CRM - Kundenbezogene Datenbanken

"Wie Sie Informationen sammeln, verwalten und verwenden, um Ihre Kunden zu bedienen, entscheidet darüber, ob Sie im Geschäft gewinnen oder verlieren."

- - Bill Gates

Die kundenbezogene Datenbank gibt einem Unternehmen einen Einblick in das Kundenverhalten. Es ist die Grundlage, auf der die CRM-Softwarestrategien funktionieren. Für jedes Unternehmen, das das CRM verwendet, ist die kundenbezogene Datenbank von großer Bedeutung, um die kundenbasierten Strategien und Taktiken zu vermitteln.

Die Datenbank unterstützt alle Formen von CRM - strategisch, operativ, analytisch und kollaborativ.

Was ist eine kundenbezogene Datenbank?

Es handelt sich um die Sammlung kundenbezogener Informationen, die sich auf historische Verkäufe, aktuelle und zukünftige Chancen konzentrieren. Diese Datenbanken werden von einer Reihe verschiedener Funktionen wie Vertriebsmanagern, Channel-Managern, Produktmanagern usw. verwaltet. Sie können Informationen wie - speichern.

Persönliche Informationen des Kunden mit Feldern für Name, Adresse, Kontaktdaten, Kontaktpräferenzen, Alter, Familienstand, Geburtsdatum, Jubiläum, beruflicher und sozialer Status usw.
Vertriebsleiter können vergangene Transaktionen, Produktpräferenzen, Opportunities, Kampagnen, Anfragen, Abrechnungen usw. aufzeichnen.
Channel-Manager können Einzelhandelsgeschäfte und Online-Einzelhandelsinformationen aufzeichnen.
Produktmanager können Produktpräferenzen, Preisbänder, untersuchte Produktkategorien usw. aufzeichnen.

Basierend auf den jeweiligen Zwecken gibt es zwei Arten von Datenbanken - Operational und Analytical. Die Betriebsdaten befinden sich in der OLTP-Datenbank (Online Transaction Processing) und die Analysedaten in der OLAP-Datenbank (Online Analytical Processing).

Entwicklung und Pflege einer kundenbezogenen Datenbank

Die Datenbank ist ein Repository für die Sammlung von Dateien (oder Tabellen). Die Dateien enthalten eine Reihe von Datensätzen (oder Zeilen der Tabelle), die wiederum verschiedene Felder (oder Spalten der Tabelle) enthalten. Jede Datei enthält Informationen zu einem Thema wie Kunden, Verkäufe, Produkte usw.

Die folgenden Schritte werden ausgeführt, um eine kundenbezogene Datenbank zu erstellen und zu verwalten.

Die Datenbank muss immer sehr genau und aktuell sein.

Arten von Kundendaten

Es gibt hauptsächlich zwei Arten von CRM-Daten: Primary und Secondary. Die Primärdaten werden zum ersten Mal erfasst. Die sekundären Daten sind die zuvor gesammelten.

Die Primärdaten werden auf herkömmliche Weise gesammelt, z. B. durch Durchführung von Umfragen, Durchführung eines Qualifikationswettbewerbs, Einladung der Kunden, den Newsletter zu abonnieren oder ihren Kauf zu registrieren usw.

Datenbank und Hardware für CRM

Die CRM-Software verwendet die Architektur der relationalen Datenbank. Es besteht aus Tabellen mit Zeilen und Spalten. Die Tabellen sind mit anderen Tabellen durch eine eindeutige Identifikationsnummer verbunden, die im ID-Feld mit dem Namen gespeichert istprimary key.

Datenbankmanagementsysteme für CRM

Es gibt heute viele Datenbankverwaltungssysteme auf dem Markt. Einige beliebte sind Microsoft SQL Server, Oracle, DB2 von IBM usw. Diese Systeme helfen beim Aktualisieren und Verwalten der Datenbank.

Hardware-Überlegungen für die CRM-Datenbank

Die Hardwareplattform, auf der sich die Datenbank befindet, wird anhand der folgenden Faktoren ausgewählt:

Die Datenbankgröße.
Die vorhandene Technologie, die im Geschäft verwendet wird.
Der Standort der CRM-Benutzer. Insbesondere bei globaler Nutzung von CRM können mehrsprachige Benutzer aus verschiedenen Zeitzonen zu betrieblichen und analytischen Zwecken auf das CRM zugreifen.

Datenattribute

Die CRM-Daten müssen die folgenden Attribute aufweisen:

Es muss sein sharable weil viele Menschen von verschiedenen geografischen Standorten aus darauf zugreifen müssen.
Es muss sein relevant bedeutet in Bezug auf den gegebenen Zweck.
Es sollte am meisten sein accurate. Ungenaue Daten verschwenden die Marketinganstrengungen des Unternehmens, prognostizieren falsche Chancen und bieten den Kunden einen unzureichenden und ungenauen Service. Die Daten sollten rechtzeitig überprüft werden, um sicherzustellen, dass Ungenauigkeiten beim Erfassen und Eingeben der Daten beseitigt werden.
Es sollte sein up-to-date bedeutet, dass die neuesten Informationen gespeichert und angezeigt werden sollen.
Es sollte sein transportablevon einem Ort zum anderen. Es sollte dort verfügbar sein, wo die Benutzer es benötigen. Die Technologie der elektronischen Zusammenstellung und Verarbeitung von Daten ist für die schnelllebigen Unternehmen von heute von entscheidender Bedeutung.
Es sollte sein secured. Unternehmen müssen ihre Daten vor Verlust, Diebstahl und unethischem Schnüffeln schützen, da viele Unternehmen dieselbe CRM-Software über dasselbe Portal abonnieren können.

