Customer (Lifecycle) Management

Diese Lehr­veranstaltung vermittelt ein vertieftes Verständnis des Customer Lifecycle Managements und behandelt die Prozesse der Kunden­gewinnung, -entwicklung, -bindung sowie -reaktivierung. Der Schwerpunkt liegt darauf, wie Unter­nehmen Kunden­beziehungen über die verschiedenen Phasen des Kunden­lebens­zyklus hinweg strategisch gestalten können, um den Customer Lifetime Value (CLV) zu maximieren. Die Studierenden lernen zentrale Konzepte wie Customer Journey Mapping, Kunden­segmentierung, Personalisierung, CRM-Systeme sowie datengetriebene Entscheidungs­findung kennen. Die Veranstaltung verbindet theoretische Grundlagen mit praxisnahen Anwendungen, dar­unter Fall­studien und Werkzeuge des modernen Kunden­managements. Ein besonderer Fokus liegt auf digitalen Kanälen, Automatisierung und KI-gestützter Kunden­interaktion.

Lernziele

Nach erfolgreichem Abschluss der Lehr­veranstaltung sind die Studierenden in der Lage,

• Customer-Lifecycle-Strategien über die Phasen der Kunden­gewinnung, Kunden­bindung und Kunden­entwicklung hinweg zu analysieren und zu gestalten.
• die Rolle von Kunden­daten, Datenanalysen und CRM-Systemen für ein effektives Management von Kunden­beziehungen zu verstehen.
• Customer Journeys und Kunden­kontaktpunkte (Touchpoints) mithilfe geeigneter Frameworks und Kennzahlen (z. B. Customer Lifetime Value, Churn-Rate oder Conversion Rate) zu bewerten und zu optimieren.

Darüber hinaus verfügen die Studierenden über die Fähigkeit, kunden­orientiertes Denken auf reale betriebs­wirtschaft­liche Problemstellungen anzuwenden und daraus praxisnahe Handlungs­empfehlungen abzuleiten.

Empfohlene Vor­kenntnisse

Grund­kenntnisse auf Bachelor-Niveau in Marketing und/oder Customer Management sind empfehlenswert. Darüber hinaus sind grundlegende Kenntnisse der Datenanalyse von Vorteil.

• Einführung in das Customer Lifecycle Management
• Strategien und Kanäle der Kunden­gewinnung
• Kunden­entwicklung: Cross-Selling, Up-Selling und Kunden­engagement
• Kunden­bindung und Churn-Management
• Customer Journey Mapping und Customer Experience Management
• Customer Analytics und Customer Lifetime Value (CLV)
• CRM-Systeme und Marketing-Automatisierung
• Personalisierung, Künstliche Intelligenz (KI) und datengetriebenes Customer Management
• Anwendung von Fall­studien und Präsentationen

Literatur

• Kumar, V. & Reinartz, W. (2018): Customer Relations­hip Management: Concept, Strategy, and Tools
• Lemon, K. & Verhoef, P. (2016): Understanding Customer Experience Throughout the Customer Journey
• Ausgewählte wissenschaft­liche Fach­artikel und Fall­studien (werden während der Lehr­veranstaltung bereitgestellt)