma und Kano-Modell.
4 Optimierung von Kundenbindung im B2C-Segment: Untersuchung verschiedener Ansätze und Instrumente zur Stärkung der Kundenbindung durch Gebundenheit und Verbundenheit.
5 Praxisbeispiele einer erfolgreichen Implementierung von CRM: Analyse der CRM-Strategien von Apple Inc. und Amazon.com, Inc. als Best-Practice-Beispiele im B2C-Bereich.
6 Schlussbetrachtung und Ausblick: Kritische Würdigung der Forschungsfrage und Ausblick auf zukünftige Entwicklungen im Bereich CRM und Kundenbindung.
Customer Relationship Management, CRM, Kundenbindung, Kundenzufriedenheit, B2C, Daten-Warehouse, Kano-Modell, C/D-Paradigma, Kundenclub, Loyalität, Marketingautomation, Data-Mining, Kundeninteraktion, Strategisches CRM, Kundenbarometer.
Die Arbeit analysiert die Bedeutung des Customer Relationship Managements (CRM) als ganzheitliches Konzept zur Steigerung der Kundenbindung innerhalb des B2C-Sektors.
Die Arbeit fokussiert sich auf die theoretischen Grundlagen des CRM, die Entstehung von Kundenzufriedenheit sowie praktische Strategien zur Bindung von Endkunden.
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Unternehmen CRM-Strategien nutzen können, um aus einmaligen Kunden loyale Stammkunden zu generieren und so den Unternehmenswert zu steigern.
Neben einer umfassenden Literaturanalyse werden theoretische Modelle wie das Kano-Modell und das Conformation/Disconformation-Paradigma zur Evaluation angewandt, ergänzt durch Praxisanalysen.
Der Hauptteil erstreckt sich von der theoretischen Fundierung des CRM über die Analysefaktoren der Kundenzufriedenheit bis hin zu konkreten Instrumenten wie Bonusprogrammen und Kundenclubs.
Wichtige Begriffe sind unter anderem Customer Relationship Management, Kundenbindung, Kundenzufriedenheit, Daten-Warehouse, Analytisches CRM und Kundenverbundenheit.
Während Apple primär auf emotionale Verbundenheit, ein geschlossenes Ökosystem und Produktbegeisterung setzt, nutzt Amazon zudem verstärkt datengetriebene Instrumente wie Dash-Buttons und personalisierte Kaufvorschläge für eine hohe Kundenbindung.
Im B2C-Markt ist der Wettbewerb aufgrund der Digitalisierung sehr intensiv; Kunden können Angebote leicht vergleichen, weshalb die Bindung an ein Unternehmen ein entscheidender Wettbewerbsvorteil ist.
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