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30.06.2017 | Research Paper | Ausgabe 4/2018

Business & Information Systems Engineering 4/2018

Intelligent Business Processes in CRM

Exemplified by Complaint Management

Zeitschrift:
Business & Information Systems Engineering > Ausgabe 4/2018
Autoren:
Dipl.-Kfm. Christopher Zaby, Prof. Dr. Klaus D. Wilde
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1007/​s12599-017-0480-6) contains supplementary material, which is available to authorized users.
Accepted after two revisions by Prof. Dr. Becker.

Abstract

Customer relationship management (CRM) is becoming a critical source of competitive advantage for businesses today. However, many CRM business processes are deficient and inflexible. For example, many customers are dissatisfied with complaint management. Still, companies seldom systematically adapt the complaint management process. In theory, operational and analytical CRM form a closed loop: analytical CRM uses business intelligence (BI) tools to analyze operational data and the knowledge gained is used for continual optimization of operations. One special approach in establishing this loop is to continually support decision points in operational processes with knowledge from BI. In this way, the use of BI becomes an integral part of business processes, which are then referred to as intelligent business processes. However, in CRM not much is known about this approach. Based on an extensive review of the literature, the study explores the state of theory and practice in the field of intelligent business processes in CRM, with special attention to complaint management because of its considerable importance and application potential. In particular, the conceptual framework of intelligent business processes in CRM is depicted and two implementation options are identified: embedded intelligence and business rules. Focusing on complaint management, evidence on intelligent business processes is systematically documented, weak points are identified, and a research agenda for the shift to more intelligent processes is presented.

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Supplementary material 1 (PDF 190 kb)
12599_2017_480_MOESM1_ESM.pdf
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