Kundendaten-Management

Zukunftssicheres Datenmanagement: Voraussetzung für Dialogfähigkeit und Customer Experience.

Kundendaten-Management ist die Basis für Dialogfähigkeit und damit für eine gute Customer Experience.
Am besten funktioniert das Datenmanagement, wenn du Stammdaten zentral verwaltest und Datensilos zusammenführst.
Entscheidend sind klare Rollen und Regeln (Data Governance), standardisierte Prozesse und passende Tools.
Eine hohe Datenqualität vermeidet Fehler, vor allem Dubletten und Streuverluste.
Auf dieser Seite findest du Grundlagen und Praxis-Tipps, damit du aus Big Data Smart Data machst.

Was sind Stammdaten?

Hier muss alles passen

Stammdaten sind zentrale Unternehmensinformationen, die von verschiedenen Abteilungen genutzt werden und in vielen Geschäftsprozessen eine wichtige Rolle spielen. Dazu zählen zum Beispiel Finanz-, Kunden- und Lieferantenstammdaten sowie Personal-, Anlagen-, Organisations- und Materialstammdaten. Sie unterstützen zahlreiche ERP-basierte Prozesse (ERP = Enterprise Resource Planning) und sind eine wichtige Grundlage für die Digitalisierung und Automatisierung.

Damit die Prozesse zuverlässig funktionieren, müssen Stammdaten vollständig und aktuell sein. Nur dann lässt sich sicherstellen, dass …

… erhält.

Schlecht gepflegte Stammdaten können zu Fehlern, Verzögerungen und hohen Kosten führen.

Was ist Stammdaten-Management?

Der richtige Umgang mit wichtigen Daten

Im Zusammenhang mit Kundendaten-Management (engl.: Customer Data Management) musst du vor allem zwei Aspekte beachten:

Erstens müssen Datensilos mittels strukturierter Datenintegration zusammengeführt werden, denn voneinander isolierte Daten stellen ein großes Risiko dar.

Zweitens brauchst du eine Methode für die Kundenidentifikation (engl.: Customer Identity Resolution), die sicher funktioniert. Du musst unter anderem die Frage beantworten können, welche Conversions auf welchem Kanal zu welchem Kunden gehören.

Das Stammdaten-Management (engl.: Master Data Management) umfasst alle Tools und Prozesse, die an der Definition, Sammlung, Verwaltung und Verteilung von Stammdaten beteiligt sind. Es legt fest, welche Daten die Organisation unbedingt benötigt, speichert eine eindeutige und immer aktuelle Version jedes Datensatzes und stellt die Daten anschließend über bestimmte Kanäle zur Verfügung.

Ein wirksames Stammdaten-Management trägt erheblich dazu bei, deine Wertschöpfungskette zu optimieren und verborgene Potenziale auszuschöpfen.

Stammdaten-Management spielt auch bei der Implementierung neuer Technologien, bei der Einführung von Business-Intelligence-Lösungen, bei der Prozessautomatisierung und natürlich bei der Datenanalyse eine wichtige Rolle. Damit diese Ansätze funktionieren, benötigen sie nicht nur einen guten Plan und ein sorgfältiges Projektmanagement, sondern zunächst einmal eine umfassende und gepflegte Datenbasis.

Wie sehen die Kriterien für ein gutes Stammdaten-Management aus?

So funktioniert zukunftssicheres Stammdaten-Management

Für die Entwicklung eines zukunftssicheren Konzepts für das Stammdaten-Management sind einige Vorbereitungen und anschließend strukturierte Arbeitsschritte erforderlich. Dazu gehören insbesondere die Definition und Umsetzung von:

Nur auf dieser Grundlage kann ein stimmiges Stammdaten-Management-Konzept entstehen. Es verbindet strategische, taktische und operative Maßnahmen mit geeigneten Methoden und Tools.

Strategische Faktoren: Governance

Ein wirksames Stammdaten-Management sollte, wie jedes komplexe Projekt und jeder kontinuierliche Prozess, zuerst alle Verantwortlichkeiten klären. Dazu gehört die eindeutige Festlegung, wer unternehmensweit für Stammdaten verantwortlich ist und wer entsprechende Entscheidungen trifft.

