Datenpflege im CRM

Keine Masse, dafür Klasse

Seit Beginn der Digitalisierung produziert jedes Unternehmen und jede Person Unmengen an Daten. Nach Informationen suchende Unternehmen gelangen an einige von ihnen dank Web-Tracking, Social Media, CRM-Systemen und externen Datenbanken ziemlich leicht. Viele dieser Daten bieten durchaus großes Potenzial, allerdings nicht in Reinform. Erst gefiltert und bearbeitet erreichen sie den Goldstatus. Eine Masse an Daten, ungeprüft, vernachlässigt und unstrukturiert, richtet mehr Schaden im Datenmanagement an, als dass sie dem Sales nützt:

• Informationsflut:
  Zu viele Daten überfluten den Speicher und lassen keinen Platz für einen Überblick. Eine Bearbeitung dieser unstrukturierten Datenflut gestaltet sich äußerst schwierig und langwierig. Um die Relevanz der Daten zu erkennen, müsste jeder Datensatz einzeln geprüft werden. Eine entsprechende Strategie vor der Implementierung der Daten ist vonnöten.
• Veraltete Daten:
  Daten benötigen ständige Pflege, sonst werden aus heißen Leads schnell Karteileichen. Durchschnittlich 20 % der unternehmerischen Bestandsdaten gelten unserer Erfahrung nach als antiquiert. Beziehen Marketer diese veralteten und dementsprechend falschen Daten in ihre Analyse ein, motivieren die Ergebnisse zu Fehlentscheidungen, die dem Erfolg schaden. Auch der falsche Einsatz von Ressourcen liegt nahe.
• Datenfragmentierung und Datensilos:
  Zwei Extreme treffen leider häufiger auf die Datenrealität in Unternehmen zu als erwartet: Sowohl verstreute als auch abgeschottete Daten gehören zum Alltag in KMUs und Konzernen. Oft gilt beides gleichzeitig, da jede Abteilung ihr eigenes Datensüppchen kocht. Abgetrennt von anderen Departments schalten und walten sie in ihren Datendokumenten, wie es ihnen gefällt. Dabei erschwert ein solches Teilmanagement einen kohärenten Überblick und lässt die anderen Abteilungen bezüglich Kundenkontakt und Planung im Dunkeln.

Strategie für Qualität

Um eine Datenflut voll unnötiger und veralteter Daten zu vermeiden, sollte der Qualität in der Datenstrategie höchste Priorität zukommen. Nur aktuelle und zielführende Daten stehen für Vertriebstätige auf dem Plan – und dementsprechend auch im CRM. Um dieses Vorgehen sicherzustellen, achten Datenakteure auf Folgendes:

• Daten mit Fokus:
  Vor der Recherche steht die Definition: Der Sales legt fest, welche Informationen von welchen Personen interessant sind. Ein Ideal Customer Profile (ICP) unterstützt dabei. Nur Daten, die in dieses Profil passen, gehören in die Datensammlung.
• Datenpflege:
  Damit die wichtigen und sorgsam gesammelten Daten aktuell bleiben, implementieren Datenverantwortliche eine Pflegeroutine inklusive Verantwortlichkeitszuweisung. Dazu gehören die regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Datensätze. Tools und Services zur Automatisierung der Datenpflege nehmen Mitarbeitenden dabei eine große Last ab.
• Datenimplementierung und -integration:
  Daten unterschiedlicher Quellen können zu einem ganzheitlichen Bild von Kundschaft und Leads beitragen. Dazu sollten Marketing und Vertrieb die erhobenen, gefilterten und aktuell gehaltenen Daten zusammentragen und in einem zentralen Datenhub speichern und verwenden. Konsequente gemeinsame Datennutzung und Dokumentation sorgt für eine aufeinander abgestimmte Unternehmens- und Markenkommunikation und verbessert die Verkaufschancen.
• Datenanreicherung:
  Eine ständige Anreicherung der vorhandenen Datensätze entlang der Buyers Journey erhöht den Detailreichtum, der bei Verkaufsgesprächen und Angebotserstellungen das Zünglein an der Waage bedeuten kann. Solche Insights ergeben sich entweder im persönlichen Kontakt oder über spezielle externe Datenanbieter mit entsprechender Analyseerfahrung.

Folgende Fragen helfen bei der Bearbeitung der oben genannten Punkte:

• Wie sehen Zielgruppe und ICP (Ideal Customer Profile) aus?
• Welche Ziele verfolge ich mit den jeweiligen Daten?
• Welche Art von Daten werden zu welchem Zeitpunkt benötigt?
• Wie werden die Daten zukünftig aktuell gehalten?
• Woher beziehe ich die Daten?

