einzelvertraglichen Kundendaten (z.B. Geburtstage) oder aus Produktdaten (z.B. 
Ratenfälligkeiten, Laufzeitenden, Zinsanpassungen) abgeleitet werden können. 
Eine effektive Kundenansprache hat also grundsätzlich personalisiert zu erfolgen. 
Wenn eine große Zahl von Kunden angesprochen werden soll so ist dieses nach 
Möglichkeit zu automatisieren — eine persönliche Ansprache verbietet sich bei vielen 
Kunden aufgrund des zu erzielenden Deckungsbeitrags oder ist bei vielen Anlässen, 
gemessen an der zu erzielenden Abschlussquote, zu aufwendig und zu teuer. 
Eine Methode, um Kunden automatisiert anzusprechen, wird im Folgenden 
dargestellt. Sie umfasst fünf Schwerpunkte: 
Herstellung/Sicherstellung der Qualität von Kundenprofilen 
Selektion/Festlegung der Kommunikationsanlässe 
Kampagnen-Design 
Operative Durchführung der automatisierten Kundenansprache 
Steuerung der Kunden Feedbacks 
Die Methode der Relationship Management Automation beschreibt eine 
Möglichkeit zur Automatisierung der personalisierten Kundenansprache mit der 
Zielsetzung der Kundenbindung oder Vertriebssteigerung. 
2 Herstellung und Sicherstellung der Qualität von 
Kundenprofilen 
Eine zentrale Voraussetzung für die Einführung von CRM-Systemen sind 
konsolidierte Kundendaten [Badger2005]. In Core-Bank-Systemen befinden sich 
Kundendaten nach wie vor in zahlreichen operationalen Datenbanken. Anforderungen 
an Kundendaten werden in solchen Systemen üblicherweise additiv realisiert. In 
Betrieb befindliche und getestete Systeme werden durch neue Anforderungen ergänzt, 
selten aber im Kern neu strukturiert. Eine Konsolidierung von Kundendaten wird 
üblicherweise mit dem Aufbau eines Date Warehouses verbunden. Es wird dabei das 
Prinzip verfolgt, in neuen Datenbanken bestehende Datenbestände so aufzubereiten, 
dass diese zu umfassenden Datenbeständen unter neuen Ordnungskriterien 
zusammengeführt werden und auf den operativen Datenbestand referenzieren. Die 
redundanten Datenbestände bilden dann neue konsolidierte Datenbestände auf der 
CRM-Systeme aufsetzen können. Zu den grundlegenden Konsolidierungstechniken 
beim Aufbau von Data Warehouses zählen die Entfernung von doppelten Datensätzen 
(Deduplication), das Korrigieren von Datenfehlern und Zusammenführung von 
Datenbeständen (Data Cleansing) sowie Aggregationen und Normalisierungen 
[METAGROUP2000]. 
Liegen Kundendaten in einer konsolidierten Form vor, kann mit dem Aufbau von 
Kundenprofilen begonnen werden. Kundenprofile sind erweiterte Kundendaten und 
enthalten alle in Bezug auf eine effektive Kundenansprache notwendige 
Informationen: 
e (Virtuelle) Adressen des Kunden in den betrachteten Kanälen 
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