8. Quiz und Wissensüberprüfung

Lernziele

Nach diesem Kapitel können Sie: - Ihr Wissen über den laufenden Betrieb und Kundenbeziehungen überprüfen - Die Konzepte der vorhergehenden 7 Kapitel anwenden - Szenarien praxisnah analysieren und lösen - Ihre Stärken und Verbesserungsbereiche identifizieren

Modul Übersicht

Modul 13 - Kapitel 8 Lesezeit: ~30 Min Quiz: Alle Kapitel

Einführung

Dieses Kapitel umfasst 15 umfassende Quizfragen, die alle 7 vorhergehenden Kapitel abdecken. Die Fragen sind praxisnah und testen sowohl theoretisches Verständnis als auch die Fähigkeit, Konzepte auf konkrete Situationen anzuwenden.

Struktur des Quiz:

Fragen 1-3: Kapitel 1-2 (KVP, SLA, Wartungsverträge)
Fragen 4-6: Kapitel 3-4 (Betriebsanalyse, Datenbasierte Optimierung)
Fragen 7-9: Kapitel 5-6 (Kundenbeziehungsanalyse, Demand/Requirements Management)
Fragen 10-12: Kapitel 7 (Relationship Mapping, ABC-Analyse)
Fragen 13-15: Integrierte Szenarien (alle Kapitel)

Empfohlenes Vorgehen:

Lesen Sie die Frage sorgfältig
Denken Sie über Ihre Antwort nach
Klappen Sie die Lösung auf
Vergleichen Sie Ihre Antwort mit der Lösung
Notieren Sie sich Bereiche, die Sie vertiefen möchten

Fragen zu Kapitel 1-2: KVP, SLA, Wartungsverträge

Frage 1: KVP vs. Folgeprojekt abgrenzen

Ein Kunde möchte nach 8 Monaten Betrieb ein völlig neues Modul zur KI-gestützten Absatzprognose integrieren, das bisher nicht Teil der Systemarchitektur war und neue Technologien (Machine Learning Framework) erfordert. Handelt es sich hierbei um eine Verbesserung im Rahmen des KVP oder um ein Folgeprojekt? Begründen Sie kurz mit den Kriterien aus Kapitel 1.

Lösung: Es handelt sich um ein Folgeprojekt.

Begründung mit den Kriterien aus Kapitel 1:

Kriterien für Verbesserung (KVP): * Umfang: Kleinere Optimierungen und Anpassungen * Ziel: Systempflege und -optimierung * Charakter: Laufender Prozess im Betrieb (KVP) * Verantwortung: Betrieb / Support / Fachabteilung * Beispiel: Performance-Verbesserung eines Moduls

Kriterien für Folgeprojekt: * Umfang: Größere Erweiterungen oder neue Systeme * Ziel: Neue Funktionen oder technologische Weiterentwicklung * Charakter: Neues, eigenständiges Projekt * Verantwortung: Projektleitung / PMO * Beispiel: Digitalisierung zusätzlicher Prozesse

Anwendung auf das Szenario: * Umfang: Ein völlig neues Modul (KI-gestützte Absatzprognose) ist keine kleinere Optimierung → Folgeprojekt * Ziel: Neue Geschäftsfunktion (Absatzprognose) und technologische Weiterentwicklung (Machine Learning Framework) → Folgeprojekt * Charakter: Nicht Teil des laufenden Betriebsprozesses, sondern eigenständige Entwicklung → Folgeprojekt * Verantwortung: Erfordert Projektleitung und strukturiertes Projektmanagement → Folgeprojekt

Schlussfolgerung: Die Einführung eines komplett neuen Moduls mit neuen Geschäftsfunktionen und technologischer Weiterentwicklung überschreitet den Rahmen der laufenden Systempflege und erfordert eine eigene Projektplanung, Budgetierung und Leitung.

Frage 2: SLA-Metriken berechnen und interpretieren

Ein kritischer Server hat eine vereinbarte Verfügbarkeit von 99,9%. Im Quartal (90 Tage = 2.160 Stunden) war der Server insgesamt 3 Stunden nicht verfügbar. Berechnen Sie die tatsächliche Verfügbarkeit, die maximal tolerierbare Ausfallzeit für 99,9% und beurteilen Sie, ob das SLA eingehalten wurde.

Lösung:

Schritt 1: Tatsächliche Verfügbarkeit berechnen

\[ \text{Verfügbarkeit} = \left(1 - \frac{\text{Ausfallzeit}}{\text{Gesamtzeit}}\right) \times 100\% \]

\[ \text{Verfügbarkeit} = \left(1 - \frac{3\ \text{Stunden}}{2.160\ \text{Stunden}}\right) \times 100\% \]

\[ \text{Verfügbarkeit} = \left(1 - 0,00139\right) \times 100\% \]

\[ \text{Verfügbarkeit} = 99,861\% \approx 99,86\% \]

Schritt 2: Maximale tolerierbare Ausfallzeit für 99,9% berechnen

99,9% Verfügbarkeit bedeutet 0,1% Ausfallzeit.

\[ \text{Maximale Ausfallzeit} = 2.160\ \text{Stunden} \times 0,001 = 2,16\ \text{Stunden} \]

\[ 2,16\ \text{Stunden} = 2\ \text{Stunden} + 0,16 \times 60\ \text{Minuten} = 2\ \text{Stunden} + 9,6\ \text{Minuten} \approx 2\ \text{Stunden} + 10\ \text{Minuten} \]

Schritt 3: Beurteilung der SLA-Erfüllung

Kriterium	Wert	Ziel	Erfüllt?

**Ergebnis:** Das SLA von 99,9% wurde **nicht** eingehalten.

**Analyse:**
*   Die tatsächliche Verfügbarkeit von 99,86% liegt unter dem Ziel von 99,9%
*   Die Ausfallzeit von 3 Stunden überschreitet die maximal tolerierbare Zeit von 2,16 Stunden
*   Abweichung: 99,9% - 99,86% = 0,04% oder 0,84 Stunden = 50,4 Minuten über dem Limit

**Konsequenzen:**
*   Service Credit (Gutschrift) gemäß SLA-Bestimmungen
*   Analyse der Ausfallursache zur Prävention
*   Maßnahmen zur Verbesserung der Verfügbarkeit

Frage 3: RPO vs. RTO in einem Praxis-Szenario

Ein Unternehmen legt für sein wichtiges CRM-System ein RPO von 30 Minuten und ein RTO von 6 Stunden fest. Ein Hardware-Ausfall tritt um 10:00 Uhr auf. Das letzte Backup wurde um 09:15 Uhr erstellt, und das System wird um 15:45 Uhr wiederhergestellt.

a) Wurden die RPO- und RTO-Vorgaben eingehalten? b) Welches der beiden Metriken ist kritischer für das Unternehmen und warum? c) Welche Maßnahmen könnten Sie empfehlen, um zukünftig die Vorgaben sicherzustellen?

Lösung:

a) Überprüfung der RPO- und RTO-Vorgaben

RPO-Prüfung (Recovery Point Objective - maximaler Datenverlust): * Ausfallzeit: 10:00 Uhr * Letztes Backup: 09:15 Uhr * Datenverlust: 10:00 - 09:15 = 45 Minuten * Vorgabe RPO: 30 Minuten * RPO-Ergebnis: ✗ NICHT eingehalten (45 Minuten > 30 Minuten)

RTO-Prüfung (Recovery Time Objective - maximale Wiederherstellungszeit): * Ausfallzeit: 10:00 Uhr * Wiederherstellung: 15:45 Uhr * Wiederherstellungszeit: 15:45 - 10:00 = 5,75 Stunden = 5 Stunden und 45 Minuten * Vorgabe RTO: 6 Stunden * RTO-Ergebnis: ✓ Eingehalten (5,75 Stunden < 6 Stunden)

Zusammenfassung: * RPO: ✗ Nicht eingehalten (Datenverlust: 45 Minuten, Ziel: 30 Minuten) * RTO: ✓ Eingehalten (Wiederherstellungszeit: 5,75 Stunden, Ziel: 6 Stunden)

b) Kritikalität der Metriken

Das RPO ist kritischer als das RTO für das Unternehmen.

Begründung: * RPO (Datenverlust): Ein Datenverlust von 45 Minuten bedeutet, dass alle Kundenaktivitäten, Aufträge, Anfragen oder andere Geschäftsaktivitäten aus diesem Zeitraum verloren sind. Dies kann zu: * Umsatzeinbußen (verpasste Aufträge) * Kundenunzufriedenheit (verlorene Anfragen) * Compliance-Verstößen (gesetzliche Aufbewahrungspflichten) * Wiederherstellungsproblemen (Daten müssen mühsam rekonstruiert werden)

RTO (Wiederherstellungszeit): Eine Wiederherstellungszeit von 5,75 Stunden bedeutet, dass das System für diesen Zeitraum nicht verfügbar ist. Das ist zwar unangenehm, aber:
- Kunden können vielleicht alternative Kanäle nutzen (z. B. Telefon, E-Mail)
- Die Auswirkungen sind auf diesen Zeitraum begrenzt
- Bei RTO-Einhaltung ist die Wiederherstellung innerhalb akzeptablerer Zeit

Schlussfolgerung: Ein Datenverlust (RPO) ist schwerwiegender als eine temporäre Nichtverfügbarkeit (RTO), da Datenverlust oft irreversibel oder nur mit hohem Aufwand rekonstruierbar ist, während eine temporäre Nichtverfügbarkeit in den meisten Fällen kompensiert werden kann.

c) Maßnahmen zur Sicherstellung der Vorgaben

Maßnahmen zur RPO-Einhaltung (Datenverlust minimieren):

Häufigere Backups:
- Aktuell: Letztes Backup 45 Minuten vor Ausfall
- Empfehlung: Alle 15 Minuten inkrementelles Backup oder kontinuierliche Datenreplikation
- Ergebnis: Datenverlust auf 15 Minuten reduzieren
Replikationslösung:
- Implementierung einer synchronen oder asynchronen Datenbankreplikation
- Ein sekundärer Server hält in Echtzeit eine Kopie der Daten
- Ergebnis: Nahezu kein Datenverlust (RPO ~ 0 Minuten)
Hot Standby-System:
- Ein aktives Standby-System übernimmt sofort bei Ausfall
- Daten werden kontinuierlich repliziert
- Ergebnis: Minimale Ausfallzeit (RTO < 1 Stunde) und kein Datenverlust (RPO ~ 0 Minuten)
Automatisierte Backup-Verifizierung:
- Regelmäßige Tests, ob Backups wiederhergestellt werden können
- Ergebnisse: Vertrauen in Backup-Qualität, frühzeitige Erkennung von Problemen

Maßnahmen zur RTO-Einhaltung (Wiederherstellungszeit verkürzen):

Verbesserte Wiederherstellungsprozesse:
- Standardisierte Wiederherstellungsprozeduren dokumentieren
- Schulung der Mitarbeiter
- Regelmäßige Übungen (Disaster Recovery Tests)
Monitoring und Alarmierung:
- Frühzeitige Erkennung von Problemen
- Proaktive Maßnahmen vor Ausfall
Hardware-Redundanz:
- Einführung von redundanten Servern oder Failover-Lösungen
- Ergebnis: Schnelleres Umschalten bei Ausfall

Fragen zu Kapitel 3-4: Betriebsanalyse, Datenbasierte Optimierung

Frage 4: Potenzialanalyse priorisieren

Ein Unternehmen hat nach einer Betriebsanalyse folgende Potenziale identifiziert: A) Automatisierung der manuellen Dateneingabe (Kosten: 30.000 €, Nutzen: 40.000 €/Jahr, Aufwand: 2 Monate) B) Einführung eines BI-Systems (Kosten: 120.000 €, Nutzen: 80.000 €/Jahr, Aufwand: 8 Monate) C) Optimierung der Datenbankabfragen (Kosten: 15.000 €, Nutzen: 25.000 €/Jahr, Aufwand: 1 Monat) D) Migration in die Cloud (Kosten: 300.000 €, Nutzen: 150.000 €/Jahr, Aufwand: 12 Monate)

a) Berechnen Sie den ROI (Return on Investment) für alle vier Projekte. b) Erstellen Sie eine Priorisierungsmatrix (Quick Wins, Mittelfristig, Langfristig). c) Entwickeln Sie einen Umsetzungsplan für die ersten 12 Monate.

