Wie du in 3 Schritten eine zentralisierte CRM-Datenbank erhältst

Veröffentlicht am 15.11.2019 von Ines Bahr und Suzie Blaszkiewicz

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Du bist der Meinung, dass alle deine Kundendaten gebündelt an einem Ort gespeichert sind? Bist du dir wirklich sicher? Eine Umfrage von Forbes hat ergeben, dass nur 34 % der Führungspersonen in Unternehmen den Eindruck haben, dass sie auf sämtliche Informationen eines Kunden bzw. einer Kundin an einer Stelle zugreifen können.

Wenn unterschiedliche Daten sich auf so verschiedene Abteilungen wie Kundendienst, Marketing und CRM-Software (Customer-Relationship-Management) verteilen, ist es schlecht möglich, ein ganzheitliches Bild zu erhalten. Da passiert es durchaus, dass bei potenziellen Kund*innen nicht nachgefasst wird und bereits bestehende Kund*innen verschwinden, ohne dass es auffällt.

Einen richtigen Überblick erhält man erst mithilfe einer zentralisierten CRM-Kundendatenbank mit einer starken Architektur, über die Daten aus verschiedenen Quellen gezogen werden. Und da Kundendaten ohnehin in eine CRM-Datenbank gehören, setzen wir an genau dieser Stelle an. Es gibt zwar auch dedizierte Kundendatenplattformen, zu Beginn der Datensammlung ist eine CRM-Kundendatenbank jedoch verständlicher und einfacher.

Sie dient als zentraler Hub für Kundendaten und bietet einen umfassenden Blick auf die einzelnen Kund*innen. Mithilfe dieser Informationen können Kund*innen gezielt angesprochen werden, was wiederum zu einem besseren Customer-Lifetime-Value führt.

Im Folgenden stellen wir dar, wie man seine Zielkundschaft findet, indem man einen Data Hub (auch Datenmanagementsystem genannt) für die Kund*innen erstellt.

Das eigene Datenmanagementsystem definieren

Es ist nicht so, als ob Unternehmen den Wert ihrer Kundendaten nicht sehen würden. Forbes fand heraus, dass 78 % bereits über eine Art von Plattform zur Zentralisierung ihrer Kundendaten verfügen oder diese entwickeln.

Knackpunkt ist eher, dass die Masse an Daten überwältigend ist, wenn man sich mit Data Hubs nicht auskennt.

Allein das folgende Diagramm mehrerer Datenmanagementsysteme kann einem schon Kopfschmerzen bereiten.

CRM Data Hub Struktur

Gartner identifiziert mindestens fünf verschiedene Datenmanagementsysteme, die in verschiedenen Unternehmensszenarien angewendet werden können (der vollständige Bericht steht Kund*innen auf Englisch zur Verfügung):

1.Der Master-Data-Hub: Wie man sich vielleicht schon vom Namen herleiten kann, enthält der Master-Data-Hub sämtliche zugängliche Informationen von Kunden- und Produktdaten über Vermögensangaben bis hin zu Standortdaten. Dieser Hub wird häufiger von großen Unternehmen mit vielen Mitarbeiter*innen, Standorten und Kund*innen genutzt.

2. Der Application-Data-Hub: In diesem Fall wird eine zentrale Anwendung oder Software zum zentralen Hub, in dem Daten gespeichert und mit anderen Anwendungen geteilt werden. Dies kann innerhalb einer Software-Suite passieren oder indem verschiedene Tools zusammengeschlossen werden.

3. Der Integration-Data-Hub: Bei dieser Art von Hub ist das Teilen von Daten und Anwendungen nicht auf ein bestimmtes Tool beschränkt. Stattdessen basiert dieser eher generelle Hub auf der Idee, dass verschiedene Arten von Daten über Softwaretools, Plattformen und manchmal sogar unterschiedliche Unternehmen hinweg geteilt werden.

