Adaptive Real-time Technologien im Customer Relationship Management

Entscheidungsprozesse im Customer Relationship Management (CRM) finden zumeist in einer hoch dynamischen Umwelt statt. Immer neue Einflüsse wirken auf das Verhalten von Kunden und müssen in Entscheidungen von Marketingtreibenden integriert werden. Dabei wird in der Praxis bislang häufig nur eine sporadische Anpassung von Marketing-Entscheidungsgrundlagen, etwa Kundenverhaltensmodellen, verfolgt. Dies geschieht vor dem Hintergrund zeitlich und personell aufwändiger Entwicklungs- und Anpassungsprozesse. Ändert sich das Kundenverhalten nun schneller als das Verhaltensmodell aktualisiert wird, erfolgt die Kommunikation, z. B. eines individuellen Angebots, nicht auf Grundlage seines aktuellen Verhaltens. Die Entscheidungsgrundlage ist veraltet und das Angebot wird vom Kunden nicht als interessant bzw. relevant eingestuft. Lukas Grieser stellt in diesem Buch einen Ansatz zur Verringerung des Zeitverbrauchs von der Erkennung von Veränderungen bis zur darauf aufbauenden Marketingentscheidung vor. Basierend auf den Grundgedanken des CRM entwickelt er ein theoretisches Konzept zur Automatisierung der Entwicklung, Anpassung und Anwendung von Entscheidungsgrundlagen im Kampagnenmanagement und damit der tatsächlichen Umsetzung eines „closed- loop learnings“. Im Rahmen eines Simulationsmodells wird ein Werkzeug zur Konfiguration der Parameter des omatisierten Prozesses beschrieben, das eine bestmögliche kampagnenindividuelle Steuerung der Kommunikation ermöglicht. Damit bietet dieses Buch neben dem theoretischen auch den praktischen Rahmen für die Implementierung omatisierter Prozesse im analytischen CRM. Durch diese signifikante Beschleunigung von Marketing-Entscheidungen sollen dem Kunden relevantere Angebote kommuniziert und dem Unternehmen eine bessere Position am Markt verschafft werden.