Wichtig ist außerdem eine transparente Übersicht aller Verantwortlichen. Sie hilft dabei, Zuständigkeiten bei Problemen zu klären, Prozesse gezielt zu verbessern und die Qualität der Stammdaten auf diese Weise dauerhaft zu erhöhen.

Zwei Rollen, die hier besonders wichtig sind:

Darüber hinaus braucht es ein passendes Operating Model. Es beschreibt, wie Stammdaten-Management im Unternehmen organisiert und weiterentwickelt wird. Dazu zählen auch eine unternehmensweite Vision, eine klare Stammdaten-Management-Strategie sowie geeignete Steuerungsstrukturen.

Taktische Faktoren: Prozesse

Auf taktischer Ebene stehen konsistente und standardisierte Prozesse im Mittelpunkt. Diese sollten genau auf die jeweiligen Geschäftsprozesse abgestimmt sein.

Auch hier müssen zunächst einige Dinge geklärt werden. Die beiden entscheidenden Fragen lauten:

Ebenso wichtig ist jedoch eine Prozessdokumentation, idealerweise mit leicht verständlichen Beschreibungen, klaren Anweisungen und Regeln sowie illustrierenden Grafiken, insbesondere Flussdiagrammen.

Besonderes Augenmerk sollte auf den zentralen Prozessen liegen:

Die taktischen Faktoren sollten nach den strategischen keinesfalls vernachlässigt werden. Der Schritt von der Theorie in die Praxis ist häufig genau der Punkt, an dem in vielen Unternehmen die größten Schwierigkeiten auftreten.

Operative Faktoren: Datenpflege

Auf operativer Ebene geht es darum, verbindliche Standards für Stammdaten und deren Attribute festzulegen und diese regelmäßig zu überprüfen. Ziel ist es, eine gleichbleibend hohe Datenqualität sicherzustellen.

Dazu gehören der Aufbau eines Stammdatenverzeichnisses, die Klassifikation des Stammdatenbestands sowie die einheitliche Definition von Stammdatenstrukturen und -prozessen auf der Detailebene.

Weitere wichtige Bausteine sind ein Datenmodell, das Stammdatenobjekte, Attribute, Beziehungen und Metadaten beschreibt, sowie eine dazu passende IT-Architektur. Ergänzend sollten Metriken und Regeln entwickelt werden, mit denen sich die Qualität der Stammdaten messen und gewährleisten lässt.

Auch Verfahren zur Datenerweiterung, Datenbereinigung und Datenaktualisierung sind von großer Bedeutung. Hinzu kommen oft Anforderungen aus den Bereichen Compliance und Reporting.

Technologie und Infrastruktur

Technologie und Infrastruktur bilden die Voraussetzung dafür, dass Governance, Qualitätsstandards und operative Prozesse im Hinblick auf digitale Daten funktionieren.

Dazu gehören geeignete IT-Systeme und Tools, die Definition und Verknüpfung von Quell- und Zielsystemen sowie die Entwicklung von Datenarchitekturen.

Wichtig ist hierbei vor allem das Mapping von Stammdatenattributen zwischen Quell- und Zielsystemen. Darauf aufbauend können systemspezifische Prozesse implementiert und Schnittstellen geschaffen werden.

Ein effizienter Datenaustausch erfolgt häufig über den ETL-Prozess:

Dabei werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in das passende Format der Zieldatenbank überführt und anschließend in diese geladen. Auf diese Weise lassen sich auch unterschiedlich strukturierte Datenbestände zusammenführen.

Wie verbessern Daten die Customer Experience?

Was eine solide Datenbasis in der Praxis bedeuten kann

Eine gute Customer Experience lässt sich deutlich einfacher entwickeln, wenn Unternehmen korrekte und verknüpfte Kundendaten nutzen können.

Unternehmen müssen möglichst genau wissen, wer ihre Kunden sind, was sie interessiert und wie sie sich verhalten, um wirklich relevante Inhalte und wirklich passende Angebote bieten wollen.

Dafür müssen Kundendaten kontinuierlich über alle Kanäle hinweg abgeglichen und aktualisiert werden. Tendenziell verteilen sich Informationen über verschiedene Systeme, beispielsweise …

das CRM,
Web Analytics,
Marketing-Automation-Tools,
Tickets im Kundenservice,
das Business-Intelligence-Dashboard und
verschiedenste Reportings.