4. Der Reference-Data-Hub: Bei diesem Hub ist der Ansatz konzentrierter: Daten aus verschiedenen Quellen werden kategorisiert und klassifiziert. Sinn und Zweck besteht hauptsächlich darin, Daten aus verschiedenen Geschäftsfunktionen zu finden und zu synchronisieren.

5. Der Analytics-Data-Hub: Dieser Hub dient primär dem Analysieren von Daten.

Da wir zum Erstellen unserer zentralisierten Kundendatenbank ein CRM nutzen, würde sie in diese Kategorie fallen. Als nächsten Schritt richten wir unsere CRM-Architektur so ein, dass sie für einen Data Hub kompatibel ist.

Aufbau einer starken CRM-Architektur

Eine CRM-Architektur ist die Art und Weise, wie ein CRM designt wird, sodass Daten möglichst praktisch und nützlich verwaltet werden.

Gerade an dieser Stelle sollte nicht gespart werden, denn die Datenspeicherung und -organisation kann sonst nicht nur im Chaos enden, sondern auch teuer werden. Statistiken von IBM zufolge belaufen sich die jährlichen Kosten schlechter Datenqualität allein in den USA auf unglaubliche 3,1 Billionen USD.

Hauptgründe für sogenannte „schmutzige“ Daten sind menschliche Fehler, mangelnde Kommunikation zwischen Abteilungen und eine unzureichende Datenstrategie. Eine CRM-Architektur hilft dabei, einige dieser Faktoren zu mildern und eine zentralisierte CRM-Datenbank zu erreichen.

Eine vernünftige CRM-Architektur setzt sich aus drei Schritten zusammen: Zu Beginn steht eine CRM-Gesamtstrategie, die in einer CRM-Struktur mündet und letztendlich zu CRM-Prozessen führt.

Die drei Komponenten einer erfolgreichen CRM-Architektur

CRM Datenbank Architektur

 

1. CRM-Strategie: Von einer übergeordneten Perspektive umreißt die CRM-Strategie die übergreifenden Ziele zur Nutzung von CRM-Software und definiert, wie sie zum Umsatz und zur Rentabilität des Unternehmens beiträgt. Weiterhin wird hier festgelegt, welche Daten gesammelt werden und wie mit ihrer Hilfe das Erreichen von Zielen vorangetrieben wird.

2. CRM-Struktur: Die CRM-Struktur basiert auf der Customer Journey und den Vertriebszyklen einer Firma. Sie ist quasi die strukturelle Darstellung davon, wie ein Unternehmen plant, seine CRM-Ziele zu erreichen. Auf Datenebene legt man hier die Felder zum Eingeben von Daten fest, um sicherzustellen, dass man die richtigen Informationen sammelt, die für das spätere Treffen von Entscheidungen ausschlaggebend sind.

3. CRM-Prozesse: Die Prozesse definieren, wie Vertreter an ihre Aufgabe herangehen. Es handelt sich hier um die praktische Implementierung einer CRM-Struktur und ‑Strategie durch formelle Prozesse, bei der die Vorgehensweise für das Kundenbeziehungsmanagement festgelegt wird. An diesem Punkt werden Praktiken zur Datensammlung festgelegt und so sichergestellt, dass jedes Teammitglied seine Rolle bei der Datensammlung erfüllt und die Daten sauber bleiben.

Diese Aspekte sind die Basis für eine starke CRM-Architektur, bei der die Datensammlung von äußerster Wichtigkeit ist. Das letzte Puzzlestück sind dann natürlich die Daten selbst – und zwar möglichst viel davon.

Integrieren, integrieren, integrieren

Eine zentralisierte Kundendatenbank bringt einem nur was, wenn man auch Daten hat. Und Sinn eines solchen Hubs ist es, die Daten aus allen Quellen zusammenzubringen, um so eine möglichst vollständige Übersicht über einen Kunden bzw. eine Kundin zu erhalten und nicht nur einen Ausschnitt, der auf nur einer Quelle basiert. Experian, ein Anbieter von Informationsdienstleistungen, erstellte einen Forschungsbericht zum Globalen Datenmanagement, demzufolge 45 % Prozent der Unternehmen sagen, dass die Datenintegration ihr Datenprojekt mit der höchsten Priorität ist.

