Optimierung der Customer Experience durch Marketing Intelligence & CRM-Analyse

Autor/innen

  • Yannick Christopher Lotz TH Mittelhessen (THM)
  • Harald Ritz TH Mittelhessen (THM)
  • Carsten Warschat Pfeiffer Vacuum GmbH, Aßlar

DOI:

https://doi.org/10.26034/lu.akwi.2024.5114

Schlagworte:

Customer Experience (CX), Marketing & Business Intelligence, Data Warehouse, Datenmodellierung, Datenanalyse, CRM, SAP Sales Cloud, Power BI

Abstract

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.

Downloads

Veröffentlicht

2024-08-10

Ausgabe

Rubrik

Abschlussarbeiten