Data Warehousing (DW)

Data Warehouses sind riesige Repositories kundenbezogener Daten, die aus verschiedenen Datenbanken akzeptiert werden. Diese Repositorys können bis zu einigen Terabyte (2 bis ⁴⁰ Byte) groß sein .

Zahlreiche globale Unternehmen aus verschiedenen Ländern und Kontinenten generieren ein riesiges Datenvolumen. Diese Daten müssen für weitere Operationen und Analysen in nützliche Informationen umgewandelt werden. Data Warehouse erledigt diese Aufgabe durch -

Akzeptieren der Daten aus dem ETL-System, das wertvolle Daten extrahiert, in ein erforderliches Format umwandelt und in die Datenbank lädt.
Organisation von Daten nach Geschäftsthemen und verschiedenen Zeiträumen.
Standardisierung von Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Format. Zum Beispiel Anreden, Codes (m / w oder männlich / weiblich), Maßeinheiten usw. im gleichen Format.
Durchführung einer regelmäßigen Aktualisierung der Daten, beispielsweise täglich oder wöchentlich, je nach Geschäftsanforderungen. Es wird nicht in Echtzeit durchgeführt.
Bereitstellung aktualisierter Daten zum Zwecke der Analyse, des Data Mining und der Berichterstellung.

Data Marts

Es ist die kleinere Version eines Data Warehouse, die sich an ein bestimmtes Unternehmen oder eine bestimmte Funktion richtet. Data Mart-Projekte sind kostengünstiger als Data Warehouse-Projekte, da das Datenvolumen geringer ist und die Funktionen, für die es verwendet wird, spezifisch sind. Die Kosten, die Zeit und der Aufwand für den Umgang mit solchen Daten sind geringer.

Datenzugriff und Abfrage

Mit CRM-Anwendungen können Benutzer mit der Datenbank interagieren. Beispielsweise fügt ein Verkäufer Kundendaten zum Zeitpunkt der Abrechnung oder nach dem Besuch des Kundendienstanrufs hinzu. Außerdem müssen die Benutzer die Daten zu Analysezwecken abfragen.

Datenzugriff und Datenabfrage sind daher unerlässlich und werden auf die folgenden drei Arten durchgeführt:

Data Mining

Beim Data Mining wird das riesige Datenvolumen durchsucht, um in kürzester Zeit die relevantesten Informationen zu erhalten. CRM nutzt die künstliche Intelligenz, um die Lösungen für die wichtigsten Fragen des Unternehmens zu finden.

Im Kontext von CRM ist Data Mining die Anwendung von Predictive Analytics zur Unterstützung von Marketing, Vertrieb und Services. In CRM findet Data Mining Assoziationen zwischen Daten, klassifiziert die Kunden nach Geschäftswert und hilft, Antworten auf die folgenden Fragen zu finden:

Welche Kunden sollte das Unternehmen ansprechen?
Was kostet die Kundenakquise?
Welche Kunden kaufen (oder kaufen nicht) die Produkte?
Wer sind Kunden mit hohen / mittleren / niedrigen Margen?
Welches Profil Kunden versagen wiederholt mit der Zahlung?
Wie kann ein Geschäftssegment seinen Markt?
Kann das Unternehmen einen gemeinsamen Preis für alle Kundensegmente anbieten?

Zum Beispiel bemerkte ein Analyst von Walmart, dass der Verkauf von Bier und Windeln freitags hoch ist. Nachdem Walmart auf diese Tatsache aufmerksam gemacht worden war, hielt das Unternehmen die beiden Produkte in den Regalen nahe beieinander. Dies führte zu einem Anstieg des Verkaufs beider Produkte.

Somit hilft Data Mining bei der Generierung von Verkaufsmengen, indem es die relevantesten Daten für die Analyse der Vermarkter bereitstellt.

Datenbankabfragen

Die Abfragen sind die Werkzeuge für den Zugriff auf und die Änderung der Datenbank. Structured Query Language(SQL) wird zur Verwaltung rationaler Datenbanken verwendet. Die Abfragen erfolgen in Form von Anweisungen wie SELECT, ADD, DELETE, UPDATE, DROP usw.

Schauen Sie sich beispielsweise die folgenden Abfrageanweisungen an:

CREATE DATABASE Db_Name
DELETE * FROM EMPLOYES
SELECT Emp_Name, Emp_Salary
FROM Employees
WHERE Emp_Salary >= 25000

Berichte

CRM-Anwendungen erstellen regelmäßig Berichte zur Analyse der Merkmale von Verkauf, Leistung und vielen anderen verwandten Aktivitäten. Auf Berichte wird in der Regel von Führungskräften des Unternehmens zur Leistungsbewertung zugegriffen.

Die OLAP-Technologie kann Daten auf einem Niveau anzeigen, das so niedrig wie das eines Verkäufers und so hoch wie das einer Region ist. Dies kann hilfreich sein, um die Leistung zu bewerten und die Underperformance in Frage zu stellen.

Position des CRM in Bezug auf die Datenbank

Nachdem wir in einem früheren Kapitel verschiedene Arten von CRM gekannt haben, wollen wir sehen, welches CRM in Bezug auf die Kundendatenbank wo steht.

Analytisches CRM arbeitet am engsten mit der Kundendatenbank zusammen und strategisches CRM arbeitet am weitesten von der Datenbank entfernt.