Mit CRM
CRM-Systeme werden für die Unterstützung des Kundendiensts und Marketing genutzt. Marketing-Automation-Systeme sollen mit ihrem Einsatz, die Effektivität und Effizienz im Marketing steigern. Daher ist im Marketing die intelligente Verknüpfung von Marketing- Automation und CRM immer häufiger zu beobachten. Die Basis für ein profitables und nachhaltiges Wachstum bildet die konstante IT-Unterstützung bei der Orientierung der Kunden, mit Hilfe von Datenanalysen im Marketing, im Kundendienst sowie im Vertrieb. Dafür ist sowohl die geeignete Software, als auch die Anpassung der Zuständigkeiten in Marketing und Vertrieb notwendig (Heinzelbecker, 2017, S. 321).
Die erfolgreiche Umsetzung von Marketing Automation beginnt bei einer strukturierten und fundierten Planung. Damit die Strategie der Marketing Automation langfristig etabliert werden kann, hilft die Unterscheidung in den Bereichen IT, Zielsetzung, Einführung, operative Strukturen und Infrastrukturen (Kupplmayr, 2017, S. 150).
Aufgrund der zahlreichen Einsätze agiler Implementierungsmethoden und Software-asa- Service (SaaS)-Entwicklungen unterschätzen viele Unternehmen die Einführung der Marketing-Automation-Systeme. Oft fällt es den Unternehmen schwer zwischen komplexen und leicht zu implementierenden Lösungen zu unterscheiden. Um Marketing- Automation Lösungen erfolgreich einzusetzen, müssen diese mit den eigenen vorhandenen Systemen integriert werden. Beispielsweise sind hier die CRM- und Weblösungen, Business-Intelligence-Anwendungen, Marketingdatenbanken und auch Content-Management- Systeme zu nennen. Voraussetzung für die Verwendung aller Funktionen der Marketing-Automation Lösung ist die Integration und Weiterentwicklung der bereits bestehenden Marketingdaten-Infrastruktur und -Architektur erforderlich. Maßnahmen und Entscheidungen die aufgrund dieser Integration erfolgen müssen, können sowohl kosten- und zeitintensiv, als auch zukunftsweisend und bedeutend sein (Kupplmayr, 2017, S. 150).
Marketing-Automation-Systeme oder auch Vertriebsautomationssysteme (VAS) unterstützen die IT-basierenden Ausführungen wiederkehrender Vertriebsprozesse, um die Effektivität und Effizienz im Vertrieb zu optimieren. Beispielsweise können Lost-Order- Analysen, Tourenplanungen oder Angebotserstellung automatisiert werden. Da sowohl mit CRM-Systemen als auch mit Marketing-Automation-Systemen die typischen Vertriebsprozesse begleitet werden, sind die Grenzen dieser Systeme mittlerweile fließend (Hannig et al., 2017, S. 32f.).
Die Integration von Marketing-Automation und CRM-System wird zunehmenden zur Herausforderung, wenn es sich um die Implementierung von Marketing-Automation- Systemen handelt (Uwe Hannig et al., 2017, S. 34). „Dahinter steht das Konzept einer integrierten Systemlandschaft mit einem durchgängigen Verkaufstrichter, ausgehend von potenziellen Interessenten über vom Marketing und danach vom Vertrieb qualifizierte Leads bis hin zum Kaufabschluss mit anschließender Kundenbindung.“ (Uwe Hannig et al., 2017, S. 34).
Während sich im Jahre 2017 nur 29% der Unternehmen an Marketing-Automation-Systeme gewagt haben, war der Anteil von CRM-Systemen in Unternehmen bei etwa 76%. In Zukunft wird der Anteil von CRM-Systemen steigen. Auch in Deutschland dominieren die Anbieter von CRM-Systemen wie SAP, Microsoft, Salesforce.com und Oracle (Uwe Hannig et al., 2017, S. 34f.).
