Optimierung der Customer Experience durch Marketing Intelligence & CRM-Analyse
DOI:
https://doi.org/10.26034/lu.akwi.2024.5114Schlagworte:
Customer Experience (CX), Marketing & Business Intelligence, Data Warehouse, Datenmodellierung, Datenanalyse, CRM, SAP Sales Cloud, Power BIAbstract
Cloud-basierte Lösungen im Kundenmanagement bieten riesiges Potential diverse Unternehmensbereiche zu optimieren. Das möchte sich Pfeiffer Vacuum zu Nutze machen. Damit der Umstieg im CRM auf SAP CX Suite reibungslos gelingt ist es wichtig, dass die anfallenden Daten ausgewertet werden. Diese Bachelorthesis handelt von der Konzeptionierung und Implementierung eines diesbezüglichen Proof-of-Concept-Projekts.
Literaturhinweise
Arnold, J. (2023): Microsoft Power BI: Die praktische Einführung in die Datenanalyse und – visualisierung, Heidelberg.
Bruhn, M. (Hrsg., 2012): Customer Experience, Wiesbaden: Gabler.
Hahne, M. (2014): Modellierung von Business-Intelligence-Systemen: Leitfaden für erfolgreiche Projekte auf Basis flexibler Data-Warehouse-Architekturen, Heidelberg.
Hippner, H. (2011): Grundlagen des CRM: Strategie, Geschäftsprozesse und IT-Unterstützung, 3. Auflage, Wiesbaden.
Möhring, M./Keller, B./Schmidt, R. (2018): CRM in der Public Cloud, Wiesbaden: Springer Fachmedien.
Schels, I. (2020): Business Intelligence mit Excel: Datenanalyse und Reporting mit Power Query, Power Pivot und Power BI Desktop : für Microsoft 365, 2. Auflage, München: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG.
Tiffert, Alexander (Hrsg., 2019b): Customer Experience Management in der Praxis: Grundlagen - Zusammenhänge - Umsetzung. Essentials, Wiesbaden: Springer Gabler.
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