Diplomarbeit, 2001
77 Seiten, Note: 1,7
1. Problemstellung, Definitionen, Grundlagen
1.1 Problemstellung
1.2 Der Begriff Customer Relationship Management
1.2.1 Begriffsabgrenzung und Anspruchsspektrum des eCRM
1.2.2 Definitorische Einordnung des Electronic Business
1.3 Die Handelsunternehmung als Absatzmittler
1.3.1 Handel im funktionellen und institutionellen Sinn
1.3.2 Die Handelsfunktionen und die Existenzberechtigung des Handels
2. Was leistet das Internet für das CRM ?
2.1 Die Bedeutung des Internet für das CRM
2.2 Entwicklung und Potentiale des Mediums Internet
2.3 Mögliche Konflikte zwischen der Nutzung des Internet und dem CRM
3. Konzeptionelle und technologische Aspekte des eCRM
3.1 Empirische Vorüberlegungen zu Potentialen des CRM
3.2 Kundenbindung als Effekt des CRM
3.2.1 Ökonomische Bedeutung der Kundenbindung
3.2.2 Persönlichkeitsbezogene Bedeutung der Kundenbindung
3.3 Kundenbindungsstrategien
3.4 Das CRM – System
3.4.1 Strategische Zielsetzungen des CRM-Konzeptes
3.4.2 Aufgabenbereiche eines CRM-Systems
3.5 Analytisches CRM
3.5.1 Data Warehouse
3.5.2 On-Line Analytical Processing
3.5.3 Data Mining
4. eCRM im Rahmen des Kundenbeziehungsprozesses
4.1 Die Phasen des Kundenbeziehungsprozesses
4.2 eCRM-Instrumente zur Gestaltung des Kundenbeziehungsprozesses
4.2.1 Der Kontaktprozess
4.2.1.1 Data Mining Anwendungen
4.2.1.2 Die Online -Werbung
4.2.2 Auftragsgewinnnung
4.2.2.1 Identifizierung
4.2.2.2 Differenzierung
4.2.2.3 Individualisierung
4.2.3 Kaufprozess
4.2.4 Nutzungsphase
5. Entwicklungsperspektiven und Fazit
5.1 CRM im mCommerce – technische Aspekte und Entwicklungsprognosen
5.2 Besonderheiten des mCommerce
5.3 Chancen und Risiken für eine mobile Beziehungspflege
5.4 Fazit
Die Arbeit untersucht, wie Handelsunternehmen durch das Customer Relationship Management (CRM) und die Integration moderner Informationstechnologien, insbesondere des Internets, langfristige und profitable Kundenbeziehungen aufbauen können. Im Fokus steht die Transformation von traditionellen, transaktionsorientierten Ansätzen hin zu ganzheitlichen, beziehungsorientierten E-Commerce-Strategien.
3.5.3 Data Mining
Das Data Mining entwickelte sich parallel zu dem schnellen Wachstum gespeicherter Datenmengen und der daraus resultierenden Notwendigkeit der Entwicklung von Methoden zur Unterstützung von Prozessen ,welche nützliches Wissen aus großen Datenbanken filtern. Data Mining unterstützt mit Hilfe statistischer Verfahren, KI-basierter Logik und genetischen Algorithmen die automatische Auswertung extrem umfangreicher, heterogen strukturierter Datenbestände aus den verschiedensten Bereichen wie etwa Kostenrechnung, Marktforschung oder Vertrieb, die in einer Data Warehouse gespeichert sind. Die Vielfältigkeit der Anwendungsgebiete erfordert dabei unterschiedliche Data Mining Verfahren, welche bei ihren Einsatz jeweils hinsichtlich ihrer Zweckmäßigkeit zu überprüfen sind. Wesentliche Verfahren lassen sich unterscheiden in Data Mining durch Clusteranalyse, Statistik, Induktives Lernen und Neuronale Netze. Im Folgenden sollen einige ausgewählte Anwendungsfelder betrachten werden, welche Relevanz für das in dieser Arbeit zugrunde gelegte Untersuchungsobjekt aufweisen:
1. Problemstellung, Definitionen, Grundlagen: Dieses Kapitel führt in die Notwendigkeit des Wandels von transaktionsorientierten hin zu beziehungsorientierten Marketingansätzen im Handel ein und definiert grundlegende Begriffe wie CRM, E-Business und E-CRM.
2. Was leistet das Internet für das CRM ?: Hier wird die Rolle des Internets als Kommunikations- und Vertriebskanal sowie dessen Potenzial zur Individualisierung von Geschäftsbeziehungen sowie mögliche Nutzungskonflikte diskutiert.
3. Konzeptionelle und technologische Aspekte des eCRM: Dieses Kapitel erläutert die ökonomischen Grundlagen der Kundenbindung und stellt technologische Komponenten eines CRM-Systems wie Data Warehouse, OLAP und Data Mining vor.
4. eCRM im Rahmen des Kundenbeziehungsprozesses: Es erfolgt eine detaillierte Analyse der Instrumente zur Gestaltung der verschiedenen Phasen des Kundenbeziehungsprozesses, vom Kontakt bis hin zum E-Mail-Marketing und zur Kundenanalyse.
5. Entwicklungsperspektiven und Fazit: Das abschließende Kapitel behandelt das Mobile Commerce als künftige Ausbaustufe des CRM und fasst die zentralen Erkenntnisse der Arbeit zusammen.
Customer Relationship Management, E-CRM, E-Business, E-Commerce, Kundenbindung, Kundenzufriedenheit, Online-Marketing, Data Mining, Data Warehouse, Kundenbeziehungsprozess, Mobile Commerce, Personalisierung, Kundenwert, Internet, Handelsmanagement
Die Arbeit befasst sich mit der ganzheitlichen Implementierung von Customer Relationship Management (CRM) in Handelsunternehmen unter Nutzung elektronischer Medien (E-CRM).
Zentrale Felder sind die konzeptionellen Grundlagen des E-CRM, die technologische Unterstützung durch Informationssysteme und die strategische Anwendung dieser Systeme zur Kundenbindung.
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Handelsunternehmen durch gezielte Kundenansprache und technologische Innovationen langfristige, profitable Beziehungen zu ihren Kunden aufbauen können.
Es handelt sich um eine theoretische und konzeptionelle Arbeit, die auf einer umfassenden Literaturanalyse basiert und bestehende Erkenntnisse zu CRM-Strategien für den E-Commerce-Kontext adaptiert.
Im Hauptteil werden neben den technologischen Aspekten (Data Warehouse, Data Mining) vor allem die Instrumente zur Gestaltung der Kundenbeziehung in verschiedenen Phasen (Kontakt, Auftragsgewinnung, Kauf, Nutzung) detailliert erörtert.
Wichtige Begriffe sind Customer Relationship Management, E-CRM, Kundenbindung, Data Mining, E-Commerce und Mobile Commerce.
Data Mining ist essenziell, um aus großen Datenmengen, die im E-Business anfallen, wertvolles Wissen über Kundenpräferenzen zu extrahieren, um diese zielgerichtet und individuell ansprechen zu können.
M-Commerce erweitert das CRM um neue Möglichkeiten wie Lokalisierung und ständige Erreichbarkeit, was den Weg zu einer noch personalisierteren Kundenansprache ebnet.
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