Mit der Data Mining-Technologie kann man Einzelhandelsdaten analysieren, Daten über mehrere Einzelhandelskanäle erfassen und eine einheitliche Übersicht des Kunden erstellen. Data Mining-Tools können die Fülle von Daten, die derzeit von Einzelhändlern gesammelt und gespeichert werden nutzen, um Kunden- und Unternehmenseinblicke für die Unterstützung von CRM zu gewinnen (Anderson et al., 2007, S. 395).
Die Infrastrukturanforderungen, welche die Effektivität des CRM-Systems gewährleisten, erfordern die Datenintegration auf allen Ebenen des Unternehmens. CRM ist eine Kapitalinvestition, die einen definierten Zweck und ein zeitnahes Engagement erfordert (Anderson et al., 2007, S. 395).
CRM-Strategien im Einzelhandel verfolgen gezielte Marketingstrategien wie die Verwendung von E-Mail und E-Coupons zur Bereitstellung von Einkaufsanreizen. Außerdem wird der Einsatz von Analysetools und die Überwachung von Kunden über mehrere Kanäle angestrebt (Anderson et al., 2007, S. 396ff.).
Daher ist die Aufgabe des Online-Marketing die Unterstützung des Campaign Management und des E-Mail-Marketings um eine Effizienzverbesserung in diesen Bereichen anzustreben. Fortgeschrittene Systeme berücksichtigen an dieser Stelle vor allem die Kommunikationskanäle. Hier kommen insbesondere die klassischen Anbieter von CRMSystemen mit Herstellern von Marketingsoftware, zum Beispiel Adobe, und Anbietern von Business Analytics zusammen (Heinzelbecker, 2017, S. 325). Viele Unternehmen haben sich vom Paradigma der Kundenbindung getrennt und stellen sich nun folgende Fragen (Heinzelbecker, 2017, S. 325):
• Wie groß ist die Anzahl unserer Kunden, die wirklich treu bleiben?
• Wie wird sich der Entwicklungsverlauf unserer Stammkunden in Zukunft verändern?
• Stellt der Vertrieb das bedeutendste Instrument zur Neukundengewinnung dar?
• Ist das Marketing auf aufkommende digitale Potenziale und Risiken vorbereitet?
Insbesondere befürchten viele Unternehmen die Rückläufe der Kundenloyalität. Die Notwendigkeit stetig neue Kunden zu werben und zurückzugewinnen, haben zur Verschiebung der Gewichte beigetragen. Zum einen hat der Vertrieb seinen Schwerpunkt von der Kundenbindung vom Marketing zur Kundengewinnung verschoben. Zum anderen ist die Sicht vom traditionellen Outbound Marketing (zum Beispiel Werbekampagnen) auf das Inbound Marketing (zum Beispiel Content Marketing) übergesprungen. (Heinzelbecker, 2017, S. 325f.).
Diese Fortschreitung wurde von Softwareanbietern des Lead Managements frühzeitig erkannt, sodass sie sich rechtzeitig mit der Weiterentwicklung von Marketing-Automation- Systemen befassen konnten. Aber auch Anbieter von CRM-Systemen haben die Wichtigkeit dieses Themas erkannt und ihre Systeme durch entsprechende Funktionen weiterentwickelt (Heinzelbecker, 2017, S. 327).
Die Lead-Management-Software ist ein IT-System, das die Bewertung, Filterung und Selektierung der Kundendaten ermöglicht und diese an E-Commerce-Vertriebskanäle weiterleitet. Marketing-Automation-Systeme dienen in diesem Prozess um automatische E-Mails zu generieren und unterstützen die Analyse des Kauf- und Informationsverhalten. Im Optimalfall sind CRM- und Marketing-Automation-System im Lead Management Prozess integriert (Heinzelbecker, 2017, S. 327).