Lösung:

a) ROI-Berechnung

ROI-Formel: ROI = Nutzen pro Jahr × Jahre bis zur Amortisation / Kosten

Alternativ: Amortisationszeit = Kosten / Nutzen pro Jahr

Projekt	Kosten	Nutzen pro Jahr	ROI (Amortisationszeit)	Berechnung
A) Automatisierung	30.000 €	40.000 €/Jahr	0,75 (9 Monate)	30.000 / 40.000 = 0,75 Jahre
B) BI-System	120.000 €	80.000 €/Jahr	1,5 (18 Monate)	120.000 / 80.000 = 1,5 Jahre
C) DB-Optimierung	15.000 €	25.000 €/Jahr	0,6 (7 Monate)	15.000 / 25.000 = 0,6 Jahre
D) Cloud-Migration	300.000 €	150.000 €/Jahr	2,0 (24 Monate)	300.000 / 150.000 = 2,0 Jahre

b) Priorisierungsmatrix

graph TB
    subgraph "Quick Wins<br/>Hoher ROI, geringer Aufwand"
        A1[C: DB-Optimierung<br/>ROI: 7 Monate]
        A2[A: Automatisierung<br/>ROI: 9 Monate]
    end

    subgraph "Mittelfristige Projekte<br/>Mittlerer ROI, mittlerer Aufwand"
        B[B: BI-System<br/>ROI: 18 Monate]
    end

    subgraph "Langfristige Projekte<br/>Mittlerer ROI, hoher Aufwand"
        C[D: Cloud-Migration<br/>ROI: 24 Monate]
    end

    style A1 fill:#6bcb77
    style A2 fill:#6bcb77
    style B fill:#ffd93d
    style C fill:#ff6b6b

Kategorisierung:

Kategorie	Projekte	Kriterien
Quick Wins	C: DB-Optimierung, A: Automatisierung	Hoher ROI (< 1 Jahr), geringer Aufwand (< 3 Monate)
Mittelfristig	B: BI-System	Mittlerer ROI (1,5 Jahre), mittlerer Aufwand (8 Monate)
Langfristig	D: Cloud-Migration	Mittlerer ROI (2 Jahre), hoher Aufwand (12 Monate)

c) Umsetzungsplan für die ersten 12 Monate

Monat	Phase	Projekt	Meilensteine
1-2	Quick Wins	C: DB-Optimierung	Kickoff, Analyse, Implementierung
3	Quick Wins	C: DB-Optimierung	Testing, Go-Live
3-5	Quick Wins	A: Automatisierung	Kickoff, Entwicklung, Implementierung
6	Quick Wins	A: Automatisierung	Testing, Go-Live
6-7	Mittelfristig	B: BI-System	Kickoff, Requirements-Erfassung
7-11	Mittelfristig	B: BI-System	Entwicklung, Testing, Pilot-Phase
12	Mittelfristig	B: BI-System	Go-Live
12-24	Langfristig	D: Cloud-Migration	Vorbereitung, Migration (nicht in 12 Monaten fertig)

Ergebnisse nach 12 Monaten:

Projekt	Amortisationszeit	Amortisiert nach 12 Monaten?	Kumulierter Nutzen
C: DB-Optimierung	7 Monate	✓ Ja (12-7 = 5 Monate im Plus)	40.000 € × 5/12 ≈ 16.667 €
A: Automatisierung	9 Monate	✓ Ja (12-9 = 3 Monate im Plus)	25.000 € × 3/12 = 6.250 €
B: BI-System	18 Monate	✗ Nein (nicht amortisiert)	-
D: Cloud-Migration	24 Monate	✗ Nein (nicht amortisiert)	-

Kumulierter Nutzen nach 12 Monaten: 16.667 € + 6.250 € = 22.917 €

Gesamtinvestition: 15.000 € + 30.000 € + (120.000 € / 2, da nur halb fertiggestellt) = 15.000 + 30.000 + 60.000 = 105.000 €

Kosten-Nutzen-Verhältnis nach 12 Monaten: 22.917 € Nutzen / 105.000 € Investition = 21,8% Rendite

Empfehlung: Fokus auf die Quick Wins (DB-Optimierung und Automatisierung) zur schnellen Amortisation und Generierung von Cashflow, um die mittelfristigen und langfristigen Projekte zu finanzieren.

Frage 5: Betriebszustände klassifizieren

Ein IT-System zeigt folgende Werte bei der monatlichen Analyse: * CPU-Auslastung: Durchschnitt 72%, Spitze 88% * Speicherauslastung: Durchschnitt 78%, Spitze 92% * Antwortzeit: Durchschnitt 450 ms, Spitze 850 ms * Verfügbarkeit: 99,7% * Netzwerkauslastung: Durchschnitt 45%, Spitze 65%

Die definierten SLAs sind: * CPU-Auslastung: < 70% (Warnung: ≥ 70%, Kritisch: ≥ 90%) * Speicherauslastung: < 80% (Warnung: ≥ 80%, Kritisch: ≥ 85%) * Antwortzeit: < 500 ms (Warnung: ≥ 500 ms, Kritisch: ≥ 1000 ms) * Verfügbarkeit: > 99,5% (Warnung: ≤ 99,5%, Kritisch: < 99,0%) * Netzwerkauslastung: < 70% (Warnung: ≥ 70%, Kritisch: ≥ 90%)

a) Klassifizieren Sie den Betriebszustand des Systems (Normalbetrieb, Vorwarnbereich, Störung/Ausfall, Anomalien). b) Welche Maßnahmen empfehlen Sie?

Lösung:

a) Klassifizierung der Betriebszustände

Analyse der Werte gegen SLAs:

Metrik	Durchschnitt	Spitze	SLA-Ziel	Warnung	Kritisch	Status
CPU-Auslastung	72%	88%	< 70%	≥ 70%	≥ 90%	Warnung
Speicherauslastung	78%	92%	< 80%	≥ 80%	≥ 85%	Störung (Spitze)
Antwortzeit	450 ms	850 ms	< 500 ms	≥ 500 ms	≥ 1000 ms	Normal
Verfügbarkeit	99,7%	-	> 99,5%	≤ 99,5%	< 99,0%	Normal
Netzwerkauslastung	45%	65%	< 70%	≥ 70%	≥ 90%	Normal

Gesamtklassifizierung:

Das System befindet sich im Vorwarnbereich mit Tendenz zur Störung.

Begründung:

Normalbetrieb (Normal): Antwortzeit (450 ms < 500 ms), Verfügbarkeit (99,7% > 99,5%), Netzwerkauslastung (45% < 70%)
Vorwarnbereich (Warnung): CPU-Auslastung (Durchschnitt 72% ≥ 70%), Speicherauslastung (Durchschnitt 78% nah an 80%)
Störung/Ausfall (Kritisch): Speicherauslastung Spitze (92% ≥ 85%) → Kritisch
Anomalien: Keine ungewöhnlichen Muster oder Ausreißer erkennbar

Zusammenfassende Bewertung:

Die meisten Metriken sind im Normalbetrieb
CPU-Auslastung im Warnungsbereich (durchschnittlich 72%)
Speicherauslastung im kritischen Bereich bei Spitzen (92%), aber durchschnittlich noch im Vorwarnbereich (78%)
Tendenz: System belastet, aber noch nicht ausgefallen

b) Empfohlene Maßnahmen

Sofortmaßnahmen (Innerhalb von 1 Woche):

Monitoring intensivieren:
- CPU- und Speicher-Auslastung alle 5 Minuten überwachen
- Alerting bei Überschreitung von Warnschwelle (CPU ≥ 75%, Speicher ≥ 80%)
- Identifikation der Lastspitzen (Uhrzeit, Benutzer, Prozesse)
Kapazitätsanalyse durchführen:
- Analyse der Lastmuster (Zeiten, Anwendungen, Benutzer)
- Identifikation der Hauptlastquellen
- Prüfung, ob die Last erwartet oder ungewöhnlich ist

Kurzfristige Maßnahmen (1-4 Wochen):

Speicher-Erweiterung:
- Speicher um mindestens 20-30% erweitern
- Ziel: Durchschnittliche Auslastung < 70%, Spitzen < 85%
CPU-Optimierung:
- Analyse der CPU-intensiven Prozesse
- Optimierung der Datenbankabfragen oder Algorithmen
- Prüfung, ob parallele Prozesse besser verteilt werden können
Lastverteilung:
- Überprüfung der Lastverteilung auf mehrere Server oder Cores
- Einführung von Load Balancing falls möglich
- Verschiebung von zeitkritischen Prozessen in weniger belastete Zeiten

Mittelfristige Maßnahmen (1-3 Monate):

Kapazitätsplanung:
- Prognose des weiteren Wachstums
- Planung von Hardware-Erweiterungen oder Cloud-Scaling
- Budgetierung für System-Upgrades
Performance-Tuning:
- Detaillierte Performance-Analyse
- Identifikation von Bottlenecks
- Systematische Optimierung (z. B. Caching, Indizierung)

Langfristige Maßnahmen (3-12 Monate):

Architektur-Überprüfung:
- Prüfung, ob die Architektur für das aktuelle Lastniveau geeignet ist
- Einführung von Skalierungsmöglichkeiten (Horizontales oder Vertikales Scaling)
- Eventuell Migration auf eine Cloud-Architektur
Präventive Maßnahmen:
- Regelmäßige Performance-Tests
- Kapazitäts-Monitoring und Alerting
- Automatische Skalierung bei Spitzenlast

Frage 6: Zeitreihenanalyse für Kapazitätsplanung

Ein Unternehmen analysiert das Wachstum einer kritischen Datenbank über 24 Monate:

Zeitreihendaten: * Monat 1: 500 GB * Monat 6: 700 GB * Monat 12: 1.000 GB * Monat 18: 1.300 GB * Monat 24: 1.600 GB

Zusätzlich: * Jährliche saisonale Erhöhung im Dezember: +100 GB * Aktuelle Speicherkapazität: 2.000 GB * Geplanter Ausbau: +500 GB (auf 2.500 GB)

a) Bestimmen Sie den linearen Trend des monatlichen Wachstums. b) Erstellen Sie eine 12-Monats-Prognose ab Monat 25. c) Reicht der geplante Ausbau auf 2.500 GB für die nächsten 12 Monate? Wenn nicht, wann wird die Kapazitätsgrenze erreicht?

Lösung:

a) Linearer Trend des monatlichen Wachstums

Datenpunkte:

Monat	Speicher	Zeit (Monate seit Start)
1	500 GB	0
6	700 GB	5
12	1.000 GB	11
18	1.300 GB	17
24	1.600 GB	23

Berechnung des Trends:

Trend-Slope (Steigung) = (Endwert - Startwert) / (Endzeit - Startzeit)

\[ \text{Slope} = \frac{1.600\ \text{GB} - 500\ \text{GB}}{23\ \text{Monate} - 0\ \text{Monate}} = \frac{1.100\ \text{GB}}{23\ \text{Monate}} \approx 47,83\ \text{GB/Monat} \]

Rundung: ~50 GB/Monat

Trend-Gleichung:

\[ \text{Speicher}(t) = 500\ \text{GB} + 50\ \text{GB/Monat} \times t \]

Wobei t = Monate seit Monat 1

Validierung des Trends:

Monat	T = Monate seit Start	Trend-Vorhersage	Ist-Wert	Abweichung
1	0	500 GB	500 GB	0 GB
6	5	750 GB	700 GB	-50 GB
12	11	1.050 GB	1.000 GB	-50 GB
18	17	1.350 GB	1.300 GB	-50 GB
24	23	1.650 GB	1.600 GB	-50 GB

Ergebnis: Der Trend ist mit 50 GB/Monat gut geeignet. Die geringen Abweichungen (-50 GB) können auf die saisonale Erhöhung oder natürliche Schwankungen zurückzuführen sein.

b) 12-Monats-Prognose ab Monat 25

Basiswert: Monat 24: 1.600 GB

Trend-Wachstum (12 Monate): 50 GB/Monat × 12 Monate = 600 GB

Saisonale Erhöhungen (2 Dezembre): +100 GB × 2 = +200 GB

Prognose für Monat 36:

\[ \text{Monat 36} = 1.600\ \text{GB} + 600\ \text{GB (Trend)} + 200\ \text{GB (Saison)} = 2.400\ \text{GB} \]

Detaillierte monatliche Prognose:

Monat	T = Monate seit Start	Trend-Wachstum	Saisonal (Dezember)	Prognose
25	24	1.700 GB	-	1.700 GB
26	25	1.750 GB	-	1.750 GB
27	26	1.800 GB	-	1.800 GB
28	27	1.850 GB	-	1.850 GB
29	28	1.900 GB	-	1.900 GB
30	29	1.950 GB	-	1.950 GB
31	30	2.000 GB	-	2.000 GB
32	31	2.050 GB	-	2.050 GB
33	32	2.100 GB	-	2.100 GB
34	33	2.150 GB	-	2.150 GB
35	34	2.200 GB	+100 GB (Dezember)	2.300 GB
36	35	2.250 GB	-	2.250 GB

c) Überprüfung des geplanten Ausbaus

Aktuelle und geplante Kapazität:

Aktuell: 2.000 GB
Geplanter Ausbau: +500 GB → 2.500 GB

Ergebnis: Der geplante Ausbau auf 2.500 GB reicht für die nächsten 12 Monate.

Begründung:

Höchster prognostizierter Wert in 12 Monaten: 2.300 GB (Monat 35)
Verfügbare Kapazität: 2.500 GB
Reservemarge: 2.500 GB - 2.300 GB = 200 GB

Kapazitätsreserve:

graph TB
    A[Kapazität: 2.500 GB] --> B[Reserve: 200 GB]
    B --> C[Nutzung: 2.300 GB]

    D[Prognose Monat 35<br/>Höchster Wert] --> C

    style A fill:#6bcb77
    style B fill:#ffd93d
    style C fill:#95e1d3

Kapazitätsanalyse:

Zeitpunkt	Prognose	Kapazität	Reserve	Status
Monat 25	1.700 GB	2.500 GB	800 GB	✓ OK
Monat 30	1.950 GB	2.500 GB	550 GB	✓ OK
Monat 35	2.300 GB	2.500 GB	200 GB	✓ OK
Monat 36	2.250 GB	2.500 GB	250 GB	✓ OK

Empfehlung für die Zukunft:

Obwohl der Ausbau für die nächsten 12 Monate reicht, sollte eine Kapazitätsplanung für 24 Monate durchgeführt werden:

Prognose für Monat 48: 1.600 GB + (50 GB × 23 Monate) + (100 GB × 3 Dezembre) = 1.600 + 1.150 + 300 = 3.050 GB
Notwendige Kapazität: ≥ 3.100 GB (mit Reserve)
Aktuell geplant: 2.500 GB
Zusätzlicher Ausbau erforderlich: 3.100 GB - 2.500 GB = 600 GB

Zusammenfassend: * Der geplante Ausbau auf 2.500 GB reicht für die nächsten 12 Monate * Die Reserve von 200 GB ist angemessen (ca. 8,7% der Kapazität) * Es sollte jedoch langfristig geplant werden, da das Wachstum fortgesetzt wird * Empfehlung: Kapazitätsausbauplan für 24 Monate erstellen

Fragen zu Kapitel 5-6: Kundenbeziehungsanalyse, Demand/Requirements Management

Frage 7: Frühwarnindikatoren und Handlungsstrategie

Ein langjähriger Kunde zeigt folgende Veränderungen in den letzten 3 Monaten: * Die Kontaktfrequenz ist von durchschnittlich 15 Kontakte/Monat auf 5 Kontakte/Monat gesunken * Die Reaktionszeit auf E-Mails hat sich von durchschnittlich 2 Stunden auf 1 Tag verlängert * Support-Tickets sind von 10/Monat auf 25/Monat gestiegen * Ein Lenkungsausschuss-Meeting wurde vom Kunden kurzfristig abgesagt * Ein Konkurrenzangebot wurde angefragt (Information erhalten)

a) Klassifizieren Sie diese Veränderungen nach den Frühwarnindikatoren aus Kapitel 5. b) Entwickeln Sie eine detaillierte Handlungsstrategie mit Prioritäten. c) Welche Maßnahmen werden kurzfristig (innerhalb 1 Woche), mittelfristig (1 Monat) und langfristig (3-6 Monate) empfohlen?

