Customer Relationship Management
Mit Produktnutzungsdaten zu neuen Geschäftsmodellen
Die IT-Systeme sollen Transparenz und Synergien bei Produkt- und Kundenlebenszyklen schaffen, um eine zukunftsweisende Produktion als Werttreiber zu etablieren. Wie das mit Produktnutzungsdaten gelingen kann und warum das Customer Realtionship Management dabei eine Rolle spielt, zeit der folgende Beitrag.
In den Wertschöpfungsnetzwerken der vierten industriellen Revoluton rücken mehr denn je die direkte Beziehungen – insbesondere zu Kunden, aber auch zu Lieferanten und Partnern – in den Fokus. Damit bekommt auch das Customer Relationship Management (CRM) wieder eine größere Bedeutung. Die digital abgebildete Kundenbeziehung verändert jedoch einen Teil der Prämisse. Durch neue Interaktionsmöglichkeiten dynamisieren sich die Zeithorizonte, in denen einzelne Unternehmensbereiche gefordert werden. Aus ‚Push‘ wird ‚Pull‘ und aus einer generischen Vertriebs- und Servicestrategie wird eine personalisierte Customer Journey. Die Automatisierung ist erfolgreich, wenn diese Mechaniken optimiert und individualisiert werden. Insbesondere in wirtschaftlich unsicheren Zeiten kann dies eine tragende Säule der Kundenbindung und des Unternehmenserfolges sein.
Dynamiken früh erkennen
Die Customer Journey ist in der analogen Betrachtung zum Produktlebenszyklus ein tragendes Konzept. Mit einer konsistent gepflegten Wissensdatenbank im CRM können Unternehmen Dynamiken frühzeitig erkennen. Das kann die etwa dynamische Gestaltung von Touchpoints beinhalten, wie etwa eine Website, die einen Verweis auf ein digitales Anfrageportal mit Lead-Generierungsfunktion umfasst. Aber auch die Weiterbildung der Vertriebsorganisation ist damit gemeint. Das oberste Gebot: Ab dem ersten Moment der Kundenbeziehung ein ganzheitliches Kundenbild zu entwickeln, das die Marketing-Aktivierung und den initialen Vertriebskontakt ebenso berücksichtigt, wie die Fachberatung, das Service Management oder die Unternehmenskommunikation. Die Transparenz über die Kundenbeziehung hinweg bildet im Zusammenspiel mit Produktnutzungsdaten die Grundlage für datengetriebene Geschäftsmodelle. Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen
KI in Fertigungsbranche vorn
Sobald sich ein Projekt konkretisiert, wird die digitale Kundenakte um ein weiteres Kapitel ergänzt: Das digitale Abbild des Endprodukts als digitaler Zwilling, auf dem das Customer Engagement in der Nutzungsphase eines Produkts aufsetzt. Spezifische Kundendaten und deren Anbindung an bestehende Datensätze haben hohe Relevanz. Gepflegte Account-Strukturen in einem Ultimate Parent Account zeigen ihre Effekte bei der Preiskalkulation oder der Angebotserstellung. Kategorisierte Kundenanwendungsfälle im CRM können zudem helfen, in Zuordnung zu Entwürfen und Bauplänen im PLM die Prozesskompetenz zu erhöhen. Beginnend mit den Produktions- und Projektkostenrechnungen im ERP und den ersten technischen Bauplänen ergibt sich eine konsistente Datenbasis.
Ein datengetriebenes Service-Betriebsmodell
In diesem Zusammenspiel ergeben sich verschiedene Anwendungsfälle über die gesamte Customer Journey hinweg: Wartungen können beispielsweise proaktiv und über ein an die Systemlandschaft angebundenes Field Service CRM ausgesteuert werden. Durch automatisierte Auftragserstellung, dynamische Checklisten oder auch durch Ersatzteil-Bestandsprüfungen/-Nachbestellungen ergeben sich Effizienzeffekte. Verringerte Stillstandszeiten sparen im Industriekontext Zeit und damit Geld – was sich neben dem Produkt-Qualitätsversprechen auch auf die langfristige Kundenbindung auswirkt.
Auch für (Alt-)Bestandsmaschinen im Kundenbetrieb ergeben sich Potenziale durch ein datengetriebenes Service-Betriebsmodell, da die verschiedenen Realitäten der historisch gewachsenen Akten im CRM-System festgehalten werden können. Es soll dabei allerdings nicht zu einem zweiten PLM-System werden, sondern vielmehr die strukturierte Erfassung von unstrukturierten Informationen unterstützen. Daraus resultierende Up- und X-Sell-Potenziale werden Teil der Datenbasis im Sales- und Service-CRM. Digitale und automatisierte Interaktionen über die Customer Journey lassen sich durch Produktnutzungsdaten vernetzter Maschinen und Systeme optimieren. Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen
Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise
Allein mit Blick auf steigende Energiekosten ergeben sich beispielhaft Use Cases, die dynamisch und personalisiert ausgespielt werden können. Verändert sich etwa die Maschinennutzung und wirkt sich dies auf die Energieeffizienz aus, können durch E-Mail-Marketing entweder Beratung oder sonstige Dienstleistungen wie Modul-Nachrüstungen angeboten werden. Daneben sind Daten über die Energie-Intensität von Produktionsabläufen auch für Nachhaltigkeitsbestrebungen oder die Einhaltung von ESG-Compliance-Policies nutzbar.
Eine gemeinsame Datenbasis
Der Umbau der Infrastruktur in Bezug auf Customer Experience Technologie, Cloud-Technologie, IoT und PLM setzt auf Transparenz: Kernaufgabe ist es, den Kundenlebenszyklus mit dem Produktlebenszyklus als eine gemeinsame Datenbasis allen relevanten Unternehmensfunktionen zugänglich zu machen und die systematische Ausschöpfung von Potenzialen in der Organisation zu verankern. Implizite Wirkungsmechanismen müssen explizit werden: @Aufzählung:zwischen Maschinennutzung und neuen Maschinenbedürfnissen, @Aufzählung:zwischen Anwendungsfällen der Kunden, @Aufzählung:zwischen den Eigenschaften von Produkten und deren Fähigkeiten, @Aufzählung:aber auch zwischen Aufwänden der Organisation oder dem Wissen über Bestandskunden und Hypothesen zu Neukunden.
