Diplomarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich BWL - Customer-Relationship-Management, CRM, Leibniz Akademie Hannover - Verwaltungs- und Wirtschaftsakademie Hannover, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Diplomarbeit beschäftigt sich konkret mit Qualitätsmanagement im IT-Bereich, wobei speziell auf Customer Relationship Management eingegangen wird. Am Anfang werden die Grundlagen des IT - Qualitätsmanagement erläutert. Die Ziele und Problemfelder von IT - Qualitätsmanagement werden analysiert. Im dritten Kapitel wird Grundverständnis und Ziele von Customer Relationship Management und Problemfelder vorgestellt. Der Hauptteil dieser Arbeit zeigt die Gegenüberstellung von IT - QM und Customer Relationship Management, welche bei einer praxisgerechten Einführung sehr hilfreich und nützlich sein kann. Der Ausgangspunkt dieser Betrachtung bezieht sich auf eine Organisation mit eingeführten Data Base Marketing, Kundenbindung und CRM Systeme, welche sich zu Nutze machen möchten. Als Endergebnis wird ein Konzept dargestellt, das nutzbringende Prozesse wie Data Mining, OLAP, Data Warehouse von CRM und iCRM bei bestehenden IT - Qualitätsmanagement einbringen kann. Danach wird ein Business Intelligence erörtert. Das Thema beschränkt sich auf das IT-Qualitätsmanagement bei CRM. Diese Arbeit gliedert sich in zwei Hauptteile. Der erste Teil widmet sich der theoretischen Abhandlung von Qualitätsmanagement in der IT und der Beschreibung konkreter Aufgaben der IT-Bereiche. Der zweite Teil beschäftigt sich mit der theoretischer Abhandlung von Customer Relationship Management und der Beschreibung konkreter Prozesse der CRM. Darlegung und Gegenüberstellung möglicher Vor- bzw. Nachteilen und Erfahrungswerten, die zur Unterstützung einer möglichen Einführung von IT-Prozessen in IT-Organisationen führen kann. Ein Konzept Business Intelligence mit Qualitätsmanagement zur Vorgehensweise einer IT - Einführung rundet diese Arbeit ab. Abschließend wird ein Fazit für Business Intelligence mit Qualitätsmanagement und eine Zusammenfassung der CRM Regeln für ein optimales Kundenwissen dargelegt.
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