Lösung:

a) Klassifizierung der Frühwarnindikatoren

Veränderung	Frühwarnindikator	Kategorie	Dringlichkeit
Kontaktfrequenz: 15 → 5/Monat	Sinkende Kontaktfrequenz	Kommunikationsabbau	Hoch
E-Mail-Reaktionszeit: 2 Std → 1 Tag	Längere Reaktionszeiten	Kommunikationsabbau	Hoch
Support-Tickets: 10 → 25/Monat	Zunahme von Reklamationen	Operative Reibung	Mittel
Absage Lenkungsausschuss	Weniger Strategiemeetings	Kommunikationsabbau	Hoch
Konkurrenzangebot angefragt	Konkurrenzangebot erhalten	Strategischer Rückzug	Sehr hoch

Gesamtbewertung:

Kommunikationsabbau (4 Signale): Sehr starke Indikatoren für nachlassende Bindung
Operative Reibung (1 Signal): Unzufriedenheit mit Servicequalität
Strategischer Rückzug (1 Signal): Abwanderungsrisiko

Risikobewertung: Sehr hoch - Es liegen klare Indikatoren für eine sinkende Beziehungsqualität und ein potenzielles Abwanderungsrisiko vor.

b) Handlungsstrategie

Strategie-Vision: Die Kundenbeziehung stabilisieren, Vertrauen wiederherstellen, und langfristig als strategischer Partner positionieren.

Übergeordnete Ziele:

Kommunikation wiederherstellen: Proaktive, transparente Kommunikation etablieren
Servicequalität verbessern: Ursachen für gestiegene Ticket-Zahlen identifizieren und beheben
Vertrauen stärken: Ehrlichkeit, Transparenz, und Zuverlässigkeit beweisen
Strategische Neuausrichtung: Als strategischer Partner positionieren

c) Maßnahmen nach Zeitrahmen

Kurzfristige Maßnahmen (Innerhalb 1 Woche):

Sofortiges Strategiemeeting:
- Priorität: Höchste
- Verantwortlich: Account Manager, Projektleitung
- Ziel: Gespräch mit Hauptansprechpartner und Entscheidungsträgern führen
- Agenda: Aktuelle Situation verstehen, Unzufriedenheiten klären, Lösungsvorschläge unterbreiten
Ursachenanalyse Support-Tickets:
- Priorität: Hoch
- Verantwortlich: Support-Team, Account Manager
- Ziel: Ursachen für den Anstieg von 10 auf 25 Tickets/Monat identifizieren
- Methoden: Ticket-Analyse, Kategorisierung, Trendanalyse
Konkurrenzangebot analysieren:
- Priorität: Hoch
- Verantwortlich: Account Manager, Sales
- Ziel: Konkurrenzangebot verstehen (Preis, Services, SLAs)
- Methoden: Benchmarking, SWOT-Analyse
Proaktive Kommunikation:
- Priorität: Mittel
- Verantwortlich: Account Manager
- Ziel: Den Kunden aktiv kontaktieren (nicht auf Kundenreaktion warten)
- Methoden: Anruf, persönliches Treffen, transparente Kommunikation

Mittelfristige Maßnahmen (Innerhalb 1 Monat):

Servicequalität verbessern:
- Priorität: Hoch
- Verantwortlich: Support-Team, IT-Operations
- Ziel: Ticket-Zahlen reduzieren, Reaktionszeiten verbessern
- Maßnahmen:
  - Ticket-Ursachenanalyse beheben
  - SLA-Überprüfung und -anpassung
  - Support-Team-Schulung
  - Proaktive Probleme vermeiden
Kommunikationsstrategie anpassen:
- Priorität: Hoch
- Verantwortlich: Account Manager
- Ziel: Regelmäßige, proaktive Kommunikation etablieren
- Maßnahmen:
  - Monatliche Strategiemeetings fest einplanen
  - Wöchentliche Updates zu Projekten
  - Quartalsweise Reviews
  - Transparente Kommunikation bei Problemen
Wettbewerbsvorteile aufzeigen:
- Priorität: Mittel
- Verantwortlich: Account Manager, Sales
- Ziel: Differenzierung vom Konkurrenzangebot
- Maßnahmen:
  - Benchmarking vs. Konkurrenz
  - Einzigartige Services hervorheben
  - Langfristige Partnerschaft betonen
Attraktives Angebot unterbreiten:
- Priorität: Mittel
- Verantwortlich: Sales, Account Manager
- Ziel: Upgrade oder Serviceverbesserung anbieten
- Maßnahmen:
  - Preisnachlass oder kostenlose Erweiterung
  - Upgrade-Paket (z. B. Premium-Services)
  - Serviceverbesserungen (z. B. schnellere Reaktionszeiten)

Langfristige Maßnahmen (3-6 Monate):

Beziehungsaufbau:
- Priorität: Hoch
- Verantwortlich: Account Manager
- Ziel: Persönliche, partnerschaftliche Beziehung aufbauen
- Maßnahmen:
  - Regelmäßige persönliche Treffen
  - Einbindung in Innovationsprojekte
  - Gemeinsame Strategiemeetings
  - Feedback-Gespräche
Kooperation ausbauen:
- Priorität: Mittel
- Verantwortlich: Account Manager, Sales
- Ziel: Cross- und Upselling-Möglichkeiten identifizieren
- Maßnahmen:
  - Bedarfsanalyse durchführen
  - Potenzialanalyse
  - Joint Innovation-Workshops
  - Strategische Partnerschaft anstreben
Beziehungsqualität messen:
- Priorität: Mittel
- Verantwortlich: Account Manager, PMO
- Ziel: Regelmäßige Kundenbeziehungsanalyse durchführen
- Maßnahmen:
  - Monatliche Kundenbeziehungsanalyse
  - Zufriedenheitsumfragen
  - Frühwarnindikatoren überwachen
  - Reporting an Management

Überwachung und Anpassung:

Wöchentlich: Überprüfung der Kontaktfrequenz und Ticket-Zahlen
Monatlich: Kundenbeziehungsanalyse, Zufriedenheitsmessung
Quartalsweise: Strategisches Review mit dem Kunden
Bei Verschlechterung: Sofortige Eskalation an Management

Frage 8: Demand Management & Requirements Management integriert

Ein Unternehmen plant die Digitalisierung seiner Beschaffungsprozesse. Beschreiben Sie, wie Sie das Demand Management und das Requirements Management in diesem Projekt integrieren würden. Gehen Sie auf die Schnittstellen zwischen beiden Prozessen ein und geben Sie konkrete Beispiele.

Lösung:

Integrierter Ansatz: Demand Management + Requirements Management

Das Demand Management liefert die priorisierten geschäftlichen Bedarfe (WER braucht WAS, WARUM), während das Requirements Management diese in konkrete Anforderungen an Systeme und Services überführt (WIE wird es umgesetzt).

graph TB
    subgraph "Demand Management"
        A[Bedarfserfassung] --> B[Bedarfsanalyse]
        B --> C[Bewertung & Priorisierung]
    end

    subgraph "Schnittstelle"
        D[Priorisierte Bedarfe<br/>Geschäftliche Ziele]
    end

    subgraph "Requirements Management"
        E[Requirements-Erfassung] --> F[Requirements-Analyse]
        F --> G[Requirements-Spezifikation]
        G --> H[Validierung]
    end

    C --> D --> E

    style A fill:#e1f5e1
    style B fill:#e1f5e1
    style C fill:#e1f5e1
    style D fill:#ffd93d
    style E fill:#e1f0ff
    style F fill:#e1f0ff
    style G fill:#e1f0ff
    style H fill:#e1f0ff

Schritt 1: Demand Management

1.1 Bedarfserfassung:

Quellen für Bedarfe: * Interviews mit Stakeholdern (Einkauf, Beschaffung, Management) * Analyse der aktuellen Prozesse (Papierbasierte Beschaffung, manuelle Genehmigungen) * Strategische Zielsetzung (Digitalisierungsstrategie des Unternehmens) * Externe Faktoren (Compliance-Anforderungen, Marktveränderungen)

Erfasste Bedarfe: * Bedarf A: Digitalisierung der Bestellprozesse (Reduzierung der Durchlaufzeit von 5 auf 1 Tag) * Bedarf B: Automatisierung der Genehmigungsprozesse (Eliminierung manueller Genehmigungen) * Bedarf C: Integration mit dem bestehenden ERP-System (Nahtlose Datenübertragung) * Bedarf D: Mobile App für Mitarbeiter (Beschaffung auch unterwegs möglich) * Bedarf E: Compliance-Dokumentation (Revisionssichere Aufzeichnungen)

1.2 Bedarfsanalyse:

Kategorisierung: * Strategisch: Bedarf A (Digitalisierung), Bedarf B (Automatisierung) * Operativ: Bedarf D (Mobile App) * Compliance: Bedarf E (Compliance-Dokumentation) * Technisch: Bedarf C (ERP-Integration)

1.3 Bewertung & Priorisierung (MoSCoW):

Bedarf	Kriterium	Bewertung
A: Digitalisierung Bestellprozesse	Nutzen: Hoch (Reduktion von 4 Tagen), Aufwand: Mittel, Dringlichkeit: Hoch	Must have
B: Automatisierung Genehmigungen	Nutzen: Hoch (Effizienz), Aufwand: Hoch, Dringlichkeit: Mittel	Should have
C: ERP-Integration	Nutzen: Hoch (Datenintegrität), Aufwand: Hoch, Dringlichkeit: Hoch	Must have
D: Mobile App	Nutzen: Mittel (Flexibilität), Aufwand: Mittel, Dringlichkeit: Gering	Could have
E: Compliance-Dokumentation	Nutzen: Hoch (Compliance), Aufwand: Gering, Dringlichkeit: Sehr hoch	Must have

Priorisierte Bedarfe: 1. Must have: A, C, E 2. Should have: B 3. Could have: D

Schritt 2: Schnittstelle Demand → Requirements Management

Übergabe-Informationen:

Priorisierte Bedarfe: A, C, E (Must have); B (Should have); D (Could have)
Geschäftliche Ziele:
- Reduzierung der Durchlaufzeit von 5 auf 1 Tag
- Automatisierung manueller Prozesse
- Compliance-Einhaltung
Stakeholder: Einkauf, Beschaffung, IT-Abteilung, Compliance-Abteilung
Randbedingungen: Budget, Zeitrahmen, bestehende IT-Landschaft (ERP-System)

Schritt 3: Requirements Management

3.1 Requirements-Erfassung:

Funktionale Anforderungen (basierend auf Bedarfen):

Bedarf A: Digitalisierung Bestellprozesse
- F-Anforderung 1: Benutzer können Bestellungen online erfassen und absenden
- F-Anforderung 2: Bestellungen durchlaufen einen Genehmigungsworkflow
- F-Anforderung 3: Bestellstatus wird für Benutzer sichtbar
- F-Anforderung 4: Dokumente (z. B. Angebote) können hochgeladen werden
Bedarf C: ERP-Integration
- F-Anforderung 5: Bestelldaten werden automatisch an das ERP-System übertragen
- F-Anforderung 6: Artikelstammdaten werden aus dem ERP-System abgerufen
- F-Anforderung 7: Genehmigungsstatus wird mit dem ERP-System synchronisiert
Bedarf E: Compliance-Dokumentation
- F-Anforderung 8: Alle Änderungen an Bestellungen werden revisionssicher protokolliert
- F-Anforderung 9: Audit-Trails sind exportierbar
- F-Anforderung 10: Benutzeraktivitäten werden protokolliert
Bedarf B: Automatisierung Genehmigungen (Should have)
- F-Anforderung 11: Genehmigungen unter einem bestimmten Betrag werden automatisch genehmigt
- F-Anforderung 12: Eskalationsregeln bei Ablehnungen sind konfigurierbar
Bedarf D: Mobile App (Could have)
- F-Anforderung 13: Mobile App ermöglicht Bestellungen von unterwegs
- F-Anforderung 14: Offline-Funktionalität für Bestellungen ohne Internet

Nicht-funktionale Anforderungen:

Performance: Antwortzeit < 2 Sekunden bei 100 gleichzeitigen Benutzern
Verfügbarkeit: 99,5% Verfügbarkeit während Geschäftszeiten
Sicherheit: Verschlüsselung der Datenübertragung, rollenbasierte Zugriffsrechte
Skalierbarkeit: Unterstützung von bis zu 1.000 gleichzeitigen Benutzern
Benutzerfreundlichkeit: Intuitive Benutzeroberfläche, < 3 Klicks bis zur Bestellung

3.2 Requirements-Analyse:

Analyse-Methoden:

Use Case-Analyse: Identifikation der Anwendungsfälle (z. B. "Bestellung erfassen", "Genehmigen", "Status abfragen")
Stakeholder-Analyse: Identifikation der Stakeholder und deren Anforderungen
Glossar: Definition von Begriffen (z. B. "Bestellung", "Genehmigungsworkflow", "Compliance-Dokumentation")

3.3 Requirements-Spezifikation:

Struktur des Requirements-Lastenhefts:

Einleitung: Zweck, Geltungsbereich, Zielsetzung (Digitalisierung der Beschaffungsprozesse)
Stakeholder-Übersicht: Einkauf, Beschaffung, IT-Abteilung, Compliance-Abteilung, Management
Geschäftsziele:
- Reduzierung der Durchlaufzeit von 5 auf 1 Tag
- Automatisierung manueller Prozesse
- Compliance-Einhaltung
Funktionale Anforderungen: Detaillierte Beschreibung der Funktionalitäten (siehe oben)
Nicht-funktionale Anforderungen: Performance, Sicherheit, Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit (siehe oben)
Randbedingungen: Budget, Zeitrahmen (9 Monate), bestehendes ERP-System
Akzeptanzkriterien:
- Durchlaufzeit < 1 Tag für 90% der Bestellungen
- Verfügbarkeit ≥ 99,5%
- Compliance-Dokumentation revisionssicher
- ERP-Integration erfolgreich

3.4 Validierung:

Validierungs-Methoden:

Reviews: Überprüfung der Anforderungen durch Experten
Prototyping: Entwicklung eines Prototyps zur Validierung der Anforderungen
Stakeholder-Feedback: Feedback der Stakeholder zu den Anforderungen

Validierungs-Ergebnisse:

Alle Stakeholder haben die Anforderungen akzeptiert
Anforderungen sind vollständig und verständlich
Anforderungen sind realistisch und machbar
Abhängigkeiten und Konflikte wurden identifiziert

Integration der Prozesse:

Aspekt	Demand Management	Requirements Management	Integration
Fokus	WAS benötigt wird?	WIE wird es umgesetzt?	Übergabe von WAS zu WIE
Ergebnis	Priorisierte Bedarfe	Anforderungsspezifikationen	Geschäftsziele in technische Anforderungen übersetzt
Kommunikation	Regelmäßige Updates mit Stakeholdern	Reviews und Validierung mit Stakeholdern	Kontinuierlicher Abstimmungsprozess
Maßnahmen	Priorisierung nach MoSCoW	Spezifikation nach SMART	Nahtlose Übergabe der priorisierten Bedarfe

Frage 9: Qualitätsvereinbarungen gestalten

Sie sollen mit einem Kunden ein SLA für ein kritisches CRM-System vereinbaren. Beschreiben Sie, welche Komponenten Sie in das SLA aufnehmen würden, und geben Sie konkrete Werte für eine kritische Unternehmensanwendung an.

Lösung:

SLA-Struktur für ein kritisches CRM-System

1. Service-Beschreibung:

Service: CRM-System (Customer Relationship Management)
Service-Ziel: Unterstützung der Vertriebs-, Marketing- und Kundenservice-Prozesse
Service-Umfang:
- Inklusive: Kontaktverwaltung, Auftragsbearbeitung, Berichtsfunktionalität, Integration mit ERP-System, User Management
- Exklusive: Individuelle Anpassungen, Entwicklungsarbeiten, Schulungen
Service-Einschränkungen: Keine Einschränkungen, es sei denn, geplante Wartungsfenster

2. Service-Levels:

Verfügbarkeit:

Service-Level	Ziel	Messmethode
Gesamtverfügbarkeit	99,5% (außerhalb geplanter Wartungsfenster)	Monitoring-Uptime / Gesamtzeit × 100%
Geschäftszeiten-Verfügbarkeit	99,9% (Mo-Fr, 08:00-18:00)	Monitoring-Uptime während Geschäftszeiten / Geschäftszeit × 100%

Reaktionszeiten (nach Priorität):

Priorität	Beschreibung	Reaktionszeit

**Wiederherstellungszeiten (nach Priorität):**

| Priorität | Wiederherstellungszeit |
|-----------|---------------------|

**Performance:**

| KPI | Ziel | Messmethode |
|-----|------|-------------|

**3. Verantwortlichkeiten:**

**Dienstleister-Verantwortlichkeiten:**
*   Systembetrieb und -überwachung
*   Updates und Patches (mindestens monatlich)
*   Support (First-Level und Second-Level)
*   Backup und Disaster Recovery (tägliches Backup, wöchentliches Test)
*   Security-Updates (innerhalb von 48 Stunden nach Verfügbarkeit)
*   Monitoring und Alerting
*   Regelmäßige Reporting (monatlich)

**Kunden-Verantwortlichkeiten:**
*   Benutzerverwaltung (Erstellung, Änderung, Löschung von Benutzern)
*   Testing von Updates (Pilot-Testing)
*   Meldung von Störungen (sofortige Meldung bei Ausfällen)
*   Nutzung des Systems gemäß Dokumentation
*   Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien (z. B. Passwort-Policy)

**Gemeinsame Verantwortlichkeiten:**
*   Regelmäßige Service Reviews (quartalsweise)
*   Change Management (gemeinsame Planung von Änderungen)
*   Problem Management (gemeinsame Ursachenanalyse)
*   Kapazitätsplanung (gemeinsame Planung des Wachstums)

**4. Messung und Berichterstattung:**

**KPIs:**

| KPI | Beschreibung | Ziel | Messmethode |
|-----|-------------|------|-------------|

**Messmethoden:**

*   **Automatisches Monitoring:** Kontinuierliche Überwachung der Verfügbarkeit, Performance, und Systemressourcen
*   **Ticket-System:** Erfassung aller Support-Tickets mit Zeitstempeln
*   **Umfragen:** Monatliche Zufriedenheitsumfragen
*   **Synthetic Monitoring:** Simulierte Benutzeraktionen zur Performance-Messung

**Berichtszeitraum:**
*   Monatlich: Detaillierter Bericht mit allen KPIs
*   Quartalsweise: Strategisches Review und Ausblick
*   Jährlich: Jahresbericht und SLA-Review

**Berichtsformat:**
*   Dashboard mit Echtzeit-Daten
*   PDF-Bericht mit detaillierten Analysen
*   Präsentation für das Management (quartalsweise)

**5. Konsequenzen bei Nichteinhaltung:**

**Service Credits:**

| Verfügbarkeit (Ziel: 99,5%) | Service Credit |
|------------------------------|---------------|

| 99,4% - 99,5% | 5% der monatlichen Gebühr | | 99,3% - 99,4% | 10% der monatlichen Gebühr | | 99,0% - 99,3% | 20% der monatlichen Gebühr | | 98,5% - 99,0% | 30% der monatlichen Gebühr | | < 98,5% | 50% der monatlichen Gebühr |

**Beispiel:**

*   Monatliche Gebühr: 5.000 €
*   Tatsächliche Verfügbarkeit: 99,2%
*   Service Credit: 10% von 5.000 € = 500 € Gutschrift

**Vertragsstrafen:**
*   Bei grober Verletzung (z. B. Verfügbarkeit < 95%): Zusätzliche Vertragsstrafe bis zu 20% der Jahresservicegebühr
*   Bei wiederholter Verletzung (3 Quartale in Folge): Sonderkündigungsrecht für den Kunden

**Sonderkündigungsrecht:**
*   Bei dreifacher Nichteinhaltung der Verfügbarkeit in einem Quartal
*   Bei Nichteinhaltung der Reaktionszeit bei kritischen Störungen (P1) mehr als 5 Mal in einem Quartal
*   Bei Nichteinhaltung der Wiederherstellungszeit bei kritischen Störungen (P1) mehr als 3 Mal in einem Quartal

**6. Wartungsfenster:**

**Geplante Wartungsfenster:**
*   Täglich: 02:00 - 03:00 Uhr (nicht kritische Wartungen)
*   Wöchentlich: Sonntag, 02:00 - 06:00 Uhr (größere Updates)
*   Quartalsweise: Erster Sonntag im Quartal, 02:00 - 10:00 Uhr (große Updates, Upgrades)

**Ausgeschlossene Zeiten von der Verfügbarkeitsmessung:**
*   Geplante Wartungsfenster (siehe oben)
*   Notwendige Wartungen zur Sicherheitsbehebung (maximal 4 Stunden/Jahr)
*   Höhere Gewalt (Act of God): Naturkatastrophen, Kriege, etc.

**Benachrichtigung bei geplanten Wartungen:**
*   Bei täglicher Wartung: Keine Benachrichtigung (Routine)
*   Bei wöchentlicher Wartung: 48 Stunden Vorankündigung
*   Bei quartalsweiser Wartung: 2 Wochen Vorankündigung
*   Bei ungeplanten Wartungen: Sofortige Benachrichtigung

Fragen zu Kapitel 7: Relationship Mapping, ABC-Analyse

Frage 10: Relationship Mapping und Macht-Interesse-Matrix

Ein IT-Berater analysiert die Stakeholder für ein großes Digitalisierungsprojekt. Er identifiziert folgende Personen:

Stakeholder 1: CTO (Entscheider, hohes Interesse am Projekt, Macht zu genehmigen)
Stakeholder 2: IT-Manager (Gatekeeper, kontrolliert den Zugang zum CTO, mittleres Interesse)
Stakeholder 3: Key-User (Beeinflusser, hohes Interesse, keine Entscheidungsmacht)
Stakeholder 4: Fachabteilungsleiter (Entscheider für Fachanforderungen, hohes Interesse, hat Macht über Budget)
Stakeholder 5: Assistenz des CTO (Gatekeeper, kontrolliert Termine, geringes Interesse)
Stakeholder 6: Operativer Mitarbeiter (Nutzer, hohes Interesse an guter Usability, keine Macht)

a) Ordnen Sie die Stakeholder in die Macht-Interesse-Matrix ein. b) Entwickeln Sie Kommunikationsstrategien für jeden Quadranten. c) Erstellen Sie ein Relationship Mapping mit den Beziehungen zwischen den Stakeholdern.

Lösung:

a) Macht-Interesse-Matrix

Quadrant	Stakeholder	Strategie

| High Power / High Interest
(Key Players) | Stakeholder 1: CTO
Stakeholder 4: Fachabteilungsleiter | Eng einbinden, regelmäßige Updates, direkte Kommunikation | | High Power / Low Interest
(Keep Satisfied) | Stakeholder 2: IT-Manager
Stakeholder 5: Assistenz des CTO | Zufriedenstellen, keine unnötige Kommunikation | | Low Power / High Interest
(Keep Informed) | Stakeholder 3: Key-User
Stakeholder 6: Operativer Mitarbeiter | Regelmäßig informieren, Feedback einholen | | Low Power / Low Interest
(Monitor) | Keine Stakeholder in dieser Kategorie | Überwachen, minimale Kommunikation |

**Detaillierte Einordnung:**

*   **CTO:** High Power / High Interest (Key Player) - Hat Entscheidungsmacht und hohes Interesse
*   **Fachabteilungsleiter:** High Power / High Interest (Key Player) - Hat Budget-Macht und hohes Interesse an den Fachanforderungen
*   **IT-Manager:** High Power / Low Interest (Keep Satisfied) - Hat Gatekeeper-Funktion, aber mittleres Interesse
*   **Assistenz des CTO:** High Power / Low Interest (Keep Satisfied) - Hat Gatekeeper-Funktion, aber geringes Interesse
*   **Key-User:** Low Power / High Interest (Keep Informed) - Hat keinen direkten Einfluss, aber hohes Interesse und informellen Einfluss
*   **Operativer Mitarbeiter:** Low Power / High Interest (Keep Informed) - Hat keine Macht, aber hohes Interesse an der Usability

**b) Kommunikationsstrategien pro Quadrant**

**High Power / High Interest (Key Players):**

*   **CTO & Fachabteilungsleiter**
*   **Strategie:** Eng einbinden, regelmäßige Updates, direkte Kommunikation
*   **Kommunikationshäufigkeit:** Wöchentlich (Projektfortschritt), Monatlich (Strategisches Review)
*   **Kommunikationsmethode:** Persönliche Meetings, Telefonate, Direkte E-Mails
*   **Inhalt:** Strategische Ausrichtung, Budget, Meilensteine, Risiken, Entscheidungen
*   **Feedback:** Aktives Feedback einholen, Entscheidungen transparent kommunizieren

**High Power / Low Interest (Keep Satisfied):**

*   **IT-Manager & Assistenz des CTO**
*   **Strategie:** Zufriedenstellen, keine unnötige Kommunikation
*   **Kommunikationshäufigkeit:** Monatlich (Aktualisierung), Bei Bedarf
*   **Kommunikationsmethode:** E-Mail, Kurze Meetings bei Bedarf
*   **Inhalt:** Relevante Updates, keine detaillierten Informationen
*   **Feedback:** Bei Problemen oder Risiken kontaktieren

**Low Power / High Interest (Keep Informed):**

*   **Key-User & Operativer Mitarbeiter**
*   **Strategie:** Regelmäßig informieren, Feedback einholen
*   **Kommunikationshäufigkeit:** Wöchentlich (Updates), Monatlich (Review)
*   **Kommunikationsmethode:** E-Mail-Newsletter, Workshops, Umfragen
*   **Inhalt:** Projektfortschritt, Usability-Updates, Training, Support-Informationen
*   **Feedback:** Regelmäßige Feedback-Sitzungen, Umfragen, User-Testing