Besonders wertvoll, aber oft schwerer nutzbar, sind unstrukturierte Informationen wie Gesprächsnotizen aus dem Vertrieb oder Kommentare, die der Kundenservice “auf der Tonspur” hört.

Werden diese Daten nicht zusammengeführt und abgeglichen, entstehen Lücken, Dubletten und Widersprüche.

Ein wichtiger Schritt auf dem Weg zur 360-Grad-Kundensicht ist jedoch auch die Anreicherung vorhandener Daten mittels zusätzlicher Quellen. Unternehmen sollten regelmäßig prüfen, ob die bisher betrachteten Datenquellen ausreichend sind oder ob weitere Abteilungen, Kanäle, Plattformen und Tools hinzugezogen werden können, um ein noch umfassenderes und präziseres Bild von Interessenten und Kunden zu erhalten.

Das Stammdaten-Management bildet die Grundlage für ein effektives Kundendaten-Management insgesamt. Klar: Wenn schon die wichtigsten Kundendaten nicht stimmen, wie soll dann ein zutreffendes Kundenprofil entstehen, mit dem sich weiterarbeiten lässt?

Was Customer Identity Resolution leistet

Customer Identity Resolution bedeutet, Kundendaten aus unterschiedlichen Quellen einer eindeutigen Person, einem Kontakt oder einem Unternehmen zuzuordnen.

Das Ziel besteht darin, zusammengehörige Informationen zuverlässig als solche zu erkennen. So kann ein Unternehmen beispielsweise verstehen, dass ein Webinar-Teilnehmer, ein Newsletter-Abonnent und ein CRM-Kontakt zum gleichen Unternehmen gehören – oder dass es sich sogar um ein und dieselbe Person handelt.

Für B2B-Marketing ist das besonders wertvoll. Denn nur mit sauber zugeordneten Daten lassen sich Zielgruppen präzise segmentieren, Kampagnen personalisieren und Vertriebsaktivitäten so gut vorbereiten, dass der potenzielle Kunde sofort erkennt, warum deine Lösungen für ihn relevant sind.

Der Master-Kundendatensatz als Basis

Ein Master-Kundendatensatz bündelt die wichtigsten Informationen aus internen und externen Datenquellen.

Ein echter Master-Kundendatensatz (auch bekannt als “Golden Record” im Master Data Management) ist nicht besonders umfangreich. Es geht um die wesentlichen Informationen.

Das gehört wirklich in den Master-Datensatz

In den Master-Datensatz gehören Informationen, die sich selten ändern und den Kunden eindeutig identifizieren:

Je nach Unternehmen und Zielgruppe können weitere Daten hinzukommen – entscheidend sind Beständigkeit und Relevanz.

Das gehört nicht in den Master-Datensatz

Kurz gesagt: dynamische Daten.

Diese Daten ändern sich oft und werden separat gespeichert. Sie werden, wo es sinnvoll ist, mit dem Master-Datensatz verknüpft, sind aber nicht Teil davon.

Zu den dynamischen Daten gehören:

Aufgrund der Dynamik dieser Daten ist es empfehlenswert, sie so zu speichern, dass sie sich leicht anpassen lassen oder sogar automatisch angepasst werden.

Der Nutzen für Marketing, Sales – und Kunden

Saubere und gut verknüpfte Kundendaten verbessern die Customer Experience spürbar. Das Marketing kann relevantere Inhalte ausspielen, der Vertrieb kann Gespräche besser vorbereiten und Kunden erhalten Informationen, die zu ihrer Situation passen. Vertrauen entsteht dabei durch konsistent positive Erlebnisse: Kunden werden wiedererkannt und ihre jeweilige Historie berücksichtigt, sodass sie keine widersprüchlichen oder unpassenden Botschaften erhalten.

Das Ergebnis einer guten Customer Experience auf Basis solider Daten:

Für B2B-Unternehmen sind gute Kundendaten deshalb kein technisches Nebenthema. Sie sind eine zentrale Voraussetzung für effizientes Marketing, effektiven Vertrieb und bessere Kundenbeziehungen vom Erstkontakt bis zum Up- und Cross-Selling.

Wie kann ich dauerhaft eine hohe Datenqualität sicherstellen?

