Im Fachartikel von Adriane Kovacevic wird die Notwendigkeit der Fusion von Customer Relationship Management und Web Analytics hervorgehoben, um belastbare Churn-Prognosen zu erstellen und gezielte Maßnahmen zu ergreifen. Adriane Kovacevic erläutert, dass viele Unternehmen zwei getrennte Datenquellen für denselben Kunden nutzen, was zu unvollständigen Entscheidungsgrundlagen führt. Das CRM-System erfasst die Identität und Kaufhistorie, während Web Analytics das aktuelle Verhalten des Kunden dokumentiert. Diese Trennung führt zu blinden Flecken und potenziell teuren Fehlentscheidungen.

Kovacevic verdeutlicht anhand eines Fallbeispiels, wie unterschiedliche Perspektiven zu widersprüchlichen Diagnosen führen können. Die Kombination der Daten zeigt ein klareres Bild und ermöglicht präzisere Maßnahmen, die die Kosten minimieren und die Kundenbindung erhöhen. Der Artikel beschreibt auch, dass durch die Fusion der Daten die Genauigkeit von Prognosemodellen signifikant gesteigert werden kann.

Zudem betont Adriane Kovacevic die Bedeutung von Erklärbarkeit in Prognosemodellen und die Notwendigkeit, operative Segmente aus den fusionierten Daten abzuleiten. Abschließend stellt sie fest, dass bereits ein einfacher Prototyp mit pseudonymisierten Daten einen erheblichen Effekt erzielen kann und als Grundlage für weitere Entwicklungen dient.