Systematische Datenpflege ist die Basis eines guten Kundenmanagements. Schlechte Datenqualität kann zur Kundenabwanderung führen.
Rainer Sturm, pixelio.de
Keine Vertriebsmaßnahme ohne saubere Daten. Falsche oder fehlerhafte Adressen, Kundeninformationen oder Ansprechpartner machen dem Vertrieb das Leben schwer. Welche Schritte für eine bessere Datenqualität nötig sind.
Für das Kundenmanagement ist eine exzellente Datenqualität entscheidend. Gute Daten sind die wichtigste Quelle für den Vertrieb, um Kundenaktivitäten anzustoßen, Neukunden zu generieren und Geschäftsbeziehungen zu vertiefen. Doch viele Unternehmen führen in ihren CRM-Systemen oft veraltete oder unvollständige Datensätze, in denen zudem zu wenig Kundenprofildaten oder Informationen zur Kundenhistorie hinterlegt sind. Die Folge: Analytische Auswertungen für Kundenmaßnahmen können nicht in der nötigen Qualität vom Vertrieb genutzt werden.
Weitere Artikel zum Thema |
Nachhaltiges Datenqualitätsmanagement bedeutet,
- Adressdaten möglichst tiefgehend im Kundenprofil anzulegen,
- einzelne Datenprofile eindeutig zuzuordnen, regelmäßig zu bereinigen oder zu ergänzen sowie
- den Adressbestand auf die Anforderungen an Datenschutz, Aktualität und Zielgruppenselektion sowie Branchenzuordnung zu überprüfen.
Gute Daten sind entscheidend im Kundendialog
Laut den Datenmanagement-Spezialisten von Deutsche Messe Interactive haben einer Studie zur "Nutzung und Trends im Customer Management Relationship Management deutscher Unternehmen" vom BVDW zufolge 93 Prozent der Entscheider das Potenzial guter Datenpflege erkannt. Sie nutzen es auch systematisch in der Zusammenarbeit mit ihren Kunden.
Diese Schritte sehen die CRM-Experten von Deutsche Messe Interactive als wesentlich bei der optimalen Nutzung von CRM-Systemen für konsistente Datenpflege und Vertriebsmaßnahmen an:
- Chancen und Datenqualitätsziele sowie Datenstrategie festlegen. Datenstrukturen, Redundanzfreiheit und Vollständigkeit der Daten überprüfen.
- Data Profiling betreiben. In einem Audit können die Qualität, Logik, Konsistenz und Eindeutigkeit der Daten analysiert werden. So lassen sich innerhalb der CRM-Daten Muster erkennen, die in eine spätere Prozessorganisation einbezogen werden können.
- Bereinigung der Datenbestände und eine Adressdatenvalidierung sorgen unter anderem dafür, dass am Ende ein zentraler Datensatz entsteht und die Datenqualität steigt.
- Ein automatisches Monitoring der Daten mithilfe von Softwarelösungen in Echtzeit ermöglicht, dass Informationen vor dem Einspeisen in operativen und analytischen CRM-Systemen überprüft werden. Zusätzlich sind periodische Checks des Kundendatenbestands wichtig.
Gerade in Zeiten von analytischem CRM und Big Data, bei dem mithilfe moderner Datenbanktechnologie Situationen in Echtzeit bewertet und genaue Prognosen erstellt werden können, kommt es auf eine präzise Datenbasis an. Denn hier fließen viele Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen ein. Wie wesentlich die Kundendatenpflege für den Vertrieb im täglichen Kundenmanagement ist, verdeutlicht Jochen Bühler, Autor der Sales Management Review, in seinem Beitrag "Datenpflege ohne Streuverluste" (Ausgabe 6/7-2010, Seite 48-49). Er verweist darauf, dass die größte Herausforderung für Unternehmen bei der Bereinigung von Unternehmensdatenbeständen neben fehler- oder lückenhaft erfassten Kundenbeständen vor allem Dubletten darstellen. Denn werden solche Daten beispielweise bei Kampagnen eingesetzt, führen sie zu Streuverlusten, Mehrfachzusendungen oder sogar dem Imageverlust oder zum schlimmsten Fall, der Kundenabwanderung.