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?

Vom Stamm- & Kundendaten- zum Kundenerlebnis-manager

Damit du zuverlässige Kundendaten zur Verfügung hast, musst du diese kontinuierlich über alle Kanäle hinweg abgleichen. Im Sinne einer Annäherung an die 360-Grad-Kundensicht ist es notwendig, auch zusätzliche Datenquellen (demografische, soziografische und unternehmensspezifische Daten) zuzuordnen. Externe Daten dienen somit der Anreicherung und gewährleisten auch die Datenaktualität.

Das Stammdaten-Management hat einen hohen Stellenwert im Spektrum der Datenbegriffe und Definitionen. Es bildet die Grundlage für umfassendes Datenmanagement. Letzteres hat sich um die wichtige Aufgabe zu kümmern, die richtigen Daten mit dem richtigen Kunden zu verknüpfen. Der Schritt hin zum Kundendaten-Management (engl.: Customer Data Management) ist die logische Konsequenz. In diesem Zusammenhang stehst du vor der Erledigung zweier Hauptaufgaben:

Erstens müssen Datensilos, in denen pro Kanal oder nach anderen Kriterien geordnete Kundendaten residieren, zusammengeführt werden. Das erfolgt unter Einsatz von Datenintegrationsmethoden.

Zweitens muss auch geklärt werden, welche Pfade in welchem Kanal zu welchen Kunden gehören. In Zeiten großer Sorgen der Verbraucher in Bezug auf Internet und Big Data surfen etliche Kunden unter Pseudonymen. Viele machen inkonsistente Angaben über sich. Hier ist eine effiziente Lösung für die Kundendaten-Identitätszuordnung (engl.: Customer Identity Resolution) gefragt.

Die Aufgabe einer Identitäts-Zuordnungslösung ist es, Unternehmen beim Umgang mit Kunden-Identitätsdaten zu helfen. Customer Entity Resolution muss in der Lage sein, Daten, die spezifisch und korrekt einen Kunden oder einen Interessenten quer über die unterschiedlichen Quellen betreffen, eindeutig zu identifizieren.

Der Master-Kundendatensatz

In einem Master-Kundendatensatz werden alle Daten aus unterschiedlichen internen und externen Datenquellen selektiert und nach verschiedenen Typen zusammengefasst. Zu den Kundendatentypen gehören beschreibende Kundendaten, Kunden-Charakteristika, Kunden-Interaktionsdaten und Kunden-Transaktionsdaten.

Der Master-Kundendatensatz ist ein Kundenstammdatensatz, der die Attribute eines Kunden aus allen Datenquellen vereinigt und die eigentliche Grundlage für eine 360-Grad-Kundensicht bildet. Er beinhaltet die Links zu allen Stammdatensätzen in verschiedenen Datenquellen, in denen Attribute aus dem Master-Kundendatensatz verwendet werden. So wird gewährleistet, dass bei der Änderung eines Attributs in einer beliebigen Datenquelle diese Änderung in allen anderen betroffenen Quellen nachgezogen wird. Die Stammdaten bleiben konsistent und müssen nicht physikalisch bewegt und damit redundant gespeichert werden.

Wie kann ich dauerhaft eine hohe Datenqualität sicherstellen?

Datenqualität als geschäftskritischer Faktor

Das Erreichen und Beibehalten kontinuierlicher Datenqualität ist eines der Top-Themen in allen Unternehmen. Falsche oder fehlerhafte Daten sorgen für Prozessunterbrechungen, Fehllieferungen, falsche Kundenansprache: letztlich Umsatzeinbußen. Gelingt dir hingegen eine Steigerung deiner Datenqualität in den operativen Systemen in Einkauf, Kundenverwaltung, Logistik sowie weiteren Bereichen, werden Effekte sofort messbar. Aus diesem Grund ist es für dich wichtig, den Zustand der eigenen Kundendaten zu kennen und diesen gegebenenfalls zu optimieren.

Für die Erledigung des damit einhergehenden Aufgabenspektrums (Datenbank-Analysen, -Abgleich und Knowhow-Transfer) ist sinnvoll, dass du einen spezialisierten Database Service-Anbieter einbeziehst.

Zielsetzung

Erwartungen und Ziele in punkto Datenqualität

Redundanzfreie Speicherung der Kundenstamm- und Kundendaten
Nachhaltige Steigerung der Datenqualität
Ganzheitliche Einhaltungsprinzipien in punkto Datenqualität
Professionelle Kundenbetreuung auf Basis einer aktuellen Datenbank
Reibungsloser Zugriff auf standardisierte Daten von allen Schnittstellen
Vermeiden von Umsatzeinbußen aufgrund ungenauer Kundendaten

Lösungsansatz

Für die Umsetzung der Qualitätsanforderungen und für das Erreichen formulierter Ziele empfiehlt sich ein Mehrstufen-Konzept.