Integrierte Systeme ermöglichen die Überwindung der Unterschiede zwischen Marketing und Vertrieb. Die wesentlichen Potenziale der digitalen Transformation liegen im Bereich des Marketings und des Vertriebs. Eine konstante Kundenwertkette verhilft zu einem gemeinsamen Mindset. In der Kundenwertekette übernimmt das Marketing die Verantwortung für die Produkte. Der Vertrieb hingegen ist für die Kunden zuständig. Eine integrierte Vertriebs- und Marketingplanung definiert Ziele, Maßnahmen und Strategie, welche vom Projektteam in Marktinitiativen umgesetzt werden (Heinzelbecker, 2017, S. 328).
Vor allem die Unternehmen, die den Einsatz von Marketing-Automation-Systeme planen, orientieren sich an einer Vernetzung die beide Systeme miteinschließt. Im Jahre 2017 waren es nur etwa 39% der Unternehmen die eine Vernetzung beider Systeme anstrebten oder zur Verfügung hatten. Moderne CRM-Systeme zeichnen sich durch ihre Unterstützung im Vertrieb, Marketing und Service aus. Jedoch wird das Potenzial der CRM-Systeme für Marketingzwecke nicht vollständig ausgeschöpft. Dies wird insbesondere im Bereich des Kundendienstes deutlich (Uwe Hannig et al., 2017, S. 35).
Mit SAP
Regelbasierte Systeme sind zwar in der Lage eine große Anzahl der Geschäftsprozesse zu verwalten, jedoch sind sie sowohl in der Durchführung komplexer Prozesse begrenzt, als auch zeitintensiv bei der Ausführung und Steuerung der einzelnen Prozessschritte. Hier kommt das Maschinelle Lernen in den Unternehmen zum Einsatz. Maschinelles Lernen ermöglicht die Erkennung zugrunde liegender Daten und die Automatisierung entsprechender Prozesse. Menschliche Tätigkeiten werden hierbei unterstützt und erweitert (Leukert et al., 2019, S. 44). „Die Integrationsfähigkeit von Maschinellem Lernen ermöglicht es, mit neuen intelligenten Applikationen zu experimentieren. So ist das sukzessive Zusammenspiel einzelner Applikationen innerhalb eines integrierten Systems die Grundlage des selbstlernenden Unternehmens.“ (Leukert et al., 2019, S. 44).
Das Maschinelle Lernen kann im Unternehmen zwar vielseitig zum Einsatz kommen, jedoch ist die intelligente Automatisierung von Prozessen zwangsläufig nicht die Lösung für jedes Unternehmensproblem. Das größte Potenzial, das mit dem Maschinellen Lernen einhergeht, ist die Automatisierung umfassender Aufgaben mit komplexen Strukturen und die Verarbeitung komplexer Daten. SAP bietet in diesem Bereich ein Angebot an, welches unter dem Namen SAP Leonardo Machine Learning bekannt ist (Leukert et al., 2019, S. 44).
Im Marketing haben Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz das Potenzial, die Anwendungen und Prozesse weitreichend zu optimieren. Die Möglichkeiten der digitalen Kundeninteraktionen stellt die Basis, um neue Einsichten auf das Kundenverhalten zu gewinnen und die Verbesserung von Kundenerfahrungen zu erreichen. Das Ziel des Marketings ist es, die Kunden zu identifizieren, die das größte Kaufinteresse aufweisen, und dementsprechend die höchste Kaufwahrscheinlichkeit haben. Da Kundendaten zunehmend komplexer werden, nimmt Maschinelles Lernen eine wichtige Rolle im Marketing ein. Datengestützte Vorhersagen, die auf Basis Maschinellem Lernen gestützt sind, ergänzen Mitarbeiteraktivitäten. Dies beinhaltet die individuelle Feststellung geeigneter Produktangebote und optimaler Kommunikationsinhalte, -zeiten und -kanäle, um den Kunden die richtigen Angebote anzubieten. Mithilfe Künstlicher Intelligenz sind IT-Systeme in der Lage mit Kunden in Verbindung zu treten. Sie tragen durch intelligent Vorschläge zur Erhöhung der Kaufwahrscheinlichkeit sowie zur Reduzierung der Abwanderungswahrscheinlichkeit bei (Leukert et al., 2019, S. 50f.).