Die Datenintegration sollte während der Strukturphase in die CRM-Architektur integriert werden. Auf diese Weise ist es einfacher, Daten aus verschiedenen Quellen zu ziehen und zu konsolidieren und dabei sicherzustellen, dass die Datenfelder für eine reibungslose Integration normalisiert wurden.

Die beiden wichtigsten Softwarekomponenten für die Integration sind:

 1. Marketing-AutomationEine Software-Suite mit Funktionen fürs Marketing ist von essenzieller Bedeutung. Marketing-Tools bieten bei den Berührungspunkten in der Customer Journey und gerade in frühen Stadien, d. h. beim Erstkontakt und bevor die potenziellen Kund*innen zu richtigen Kund*innen werden, unschätzbare Daten zu Kundenreaktionen und -antworten. So kommen Informationen zur Demografie und den Vorlieben eines Kunden bzw. einer Kundin zusammen, die man anders nie erfassen würde.

2. KundendienstDer Kundendienst ist ein wichtiger Berührungspunkt auf der Customer Journey, der entscheidende Daten zum Gesamtbild der Kund*innen hinzufügt. Die direkte Interaktion ist eine unschätzbare Quelle, um das Gefühl für die Marke und die Markenwahrnehmung zu erfassen, auf die man sonst nur schwer Zugriff hat.

Andere nützliche Datenstreams umfassen das gesamte Spektrum der Kundenmanagement- und Marketing-Tools wie u. a. Software für Umfragen, Customer Experience, Social Media und E-Mail-Marketing.

Die zentralisierte Kundendatenbank analysieren

Richten wir zum Schluss noch einmal unseren Blick auf den Anlass für das Sammeln der Kundendaten in einer zentralisierten CRM-Datenbank: Wir möchten aussagekräftige Einblicke in unsere Kund*innen einhalten, die zu höherem Umsatz und Gewinn führen. Wir möchten unsere Kund*innen nicht nur kennen, sondern vor allem dafür sorgen, dass sie wiederkommen.

Für die Analyse sollten wir uns daher darauf konzentrieren, wie wir die Daten zu unserem Vorteil einsetzen können.

  • Messen: Hierbei wird die Gesamtleistung gemessen, um bessere Strategien zu entwickeln, mit denen bestimmte Zielgruppen angesprochen und erreicht werden sollen.
  • Optimieren: Sowohl Vertriebsabläufe als auch die Customer Experience können durch das Anpassen von Taktiken verbessert werden, sodass sie zu besseren Ergebnissen führen.
  • Segmentieren: Kennt man die Gemeinsamkeiten und Unterschiede seiner Kund*innen, lassen sie sich besser in gesonderte Gruppen aufteilen, die wiederum gezielt angesprochen werden können.
  • Kommunizieren: Mithilfe der Daten kann man einen umfassenden Blick auf die Customer Journey werfen. Geht man diese von Anfang bis Ende durch, lassen sich sicherlich Bereiche finden, in denen alles hervorragend läuft, aber auch Bereiche, die Verbesserung benötigen, sodass sich am Ende ein stimmungsvolles Gesamtbild ergibt.
  • Prognosemodellierung: Sobald ausreichend Daten zur Verfügung stehen, können mithilfe von maschineller Modellierung Aussagen über zukünftige Verkäufe und Kundenverhalten getroffen werden.

Du möchtest mehr darüber erfahren, wie du mithilfe von Analysen weitere Erkenntnisse aus deinen Kundendaten ziehst?

Lies diesen Anfänger-Leitfaden zur Datenanalyse beim Marketing

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