**c) Relationship Mapping**

**Beziehungen zwischen Stakeholdern:**

```mermaid
graph TB
    subgraph "High Power / High Interest<br/>Key Players"
        A[CTO<br/>Entscheider]
        B[Fachabteilungsleiter<br/>Entscheider]
    end

    subgraph "High Power / Low Interest<br/>Keep Satisfied"
        C[IT-Manager<br/>Gatekeeper]
        D[Assistenz des CTO<br/>Gatekeeper]
    end

    subgraph "Low Power / High Interest<br/>Keep Informed"
        E[Key-User<br/>Beeinflusser]
        F[Operativer Mitarbeiter<br/>Nutzer]
    end

    A -->|Formal, Stark| C
    A -->|Informell, Stark| B
    C -->|Formal, Mittel| E
    B -->|Informell, Stark| E
    E -->|Informell, Stark| F
    D -->|Formal, Stark| A
    D -->|Formal, Mittel| C

    style A fill:#ff6b6b
    style B fill:#ff6b6b
    style C fill:#ffd93d
    style D fill:#ffd93d
    style E fill:#95e1d3
    style F fill:#95e1d3
```

**Beschreibung der Beziehungen:**

*   **CTO → IT-Manager:** Formale Berichtslinie, starke Beziehung (regelmäßige Kommunikation)
*   **CTO → Fachabteilungsleiter:** Informelle Zusammenarbeit bei strategischen Themen, starke Beziehung (gemeinsame Entscheidungen)
*   **CTO ← Assistenz des CTO:** Assistenz kontrolliert Termine und Zugang zum CTO, starke Beziehung
*   **IT-Manager → Key-User:** Formale Zusammenarbeit bei operativen Themen, mittlere Beziehung
*   **Fachabteilungsleiter → Key-User:** Informelle Zusammenarbeit bei Fachanforderungen, starke Beziehung (Key-User als Experte)
*   **Key-User → Operativer Mitarbeiter:** Informelle Zusammenarbeit, starke Beziehung (Mentor-Funktion)

**Handlungsempfehlungen aus dem Relationship Mapping:**

1.  **Eng mit CTO und Fachabteilungsleiter arbeiten (Key Players)**
    *   Regelmäßige Strategiemeetings
    *   Direkte Kommunikation
    *   Frühe Einbindung in Entscheidungen

2.  **IT-Manager und Assistenz des CTO als Gatekeeper berücksichtigen**
    *   Regelmäßige Updates, aber keine unnötige Kommunikation
    *   Proaktive Information bei wichtigen Themen
    *   Termine im Voraus planen

3.  **Key-User als Beeinflusser nutzen**
    *   Aktive Einbindung in Workshops und Reviews
    *   Feedback einholen und nutzen
    *   Als Multiplikator für die Operativen Mitarbeiter nutzen

4.  **Operativen Mitarbeiter informieren und einbinden**
    *   Regelmäßige Updates und Trainings
    *   Feedback-Schleifen einrichten
    *   User-Testing für Usability

Frage 11: ABC-Analyse und Betreuungsstrategie

Ein IT-Dienstleister hat folgende Kunden mit folgendem Umsatz und potenziellem Wachstum:

Kunde	Umsatz (€/Jahr)	Potenzial (Wachstum)	Strategische Bedeutung

a) Klassifizieren Sie die Kunden nach der ABC-Analyse.
b) Entwickeln Sie eine differenzierte Betreuungsstrategie für A-, B- und C-Kunden.
c) Welche Kunden sollten von C zu B oder von B zu A entwickelt werden?

**Lösung:**

**a) ABC-Klassifizierung**

**Umsatzanalyse:**

*   **Gesamtumsatz:** 2.000.000 + 500.000 + 1.500.000 + 100.000 + 800.000 = 4.900.000 €/Jahr
*   **Umsatzanteile:**
    *   Kunde A: 2.000.000 / 4.900.000 = 40,8%
    *   Kunde C: 1.500.000 / 4.900.000 = 30,6%
    *   Kunde E: 800.000 / 4.900.000 = 16,3%
    *   Kunde B: 500.000 / 4.900.000 = 10,2%
    *   Kunde D: 100.000 / 4.900.000 = 2,0%

**Klassifizierung (basierend auf Umsatzanteil und strategischer Bedeutung):**

| Kunde | Umsatzanteil | Strategische Bedeutung | Klassifizierung |
|-------|-------------|---------------------|----------------|

**Zusammenfassung:**

*   **A-Kunden (Key Accounts):** Kunde A (40,8%), Kunde C (30,6%) → Insgesamt 71,4% des Umsatzes
*   **B-Kunden (Standard):** Kunde E (16,3%), Kunde B (10,2%) → Insgesamt 26,5% des Umsatzes
*   **C-Kunden (Volumen):** Kunde D (2,0%) → Insgesamt 2,0% des Umsatzes

**b) Differenzierte Betreuungsstrategie**

**A-Kunden (Key Accounts):**

**Kunde A & Kunde C**

**Betreuungsintensität:** Höchste

**Kommunikationsstrategie:**
*   **Dedizierter Account Manager:** Ein Account Manager pro Kunde
*   **Regelmäßige Strategiemeetings:** Monatlich oder quartalsweise
*   **Proaktive Kommunikation:** Regelmäßige Updates, Frühzeitige Information über Trends und Innovationen
*   **Exklusiver Zugang:** Beta-Testing, Vorab-Informationen über neue Features

**Services:**
*   **Premium-SLAs:** 99,9% Verfügbarkeit, 24/7-Support, dedizierte Ressourcen
*   **Dedizierte Teams:** Spezialisierte Teams für die Kunden
*   **Joint Innovation:** Gemeinsame Innovationsprojekte, Workshops
*   **Strategische Partnerschaft:** Partnerschaft auf Augenhöhe, gemeinsame Roadmaps

**Ressourcenzuteilung:**
*   ~60-70% der Ressourcen für A-Kunden
*   Spezialisierte Experten
*   Individuelle Services und Lösungen

**B-Kunden (Standard):**

**Kunde E & Kunde B**

**Betreuungsintensität:** Mittel

**Kommunikationsstrategie:**
*   **Account Manager für mehrere Kunden:** Ein Account Manager für 2-3 B-Kunden
*   **Regelmäßige Updates:** Monatlich oder quartalsweise
*   **Standardisierte Kommunikation:** Newsletter, regelmäßige Reviews
*   **Reaktive Kommunikation:** Bei Bedarf aktiv werden, aber nicht proaktiv wie bei A-Kunden

**Services:**
*   **Standard-SLAs:** 99,5% Verfügbarkeit, 8-5 Support
*   **Standardisierte Prozesse:** Reusable Assets und Templates
*   **Effiziente Prozesse:** Automatisierte Onboarding-Prozesse
*   **Kundenentwicklung:** Potenzialanalyse, Entwicklung zu A-Kunden

**Ressourcenzuteilung:**
*   ~25-30% der Ressourcen für B-Kunden
*   Teams für mehrere Kunden
*   Standardisierte Services und Prozesse

**C-Kunden (Volumen):**

**Kunde D**

**Betreuungsintensität:** Niedrig

**Kommunikationsstrategie:**
*   **Kein dedizierter Account Manager:** Selbstservice oder Community-Support
*   **Standardisierte Kommunikation:** E-Mail-Newsletter, Online-Portale
*   **Reaktive Kommunikation:** Nur auf Anfrage oder bei kritischen Themen
*   **Community-Building:** Community-Foren, User Groups, Webinare

**Services:**
*   **Basis-SLAs:** 95% Verfügbarkeit, 24-Stunden-Reaktionszeit
*   **Selfservice:** Online-Portale, Knowledge Bases, FAQs
*   **Automatisierung:** Chatbots, automatisierte Prozesse
*   **Kosteneffizienz:** Skalierbare, kostengünstige Services

**Ressourcenzuteilung:**
*   ~10-20% der Ressourcen für C-Kunden
*   Teams für große Anzahl von Kunden
*   Hoch automatisierte Prozesse

**c) Entwicklungspotenziale**

**Von C-Kunde zu B-Kunde:**

*   **Kunde D:**
    *   **Aktuell:** C-Kunde (2,0% Umsatz, geringe strategische Bedeutung)
    *   **Potenzial:** Hoches Wachstum (20%), kann entwickelt werden
    *   **Maßnahmen:**
        *   Regelmäßiges Feedback und Kontakt
        *   Identifikation von Cross-/Upselling-Möglichkeiten
        *   Angebot von Upgrades oder erweiterten Services
        *   Entwicklung zur Partnerschaft statt reinem Volumen-Kunden
    *   **Zeithorizont:** 12-24 Monate zur Entwicklung zur B-Kunde

**Von B-Kunde zu A-Kunde:**

*   **Kunde B:**
    *   **Aktuell:** B-Kunde (10,2% Umsatz, hohe strategische Bedeutung)
    *   **Potenzial:** Mittleres Wachstum (10%), kann entwickelt werden
    *   **Maßnahmen:**
        *   Engere Partnerschaft anstreben
        *   Joint Innovation-Workshops
        *   Erweiterte Services (z. B. Premium-SLAs)
        *   Strategische Ausrichtung auf gemeinsame Ziele
    *   **Zeithorizont:** 18-24 Monate zur Entwicklung zur A-Kunde

*   **Kunde E:**
    *   **Aktuell:** B-Kunde (16,3% Umsatz, mittlere strategische Bedeutung)
    *   **Potenzial:** Mittleres Wachstum (15%), kann entwickelt werden
    *   **Maßnahmen:**
        *   Fokus auf strategische Ausrichtung
        *   Identifikation von hochwertigen Cross-/Upselling-Möglichkeiten
        *   Gemeinsame Roadmap-Planung
    *   **Zeithorizont:** 24-36 Monate zur Entwicklung zur A-Kunde

**Zusammenfassende Strategie:**

| Kunde | Aktuelle Klassifizierung | Ziel-Klassifizierung | Zeitrahmen | Maßnahmen |
|-------|------------------------|---------------------|-------------|-----------|

Fragen zu Kapitel 1-7: Integrierte Szenarien

Frage 12: Integriertes Szenario - KVP, Datenanalyse, Kundenbeziehung

Ein IT-Dienstleister betreut einen Kunden mit einem kritischen ERP-System. Der Kunde ist mit der Performance des Systems unzufrieden (langsame Antwortzeiten), und die Zusammenarbeit ist angespannt (wenige Kontakte, verzögerte Freigaben). Die Kundenbeziehungsanalyse zeigt, dass der Kunde ein potenzielles Abwanderungsrisiko hat.

Entwickeln Sie einen integrierten Aktionsplan, der folgende Aspekte berücksichtigt: a) KVP-Maßnahmen zur Performance-Verbesserung b) Datenbasierte Analyse der Performance-Probleme c) Kundenbeziehungsmanagement zur Stabilisierung der Beziehung d) SLA-Verbesserung

Lösung:

Integrierter Aktionsplan:

Analyse der Ausgangssituation:

Problem: Performance-Probleme (langsame Antwortzeiten)
Risiko: Kundenabwanderung (angespannte Zusammenarbeit, Abwanderungsrisiko identifiziert)
Ursachen: Unklar (Analyse notwendig)

a) KVP-Maßnahmen zur Performance-Verbesserung

PLAN - Phase:

Zielsetzung: Reduzierung der Antwortzeiten von aktuell durchschnittlich 3 Sekunden auf < 1 Sekunde
Ursachenanalyse: Systematische Untersuchung der Performance-Engpässe
Maßnahmenplanung: Priorisierung der Maßnahmen nach ROI

DO - Phase:

1. Datenbankoptimierung:
  - Analyse und Optimierung von SQL-Abfragen
  - Einführung von Indizes für häufige Abfragen
  - Bereinigung von veralteten Daten
Technische Maßnahmen:
1. Server-Ressourcen-Erweiterung:
  - Erhöhung des RAM
  - Erhöhung der CPU-Kerne
  - Upgrade der Speicher-SSDs
2. Caching:
  - Einführung von Caching-Mechanismen (z. B. Redis, Memcached)
  - Caching von häufig abgerufenen Daten
3. Anwendungsoptimierung:
  - Code-Review und Refactoring
  - Reduzierung von unnötigen Datenbankabfragen
  - Optimierung der Netzwerkkommunikation
Prozess-Maßnahmen:
1. Load Balancing:
  - Einführung von Load Balancing für bessere Verteilung der Last
  - Skalierbarkeit erhöhen
2. Backup-Optimierung:
  - Verschieben der Backups auf weniger belastete Zeiten
  - Inkrementelle Backups statt vollständiger Backups

CHECK - Phase:

Performance-Messung:
- Monitoring der Antwortzeiten nach Umsetzung
- Vergleich vor/nach Implementierung
- Überprüfung der Zielsetzung (< 1 Sekunde)
KPIs:
- Durchschnittliche Antwortzeit
- 95-Perzentil der Antwortzeiten
- Server-Ressourcenauslastung (CPU, RAM, I/O)

ACT - Phase:

Standardisierung:
- Dokumentation der erfolgreich durchgeführten Maßnahmen
- Integration in Standardprozesse
- Regelmäßige Performance-Reviews
Kontinuierliche Verbesserung:
- Regelmäßige Performance-Monitoring
- Frühzeitige Erkennung von Problemen
- Proaktive Maßnahmen

b) Datenbasierte Analyse der Performance-Probleme

Datenquellen:

Monitoring-Daten: CPU-Auslastung, RAM-Auslastung, I/O-Wait, Netzwerk-Traffic
Application-Performance-Monitoring (APM): Antwortzeiten, Transaktionsdauern, Error-Rates
Datenbank-Logs: Slow Queries, Lock-Wait, Deadlocks
Webserver-Logs: Request-Timing, Error-Logs

Analyse-Methoden:

Zeitreihenanalyse:
- Analyse der Antwortzeiten über den Zeitverlauf
- Identifikation von Trends und Mustern
- Erkennung saisonaler Schwankungen (z. B. Monatsende)
Korrelationsanalyse:
- Korrelation zwischen CPU-Auslastung und Antwortzeiten
- Korrelation zwischen RAM-Auslastung und Antwortzeiten
- Korrelation zwischen I/O-Wait und Antwortzeiten
Cluster-Analyse:
- Identifikation von Lastspitzen und deren Ursachen
- Erkennung von abnormalen Nutzungsmustern
Statistische Analyse:
- Berechnung von Mittelwerten, Medianen, Standardabweichungen
- Identifikation von Ausreißern
- 95-Perzentil und 99-Perzentil der Antwortzeiten

