| Author |
Walter, Olga,
|
| Series |
Mitp Professional |
|
Mitp Professional.
|
| Subject |
Customer relations.
|
|
Electronic commerce.
|
| Add Title |
Customer relationship management fur Online-Shops |
| Description |
1 online resource : color illustrations |
| Edition |
1. Auflage. |
| Note |
Online resource; title from PDF title page (Ebsco, viewed March 24, 2016). |
| Bibliography Note |
Includes bibliographical references and index. |
| Contents |
Cover; Titel; Impressum; Inhaltsverzeichnis; Einleitung; Teil I: Einfuhrung; Kapitel 1: Fundament des eCRM: Daten; 1.1 Big Data (Problem); 1.2 CRM-Daten; 1.2.1 Transaktionsdaten; 1.2.2 Retourenquoten; 1.2.3 Personenbezogene Kundendaten; 1.3 Web-Analytics- und weitere Daten; 1.3.1 Analytics-Daten; 1.3.2 Werbemittelkontakt- und Responsedaten; 1.3.3 Erhobene (Profilierungs- )Daten; 1.3.4 Net Promoter Score; 1.4 Grundlagen der Datenspeicherung; 1.4.1 Storage von CRM-Daten: Datenbanken; 1.4.2 Storage von Web-Analytics-Daten; 1.5 Kundenverhalten 3.0; 1.5.1 Realitat Cross Device. |
|
1.5.2 So kauft ein Kunde heuteKapitel 2: Daten erheben; 2.1 Knowing is better than calculating; 2.2 Datenerfassung uber Formulare; 2.2.1 Was ist bei Formularen zu beachten?; 2.2.2 Das Konzept der mehrstufigen Datenerhebung; 2.2.3 Daten richtig speichern; 2.3 K.o.-Kriterium Validitat -- Vorsicht bei Incentives; 2.4 Beispiele guter Datenerhebungen; 2.5 Kurz zusammengefasst; Kapitel 3: Die E-Mail -- das wichtigste Medium; 3.1 Was macht die E-Mail so genial?; 3.2 Minimum-Anforderungen an den E-Mail-Service-Provider; 3.2.1 Funktionalitaten im E-Mail-Versand. |
|
3.2.2 Grundregeln fur einen erfolgreichen Pitch3.3 Datenaustausch Kunden-DB vs. ESP-System; Quick Check: How to get started!; Teil II: Daten analysieren; Kapitel 4: Kundengruppen identifizieren; 4.1 Warum sollten wir das tun?; 4.2 Vorab: Wie sehen meine idealen Kunden aus; 4.2.1 Was sieht mein Geschaftsmodell vor; 4.2.2 Wie oft und was kaufen diese Kunden bei mir ein; 4.3 Wie lassen sich Kundengruppen identifizieren; 4.4 Thesen erarbeiten; 4.4.1 Webanalyse; 4.4.2 Basis-Analysen; 4.4.3 Stichproben; 4.5 Thesen richtig formulieren; 4.6 Scoring-Modell zur Priorisierung der Thesen. |
|
4.7 Analysen zur Veri-/Falsifizierung der Thesen4.7.1 KPIs pro These; 4.7.2 Analyse; 4.8 Kundenprofile erstellen; Kapitel 5: CRM-Analysen im globalen Unternehmenskontext; 5.1 Grundsatzentscheidung Marge oder Umsatz?; 5.2 Make Big Data Small; 5.2.1 Wie viele Kunden haben nur ein Mal gekauft?; 5.2.2 Wie viele Kunden bringen tatsachlich Gewinn?; 5.2.3 Wie viele Kunden haben drei Mal und mehr gekauft; 5.2.4 Neukunden vs. Bestandskunden; 5.2.5 Der richtige Analysezeitraum; 5.3 Kohortenanaylse; 5.3.1 Was ist eine Kohorte?; 5.3.2 Wie ist die Kohortenanalyse aufgebaut? |
|
5.3.3 Was verrat uns die Kohortenanalyse?5.4 Sortimentsrelevante Analysen; 5.4.1 Welche Produkte bilden das Kernsortiment; 5.4.2 Welche Produkte sind gewinnbringend; Kapitel 6: Wie lasst sich Kundenqualitat berechnen; 6.1 Was ist ein guter Kunde? -- Eine Grundsatzentscheidung; 6.2 Verschiedene Betrachtungsmodelle; 6.2.1 RFM-Scoring-Modell; 6.2.2 Customer Lifetime Value; 6.2.3 Margenbetrachtung; 6.2.4 Kohortenanalyse in einem weiteren Kontext; 6.3 Wann ist welches Modell sinnvoll und fur welchen Zweck eignet es sich; 6.4 Kategorisierung der Kundengruppen; 6.4.1 Positiv/Negativ-Selektion. |
