3460 Operatives Customer Recovery Management - Deutsche Akademie für Management

Studienbriefautor:
Prof. Dr. Marc Oliver Opresnik

Inhalt:

1. Prozessübersicht & Governance

1.1 End-to-End-Recovery-Prozess (Predict → Analyse → Segment → Recover → Evaluate)

1.2 Rollen & RACI-Matrix (Marketing, Vertrieb, KAM)

2. Früherkennung & Churn-Prediction

2.1 Datenquellen & Signale (Usage, Transaktionen, Sentiment)

2.2 KI-/ML-Modelle & Scoring

2.3 Early-Warning-Dashboards

3. Ursachenanalyse & Segmentierung

3.1 Root-Cause-Tools (Ishikawa, 5 Why)

3.2 Voice-of-Customer-Mining

3.3 Value-, Needs- & Behaviour-Segmente

4. Maßnahmen & Kampagnendesign

4.1 Angebotstypen (Kulanz, Upgrades, Preisnachlass)

4.2 Kommunikationskanäle (Telefon, E-Mail, Chatbot, Social)

4.3 Automatisierte Workflows & Trigger Events

5. Technologie & Digitalisierung

5.1 CRM- & CDP-Systeme

5.2 Conversational AI & Self-Service Bots

5.3 Omnichannel-Integration & Datensynchronisierung

5.4 Datenschutz- & Ethikleitlinien

6. Erfolgsmessung & Continual Improvement

6.1 Kampagnen-KPIs (Re-Open-Rate, Cost per Win-Back)

6.2 Test-&-Learn-Ansätze (A/B-, Multivariate-Tests)

6.3 Lessons Learned & Wissensmanagement

7. Best-Practice-Case Study

8. Fazit & Handlungsempfehlungen

Studienziele:

Wenn Sie diesen Studienbrief durchgearbeitet haben, können Sie:

den End-to-End-Prozessdes Customer Recovery Managements in seinen einzelnen Phasen systematisch erläutern und die Rolle der beteiligten Funktionen anhand einer RACI-Matrix differenziert darstellen.
Datenquellen, Signale und Methoden der Churn-Predictionanalysieren und deren Einsatz zur Früherkennung von Kundenabwanderung kritisch bewerten.
Ursachen der Kundenabwanderung mit geeigneten Analysetools erfassen und Kundensegmente anhand von Bedürfnissen, Werten und Verhalten differenzieren.
Operative Maßnahmen zur Kundenrückgewinnung zielgerichtet planen und unter Berücksichtigung geeigneter Kommunikationskanäle
den Einsatz digitaler Technologien wie CRM-Systeme, Conversational AI und Omnichannel-Integration zur Prozessoptimierung fundiert beurteilen.
Kampagnen-Kennzahlen interpretieren, A/B-Tests und weitere Testverfahren zur Erfolgsmessung anwenden sowie kontinuierliche Verbesserungsprozesse implementieren.
Best-Practice-Beispiele kritisch auf ihre Übertragbarkeit analysieren und daraus praxisrelevante Handlungsempfehlungen ableiten.
die ethischen und datenschutzrechtlichen Aspekte im Kontext der Digitalisierung im Customer Recovery Management reflektieren und praktisch berücksichtigen.

Belegempfehlung:

Dieses Modul ist besonders empfehlenswert für alle, die Kundenabwanderung frühzeitig erkennen und professionelle Rückgewinnungsstrategien entwickeln möchten. Es richtet sich an alle, die datenbasierte Methoden, digitale Technologien und praxisnahe Tools einsetzen wollen, um Customer-Recovery-Prozesse effektiv zu gestalten und dabei auch ethische sowie datenschutzrechtliche Aspekte zu berücksichtigen.

Relevante Kurse:

Customer Recovery Management