Learning Systems Methods for intelligent SCRM
- Kaum ein anderes Gebiet unterliegt solch einer Dynamik wie die Entwicklung von Beziehungsnetzwerken gerade im Internet, siehe Facebook, Twitter und Co. Es ergeben sich aber auch Chancen für die intelligente Auswertung von Beziehungsnetzwerken und Ableitung von Handlungsmustern zur Optimierung des eigenen Geschäfts. Dieser Beitrag legt dar, dass klassische Methoden des Analytical CRM keine ausreichenden Antworten zur Ableitung von Handlungsmustern bieten. Daher wurde das Konzept der " Learning Systems Method for iSCRM" entwickelt. Wirkmuster zur Selbstoptimierung werden als Handlungsmuster zur Optimierung von Beziehungsnetzwerken im SCRM spezifiziert. Es wird gezeigt, wie sich durch deren Einsatz explizite Wissensmodelle über Beziehungen und deren Akteure verbessern lassen. Schließlich wird ein Ausblick auf eine IT-technische Umsetzung auf der Basis des Web 3.0 gegeben. Durch den Einsatz der vorgestellten Methode, werden Unternehmen in die Lage versetzt, sich ergebene Chancen schnell zu erkennen und vor ihren Marktbegleitern zu verwerten.
Author: | Andreas Schmidt, Julius Hoyer |
---|---|
Title (German): | Learning Systems Methods for intelligent SCRM |
ISSN: | 1860-6725 |
Parent Title (German): | ERP Management |
Document Type: | Article |
Language: | German |
Year of Completion: | 2014 |
electronic ID: | Zur Anzeige in scinos |
Release Date: | 2022/02/18 |
Volume: | 10 |
Issue: | 2 |
First Page: | 33 |
Last Page: | 36 |
Note: | Zugriff im Hochschulnetz |
Faculties: | Fakultät WiSo |
DDC classes: | 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 004 Informatik |
Review Status: | Veröffentlichte Fassung/Verlagsversion |