Künstliche Intelligenz im digitalen Marketing verhilft zur Automatisierung von Prozessen und unterstützt durch intelligente Vorschläge das Unternehmen. Maschinell basierte Verkaufssysteme liefern Vertriebs- und Servicemitarbeitern wichtige Kundeninformationen auf Grundlage historischer Daten. Aus SAP-Hybris-Lösungen können Empfehlungen abgeleitet werden, die dabei unterstützen, den Kunden zielgerichteter anzusprechen. Auch SAP Hybris Cloud for Costumer hilft den Vertriebsmitarbeitern Verkaufschancen anhand von berechneten Angaben zu ermitteln (Leukert et al., 2019, S. 51). „In SAP Hybris Cloud for Customer kann ein maschinell trainiertes System beispielsweise darüber informieren, welchem Bereich und welchem Service-Team eine neue Kundenanfrage zugeordnet werden soll.“ (Leukert et al., 2019, S. 51).
Als technische Basis für die Nutzung der SAP Leonardo Machine Learning ist der Einsatz der SAP Cloud Platform notwendig. Diese skalierbare Plattform erlaubt es vorhandene Lösungen zu integrieren und weiterzuentwickeln. Funktionen des Maschinellen Lernens können mit den bestehenden Unternehmensanwendungen auf einer Technologieplattform hergestellt werden. Vor allem die Integration mit einem bereits vorhandenen SAPSystem wie zum Beispiel das SAP S/4HANA stellt für vorhandene Kunden zahlreiche Vorteile bereit, wie beispielsweise die Verwendung von Daten aus dem SAP-System, um Szenarien des Maschinellen Lernens umzusetzen. Der Lebenszyklus des Maschinellen Lernens wird zum größten Teil von der SAP Leonardo Machine Learning Foundation unterstützt. (Leukert et al., 2019, S. 53f.).
Die dargestellte Architektur setzt sich aus einem Java Client, einer Benutzeroberfläche, die auf einer SAP Cloud Platform basiert und einer Datenbank zusammen. Bei dieser Lösung speichert die Datenbank den existierenden Produktkatalog. Die Koordination der Aufrufe an die Datenbank erfolgt über einen einfachen Java Client (Leukert et al., 2019, S. 56).
Die SAP Leonard Machine Learning führt in vielen Bereichen eines Unternehmens zu einer industrieübergreifenden Effizienzsteigerung. Online-Shops, die ihr Produktportfolio stetig erneuern profitieren sehr von dem Service des Maschinellen Lernens, denn mit ihm ist es möglich, neue Produkte basierend auf Textbeschreibungen automatisiert in Produktkategorien einzuordnen und zu klassifizieren. Des Weiteren können Service des Maschinellen Lernens zur Beschleunigung von Entscheidungsprozessen im Unternehmen beitragen, durch die Analyse von strukturierten und auch unstrukturierten Daten (Texte, numerische Daten, Sprache oder Bilder). Frühzeitige Aufschlusse über die Unternehmensentwicklung können mithilfe von Zeitreihenanalysen gewonnen werden, um somit Änderungen der Lagerbestände oder Absatznachfragen rechtzeitig zu erkennen (Leukert et al., 2019, S. 56)
Im Online-Shop
Im Hinblick auf die Integration des Online-Shops mit dem Informationssystem des Unternehmens, kommen sowohl Daten zu Stande, die durch sämtliche Aktivitäten des Online- Shops generiert werden als auch vorhandene Unternehmensdaten, die dem Shop bereitgestellt werden. Eine möglichst weitreichende Marketing Automatisierung dieser Prozesse und der interorganisationalen Vorgänge durch den Online-Shop bringen erhebliche Vorteile mit sich (A. Bartelt & Lamersdorf, 2000, S. 776).