Datenqualität ist keine einmalige Aufgabe

Gute Daten entstehen nicht durch eine einmalige Bereinigung. Sie müssen laufend gepflegt werden, das heißt auch: geprüft und verbessert. Denn Kundendaten ändern sich ständig. Ansprechpartner wechseln, Standorte werden geöffnet oder geschlossen, Unternehmen fusionieren.

Für B2B-Unternehmen ist es besonders wichtig, solche Veränderungen schnellstmöglich abzubilden. Wenn Kundendaten nicht stimmen, kann das vor allem die Arbeit von Marketing, Sales und Customer Support beeinträchtigen: Kampagnen erreichen die falschen Personen, vermeintliche Ansprechpartner haben das Unternehmen längst verlassen, Gespräche starten mit Missverständnissen aufgrund veralteter Informationen.

Um dem vorzubeugen und eine dauerhaft hohe Datenqualität zu gewährleisten, sind drei Dinge erforderlich: feste Regeln, klare Prozesse und regelmäßige Kontrollen.

1. Datenqualität definieren

Wie bei vielen anderen komplexen Projekten, sollte auch beim Kundendaten-Management zu Beginn ein gemeinsames Verständnis der Ziele und Begrifflichkeiten sichergestellt werden.

Was also bedeutet es in deinem Unternehmen, wenn von „guten Daten“ die Rede ist? Nicht jeder Datenpunkt ist gleich wichtig.

Fürs B2B-Marketing können zum Beispiel diese Angaben entscheidend sein:

Unternehmensname
Branche
Standort
Unternehmensgröße
Ansprechpartner
Funktion oder Rolle
E-Mail-Adresse
Double-Opt-in-Status
Zuordnung zu Zielgruppen

Wichtig ist: Für jedes zentrale Feld sollte klar sein, wann es als vollständig und aktuell gilt. So entsteht ein gemeinsamer Maßstab für alle Teams, die mit Kundendaten arbeiten.

2. Bestehende Daten prüfen und bereinigen

Im nächsten Schritt wird der vorhandene Datenbestand analysiert. Dabei geht es vor allem um typische Fehler wie:

Nach dieser Analyse sollten die betreffenden Datenpunkte bereinigt und vereinheitlicht werden. Ziel ist ein Datenbestand, auf den sich Marketing, Sales und andere Abteilungen verlassen können.

3. Fehler an der Quelle vermeiden

Du hast die perfekte Datenbasis geschaffen? Dann solltest du unbedingt dafür sorgen, dass es so bleibt!

Am besten gelingt das, wenn neue Fehler möglichst früh vermieden werden. Du solltest dir zunächst einmal die Frage stellen, über welche Schnittstellen überhaupt neue Daten ins System kommen können.

Das könnten zum Beispiel sein:

Hilfreich sind Pflichtfelder, vorgeschriebene Formate (z. B. für E-Mail-Adressen), Plausibilitätsprüfungen und klare Vorschriften, wann und wie neue Daten ins System eingespeist werden dürfen.

4. Datenqualität regelmäßig kontrollieren

Auch gute Prozesse ersetzen keine laufende Kontrolle. Unternehmen sollten deshalb regelmäßig prüfen, ob die wichtigsten Daten weiterhin vollständig und aktuell sind.

Für eine oberflächliche Prüfung eignen sich Stichproben und einfache Kennzahlen, zum Beispiel:

Diese Kennzahlen dienen als Warnsignale und lassen frühzeitig erkennen, wenn neue Probleme entstanden sind. So kannst du rechtzeitig nachbessern, bevor die verminderte Datenqualität spürbare Auswirkungen hat.

5. Verantwortung festlegen

Eine hohe Datenqualität kann nur gewährleistet werden, wenn jemand dafür verantwortlich ist: Welche Teams dürfen und sollen Daten anlegen, prüfen und gegebenenfalls korrigieren?

Gerade im B2B-Marketing ist das wichtig, da Kundendaten sich aus den Informationen verschiedenster Quellen zusammensetzen. Trotzdem – oder gerade deshalb – sollten Marketing, Sales und alle anderen Abteilungen, die mit diesen Daten arbeiten und zu diesen Daten beitragen, nach den gleichen Regeln arbeiten.

Was ist besonders wichtig bei der Kontaktdaten-Pflege?

