Die Marketingwelt ist in den letzten Jahren in einem stetigen Veränderungsprozess. Anforderungen aus Big Data, Marketing Automation und Cross-Channel stellen in Verbindung mit der Digitalisierung viele Unternehmen vor alte und neue Herausforderungen im Database-Management.

Laut einer Studie von Experian glauben 97 Prozent der deutschen Unternehmen, dass sich durch Kundeninformationen Kunden besser binden und Neukunden besser gewinnen lassen. Gleichzeitig sind 86 Prozent der Meinung, dass die vorhandenen Informationen unstrukturiert und ungenau vorliegen und somit für datenbasiertes Marketing unbrauchbar sind.

Warum diese Diskrepanz?

Eines der Hauptprobleme besteht darin, dass die Daten und Informationen zu Kunden häufig in verschiedenen Datenbanken liegen, die nicht miteinander verknüpft sind. So sind die Daten oft auf ERP- und CRM– Systemen, Callcenter- oder E-Mail-Tools verstreut. Die fehlende zentrale Datenverantwortung verhindert ein klar geregeltes Erfassungs-, Pflege- und Nutzungsmanagement. Somit sind Kampagnen oft nur mit langen Vorlaufzeiten realisierbar oder verpuffen aufgrund mangelnder Aktualität und unzureichenden Selektionsmöglichkeiten. Eine für erfolgreiches CRM notwendige 360 Grad-Sicht auf den Kunden fehlt oft völlig.

Data-Integration und Single Customer View

Die herausfordernde Aufgabe für Unternehmen ist dabei, Kundendaten aus verschiedenen Kanälen und Datentöpfen zu einer leistungsfähigen Datenbank zusammenzuführen, sei es bei Zusammenschlüssen oder Käufen von Unternehmen oder aufgrund der zunehmenden Absatz- und Kommunikationskanäle. Das professionelle Handling von Kundendaten wird somit immer mehr zum Erfolgsfaktor.

Der viel beschworene Single Customer View ist dabei die Basis für kundenzentrierte Kommunikation. Genaues Targeting, höhere Kundenzufriedenheit, Einsparungen redundanter Kosten und daraus resultierend ein verbesserter Marketing-ROI sind der Benefit.

Ein erster Schritt ist die Zusammenführung verschiedener Datentöpfe auf den Kunden, wobei auch hier aufgrund unterschiedlicher Datenquellen schon erste Probleme auftauchen, nämlich dann, wenn E-Mail-Adresse und Postadresse nicht in Verbindung gebracht werden können. Unabdingbar ist deshalb das Daten-Audit, um festzustellen, welche Daten in welchen Füllgraden und Aktualität vorliegen.

Hierzu ist es oft sinnvoll, Expertenwissen vom Markt mit einzubeziehen. Mit Daten erfolgreich zu arbeiten hängt weniger von der Menge als von der Qualität und Struktur der Daten ab.

Aber wo und wie bekomme ich die Daten performant verfügbar?

In vielen Unternehmen sind heute die IT-Systeme noch nicht für den Kundendialog geeignet. Umständliche Zugriffe und lange Vorlaufzeiten machen effizientes Marketing unmöglich. Spezialisierte IT-Dienstleister bieten Lösungen und Outsourcing-Möglichkeiten für nahezu alle Bedarfe. Technologie ist gerade im Zeitalter der Digitalisierung ein wichtiger Baustein für erfolgreiches data-driven Marketing. Glaubt man einer Studie der Deutschen Post, so liegt der Anteil unzustellbarer Kundenadressen heute im Durchschnitt bei 14,2 Prozent und verschlechtert sich stetig. Deswegen dürfen auch Pflegedaten zur Adressverifizierung, zu Umzug und zu Verstorbenen in einem Datenbank-Pflegekonzept nicht fehlen.