Der größte Teil der Daten, die benötigt werden, um die erforderten Dienste eines Online- Shops zu erbringen, stehen meistes im Warenwirtschaftssystem des Unternehmens zur Verfügung. Diese Daten beziehen sich auf die angebotenen Produkte, Kundeninformationen und die des Katalogs. Welche Schnittstellen vom Warenwirtschaftssystem mit dem Online-Shop integriert werden müssen, ist vom konkreten Fall abhängig (Bartelt et al., 2000, S. 169).
Im Online-Shop werden beispielsweise Bestelldaten hergestellt, die dann von der Warenwirtschaft weiterbearbeitet werden. Durch den Online-Shop können auch sekundäre Daten wie Benutzungsstatistiken und Benutzerprofile bereit gestellt werden (Bartelt et al., 2000, S. 169).
Folgende Einflussfaktoren sollten bei der Verbindung zwischen dem Warenwirtschaftssystem wie beispielsweise einem ERP-System und einem Online-Shop berücksichtigt werden (Bartelt et al., 2000, S. 170):
• Die Häufigkeit: Hier ist die Häufigkeit und die Zeitspanne, die für die Verknüpfung beider Systeme erstellt wird zu beachten. Dabei ist zwischen synchron, also wenn Daten sofort benötigt werden, und asynchron, das heißt wenn Daten in periodischen Abständen gebraucht werden, zu unterscheiden.
• Der Automatisierungsgrad: Da Daten entweder manuell oder vollständig automatisiert in die Systeme eingepflegt werden können, ist es wichtig den Automatisierungsgrad der Prozesse hinsichtlich des Datenaustauschs festzustellen.
Die Bestellungen die im Online-Shop generiert werden, landen auf den schnellsten Weg zur Abwicklung zum Unternehmen (Bartelt et al., 2000, S. 170). „Der Automatisierungsgrad variiert zwischen einer automatischen Bereitstellung der Bestelldaten im Warenwirtschaftssystem oder einer pragmatischen Lösung mit Hilfe der Ausgabe von Bestellungen über E-Mail oder Fax.“(Bartelt et al., 2000, S. 170).
Die Kommunikation in einem Online-Shop mit dem Kunden erfolgt auf Grundlage der Analyse der Verhaltensweisen der Kunden. Das Kundenverhalten wird über Webtracking analysiert. Diese Informationen sind entscheidend, um Kunden in Segmente einzuteilen. Nachrichten und Werbebotschaften werden anschließend auf diese Kundensegmente angepasst (Lammenett, 2019, S. 526).
Eine damit verbundene Herausforderung besteht darin, dass ein Unternehmen mehr über seine Kunden erfährt und kleinere Segmente identifiziert, die mit spezifischen Inhalten versorgt werden müssen. Damit steigern die Anforderungen an die Erstellung von Inhalten im Online Marketing. Ohne eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen Marketing- und Vertriebsabteilungen kann Online Marketing nicht erfolgreich in die Vertriebsprozesse integriert werden. Eine nahtlose Zusammenarbeit erfordert nicht nur eine IT-Integration zwischen Marketing- und Verkaufssystemen (das heißt Marketing Automation und CRM), sondern auch eine abteilungsübergreifende Planung und funktionale Ausrichtung (Järvinen & Taiminen, 2016, S. 172).
Die Integration von Internettechnologien wie die Marketing Automation im Online Shop ermöglicht Unternehmen die Realisierung von Wettbewerbsvorteilen in Bezug auf mehrere marketingbezogenen Kompetenzen. Beispielsweise bietet Dell, ein Computerhersteller, der für seine Kundenorientierung bekannt ist, jedem Kunden, der seine Website besucht, Optionen zur Konfiguration seines Computers an. Wenn der Computer konfiguriert und die Zahlung genehmigt ist, wird die Bestellung direkt an die Fertigung gesendet und der Personal Computer wird zusammengebaut, getestet und umgehend an den Kunden versandt. Somit werden auf Basis der Kundenorientierung Wettbewerbsvorteile geschaffen (Prasad et al., 2001, S. 90).
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