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Analytisches Customer Relationship Management in Kreditinstituten - Data Warehouse und Data Mining als Instrumente zur Kundenbindung im Privatkundengeschäft. Diss. Univ. Bochum 2001

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Nachlassende Kundenbindung stellt auch Kreditinstitute vor neue Herausforderungen im Marketing. Ein analytisches Customer Relationship Management (CRM), das mittels moderner Datenverarbeitungskonzepte wie Data Warehouse, OLAP und Data Mining die vorhandenen Datenbestände nutzt, stellt eine wichtige Voraussetzung für ein wirkungsvolles Kundenbindungsmanagement dar.

Ausgehend von den wichtigsten Kundenbindungsdeterminanten stellt Simone Kerner grundlegende analytische Informationssysteme vor und untersucht ihren Einsatz. Sie leitet mit Hilfe zentraler CRM-Steuerungsgrößen kundenlebenszyklusorientierte CRM-Strategien ab und zeigt ihre Umsetzung in konkrete CRM-Maßnahmen durch entsprechende Marketing-Mix-Instrumente auf. Die notwendige Kontrolle der Maßnahmeneffizienz und -effektivität einschließlich der Implikationen eines Kundenbeziehungscontrollings erfolgt durch Gegenüberstellung zentraler Kosten- und Nutzengrößen.

List of contents

A Einführung in die Thematik und Vorgehensweise.- 1. Zur Relevanz des Themas.- 2. Zielsetzung und Vorgehensweise.- B Customer Relationship Management in Kreditinstituten.- 1. Das Konzept des Relationship Managements: Entwicklungslinien und Begriffsbestimmung.- 2. Charakterisierung der Kunde-Bank-Beziehung.- 3. Kundenbindung als Ziel des Relationship Managements.- 4. Ableitung von Anforderungen an das Relationship Management.- C Analytische Informationssysteme als Instrumente des Relationship Managements.- 1. Allgemeine Einführung: Daten, Informationen und Informationssysteme.- 2. Ausgestaltung Analytischer Informationssysteme in Kreditinstituten.- D Anwendungsfelder Analytischer Informationssysteme im Relationship Management.- 1. Identifizierung von CRM-Segmenten anhand des Kundenwertes und des Loyalitätsgrades zur Ableitung von CRM-Strategien.- 2. Gestaltung und Konzeptionierung von CRM-Maßnahmen.- 3. Ansätze CRM-spezifischer Effektivitäts- und Effizienzkontrollen.- 4. Hindernisse beim Einsatz eines analytischen Relationship Managements.- E Schlußbetrachtung: Fazit und Ausblick.

About the author

Dr. Simone Kerner promovierte bei Prof. Dr. Peter Hammann am Lehrstuhl für Marketing der Universität Bochum. Sie ist CRM-Analystin bei der Commerzbank AG in Frankfurt.

Summary

Nachlassende Kundenbindung stellt auch Kreditinstitute vor neue Herausforderungen im Marketing. Ein analytisches Customer Relationship Management (CRM), das mittels moderner Datenverarbeitungskonzepte wie Data Warehouse, OLAP und Data Mining die vorhandenen Datenbestände nutzt, stellt eine wichtige Voraussetzung für ein wirkungsvolles Kundenbindungsmanagement dar.

Ausgehend von den wichtigsten Kundenbindungsdeterminanten stellt Simone Kerner grundlegende analytische Informationssysteme vor und untersucht ihren Einsatz. Sie leitet mit Hilfe zentraler CRM-Steuerungsgrößen kundenlebenszyklusorientierte CRM-Strategien ab und zeigt ihre Umsetzung in konkrete CRM-Maßnahmen durch entsprechende Marketing-Mix-Instrumente auf. Die notwendige Kontrolle der Maßnahmeneffizienz und -effektivität einschließlich der Implikationen eines Kundenbeziehungscontrollings erfolgt durch Gegenüberstellung zentraler Kosten- und Nutzengrößen.

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