Entscheidungsprozesse in Unternehmen werden heute oft durch den Einsatz von Data Warehousing Technologien unterstützt. Oft wird jedoch der Datenqualität zu wenig Beachtung geschenkt. Inkonsistente, unvollständige und redundante Daten führen zu qualitativ schlechten Entscheidungen und somit zu hohen Kosten, da die Kommunikation mit den Kunden auf falschen Daten basiert. Aus diesem Grund ist die Einführung von Konzepten, Methoden, Tools und Prozessen im Unternehmen erforderlich, welche die Datenqualität und ihre Messbarkeit langfristig sichern. Neben dem intuitiven und theoretischen Ansatz für die Analyse der Datenqualität, die vor allem auf die Seite der Datenproduzenten bzw. –lieferanten fokussiert, ist die Betrachtung der Datenkonsumentensicht erforderlich.
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Research evidence shows that telecommunications companies fail to make their CRM efforts pay off. This is probably due to a lack of capability to develop effective customer strategies based on customer profitability. Reducing the churn rate in the industry is not enough. Companies must be able to plan and execute profitable campaigns, taking into account both customer risk and customer profitability. Controlling and evaluating the campaign’s results is a crucial factor. In this paper, this deficiency is addressed by proposing a framework for building effective customer strategies based on customer behaviour, customer profitability and customer risk. Empirical results are analysed and discussed.
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This article is a german short version of "Developing Retention Strategies based on Customer Profitability in Telecommunications" and was published in the fourth edition of «HWZ aktuell».
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