Die Business Community als CRM-Instrument unter besonderer Berücksichtigung von Business Intelligence Technologien

Das Management von Kundenbeziehungen hat sich in der klassischen Ökonomie unter dem Begriff »Customer Relationship Management« (kurz: CRM) etabliert und sich in den letzten Jahren als erfolgreicher Ansatz erwiesen. In der grundlegenden Zielsetzung, wertvolle, d.h. profitable und kreditwürdige Kunden an ein Unternehmen zu binden, kommen Business-Intelligence Technologien zur Generierung von Kundenwissen aus kundenbezogenen Daten zum Einsatz. Als technologische Plattform der Kommunikation und Interaktion gewähren Business Communities einen direkten Einblick in die Gedanken und Präferenzen der Kunden. Von Business-Communitybasiertem Wissen der Kunden und über Kunden können individuelle Kundenbedürfnisse, Verhaltensweisen und damit auch wertvolle (potenzielle, profilgleiche) Kunden abgeleitet werden, was eine differenziertere und selektivere Behandlung der Kunden möglich macht. Business Communities bieten ein umfassendes Datenpotenzial, welches jedoch bis dato für das CRM im Firmenkundengeschäft respektive die Profilbildung noch nicht genutzt wird. Synergiepotenziale von der Datenquelle "Business Community" und der Technologie "Business Intelligence" werden bislang vernachlässigt. An dieser Stelle setzt die Arbeit an. Das Ziel ist die sinnvolle Zusammenführung beider Ansätze zu einem erweiterten Ansatz für das Management der irmenkundenbeziehung. Dazu wird ein BIgestütztes CRM-Konzept für die Generierung, Analyse und Optimierung von Kundenwissen erarbeitet, welches speziell durch den Einsatz einer B2B-Community gewonnen und für eine Profilbildung genutzt wird. Es soll durch die Anbindung von Fremddatenbanken Optimierung finden: In den Prozess der Wissensgenerierung fließen zur Datenqualifizierung und -quantifizierung externe (Kunden-) Daten ein, die von Fremddatenbanken (wie z.B. Information Provider, Wirtschaftsauskunftsdienste) bereitgestellt werden. Der Kern dieser Zielsetzung liegt in der umfassenden Generierung und stetigen Optimierung von Wissen, das den Aufbau einer langfristigen, individuellen und wertvollen Kundenbeziehung unterstützen soll.

Strategies towards evaluation beyond scientific impact

Various research fields, like organic agricultural research, are dedicated to solving real-world problems and contributing to sustainable development. Therefore, systems research and the application of interdisciplinary and transdisciplinary approaches are increasingly endorsed. However, research performance depends not only on self-conception, but also on framework conditions of the scientific system, which are not always of benefit to such research fields. Recently, science and its framework conditions have been under increasing scrutiny as regards their ability to serve societal benefit. This provides opportunities for (organic) agricultural research to engage in the development of a research system that will serve its needs. This article focuses on possible strategies for facilitating a balanced research evaluation that recognises scientific quality as well as societal relevance and applicability. These strategies are (a) to strengthen the general support for evaluation beyond scientific impact, and (b) to provide accessible data for such evaluations. Synergies of interest are found between open access movements and research communities focusing on global challenges and sustainability. As both are committed to increasing the societal benefit of science, they may support evaluation criteria such as knowledge production and dissemination tailored to societal needs, and the use of open access. Additional synergies exist between all those who scrutinise current research evaluation systems for their ability to serve scientific quality, which is also a precondition for societal benefit. Here, digital communication technologies provide opportunities to increase effectiveness, transparency, fairness and plurality in the dissemination of scientific results, quality assurance and reputation. Furthermore, funders may support transdisciplinary approaches and open access and improve data availability for evaluation beyond scientific impact. If they begin to use current research information systems that include societal impact data while reducing the requirements for narrative reports, documentation burdens on researchers may be relieved, with the funders themselves acting as data providers for researchers, institutions and tailored dissemination beyond academia.