Stufe 1: Definition der Datenqualitäts-Strategie

Festlegung und Analyse einer Soll-Datenqualität für alle Felder der Datenbank
Erstellen eines Datenqualitäts-Pflichtenhefts (dieses beinhaltet den Füllgrad der einzelnen Felder der Datenbank)

Stufe 2: Bereinigung der Datenbank

Alle bestehenden Kundendaten werden gemäß den vorher definierter Kriterien analysiert, überprüft, bereinigt und angereichert.
Der bisherige Datenbestand wird einheitlich auf ein neues Daten-Niveau gehoben.

Stufe 3: Absicherung aller zuführenden Datenquellen

Zur Absicherung des neuen Datenbank-Niveaus werden alle zuführenden Schnittstellen – z. B. Call Center, Marketing, Vertrieb, Buchhaltung, ERP-System – auf den neuen Daten-Level gebracht.
Plausibilitätsprüfungen, Referenzierungen, Normierungen und Abgleiche werden eingebaut. Eine „Verunreinigung“ mit Informationen, die nicht der Soll-Datenqualität entsprechen, muss vermieden werden.
Daten, die qualitativ nicht hinreichend normiert sind, werden zurückgewiesen oder nachqualifiziert.

In diesem Stadium wird entschieden, ob die systemische Umsetzung auf einem eigenen Daten-Hub erfolgt oder ob partiell in die einzelnen Systeme bzw. Schnittstellen integriert wird.

Stufe 4: kontinuierliche Kontrollen der Datenqualität

Durchgehende Qualitätskontrollen fungieren als Frühwarnsystem und dienen der Absicherung einer kontinuierlich gewährleisteten Datengüte.
Ein eventuelles Nachjustieren der Datenzuflüsse muss rechtzeitig möglich sein, um das geforderte Daten-Niveau zuverlässig zu halten.

Was ist besonders wichtig bei der Kontaktdaten-Pflege?

3-Stufen-Konzept für eine effiziente Kundendaten-Pflege

Kleine Ursachen, große Wirkung: Wertvolle Kunden gehen verloren, weil sich Adressen oder Telefonnummern geändert haben. Unauffällige Schreibfehler haben zur Folge, dass ein Mailing nicht zugestellt werden kann oder eine Dublette angelegt wird. Um solche und ähnliche Probleme auszumerzen, benötigst du nicht in jedem Fall ein komplexes und anspruchsvolles Datenqualitäts-Management. Häufig reicht bereits eine schlanke, aber effiziente Kontaktdaten-Pflege.

Hier hat sich ein dreistufiges Konzept bewährt, das individuell an die jeweiligen Bedürfnisse und Zielvorstellungen anzupassen ist. Je nach Bedarf ermöglicht dies maschinelle, semimanuelle oder komplett manuelle Prozesse sowie deren Kombination.

Stufe 1: Analyse der Kundenkontaktdaten

Zuerst ist eine Bestandsaufnahme der Kundenkontaktdaten-Qualität notwendig. Die Inhalte müssen dabei auf Korrektheit, Plausibilität und Vollständigkeit geprüft werden. Anschließend wird aufgezeigt, wo die Schwachstellen der Datenbank liegen und welche Möglichkeiten der Bereinigung es gibt.

Stufe 2: Pflege der Kundenkontaktdaten

Notwendige und empfehlenswerte Maßnahmen zur Kundenkontaktdaten-Pflege im Überblick:

Postalische Korrektur: Postleitzahl, Straße und Ort
Korrektur von Groß- und Kleinschreibung sowie Umlauten
Eliminierung von Leerzeichen, Platzhaltern oder Sonderzeichen
Dubletten-Abgleich
Anrede-Generierung
Feldtrennung und Feldkorrektur
Vornamenüberprüfung
Existenzprüfung
Adressrecherche
Korrektur von Firmenschreibweisen

Stufe 3: Dokumentation und Anreicherung

Wichtig ist hier eine stringente Dokumentation des gesamten Projekts, damit die einzelnen Pflegeschritte lückenlos nachvollzogen werden können.

Gegebenenfalls ist es ratsam, weitere Maßnahmen im Bereich Datenservice (im Sinne von dediziertem Datenqualitäts-Management) durchzuführen. Etwa die Anreicherung bereinigter Kundendaten mit ausgewählten Merkmalen:

Branche
Vertical
Kennzahlen (Umsatz, Mitarbeiter, Standorte)
IT-Budget
OPEX und CAPEX
IT-Dienstleister
Personal (Vorstand, GF, CIO, IT-Führung, IT-Leitung, IT-MA, Non-IT-Bereichsleitung)
Wichtige Tochterunternehmen und Beteiligungsstrukturen
Angaben zum Status Quo im Netzwerk- und TK-Bereich des Unternehmens
Angaben zu Konzernstrukturen (Personen-Hierarchien, Entscheidungswege, Buying Center)

Um eine Kundenadress- bzw. Kontakt-Datenbank in guter Qualität zu halten und anzureichern, benötigst du den Zugriff auf entsprechendes Know-how. Eine Reihe von Service-Anbietern hat sich auf ein solches Dienstleistungsspektrum spezialisiert. Sprich uns gerne an, wenn du hier Unterstützung benötigst.