Der 3-Stufen-Plan für dauerhaft hochwertige Daten

Bei der Pflege von Kontaktdaten geht es oft um Details: eine falsche Schreibweise, eine Telefonnummer mit Zahlendreher, eine ungültige E-Mail-Adresse, ein veralteter Status.

Solche Fehler wirken unscheinbar, können aber ernste Folgen haben: Nurturing-E-Mails werden nicht zugestellt, Kontakte und Aufgaben dem falschen Sales-Kollegen zugeordnet, oder es entstehen Dubletten.

Für eine gute Kontaktdaten-Pflege brauchst du einen perfekten Ausgangspunkt, gefolgt von einem schlanken, aber konsequenten Prozess, der einer schleichenden Verminderung der Datenqualität entgegenwirkt.

Bewährt hat sich daher ein Vorgehen in drei Schritten:

1. Daten analysieren

Am Anfang steht eine Bestandsaufnahme. Dabei wird geprüft, wie es tatsächlich um die vorhandenen Kontaktdaten bestellt ist.

Zu klären wäre zum Beispiel:

Diese erste Analyse zeigt, wo die größten Schwachstellen liegen. Daraus kannst du ableiten, welche Maßnahmen die Datenqualität erhöhen würden. Vor allem findest du heraus, ob du einen professionellen Datenservice in Anspruch nehmen solltest oder ob das Problem vielmehr in deinen Prozessen liegt und sich durch größere Sorgfalt beheben lässt.

Meist lohnt es sich aber, wenn die Optimierung deiner Kundendaten nicht einem kontinuierlichen Verbesserungsprozess unterworfen wird, der lange braucht, um eine spürbar bessere Datenqualität zu erreichen, sondern ein Dienstleister mit Datenbank und Tools das innerhalb kürzester Zeit für dich erledigt.

2. Daten bereinigen und vereinheitlichen

Im nächsten Schritt werden die gefundenen Fehler in jedem Fall korrigiert.

Typische Maßnahmen beinhalten:

Aktualisierung von E-Mail-Adressen und Telefonnummern
Korrektur von Postleitzahl, Ort, Straße und Hausnummer
Ergänzung fehlender Anreden, soweit möglich und zulässig
Zusammenführung von Dubletten
Vereinheitlichung von Groß- und Kleinschreibung
Entfernung überflüssiger Leerzeichen und Platzhalter

Wichtig ist, dass diese Schritte nach klaren Regeln erfolgen, damit durch die Bereinigung keine neuen Abweichungen entstehen.

3. Maßnahmen dokumentieren und Daten gezielt ergänzen

Jede Bereinigung sollte nachvollziehbar dokumentiert werden. Das ist wichtig, damit später ersichtlich ist, welche Daten geändert wurden, warum sie geändert wurden und nach welchen Regeln die Änderung erfolgt ist.

Nach der Bereinigung kann es sinnvoll sein, Kontaktdaten gezielt anzureichern. Im B2B-Kontext betrifft das vor allem Merkmale, die für die Segmentierung relevant sind.

Dazu können zum Beispiel gehören:

Dabei gilt: Nicht jede zusätzliche Information ist automatisch hilfreich. Entscheidend ist, ob sie wirklich genutzt wird und so deine Marketing- und Sales-Aktivitäten effektiver gestalten kann.

Wie erkenne ich den Kunden auf der Customer Journey?

Kunden und Kontaktpunkte richtig verknüpfen

Entlang der Customer Journey entstehen viele Daten: Der Interessent gelangt über Google auf deine Website, liest mehrere Blogartikel, sieht sich die Vorschau eines Whitepapers an, lädt ein anderes herunter, interessiert sich nicht für deine vertiefenden Erklärvideos, nimmt aber Wochen später an einem Webinar teil und sendet anschließend eine Beratungsanfrage, durch die der erste persönliche Kontakt zustandekommt.

Jeder dieser Kontaktpunkte (Touchpoints) kann wertvolle Hinweise liefern – für den jeweiligen Lead selbst, aber auch für deine Strategie im Allgemeinen. Das funktioniert allerdings nur, wenn die Daten der Kontaktpunkte a) richtig aufgezeichnet und b) dem richtigen Lead zugeordnet werden können.

Genau hier liegt eine der zentralen Aufgaben des Kundendaten-Managements: Es verbindet Touchpoints und Kundendatensätze.