Analyse-Ergebnisse (hypothetisch):

Analyse-Ergebnis	Befund	Priorität

**Handlungsempfehlungen aus der Datenanalyse:**

1.  **Priorität 1: Datenbank-Optimierung** (Slow Queries beheben)
2.  **Priorität 2: RAM-Erweiterung** (RAM auf 32 GB verdoppeln)
3.  **Priorität 3: CPU-Erweiterung** (CPU von 4 auf 8 Kerne erhöhen)
4.  **Priorität 4: Caching einführen** (Redis für häufige Abfragen)
5.  **Priorität 5: Load Balancing** (für bessere Skalierbarkeit)

**c) Kundenbeziehungsmanagement zur Stabilisierung der Beziehung**

**Analyse der Kundenbeziehung:**

*   **Zufriedenheit:** Niedrig (Performance-Probleme, Unzufriedenheit mit Servicequalität)
*   **Beziehungsqualität:** Niedrig (angespannte Zusammenarbeit, wenige Kontakte)
*   **Kooperationspotenzial:** Mittel (Kunde hat Potenzial, aber Engagement gering)
*   **Risikofaktoren:** Hoch (Abwanderungsrisiko identifiziert)

**Maßnahmen:**

**Kurzfristig (Innerhalb 1 Woche):**

1.  **Sofortiges Strategiemeeting:**
    *   Einberufung eines Strategiemeetings mit dem Kunden
    *   Agenda: Performance-Probleme, Lösungsansatz, Zusammenarbeit

2.  **Proaktive Kommunikation:**
    *   Den Kunden aktiv über die Performance-Probleme informieren
    *   Lösungsvorschläge unterbreiten
    *   Transparenz über die Situation zeigen

3.  **Engagement zeigen:**
    *   Dediziertes Projektteam für die Performance-Optimierung
    *   Regelmäßige Updates an den Kunden
    *   Priorisierung des Kunden

**Mittelfristig (1-4 Wochen):**

4.  **Regelmäßige Updates:**
    *   Wöchentliche Updates zum Fortschritt der Performance-Optimierung
    *   Transparente Kommunikation über Herausforderungen

5.  **Feedback-Gespräche:**
    *   Regelmäßige Feedback-Gespräche mit dem Kunden
    *   Erfassung von Erwartungen und Anforderungen

6.  **Kommunikationsstrategie anpassen:**
    *   Erhöhung der Kontaktfrequenz (von monatlich auf wöchentlich)
    *   Persönliche Meetings statt nur E-Mails
    *   Strategische Ausrichtung statt nur operativer Fokus

**Langfristig (3-6 Monate):**

7.  **Partnerschaft aufbauen:**
    *   Gemeinsame Innovationsworkshops
    *   Joint Roadmap-Planung
    *   Strategische Partnerschaft statt reiner Kunden-Lieferanten-Beziehung

8.  **Regelmäßige Kundenbeziehungsanalyse:**
    *   Monatliche Analyse der Beziehungsqualität
    *   Überwachung von Frühwarnindikatoren
    *   Proaktives Handeln bei Verschlechterung

**d) SLA-Verbesserung**

**Analyse des aktuellen SLAs:**

| SLA-Kriterium | Aktuelles SLA | Erreicht? | Problem |
|---------------|---------------|-----------|---------|

**SLA-Verbesserungen:**

1.  **Anpassung der Antwortzeit:**
    *   **Alt:** < 2 Sekunden (nicht erreicht)
    *   **Neu:** < 1 Sekunde (realistisches Ziel nach Optimierung)

2.  **Erweiterung der SLA-Kriterien:**
    *   Hinzufügen von Performance-KPIs (z. B. 95-Perzentil der Antwortzeiten)
    *   Hinzufügen von Monitoring-Reporting

3.  **Service Credits definieren:**
    *   Bei Nichteinhaltung der Performance-SLAs: Service Credits
    *   Bei wiederholter Nichteinhaltung: Vertragsstrafen oder Sonderkündigungsrecht

4.  **Monitoring und Reporting:**
    *   Echtzeit-Monitoring der Performance-Metriken
    *   Monatliches Performance-Reporting an den Kunden
    *   Frühwarnsystem bei Performance-Degradation

**Zusammenfassung des integrierten Aktionsplans:**

| Phase | Maßnahmen | Verantwortlich | Zeitrahmen |
|-------|-----------|----------------|-------------|

**Erwartetes Ergebnis:**

*   **Performance-Verbesserung:** Antwortzeiten < 1 Sekunde
*   **Kundenbeziehung:** Stabilisierung, Vertrauensaufbau, langfristige Partnerschaft
*   **SLA-Erfüllung:** Performance-SLAs eingehalten, Service Credits reduziert
*   **Kundenzufriedenheit:** Steigerung von niedrig auf hoch
*   **Abwanderungsrisiko:** Reduktion von hoch auf niedrig

Frage 13: Ganzheitliches Szenario - Von der Potenzialanalyse zur Kundenbindung

Ein mittelständisches Unternehmen mit 50 Mitarbeitern möchte seine IT-Landschaft optimieren. Aktuell werden folgende Systeme genutzt:

ERP-System (Legacy, auf Server vor Ort)
E-Mail-System (Exchange vor Ort)
Fileserver (vor Ort)
CRM-System (Cloud-basiert)
Buchhaltung (externe Steuerberatung)

Probleme: * Langsame Performance (insbesondere ERP) * Keine Integration zwischen Systemen * Hoher Wartungsaufwand * Kein Disaster Recovery * Unzufriedenheit der Mitarbeiter (komplizierte Prozesse)

Der Kunde ist ein B-Kunde mit mittlerem Umsatz (150.000 €/Jahr) und hat Potenzial zur Entwicklung zum A-Kunde.

a) Führen Sie eine Potenzialanalyse durch und identifizieren Sie Optimierungsmöglichkeiten. b) Entwickeln Sie eine Digitalisierungsstrategie mit Priorisierung. c) Wie können Sie den Kunden zum A-Kunden entwickeln und binden?

Lösung:

a) Potenzialanalyse

1. Ist-Analyse:

System	Aktueller Zustand	Probleme	Potenzial

**2. Schwachstellenanalyse:**

| Schwachstelle | Auswirkung | Priorität |
|---------------|------------|-----------|

**3. Potenzialbewertung:**

| Potenzial | Maßnahme | Kosten (€) | Nutzen (€/Jahr) | ROI (Amortisation) | Priorität |
|-----------|----------|------------|----------------|------------------|-----------|

**b) Digitalisierungsstrategie mit Priorisierung**

**Strategie-Vision:** Moderne, integrierte IT-Landschaft in der Cloud mit hoher Performance, Disaster Recovery und Effizienzsteigerung.

**Phase 1: Quick Wins (0-3 Monate)**

1.  **Office 365 Einführung:**
    *   Migration von E-Mail und Fileserver in die Cloud
    *   Vorteile: Geringere Wartungskosten, Zugriff von überall, Integration mit CRM
    *   ROI: 6 Monate

2.  **Systemintegration (ERP ↔ CRM):**
    *   Erste Integration zwischen ERP und CRM
    *   Vorteile: Keine doppelte Dateneingabe, bessere Datenqualität
    *   ROI: 9 Monate

3.  **Disaster Recovery:**
    *   Einrichtung von Backup- und Wiederherstellungskonzept
    *   Vorteile: Minimierung des Datenverlust-Risikos
    *   ROI: 1,25 Jahre

**Phase 2: Mittelfristige Maßnahmen (3-6 Monate)**

4.  **Erweiterte Systemintegration:**
    *   Integration aller Systeme (ERP, CRM, E-Mail, Fileserver)
    *   Vorteile: Nahtlose Prozesse, hohe Effizienz
    *   ROI: 12-18 Monate

5.  **Performance-Optimierung:**
    *   ERP-Tuning, Caching
    *   Vorteile: Schnellere Performance, höhere Mitarbeiterzufriedenheit
    *   ROI: 1,33 Jahre

**Phase 3: Langfristige Maßnahmen (6-12 Monate)**

6.  **Cloud-Migration ERP:**
    *   Migration des ERP-Systems in die Cloud und Modernisierung
    *   Vorteile: Wartung durch Cloud-Anbieter, Skalierbarkeit, Disaster Recovery
    *   ROI: 2,14 Jahre

7.  **Erweiterte Digitalisierung:**
    *   Automatisierung von Prozessen, Workflow-Optimierung
    *   Vorteile: Höchste Effizienz, Innovationspotenzial
    *   ROI: 18-24 Monate

**Priorisierungsmatrix:**

| Phase | Maßnahmen | Priorität | Gesamtkosten (€) | Gesamtnutzen (€/Jahr) |
|-------|-----------|-----------|-------------------|-------------------|

**c) Entwicklung zum A-Kunden und Kundenbindung**

**Aktuelle Klassifizierung:** B-Kunde (150.000 €/Jahr Umsatz, mittleres Potenzial)

**Ziel-Klassifizierung:** A-Kunde (≥ 500.000 €/Jahr Umsatz, hohes Potenzial)

**Strategie zur Kundenentwicklung:**

**1. Partnerschaftliche Ausrichtung:**

*   **Strategische Partnerschaft statt reinem Kunden-Lieferanten-Verhältnis**
*   Gemeinsame Roadmap-Planung
*   Joint Innovation-Workshops
*   Regelmäßige Strategiemeetings (quartalsweise)

**2. Umsatzsteigerung (Cross-/Upselling):**

*   **Cross-Selling:**
    *   Cloud-Services (Azure, AWS)
    *   Sicherheits-Services (Security Monitoring, Penetration Testing)
    *   Support-Services (Erweiterter 24/7-Support)

*   **Upselling:**
    *   Premium-Services (dedizierte Ressourcen, höhere SLAs)
    *   Managed Services (vollständiges IT-Outsourcing)
    *   Consulting-Services (Digitalisierungsberatung, Architekturberatung)

**3. Betreuungsintensität erhöhen:**

*   **Dedizierter Account Manager:** Ein Account Manager für diesen Kunden (statt für mehrere Kunden)
*   **Proaktive Kommunikation:** Regelmäßige Updates, Frühzeitige Information über Trends und Innovationen
*   **Premium-Services:** 99,9% Verfügbarkeit, 24/7-Support, dedizierte Ressourcen

**4. Kundenzufriedenheit steigern:**

*   **Regelmäßige Feedback-Gespräche:** Monatlich oder quartalsweise
*   **Kundenzufriedenheitsumfragen:** Regelmäßige Messung der Zufriedenheit
*   **Schnelle Reaktion auf Probleme:** High-Priorität für Support-Tickets
*   **Transparenz:** Offene Kommunikation über Herausforderungen und Lösungsansätze

**5. Umsatzprognose und Entwicklungspfad:**

**Aktuell:** 150.000 €/Jahr (B-Kunde)

**Ziel-Jahr 1 (nach 12 Monaten):** 250.000 €/Jahr (B-Kunde + Cross-/Upselling)

**Ziel-Jahr 2 (nach 24 Monaten):** 400.000 €/Jahr (A-Kunde-Potenzial erreicht)

**Ziel-Jahr 3 (nach 36 Monaten):** 500.000 €/Jahr (A-Kunde)

**Maßnahmen zur Umsatzsteigerung:**

| Maßnahme | Umsatzsteigerung | Zeitrahmen |
|----------|------------------|-------------|

**Ergebnis:** Durch die Kombination von Digitalisierung, Umsatzsteigerung und partnerschaftlicher Ausrichtung kann der Kunde innerhalb von 36 Monaten zum A-Kunden (≥ 500.000 €/Jahr) entwickelt werden.

Frage 14: Komplexes Szenario - IT-Beratungsprojekt mit allen Aspekten

Sie sollen ein umfassendes IT-Beratungsprojekt für einen Kunden planen. Der Kunde ist ein großer Einzelhändler mit 500 Mitarbeitern und 50 Filialen. Er möchte seine IT-Landschaft modernisieren und digitalisieren.

Aktuelle Situation: * Verkaufs-System: POS-Terminals (veraltet, keine Verbindung zum ERP) * Lagerverwaltung: Manuelles Papier-System * ERP-System: Legacy, auf Server vor Ort * E-Commerce: Kein Online-Shop * Filialkommunikation: Keine zentrale Kommunikation

Ziele des Kunden: * Einführung eines modernen POS-Systems * Digitalisierung der Lagerverwaltung * ERP-Modernisierung oder Cloud-Migration * Einführung eines E-Commerce-Shops * Zentrale Filialkommunikation

Der Kunde ist ein potenzieller A-Kunde mit hohem Umsatzpotenzial (erwartet: 500.000 €/Jahr).

a) Führen Sie eine Demand-Analyse durch und priorisieren Sie die Bedarfe. b) Entwickeln Sie ein Requirements-Lastenheft für das Projekt. c) Erstellen Sie einen Relationship-Mapping der wichtigsten Stakeholder. d) Entwickeln Sie einen Projektplan mit Meilensteinen. e) Wie können Sie den Kunden als A-Kunden binden und langfristig als Partner agieren?

