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In einer zunehmend datengetriebenen Geschäftswelt stehen Unternehmen vor der zentralen Herausforderung, Kundendaten nicht nur technisch zu erfassen, sondern strategisch zu nutzen. Customer Intelligence beschreibt die Fähigkeit, Datenkompetenz mit unternehmerischem Denken zu verbinden, um datenbasierte Use Cases zu realisieren, die echten Mehrwert für Kunden, das Unternehmen und die Gesellschaft schaffen.
Dieses Herausgeberwerk vereint Beiträge von Expertinnen und Experten aus Praxis und Wissenschaft und bietet einen umfassenden Einblick in das breite Spektrum der Customer Intelligence. Die behandelten Themen reichen von KI-gestützter Analyse von Transaktionsdaten über hyperpersonalisierte Customer Journeys bis hin zu Event-basiertem Loyalty Management. Auch aktuelle Entwicklungen in den Bereichen Marketing Automation und datengetriebene Messeerlebnisse sowie der Einsatz von Large Language Models (LLMs) werden praxisnah beleuchtet.
Besondere Relevanz entfalten die zahlreichen Use Cases etwa zum auf Customer Lifetime Values (CLV) basierenden Kundenportfoliomanagement einer Großbank oder zur Verankerung von CRM-Systemen im B2B-Vertrieb. Sie zeigen, dass Customer Intelligence nicht nur ein theoretisches Konzept ist, sondern konkrete, umsetzbare Maßnahmen in Marketing, Vertrieb und Service ermöglicht.
Ein roter Faden aller Beiträge: Technologie allein genügt nicht. Erst das Zusammenspiel aus datenbasierter Analyse, menschlicher Empathie und klar strukturierten Prozessen schafft nachhaltige Kundenbindung und wirtschaftlichen Erfolg. Daher rückt das Buch auch strategische und organisatorische Voraussetzungen in den Fokus.
Der Sammelband richtet sich an Fach- und Führungskräfte in Marketing und Vertrieb, Lehrende, Forschende und Studierende, die mit Hilfe von Kundendaten zukunftsorientierte Geschäftsmodelle gestalten möchten. Er lädt dazu ein, bestehende Prozesse zu hinterfragen und neue Potenziale zu entdecken.
List of contents
Strategien zur Nutzung von Kundendaten.- Konkrete Use Cases und Geschäftsideen hinter den Use Cases.- Herausforderungen bei der praktischen Umsetzung.- Wertvolle Hinweise für Marketingentscheider.
Summary
In einer zunehmend datengetriebenen Geschäftswelt stehen Unternehmen vor der zentralen Herausforderung, Kundendaten nicht nur technisch zu erfassen, sondern strategisch zu nutzen. Customer Intelligence beschreibt die Fähigkeit, Datenkompetenz mit unternehmerischem Denken zu verbinden, um datenbasierte Use Cases zu realisieren, die echten Mehrwert für Kunden, das Unternehmen und die Gesellschaft schaffen.
Dieses Herausgeberwerk vereint Beiträge von Expertinnen und Experten aus Praxis und Wissenschaft und bietet einen umfassenden Einblick in das breite Spektrum der Customer Intelligence. Die behandelten Themen reichen von KI-gestützter Analyse von Transaktionsdaten über hyperpersonalisierte Customer Journeys bis hin zu Event-basiertem Loyalty Management. Auch aktuelle Entwicklungen in den Bereichen Marketing Automation und datengetriebene Messeerlebnisse sowie der Einsatz von Large Language Models (LLMs) werden praxisnah beleuchtet.
Besondere Relevanz entfalten die zahlreichen Use Cases – etwa zum auf Customer Lifetime Values (CLV) basierenden Kundenportfoliomanagement einer Großbank oder zur Verankerung von CRM-Systemen im B2B-Vertrieb. Sie zeigen, dass Customer Intelligence nicht nur ein theoretisches Konzept ist, sondern konkrete, umsetzbare Maßnahmen in Marketing, Vertrieb und Service ermöglicht.
Ein roter Faden aller Beiträge: Technologie allein genügt nicht. Erst das Zusammenspiel aus datenbasierter Analyse, menschlicher Empathie und klar strukturierten Prozessen schafft nachhaltige Kundenbindung und wirtschaftlichen Erfolg. Daher rückt das Buch auch strategische und organisatorische Voraussetzungen in den Fokus.
Der Sammelband richtet sich an Fach- und Führungskräfte in Marketing und Vertrieb, Lehrende, Forschende und Studierende, die mit Hilfe von Kundendaten zukunftsorientierte Geschäftsmodelle gestalten möchten. Er lädt dazu ein, bestehende Prozesse zu hinterfragen und neue Potenziale zu entdecken.
