Asiakkuudenhallinnan tukeminen neuroverkkoteknologian avulla

Abstract

CRM on yritysten tietojärjestelmä, jolla voidaan tukea asiakkuuden hallintaa ja kehittämistä. Monilla suuryrityksillä on paljon asiakkaita ja niiden on mahdotonta tunnistaa asiakkaitaan yksilöinä. Kuitenkin asiakkaat arvostavat yhä enemmän henkilökohtaista palvelua ja kontakteja. Yritysten asiakastietokantoihin kertyy runsaasti tietoa asiakkaista ja heidän ostokäyttäytymisestään. Suuresta informaatiomäärästä johtuen tarvitaan kehittynyttä tietotekniikkaa asiakkaiden tyypittelyyn ja asiakastarpeiden tunnistamiseen. Tässä diplomityössä kehitetään neuroCRM-teoriaa määrällisesti suuren ja monimutkaisen asiakasinformaation hallintaan. Teoria perustuu itseorganisoituvien neuroverkkojen käyttöön asiakasinformaation analysoimiseksi CRM-järjestelmässä. Asiakkaat segmentoidaan ja personoidaan iteratiivisia SOM-analyysejä suorittamalla. Tulosten perusteella kehitetään asiakkaiden yksilöllisyyttä huomioivia markkinointikeinoja ja käytetään uusia kanavia, esimerkiksi mobiilia viestintätekniikkaa asiakkaiden tavoittamiseen. Asiakaskannattavuuden parantamiseksi voi- daan tehdä strategisia valintoja ja päätöksiä markkinoinnin kohdentamista varten.

CRM is an enterprise information system, by which customer relationship management and development can be supported. Many big companies have a lot of customers and therefore it is almost impossible to identify their customers as individuals. However customers appreciate personal services and contacts more and more. Enterprises collect massive data bases about customers and their buying behavior. That is why advanced computer technology is needed to classify customers and to identify customer needs. In this thesis a neuroCRM theory is developed for managing complex customer data. The theory is based in use of self-organizing maps (SOM) to analyze customer data in CRM system. Customers are segmented and personalized by performing iterative SOM analysis. Results can be used in development of new marketing concepts and channels, for example mobile media marketing. Strategic decisions can be made to increase customer based profitability by well-aimed marketing actions.