| Summary |
Kundengruppen und -bedurfnisse durch gezielte Analyse der Kundendaten identifizieren Customer Lifetime Value, Qualitat, Rentabilitat und Aktivitat Ihrer Kunden effizient analysieren und bewerten Konkrete Manahmen und Kampagnen zur Kunden-Wertsteigerung ableiten: Kunden (re- )aktivieren und aktiv halten Ziel des Customer Relationship Managements ist es, den Wert der Kunden uber den gesamten Lebenszyklus der Geschaftsbeziehung besser auszuschopfen, um langfristiges und nachhaltiges Wachstum zu erreichen. Dafur mussen Sie Ihre Kunden und deren Bedarf kennen. Um Ihre Kunden besser kennen zu lernen, haben Sie als Betreiber einer Website oder eines Online-Shops unzahlige Daten zur Verfugung - Stichwort Big Data. Haufig fehlt aber das Know-how, aus diesen enormen Datenmengen die relevanten herauszufiltern und dann die richtigen Schlusse und Handlungen daraus abzuleiten, um am Ende Ihren Kunden die passenden Produkte und Services zur richtigen Zeit anzubieten und so ihren Wert fur das Unternehmen langfristig zu steigern. Die Autorin erlautert praxisnah und pragmatisch, wie Sie sich Schritt fur Schritt an Ihre Datenbasis heranwagen konnen und so Ihre Kunden von Analyse zu Analyse besser verstehen lernen. In Teil I erhalten Sie einen Uberblick uber die verschiedenen Daten, die im Unternehmen potenziell vorliegen, und erfahren, wann es sinnvoll ist, weitere Daten uber Ihre Kunden zu erheben. In Teil II erfahren Sie, wie man durch strukturierte Datenanalyse und mittels der richtigen Thesen in kurzer Zeit aus der einen Kundengesamtheit einzelne sinnvolle Kundensegmente identifiziert, die ahnliche Kaufverhaltensweisen und Bedurfnisse aufweisen. Es werden auerdem samtliche Analysen behandelt, die den Status Quo Ihres Unternehmens aus CRM-Sicht darstellen und Ihnen damit die fur Sie entscheidenden Handlungsempfehlungen aufzeigen. Konkret geht es u.a. um Kohorten- und Sortimentsanalysen, die Bewertung und Berechnung der Kundenqualitat sowie das Churn Management. In Teil III erlautert die Autorin, wie Sie fur die jeweiligen Kundensegmente die richtigen Manahmen und Kampagnen ableiten und durch effektives Testing kontinuierlich verbessern. Sie erfahren, wie Sie die identifizierten Kundengruppen durch intelligentes E-Mail-Marketing individuell ansprechen, um so den Wert jeder Gruppe gezielt zu steigern. Dabei geht es unter anderem darum, Kunden zu aktivieren bzw. zu reaktivieren, ihre Abwanderung zu verhindern und Weiterempfehlungen zu fordern. In Teil IV geht ... |
| ISBN |
9783958450349 (electronic bk.) |
|
3958450342 (electronic bk.) |
|
9783958450356 (electronic bk.) |
|
3958450350 (electronic bk.) |
|
9783958450332 |
| OCLC # |
936117949 |
| Additional Format |
Print version: Walter, Olga. CRM fur Online-Shops : Make Big Data Small - Erfolgreiches Customer Relationship Management im E-Commerce. : MITP, 2016 9783958450332 |
|
Search 
Search 
Previous Item
Permanent Link