Multichannel als Herausforderung

Die Mehrzahl der Unternehmen kommuniziert heute im Durchschnitt über mindestens sieben Kanäle mit Kunden und Markt. Das heißt, Leads kommen über verschiedene Kanäle ins Unternehmen. Auch hier droht sofort die Gefahr von Dubletten oder unvollständigen bzw. fehlerbehafteten Adressen. Web-basierte Leadmanagement-Technologien helfen den Unternehmen genau an dieser Problemstelle. Die Features reichen von der Dublettenbereinigung und Korrektur über die Verknüpfung der postalischen Adressen mit E-Mail-Adressen, bis hin zur Bewertung und Anreicherung mit externen Daten.

Damit wird gewährleistet, dass keine fehlerhaften Datensätze in die Unternehmensdatenbank wandern. Kampagnen können auch qualitativ getrackt und gezielte Autoresponder-Maßnahmen, genau auf den neuen Lead abgestimmt, verschickt werden. Somit werden die Prozesse in die Datenbank hinein, aber auch in den Markt hinaus, automatisiert und optimiert.

Aus Daten werden Informationen

Um Wissen aus Kundenbeständen zu generieren braucht man gute und strukturierte Daten. Hier geht es weniger um die Qualität der Adresse, als mehr um die Qualität der dazugehörigen Daten. Das können Daten zu Kunden, Umsätzen/Deckungsbeiträgen, Werbeanstöße, Zahlungsverhalten, Produktnutzung, Kommunikation, Bestellmengen und vieles mehr sein. Daten aufzubereiten um sie für Selektionen und Analysen vorzuhalten, ist der Weg von Big Data zur Smart Data. Dazu werden neben fachlichem Know-how auch Tools zur Adressverarbeitung benötigt und es ist ratsam, hierzu externes Expertenwissen einzubeziehen.

Die sogenannte First-Party-Database ist somit aufbereitet. Analysen und Auswertungen der eigenen Daten können aufzeigen, welche Fragestellungen durch First Party-Data Daten nicht abgedeckt werden. Am Markt stehen dazu umfangreiche Datenbanken zur Verfügung, die diesen Problemen Abhilfe schaffen. Wir bewegen uns dann im Bereich von Third-Party-Data, also Daten, die über Datendienstleister oder andere dritte Quellen bezogen werden können. Das können soziodemografische Daten, Daten zu Konsumentenverhalten, zu Kaufverhalten und Customer Journey oder auch psychographische Daten und Typologien sein.

Kunden können jetzt noch genauer klassifiziert, segmentiert und selektiert werden. Zudem bieten diese Informationen zusammen mit den Kundendaten nun die Basis für einfache Auswertungen oder auch komplexe multivariate Analysen. Somit können mehr Erkenntnisse innerhalb der Bestände, aber auch für die Marktbearbeitung und Neukundengewinnung gewonnen werden. Wer sich dazu entschließt, braucht entweder entsprechende Tools und Manpower oder vertrauenswürdige externe Dienstleister, die mit Ihrem Know-how unterstützen.

Fazit

Die hier beschriebene Prozesskette stellt viele Unternehmen vor große Herausforderungen. Wie aufgezeigt bedarf es erst einmal einem klaren Bekenntnis und eines klaren Planes diese Aufgaben zu lösen und für die Zukunft en jour zu halten.

Von der Ressourcenplanung, der Einbindung des kompletten Unternehmens Know-hows bis hin zur Nutzung externer Dienstleister – alles muss bewertet und in Prozesse mit einbezogen werden.

Es bedarf also einer klaren Strategie. Professionelles Kundendatenmanagement ist nie ein abschließbares Projekt, sondern immer als dauerhafte Aufgabe zu begreifen. Wer das konsequent im eigenen Unternehmen umsetzt, kann den Herausforderungen und Chancen digitalerUnternehmenskommunikation mit mehr Effektivität begegnen.

Der Weg ist steinig und die Probleme oft auch nicht zu hundert Prozent lösbar. Aber nur wer sich dieser Herausforderung stellt, wird sich der 360°- Kundensicht annähern und so sukzessive die Kundenzufriedenheit steigern, Cross- und Upselling verbessern, mehr neue Kunden gewinnen und so den Marketing-ROI nachhaltig steigern.

Jetzt weiterleiten!


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