Mit Daten aus Social Networks das Kundenbeziehungsmanagement optimieren

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Online-Händler lernen Kunden schneller kennen

Der SRM-Ansatz der Datenspeicherung und Auswertung bringt dem E-Commerce über die Verknüpfung mit dem Web 2.0 hinaus zahlreiche weitere Vorteile. Er bietet Online-Händlern die Chance, ihre Kunden schneller besser kennen zu lernen. Die Verkaufsprozesse für Kunden und Shop-Betreiber werden einfacher, wenn der Kunde eine universelle User-ID besitzt. Sind Einkäufe aus anderen Shops bekannt, kann zeitnah auf Vorlieben und Erwartungen des Kunden eingegangen werden.

Zugleich lässt sich in der ID beispielsweise speichern, wie zuverlässig der Kunde mit ausstehenden Zahlungen umgeht. Im Customer-Lifecycle-Modell lässt sich überdies die Lebensdauer des Stammkunden erhöhen: Ein Neukunde kann schneller zum Stammkunden werden, da seine Vorlieben zielgerichteter evaluiert und beantwortet werden können. Auch im Beschwerdemanagement lässt sich so noch besser auf den Kunden eingehen.

Bekannte Daten neu verbinden

Social Relationship Management ist dann am erfolgreichsten, wenn verschiedene Aspekte berücksichtigt werden. Social Web Analyse Tools, Communication Tools und New Social Applications sollten ineinandergreifen. Social Media Monitoring und Webtracking bieten die Chance, den Kunden zuzuhören. Das Customer Care Management, bestehend aus Chatrooms und Support sowie Echtzeit Campaign Management Tools wie Newsletter und E-Mail. Sie können mittels der Graphdatenbank schneller und effektiver personalisiert und analysiert werden. Communities und Collaboration Tools, wie Wikis, Videos und Blogs, lassen sich verbinden und das Wissen aus den Datenbanken übergreifend teilen. Eine Graphdatenbank erhebt dabei keine neuen Daten, sondern sie nutzt die Informationen, die bereits vorhanden sind und stellt neue Verbindungen zwischen diesen her.

Getrennte Datenbanken zusammenführen

Doch nicht nur im Social Relationship Management bringt die dynamische Austauschschicht Vorteile, indem sie dazu in der Lage ist, logisch getrennte Datenbanken zusammenzuführen. Auch in der Entwicklung, der Automobilindustrie, dem Semantic Web und in der Forschung ließe sie sich künftig verwenden, um Wissensdatenbanken über Bereichsgrenzen hinweg zu integrieren und der Datenverarbeitung Auftrieb zu geben.

Der Autor

Alexander Oelling ist Gründer und Leiter New Business Development der sones GmbH.

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