Lösung:

a) Demand-Analyse und Priorisierung

1. Bedarfserfassung:

Bedarf	Beschreibung	Dringlichkeit	Nutzen	Risiko

**2. Bedarfsanalyse:**

*   **Kategorisierung:**
    *   Strategisch: C (ERP-Modernisierung), D (E-Commerce)
    *   Operativ: A (POS-System), B (Lagerverwaltung), E (Filialkommunikation)

*   **Abhängigkeiten:**
    *   POS-System benötigt ERP-Integration (abhängig von C)
    *   Lagerverwaltung benötigt ERP-Integration (abhängig von C)
    *   E-Commerce benötigt ERP-Integration (abhängig von C)
    *   Filialkommunikation kann unabhängig umgesetzt werden

**3. Bewertung & Priorisierung (MoSCoW):**

| Bedarf | MoSCoW | Begründung |
|--------|--------|-----------|

**Priorisierte Umsetzung:**

*   **Phase 1:** C (ERP-Modernisierung) → A (POS-System) → B (Lagerverwaltung)
*   **Phase 2:** E (Filialkommunikation)
*   **Phase 3:** D (E-Commerce)

**b) Requirements-Lastenheft**

**1. Einleitung:**

*   Zweck: Modernisierung der IT-Landschaft eines Einzelhändlers mit 500 Mitarbeitern und 50 Filialen
*   Geltungsbereich: POS-System, Lagerverwaltung, ERP, E-Commerce, Filialkommunikation
*   Zielsetzung: Digitalisierung, Effizienzsteigerung, Umsatzsteigerung

**2. Stakeholder-Übersicht:**

*   **Interne Stakeholder:** CIO, IT-Team, Filialleiter, Lagerverwalter, Vertriebsleiter, Marketing-Manager
*   **Externe Stakeholder:** IT-Berater, Software-Anbieter, Systemintegrator, Hardware-Lieferant

**3. Geschäftsziele:**

*   Reduzierung der Durchlaufzeiten um 50%
*   Steigerung der Effizienz um 30%
*   Umsatzsteigerung durch E-Commerce um 20%
*   Verbesserung der Filialkommunikation
*   Reduzierung der IT-Kosten durch Cloud-Migration

**4. Funktionale Anforderungen:**

**C: ERP-Modernisierung (Must have):**

*   F1: ERP-System in Cloud migrieren
*   F2: Schnittstellen zu POS-System, Lagerverwaltung, E-Commerce
*   F3: Realtime-Synchronisation aller Daten
*   F4: Berichtsfunktionalität (Verkauf, Lager, Finanzen)
*   F5: Multi-Filial-Unterstützung

**A: POS-System (Must have):**

*   F6: Moderne POS-Terminals mit Touchscreen
*   F7: Echtzeit-Verbindung zum ERP
*   F8: Barcode-Scanner-Integration
*   F9: Zahlungsarten-Integration (Karte, Bar, Mobile Payment)
*   F10: Offline-Funktionalität bei Internet-Ausfall

**B: Lagerverwaltung (Should have):**

*   F11: Digitales Lagerverwaltungssystem (WMS)
*   F12: Echtzeit-Bestandsführung
*   F13: Barcode-basierte Kommissionierung
*   F14: Integration mit POS- und ERP-System
*   F15: Automatische Bestellauslösung bei Mindestbestand

**E: Filialkommunikation (Should have):**

*   F16: Zentrale Kommunikationsplattform (z. B. Teams, Slack)
*   F17: Ankündigungen und News an alle Filialen
*   F18: Chat-Funktionalität zwischen Filialen
*   F19: Datei-Sharing und Dokumentenverwaltung
*   F20: Video-Konferenzen für Schulungen

**D: E-Commerce (Could have):**

*   F21: Online-Shop für Kunden
*   F22: Integration mit ERP-System (Artikel, Bestand, Bestellungen)
*   F23: Zahlungsintegration (z. B. PayPal, Kreditkarte)
*   F24: Responsive Design für Mobile Devices
*   F25: Marketing-Integration (Newsletter, Social Media)

**5. Nicht-funktionale Anforderungen:**

*   **Performance:** Antwortzeit < 2 Sekunden bei 500 gleichzeitigen Benutzern
*   **Verfügbarkeit:** 99,5% Verfügbarkeit (außerhalb geplanter Wartungsfenster)
*   **Sicherheit:** Verschlüsselung der Datenübertragung, rollenbasierte Zugriffsrechte
*   **Skalierbarkeit:** Unterstützung von bis zu 2.000 gleichzeitigen Benutzern
*   **Offline-Funktionalität:** POS-Terminals müssen offline funktionieren
*   **Mehrsprachigkeit:** Unterstützung von Deutsch und Englisch

**6. Randbedingungen:**

*   Budget: 1.000.000 €
*   Zeitrahmen: 12 Monate
*   Technologie: Cloud-basiert (Azure, AWS)
*   Compliance: Einhaltung der DSGVO
*   Migration: Minimierung der Ausfallzeiten während der Migration

**7. Akzeptanzkriterien:**

*   Alle Filialen sind auf das neue POS-System migriert
*   Das Lagerverwaltungssystem ist implementiert und in Betrieb
*   Das ERP-System ist in die Cloud migriert
*   Der E-Commerce-Shop ist live und funktionsfähig
*   Die Filialkommunikationsplattform ist implementiert
*   Die Performance-Ziele (< 2 Sekunden Antwortzeit) sind erreicht
*   Die Verfügbarkeits-Ziele (99,5%) sind erreicht
*   Die Umsatzsteigerung durch E-Commerce (20%) ist erreicht

**c) Relationship Mapping**

**Identifikation der Stakeholder:**

| Stakeholder | Rolle | Macht | Interesse | Einfluss |
|-------------|-------|-------|-----------|----------|

**Macht-Interesse-Matrix:**

```mermaid
graph TB
    subgraph "High Power / High Interest<br/>Key Players"
        A[CTO]
        B[Geschäftsführung]
    end

    subgraph "High Power / Low Interest<br/>Keep Satisfied"
        C[CIO]
    end

    subgraph "Low Power / High Interest<br/>Keep Informed"
        D[Filialleiter<br/>(50 Personen)]
        E[Lagerverwalter]
        F[Vertriebsleiter]
        G[Marketing-Manager]
        H[IT-Team]
    end

    style A fill:#ff6b6b
    style B fill:#ff6b6b
    style C fill:#ffd93d
    style D fill:#95e1d3
    style E fill:#95e1d3
    style F fill:#95e1d3
    style G fill:#95e1d3
    style H fill:#95e1d3
```

**Beziehungen zwischen Stakeholdern:**

```mermaid
graph TB
    A[Geschäftsführung<br/>Entscheider] --> B[CTO<br/>Entscheider]
    B --> C[CIO<br/>Gatekeeper]
    C --> D[IT-Team<br/>Operativ]

    B --> E[Filialleiter<br/>Nutzer]
    E --> F[Vertriebsleiter<br/>Nutzer]
    E --> G[Lagerverwalter<br/>Nutzer]
    F --> H[Marketing-Manager<br/>Nutzer]

    E -.->|Kollektives Feedback| I[IT-Berater<br/>Projektteam]

    style A fill:#ff6b6b
    style B fill:#ff6b6b
    style C fill:#ffd93d
    style D fill:#ffd93d
    style E fill:#95e1d3
    style F fill:#95e1d3
    style G fill:#95e1d3
    style H fill:#95e1d3
    style I fill:#4ecdc4
```

**Kommunikationsstrategie:**

*   **Key Players (CTO, Geschäftsführung):** Eng einbinden, regelmäßige Strategiemeetings, direkte Kommunikation
*   **Keep Satisfied (CIO):** Zufriedenstellen, regelmäßige Updates, keine unnötige Kommunikation
*   **Keep Informed (Filialleiter, Lagerverwalter, Vertriebsleiter, Marketing-Manager, IT-Team):** Regelmäßig informieren, Feedback einholen

**d) Projektplan mit Meilensteinen**

**Gesamtzeitraum:** 12 Monate

**Phase 1: Planung und Design (Monat 1-2)**

| Monat | Meilenstein | Aktivitäten |
|-------|------------|------------|
**1** | **Kickoff** | Projektstart, Stakeholder-Workshop, Anforderungen sammeln |
|2| **Architektur-Design** | Architektur-Entwurf, Technologie-Auswahl, Design-Entwurf |

**Phase 2: ERP-Modernisierung (Monat 3-6)**

| Monat | Meilenstein | Aktivitäten |
|-------|------------|------------|
**3** | **ERP-Analyse** | Ist-Analyse des ERP-Systems, Migrationsplanung |
|4| **ERP-Entwicklung** | Cloud-Migration, Schnittstellenentwicklung |
|5| **ERP-Testing** | Systemtesting, UAT (User Acceptance Testing) |
|6| **ERP-Go-Live** | Go-Live des ERP-Systems, Schulungen |

**Phase 3: POS-System und Lagerverwaltung (Monat 5-8)**

| Monat | Meilenstein | Aktivitäten |
|-------|------------|------------|
**5** | **POS/WMS-Entwicklung** | Parallel-Entwicklung zu ERP, POS- und WMS-Entwicklung |
|6| **POS/WMS-Testing** | Systemtesting, UAT in Pilot-Filiale |
|7| **POS/WMS-Rollout** | Rollout in Pilot-Filiale, Optimierungen |
|8| **POS/WMS-Go-Live** | Go-Live in allen Filialen, Schulungen |

**Phase 4: Filialkommunikation (Monat 7-9)**

| Monat | Meilenstein | Aktivitäten |
|-------|------------|------------|
**7** | **Kommunikations-Setup** | Auswahl der Plattform, Setup der Basisfunktionalität |
|8| **Kommunikations-Integration** | Integration mit bestehenden Systemen, User-Testing |
|9| **Kommunikations-Go-Live** | Go-Live der Kommunikationsplattform, Schulungen |

**Phase 5: E-Commerce (Monat 9-12)**

| Monat | Meilenstein | Aktivitäten |
|-------|------------|------------|
**9** | **E-Commerce-Design** | Design des Online-Shops, UX-Design |
|10| **E-Commerce-Entwicklung** | Entwicklung des Online-Shops, Integration mit ERP |
|11| **E-Commerce-Testing** | Systemtesting, UAT, Performance-Tests |
|12| **E-Commerce-Go-Live** | Go-Live des Online-Shops, Marketing-Kampagne |

**e) Kundenbindung und Partnerschaft**

**Aktuelle Klassifizierung:** Potenzieller A-Kunde (erwarteter Umsatz: 500.000 €/Jahr)

**Strategie zur Kundenbindung:**

**1. Partnerschaftliche Ausrichtung:**

*   **Strategische Partnerschaft:** Joint Innovation, gemeinsame Roadmap-Planung
*   **Regelmäßige Strategiemeetings:** Monatlich oder quartalsweise
*   **Transparenz:** Offene Kommunikation über Herausforderungen, Status-Updates

**2. Betreuungsintensität:**

*   **Dediziertes Projektteam:** Ein Team, das ausschließlich für diesen Kunden arbeitet
*   **Account Manager:** Ein dedizierter Account Manager für den Kunden
*   **Proaktive Kommunikation:** Regelmäßige Updates, Frühzeitige Information über Trends und Innovationen

**3. Premium-Services:**

*   **Premium-SLAs:** 99,9% Verfügbarkeit, 24/7-Support
*   **Dedizierte Ressourcen:** Spezialisierte Experten für den Kunden
*   **Managed Services:** Vollständiges IT-Outsourcing (optional)
*   **Consulting-Services:** Digitalisierungsberatung, Architekturberatung

**4. Umsatzsteigerung und Cross-Selling:**

*   **Cloud-Services:** Cloud-Hosting, Managed Services
*   **Sicherheits-Services:** Security Monitoring, Penetration Testing
*   **Daten-Analytics:** Business Intelligence, Analytics-Services
*   **Innovation-Services:** KI-basierte Analysen, Predictive Analytics

**5. Langfristige Partnerschaft:**

*   **Joint Innovation-Workshops:** Regelmäßige Workshops zur Identifikation neuer Technologien und Prozesse
*   **Technology Roadmap:** Gemeinsame Planung der technologischen Entwicklung
*   **Knowledge Sharing:** Regelmäßiger Wissenstransfer zwischen Kunde und Dienstleister

**Erwartetes Ergebnis:**

*   **Umsatz:** 500.000 €/Jahr (Projektumsetzung) + 200.000 €/Jahr (Managed Services) = 700.000 €/Jahr
*   **Klassifizierung:** A-Kunde (≥ 500.000 €/Jahr)
*   **Beziehung:** Strategische Partnerschaft
*   **Dauer:** Langfristige Bindung (5+ Jahre)

Frage 15: Abschluss-Reflexion - Alle Kapitel integrieren

Reflektieren Sie über alle 7 Kapitel dieses Moduls und beantworten Sie folgende Fragen:

Wie hängen der Kontinuierliche Verbesserungsprozess (KVP/CSI) und die Datenbasierte Optimierung zusammen?
Welche Rolle spielt die Kundenbeziehungsanalyse bei der Identifikation von Optimierungspotenzialen?
Wie können Sie das Demand Management und das Requirements Management nutzen, um Kundenbedarfe effizient in IT-Lösungen zu überführen?
Wie können Sie Relationship Mapping und ABC-Analyse kombinieren, um Ihre Betreuungsstrategie zu optimieren?
Welche Synergien gibt es zwischen Betriebsanalyse, Datenanalyse und Kundenbeziehungsanalyse?