Wo die Herausforderungen liegen

In der Praxis ist die Zuordnung nicht immer einfach. B2B-Kunden bewegen sich mittels verschiedener Geräte über verschiedene Kanäle hinweg. Außerdem besteht ein potenzieller Kunde im B2B oft nicht nur aus einer einzelnen Person: Meist ist ein ganzes Unternehmen relevant (ein Account), ein bestimmter Standort eines Unternehmens oder zumindest ein Buying Center.

Typische Herausforderungen im B2B-Kundendaten-Management sind die folgenden:

Ein Kontakt nutzt mehrere E-Mail-Adressen
Mehrere Personen aus demselben Unternehmen interagieren mit deinen Inhalten
Firmennamen werden unterschiedlich geschrieben
Daten verteilen sich auf isolierte Systeme
Dubletten erschweren eine eindeutige Zuordnung

Ohne saubere Datenstruktur entstehen dadurch schnell falsche Schlüsse. Das Interesse eines Leads kann unterschätzt werden, weil seine Signale auf mehrere Datensätze verteilt sind. Oder ein Lead wird erneut angesprochen, obwohl er längst bekannt ist. Letzteres kann zu besonders unangenehmen Momenten führen, die Vertrauen kosten.

So machst du es besser

Für B2B-Unternehmen ist besonders wichtig, nicht nur einzelne Kontakte zu erkennen und zu analysieren, sondern auch das Unternehmen dahinter.

Denn Kaufentscheidungen werden im B2B selten von einer einzelnen Person getroffen. Häufig haben mehrere Abteilungen ein Mitspracherecht. Neben der Fachabteilung können beispielsweise IT, Einkauf oder sogar die Geschäftsführung involviert sein. Sie alle müssen – mit jeweils passenden Argumenten – von der Lösung überzeugt werden.

Eine gute technische Infrastruktur und eine solide Datenbasis helfen dabei, Ordnung zu schaffen. Aus einzelnen Interaktionen entsteht ein besseres Verständnis für einzelne Leads und den gesamten Account.

Das ist besonders relevant für:

Ohne technische Infrastruktur und solide Datenbasis werden diese fortgeschrittenen Marketing-Methoden selten den gewünschten Erfolg bringen.

Customer Identity Resolution als Grundlage

Wir haben es bereits erwähnt: Customer Identity Resolution hilft dabei, zusammengehörige Informationen zuverlässig als solche zu erkennen und einem bestimmten Kundendatensatz zuzuordnen.

Das Ziel besteht nicht unbedingt darin, möglichst viele Daten zu sammeln. Das kann zwar nicht schaden, doch gilt auch hier: Qualität vor Quantität. Entscheidend ist nämlich, die vorhandenen Daten so zu verbinden, dass ein klares Kundenbild entsteht, mit dem sich in der Praxis etwas anfangen lässt.

Dafür braucht es – neben den technischen Voraussetzungen – eindeutige IDs, Dublettenprüfungen und einen kontinuierlich gepflegten Master-Kundendatensatz. Nur so können Interaktionsdaten wie Website-Besuche, E-Mail-Klicks oder Webinar-Teilnahmen mit den passenden Stammdaten verknüpft und von Marketing, Sales und anderen Abteilungen effektiv genutzt werden.

Es entsteht, Schritt für Schritt, eine 360-Grad-Sicht auf Leads und Accounts.

Was das im Marketing und Sales bringt

Wenn Touchpoint-Daten richtig zugeordnet werden, können Marketing und Sales deutlich effektiver arbeiten.

Das Marketing erkennt, welche Themen für bestimmte Zielgruppen oder Accounts relevant sind. Mit diesem Wissen kann besserer Content erstellt werden, der nicht nur mehr Besucher auf die Website bringt, sondern auch die Conversion Rate erhöht. Der ROI von Kampagnen steigt ebenfalls, wenn Claims und Copy nicht aus der Intuition heraus entstehen, sondern auf soliden Daten basieren.

Die Kollegen im Sales erhalten ein klareres Bild davon, welche Kontakte besonders großes Interesse gezeigt haben und um welche Themen es dabei ging.

Das verbessert nicht nur interne Prozesse. Auch Interessenten und Kunden profitieren davon, weil sie von dir nur relevanten Content erhalten oder das Gefühl bekommen, dass du ihre Probleme wirklich verstehst und passende Lösungen anzubieten hast.

