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Orbit IT-Forum: Auf dem Weg zum Arbeitsplatz der Zukunft
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Einbindung von Datenanalysen lässt Kundenbeziehungen vorausschauend steuern.

Der Schlüssel für erfolgreiche Kundenansprache ist, dass das Unternehmen den Kunden versteht. In einer Zeit, in der Kundenkommunikation immer stärker in Echtzeit abläuft, ist es wichtiger, dass die Ansprache nicht nur zeitnah abläuft, sondern auf die jeweiligen Bedürfnisse eingegangen sowie potenzielle Kunden so genau wie möglich identifiziert werden. Möchte das Unternehmen seinen Kunden noch besser verstehen, wird nicht nur ein CRM-System benötigt, das sämtliche Kundendaten auf einen Blick zusammenführt, sondern darüber hinaus Informationen anbietet, die der Mitarbeiter von seinem Kunden noch nicht kennt. Zwischen all den gespeicherten Daten in CRM-Systemen verbirgt sich oft Potenzial, welches die Arbeit von Vertrieb oder Servicemitarbeitern noch produktiver und effektiver gestalten kann. Doch wie kann dieser Teil des Datenschatzes auch noch nutzbar gemacht werden? Die Lösung liegt in der Integration von Datenanalyse-Tools ins CRM und der Möglichkeit, beide Lösungen miteinander kommunizieren zu lassen.

Um Marketing-Maßnahmen optimal zu steuern, ist eine Differenzierung der Kunden anhand ihrer Wertigkeit notwendig. Durch eine detaillierte Analyse der Daten ist es möglich, potenzielle Käufer noch stärker nach Umsatzwahrscheinlichkeiten, Interessen und anderen Kriterien zu gewichten. Ein fortschrittliches CRM-System, in dem Analytik-Tools zum Einsatz kommen, bietet hierbei mehr als simple Scores: Man nutzt die prädiktive Modellierung als Konzept, da das System wichtige zusätzliche Informationen zum Wert des Kunden für das Unternehmen zeigen kann, die vorher nicht vorlagen. Beispielsweise erfährt nun der Mitarbeiter durch die Auswertung der Daten, wie hoch die Wahrscheinlichkeit eines Vertragsabschlusses oder die einer Angebotsanforderung beim einzelnen Kunden wirklich ist.

Maßgeblich für eine detaillierte Analyse durch fortschrittliche CRM-Systeme ist der Zugang zu unterschiedlichen Datenquellen und die nahtlose Integration etwa mit Business-Intelligence-Lösungen wie Cognos BI. Parallel ist es wichtig, dass Datenanalysen und -recherchen für die Nutzer der Systeme an Komplexität verlieren, selbst wenn diffizile Fragestellungen mittels Business Analytics-Werkzeugen bearbeitet werden. Wohin der Weg hier führt, zeigt die jüngst vorgestellte Cloud-basierte Lösung Watson Analytics: Sie erlaubt, Abfragen für Business Analytics-Anwendungen in natürlicher Sprache zu formulieren und damit den Zeitaufwand für exakte Bewertungen zu minimieren. Durch die Integration von Watson in ein CRM-System werden Vertriebsspezialisten einen Schritt weiter davon befreit, über Expertenwissen bei der Bedienung allzu spröder Nutzeroberflächen verfügen zu müssen.

www.sugarcrm.com

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