Lösung:

1. Zusammenhang zwischen KVP/CSI und Datenbasierter Optimierung:

Kontinuierlicher Verbesserungsprozess (KVP/CSI):

Zweck: Stetige Verbesserung von Systemen und Services
Methodik: PDCA-Zyklus, ITIL-CSI, Kaizen-Prinzip
Fokus: Qualitätssteigerung, Effizienzsteigerung, Fehlervermeidung

Datenbasierte Optimierung:

Zweck: Nutzung von Daten zur fundierten Entscheidungsfindung und Optimierung
Methodik: Zeitreihenanalyse, Korrelationsanalyse, Clustering, Mustererkennung
Fokus: Objektive Analyse, Proaktivität, Prädiktion

Zusammenhang:

graph TB
    A[KVP/CSI] -->|Daten sammeln| B[Datenbasierte Optimierung]
    B -->|Erkenntnisse| A
    A -->|Maßnahmen umsetzen| C[System optimieren]
    C -->|Neue Daten| B

    style A fill:#ff6b6b
    style B fill:#95e1d3
    style C fill:#ffd93d

KVP/CSI liefert den Rahmen: Strukturierter Prozess zur kontinuierlichen Verbesserung
Datenbasierte Optimierung liefert die Methoden: Werkzeuge zur Analyse und Identifikation von Optimierungspotenzialen
Zusammenwirken:
- KVP/CSI definiert den Verbesserungsprozess (Plan → Do → Check → Act)
- Datenbasierte Optimierung liefert objektive Daten für die "Check"-Phase
- Die Erkenntnisse aus der Datenanalyse fließen in neue Verbesserungsmaßnahmen ("Plan"-Phase)
- Nach Umsetzung der Maßnahmen werden neue Daten gesammelt, die wieder analysiert werden

Beispiel:

Plan: Ziel: Reduzierung der Antwortzeiten < 1 Sekunde
Do: Implementierung von Caching
Check: Datenanalyse zeigt, dass die Antwortzeit auf 0,8 Sekunden gesunken ist
Act: Standardisierung des Caching-Ansatzes für alle Services

2. Rolle der Kundenbeziehungsanalyse bei der Identifikation von Optimierungspotenzialen:

Kundenbeziehungsanalyse:

Analyseziele: Zufriedenheit, Beziehungsqualität, Kooperationspotenzial, Risikofaktoren
Methoden: Interviews, Umfragen, CRM-Analyse, Frühwarnindikatoren
Ergebnisse: Erkenntnisse über Kundenbedürfnisse, -erwartungen, -unzufriedenheiten

Beitrag zur Identifikation von Optimierungspotenzialen:

Kundenfeedback als Datenquelle:
- Beschwerden und Anmerkungen deuten auf Verbesserungspotenziale hin
- Beispiel: Kunden beschweren über langsame Antwortzeiten → Performance-Optimierung
Support-Ticket-Analyse:
- Häufige Support-Anfragen deuten auf Probleme oder Bedarfe hin
- Beispiel: Viele Anfragen zur Funktionalität X → Usability-Verbesserung oder Schulung
Service-Reviews:
- Regelmäßige Bewertungen der Servicequalität decken Schwachstellen auf
- Beispiel: SLA-Verletzungen bei Verfügbarkeit → Stabilitätsverbesserung
Cross-/Upselling-Potenzial:
- Kundenbedarfe und -wünsche deuten auf neue Services oder Erweiterungen hin
- Beispiel: Kunde wünscht Mobile-App → Erweiterung der Anwendung
Frühwarnindikatoren:
- Sinkende Kontaktfrequenz oder verzögerte Freigaben deuten auf Unzufriedenheit hin
- Beispiel: Sinkende Kontaktfrequenz → Proaktive Kontaktaufnahme, Analyse der Ursachen

Zusammenfassend: Die Kundenbeziehungsanalyse liefert qualitativte und quantitativte Daten über Kundenbedürfnisse und -erwartungen, die direkt in Optimierungsmaßnahmen übersetzt werden können.

3. Nutzung von Demand Management und Requirements Management:

Demand Management:

Zweck: Erfassung, Bewertung und Priorisierung von geschäftlichen Bedarfen
Ergebnis: Priorisierte Liste von geschäftlichen Bedarfen (WER braucht WAS, WARUM)

Requirements Management:

Zweck: Überführung von Bedarfen in konkrete Anforderungen an Systeme und Services
Ergebnis: Anforderungsspezifikationen (WIE wird es umgesetzt)

Integrierte Nutzung:

graph LR
    A[Geschäftliche Bedarfe] --> B[Demand Management]
    B --> C[Priorisierte Bedarfe]
    C --> D[Requirements Management]
    D --> E[Anforderungen]
    E --> F[System-/Service-Spezifikation]
    F --> G[Implementierung]

    style A fill:#ffe66d
    style B fill:#e1f5e1
    style C fill:#e1f0ff
    style D fill:#ffe1e1
    style E fill:#e1f5e1
    style F fill:#fff4e1
    style G fill:#95e1d3

Praktisches Beispiel:

Bedarf: "Wir möchten die Kundenakquise steigern" (Kunde)
Demand Management:
- Analyse: Wo können wir die Akquise steigern?
- Bedarf: "Einführung eines CRM-Systems mit Lead-Management"
- Priorisierung: Hoher Nutzen, hoher Dringlichkeit → Must have
Requirements Management:
- Funktionale Anforderungen: Lead-Erfassung, Lead-Scoring, Follow-Up-Workflows
- Nicht-funktionale Anforderungen: Performance, Sicherheit, Integration mit ERP
- Spezifikation: Detailliertes Requirements-Lastenheft
Implementierung: CRM-System wird implementiert

Nutzen der integrierten Nutzung:

Geschäftsorientierung: Bedarfe werden aus geschäftlicher Sicht erfasst (Demand Management)
Technische Präzision: Anforderungen werden präzise definiert (Requirements Management)
Priorisierung: Ressourcen werden auf die wichtigsten Bedarfe fokussiert
Kundenorientierung: Kundenbedürfnisse werden in technische Anforderungen übersetzt
Effizienz: Doppelarbeit wird vermieden, Prozesse sind klar definiert

4. Kombination von Relationship Mapping und ABC-Analyse:

Relationship Mapping:

Zweck: Visualisierung der Stakeholder-Strukturen und Beziehungen
Ergebnis: Wer sind die wichtigen Stakeholder, wie kommunizieren sie miteinander?
Fokus: Individuelle Kundenanalyse

ABC-Analyse:

Zweck: Klassifizierung von Kunden nach wirtschaftlicher Bedeutung
Ergebnis: A-, B-, C-Kunden mit unterschiedlicher Betreuungsintensität
Fokus: Portfolios-Analyse

Kombinierte Anwendung:

graph TB
    A[ABC-Klassifizierung] --> B{Kundentyp}
    B -->|A-Kunde| C[Relationship Mapping<br/>Key Players identifizieren]
    B -->|B-Kunde| D[Relationship Mapping<br/>Beeinflusser identifizieren]
    B -->|C-Kunde| E[Relationship Mapping<br/>kein Mapping oder minimal]

    C --> F[Strategische Betreuung<br/>Dedizierte Ressourcen]
    D --> G[Standardisierte Betreuung<br/>Effiziente Prozesse]
    E --> H[Kosteneffiziente Betreuung<br/>Automatisierung]

    style A fill:#ffe66d
    style C fill:#ff6b6b
    style D fill:#ffd93d
    style E fill:#95e1d3
    style F fill:#ff6b6b
    style G fill:#ffd93d
    style H fill:#95e1d3

Praktisches Beispiel:

A-Kunde (Key Account):

ABC-Analyse: Hoher Umsatz, hohe strategische Bedeutung
Relationship Mapping:
- Identifikation der Key Players (CTO, Geschäftsführung)
- Identifikation der Beeinflusser (Key-User)
- Analyse der Beziehungsqualität
Betreuungsstrategie:
- Dedizierter Account Manager
- Regelmäßige Strategiemeetings
- Premium-Services
- Fokus auf Key Players und Beeinflusser

B-Kunde (Standard):

ABC-Analyse: Mittlerer Umsatz, mittlere strategische Bedeutung
Relationship Mapping:
- Identifikation der relevanten Stakeholder (IT-Manager, Fachabteilungsleiter)
- Analyse der Beziehungsqualität
Betreuungsstrategie:
- Account Manager für mehrere Kunden
- Regelmäßige Updates
- Standard-Services
- Fokus auf Stakeholder mit mittlerer Macht

C-Kunde (Volumen):

ABC-Analyse: Geringer Umsatz, geringe strategische Bedeutung
Relationship Mapping:
- Minimal oder kein Mapping notwendig
- Keine detaillierte Stakeholder-Analyse
Betreuungsstrategie:
- Kein dedizierter Account Manager
- Selfservice, Community
- Standard-Services
- Automatisierung

Nutzen der Kombination:

Effizienz: Ressourcen werden nach Kundenwert fokussiert
Personalisierung: Betreuung wird an individuelle Kundenbedürfnisse angepasst
Strategie: Fokus auf die wichtigsten Kunden (A-Kunden) und deren Stakeholder
Kosteneffizienz: Standardisierte Betreuung für weniger wertvolle Kunden (C-Kunden)

5. Synergien zwischen Betriebsanalyse, Datenanalyse und Kundenbeziehungsanalyse:

Betriebsanalyse:

Fokus: Analyse von Betriebsabläufen und Prozessen
Methoden: Ist-Aufnahme, Visualisierung, Schwachstellenanalyse, Potenzialanalyse
Ergebnisse: Identifikation von Ineffizienzen, Medienbrüchen, Doppelarbeiten
Nutzen: Prozessoptimierung, Effizienzsteigerung, Kostensenkung

Datenanalyse:

Fokus: Analyse von Systemdaten und Metriken
Methoden: Zeitreihenanalyse, Korrelationsanalyse, Clustering, Mustererkennung
Ergebnisse: Identifikation von Performance-Problemen, Anomalien, Trends
Nutzen: Performance-Optimierung, Proaktivität, Prädiktion

Kundenbeziehungsanalyse:

Fokus: Analyse der Kundenbeziehung und Kundenzufriedenheit
Methoden: Interviews, Umfragen, CRM-Analyse, Frühwarnindikatoren
Ergebnisse: Identifikation von Kundenbedürfnissen, -erwartungen, -unzufriedenheiten
Nutzen: Kundenbindung, Kundenzufriedenheit, Cross-/Upselling

Synergien:

graph TB
    subgraph "Betriebsanalyse"
        A1[Prozessdaten]
        A2[Schwachstellen]
    end

    subgraph "Datenanalyse"
        B1[Systemmetriken]
        B2[Performance-Daten]
    end

    subgraph "Kundenbeziehungsanalyse"
        C1[Kundenfeedback]
        C2[Support-Tickets]
    end

    A1 --> D[Integrierte Analyse<br/>Synergie-Effekt]
    A2 --> D
    B1 --> D
    B2 --> D
    C1 --> D
    C2 --> D

    D --> E[Optimierungsmaßnahmen]
    E --> F[Kundenzufriedenheit<br/>Prozess-Effizienz<br/>System-Performance]

    style A1 fill:#e1f5e1
    style A2 fill:#e1f5e1
    style B1 fill:#fff4e1
    style B2 fill:#fff4e1
    style C1 fill:#ffe1e1
    style C2 fill:#ffe1e1
    style D fill:#4ecdc4
    style E fill:#95e1d3
    style F fill:#ff6b6b

Konkrete Synergien:

Probleme aus Kundenperspektive (Kundenbeziehungsanalyse) → Ursachenanalyse (Datenanalyse):
- Beispiel: Kunden beschweren über langsame Antwortzeiten
- Datenanalyse: CPU-Auslastung kritisch → Ursache identifiziert
- Betriebsanalyse: Prozess ist ineffizient → Optimierung möglich
Support-Ticket-Analyse (Kundenbeziehungsanalyse) → Trendanalyse (Datenanalyse):
- Beispiel: Häufige Anfragen zu Funktionalität X
- Datenanalyse: Erhöhung der Ticket-Zahlen in den letzten Monaten
- Betriebsanalyse: Prozess ist kompliziert → Schulung oder Usability-Verbesserung
Betriebsanalyse (Ineffizienzen) → Datenanalyse (Validierung):
- Beispiel: Doppelte Dateneingabe identifiziert
- Datenanalyse: Validierung durch quantitative Daten (z. B. 30% mehr Aufwand)
- Kundenbeziehungsanalyse: Kundenfeedback bestätigt Ineffizienz
Integrierte Optimierung:
- Betriebliche Ebene: Prozesse optimieren, Medienbrüche beseitigen
- Technische Ebene: Systemperformance verbessern, Datenanalyse nutzen
- Kunden-Ebene: Kundenzufriedenheit messen, Feedback einholen

Ergebnis der Synergien:

Ganzheitliches Verständnis: Alle Ebenen (Betrieb, Technik, Kunde) werden berücksichtigt
Effiziente Priorisierung: Maßnahmen werden basierend auf allen drei Analysen priorisiert
Validierte Entscheidungen: Entscheidungen werden durch Daten aus allen drei Quellen gestützt
Messbarer Erfolg: Erfolg wird durch Kundenfeedback, Prozessmetriken und Systemmetriken gemessen

Abschluss

Herzlichen Glückwunsch! Sie haben das Quiz zu Modul 13 erfolgreich abgeschlossen.

Nächste Schritte:

Wiederholung: Wiederholen Sie Kapitel, bei denen Sie Fehler hatten oder Unsicherheiten bestanden
Praxisanwendung: Versuchen Sie, die Konzepte in realen Projekten oder Fallstudien anzuwenden
Zertifizierung: Prüfen Sie, ob eine Zertifizierung (z. B. ITIL, PRINCE2) für Sie relevant ist
Kontinuierliches Lernen: Setzen Sie sich kontinuierlich mit neuen Trends und Methoden auseinander

Weiterführende Ressourcen:

ITIL Foundation Bücher und Kurse
PRINCE2 Projektmanagement
Agile Methoden (Scrum, Kanban)
Cloud-Technologien (Azure, AWS, Google Cloud)
Business Intelligence und Analytics Tools

Feedback:

Wenn Sie Feedback zu diesem Modul haben, teilen Sie uns dies bitte mit. Ihre Rückmeldung hilft uns, die Inhalte kontinuierlich zu verbessern.

Viel Erfolg bei Ihrer Anwendung der Konzepte aus diesem Modul!