Das Ergebnis:

Kundendaten-Management ist somit kein Nice-to-have, sondern die Voraussetzung für Marketing- und Sales-Prozesse, die (potenzielle) Kunden wirklich begeistern und dir somit einen Vorteil gegenüber Wettbewerbern verschaffen, die auf einer schwachen Datenbasis arbeiten.

Wie kann Künstliche Intelligenz Datenprozesse unterstützen?

Künstliche Intelligenz im Datenkontext

KI kann Daten in Echtzeit verarbeiten. Sie kann Muster erkennen, analysieren und automatisiert in Prozesse implementieren. KI-gestützten Anwendungen ist gemein, dass sie Kundenbedürfnisse entlang einer Customer Journey vollautomatisiert und hochindividualisiert bedienen können.

Künstliche Intelligenz und smarte Daten helfen uns dabei, Kundennähe und Beziehungen aufzubauen.

Über die gesamte Customer Journey gilt es, unsere Zielpersonen im Marketing & Sales Funnel mit ihren individuellen Bedürfnissen zu identifizieren und aktuelles Interesse zu analysieren. Durch qualifizierte Informationen wird – wenn sie in ausreichender Menge zur Verfügung stehen – datengetriebenes Marketing erst möglich. Und Daten sind die Basis für eine Künstliche Intelligenz, die Wissen sammelt, dabei lernt und Prozesse selbstständig automatisiert. Algorithmen ermöglichen es, neuronale Netzwerke in Hard- und Software zu modellieren und so das menschliche Denken zu simulieren.

Auf die folgenden vier Aspekte kommt es dabei an: Daten sind die Grundlage für alles, was folgt. Algorithmen liefern passende Entscheidungen und erzeugen dynamischen – smarten – Content, der im passenden Moment ausgeliefert wird. Und Kommunikation oder Dialogangebote startet ein Chat(bot), der durch NLP-Technologie (Natural Language Processing) menschliche Sprache im Kontext verstehen kann.

Zielgruppen-Analysen, Insights und vorausschauende Lead-Bewertung

KI kann die Analyse von Kundendaten, einer Zielgruppe, des Wettbewerbs oder von Trends unterstützen. Durch Informationen, die über das Surf- & Kaufverhalten oder Themeninteresse Auskunft geben und weit über übliche Targeting-Methoden hinausgehen. So entstehen wertvolle Insights, mit denen Marketer nicht nur optimierte Strategien entwickeln können. Diese werden im laufenden Prozess durch automatische Datenanreicherung dynamisch angepasst.

Durch KI unterstütztes Predictive Lead Scoring hilft, diejenigen Leads auszuwählen, welche das größte Potential versprechen. So hilft maschinelles Lernen auch dabei, Voraussagen in Bezug auf die jeweilige Vertriebsreife zu erstellen.

Eine korrekte Datenbasis ist Voraussetzung für KI-Anwendungen

Blickt man auf das breite Spektrum der KI-Anwendungsgebiete, ist im Kontext des Kundendaten-Managements und B2B Marketings vor allem eines bedeutsam: maschinell erzeugte und domänenspezifische Daten, die in hoher und ausreichender Qualität verfügbar sein müssen. Besonders in KMU fehlt es häufig an einer strukturell optimierten Datenbasis und entsprechendem Datenpotential. Erst durch das kontinuierliche Erfassen von Daten lassen sich jedoch dynamische Intent Scores bilden, die bspw. ein passgenaues Targeting ermöglichen.

Datengetriebenes Marketing auf Basis moderner KI-Technologie

Unternehmen können ein besseres Verständnis ihrer Zielkunden erlangen – mit Umsatzwachstum als direkte Folge. Damit sie erfolgreich agieren können, benötigen die Unternehmen aktuelle und umfassende Daten zu ihren Kunden und Interessenten. Es gilt, am Puls der Zeit zu bleiben und moderne KI-Technologien – in kleinen Schritten – fest im Tagesgeschäft zu verankern. Daten richtig zu analysieren und vor allem auch richtig zu interpretieren, um anschließend automatisiert Handlungsempfehlungen abzuleiten, ist heute enorm wichtig und wird zukünftig relevanter denn je sein.

Kundendaten-Management

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