How to: Datenstrategie

Best Practices zeigen Optimierungsmöglichkeiten zur Erstellung einer Datenstrategie auf:

• Klarheit ist Trumpf:
  Die Definition der Strategie sollte eindeutig sein und wenig Interpretationsspielraum lassen. Dabei sollte die Strategie immer auf das gesetzte Ziel einzahlen. Doch Achtung: Datenstrategien müssen von Zeit zu Zeit angepasst werden, um auf Marktveränderungen und sonstigen Wandel zu reagieren.
• Datenanalysetools einsetzen:
  Die fortschreitende Digitalisierung nutzt der Datenanalyse, denn KI, Machine Learning und Co. erkennen Veränderungen, Muster und Trends. SaaS-Lösungen filtern irrelevante Daten heraus und bewerten die interessanten nach Chancen auf Abschluss. Zusätzlich gestalten sie die Aktualisierung der Datensätze und ihre Anreicherung viel leichter.
• Qualitätssicherung durch Audits:
  Audits sorgen für eine routinierte Überprüfung der Daten und ihrer Qualität. Eingebaut in den Arbeitsalltag verhindern Datenaudits den schleichenden Prozess hin zu einer veralteten Datengrundlage und verbessern damit die Datenqualität.
• Workshops und Sensibilisierung:
  Alle Mitarbeitenden, die mit Kundendaten arbeiten, benötigen Schulungen, sowohl für den Umgang mit Daten als auch für das Handling des CRM-Systems. So nutzen abteilungsübergreifend alle Sales-Teamangehörige die wertvollen Informationen einheitlich und gestalten ihre Arbeit effizienter.

Ablauf

Best-Practice-Beispielen folgend, optimieren Unternehmen ihren Vertrieb durch gepflegtes CRM-Management mit folgendem Ablauf:

• Eine präzise Zielgruppenanalyse ermittelt den genauen Bedarf und stellt so die Weichen für die Analyse.
• Ermittlung eines passenden und seriösen externen Datenbestands, dessen Anbieter möglichst über ein Tool verfügt, um einen Datenabgleich vorzunehmen.
• Ein Datenabgleich der Bestandsdaten mit dem Referenzbestand identifiziert veraltete Angaben und Dubletten. Gleichzeitige Integration überträgt das Datenupdate ins CRM und vervollständigt die Datensammlung.
• Übernimmt das Datensystem weitere Einzelinformationen zu den Bestandsdaten, bedeutet dies eine Datenanreicherung. Sie ermöglicht Vertrieblern eine noch gezieltere Ansprache.

Um den Aufwand für die Datenoptimierung möglichst gering zu halten, sollte das eingesetzte Tool folgende Aufgaben automatisiert erledigen:

• Gelöschten und liquidierten Unternehmen eine „passiv"-Kennzeichnung zuordnen
• Umfirmierte und umgezogene Unternehmen aktualisieren
• Mehrfach enthaltene Datensätze (Dubletten) identifizieren und markieren
• Firmendaten mit relevanten Informationen wie Homepage, Unternehmensgröße, Entscheider aus dem Einkauf und Vertrieb anreichern

Hilfe für die CRM-Pflege: databyte Business Engine

Die Integration von externen Daten stellt in der Regel kein großes Hindernis dar. Viele Datenanbieter bieten ihren Service an. Allerdings müssen Datenverantwortliche auch bei Datenangeboten auf die Qualität achten – sonst droht die Datenflut ohne Eigenverschulden auf das Kontakt-Tool zuzurollen. Marketing und Vertrieb sollten vor einem Datenkauf genau checken, welcher Anbieter aktuelle Daten parat hält, sie zuvor so genau filtert wie möglich, aber gleichzeitig genug Freiraum lässt für unentdeckte Potenziale.

Die Business Engine von databyte verfügt über 7 Millionen Firmenprofile mit 100 Millionen Einzelinformationen – die bis zu täglich aktualisiert werden. Die Daten stammen aus dem Handelsregister und aus öffentlich zugänglichen Quellen. Die SaaS-Lösung verfügt über Tausende Filteroptionen, sodass sie jede Zielgruppe präzise ermitteln kann.

Außerdem wichtig: die Schnittstelle des Tools. Denn nicht jede Lösung verfügt über die Möglichkeit der direkten Anbindung an das hauseigene CRM. Doch nur so sind gleichzeitig Abgleich und Ausbesserung der Bestandsdaten sowie die Integration neuer Daten möglich. Die Business Engine verfügt über passende Schnittstellen für alle gängigen CRM-Systeme, um direkte Datenintegration und kontinuierliche, automatisierte Datenpflege ohne zusätzliche Arbeit der Datenverantwortlichen umzusetzen.