Prozesse und Techniken für die Kundenstammdaten

Für Kaufempfehlungen braucht es schnelle Analysen

Ein Einsatzszenario, bei dem Nahe-Echtzeit-Lösungen entscheidend sind, ergibt sich beispielsweise im Customer-Experience- Management (CEM). Unternehmen im B2C-Markt verwenden mehr und mehr BigData-Konzepte. Daten über Kunden, Markt und Mitbewerber werden zum Beispiel in dem Big-Data-Framework Hadoop abgelegt und genutzt, um mit Hilfe schneller Analysen präzise Kaufempfehlungen zu geben. Die entscheidende Frage in diesem Zusammenhang lautet: Wie erkenne ich unter allen Besuchern des Webshops meine Kunden? Die Antwort gibt - auf Basis des Golden-Record-Konzepts - ein Customer- Identity-Resolution-Service. Beinahe in Echtzeit erkennt dieser Dienst Kunden, so dass passende Angebote platziert werden können. Das Ergebnis ist eine durchgängige Customer Experience.

Fazit

Die Marktbefragung zum Customer-Information-Management hat in den Anwenderunternehmen Schwachstellen in der operativen Umsetzung von CIM und damit auch dem Management von Kundenstammdaten aufgezeigt. Zum einen gibt es Mängel bei den Prozessen und Zielen, zum anderen beim Einsatz von Technologie.

Unternehmen sollten daher als zentralen Baustein für Kundenzentrierung in Plattformen für Customer MDM investieren, die eine 360-Grad-Kundensicht auf Basis des sogenannten Golden Records in allen Business- und Projektszenarien unterstützen. Solche Plattformen sollten Service-orientiert sein sowie eine hohe Performance und Skalierbarkeit bieten, damit sie in B2B-, B2C- und Big-Data-Szenarien eingesetzt werden können.

Unternehmen beginnen, zunehmend Quellen aus den Social MediaSocial Media zu nutzen. Ebenso wird, wie die Marktbefragung bestätigt, Geocodierung wichtig. Cloud ComputingCloud Computing ist auch im Kundenstammdaten-Management auf dem Vormarsch. Daher sollte eine Plattform für Customer MDM all diese Aspekte berücksichtigen. Alles zu Cloud Computing auf CIO.de Alles zu Social Media auf CIO.de