Wie erkenne ich den Kunden auf der Customer Journey?

Wie erkenne ich den Kunden auf seiner Customer Journey?

Eine kanalübergreifende Kundendaten-Identitätszuordnung kann entscheidend und wettbewerbskritisch für dich sein. Customer Identity Resolution trägt dazu bei, ein präziseres Multikanal-Erscheinungsbild deines Kunden zu erstellen.

Business-to-Business-Kunden nutzen auch die sozialen Medien immer intensiver. Neben den typischen B2B-Netzwerken XING und LinkedIn spielen dabei auch Facebook, Twitter oder die virtuelle Pinnwand Pinterest eine gewichtige Rolle. Die Trennung zwischen „rein privat“ und „rein geschäftlich“ im sozialen Netz ist zwischenzeitlich obsolet. Ebenso ist Instagram, ein besonders schnell wachsendes Netzwerk, ein gut geeignetes Medium, um die Aufmerksamkeit deiner Interessenten und Kunden zu gewinnen. Der Online-Dienst zum Teilen von Fotos und Videos beflügelt das B2B-Geschäft. Hier bietet sich eine Gelegenheit, der eigenen Marke ein Gesicht zu geben, Produkte und Dienstleistungen zu emotionalisieren und den Traffic auf Profile, Accounts und verlinkte Webseiten oder Landingpages zu erhöhen.

Ob beim Konsolidieren von Adressbeständen, bei der Bestandsbereinigung, Fremdbereinigung, Listen-Mischung, beim Cluster-Abgleich, Negativ- & Positiv-Abgleich zur Datenanreicherung: Der richtige Umgang mit Kunden-Identitätsdaten ist erfolgsentscheidend. Customer Identity Resolution – die Kundendaten-Identitätszuordnung – macht sich auf all diesen Gebieten nützlich und ist für dein Datenqualitäts-Management ein wertvolles Werkzeug.

Wettbewerbskritisch ist es auch für dich zu wissen, was deine Interessenten und Kunden in den sozialen Netzen über dich und deine Leistungen oder Angebote sagen. Für dein Marketing bieten die Daten und Erkenntnisse im Social Web hochgradige Möglichkeiten, das eigene Wissen um den Kunden anzureichern und nutzbar zu machen.

Customer Identity Resolution als wichtiger Baustein für Kundendaten-Management

Customer Identity Resolution trägt dazu bei, ein präziseres Multikanal-Erscheinungsbild des Kunden zu erstellen. Das ermöglicht den Aufbau besserer Kundenmodelle im Rahmen von Predictive Analytics. Customer Identity Resolution ist somit ein wichtiger Baustein in einem Kundendaten-Management, das die Datenvorbereitung für Customer Experience Management (CEM) und Customer Relationship Management (CRM) übernimmt:

Es schließt sich eine Datenbereinigung an mit den typischen Services eines Datenqualitäts-Managements.
Nun folgt die Kundendaten-Identitätszuordnung, anders gesagt: Customer Identity Resolution.
Den nächsten Schritt bildet die 360-Grad-Sicht auf den Kunden.
Abschließend gilt es die Aufgaben der Information Governance zu absolvieren, in deren Rahmen Sicherheitskonzepte umgesetzt und die Compliance sichergestellt werden müssen.

Mit diesem mehrstufigen Datenbearbeitungsensemble erhältst du eine solide Basis für dein Customer Experience Management (CEM) und Customer Relationship Management (CRM).

Kundendaten-Management und Kundenbedürfnisse

Zahlreiche Transaktions- und Interaktionsdaten von Interessenten, Bestands- und potenziellen Neukunden bieten dir eine Fülle hochkarätiger Informationen, beispielsweise in folgendem Kontext:

Welche Lösungen interessieren den Kunden beim Besuch deiner Website?
Welches deiner Webinar-Angebote ist besonders attraktiv für ihn?
Über welche Produkte von dir informiert sich der Kunde in deinem Webshop?
Welches Angebot von dir zieht besonders auf Messen oder Roadshows?
In welchen sozialen Netzwerken bzw. Foren wird am häufigsten über welche deiner Produkte diskutiert?

Fazit

Aus diesen Daten sowie ganz generell aus allen Daten, die durch jeden einzelnen Kontakt am Touch Point generiert werden, kannst du konkrete Aussagen über das aktuelle Kundenverhalten sowie Prognosen über zukünftiges Kundenverhalten treffen. Das gelingt dir, wenn du diese Daten und Informationen eindeutig dem richtigen Master-Kundendatensatz zuordnen kannst.

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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Lies, welche Aspekte sich alle im Meta-Thema Stammdaten-Management verbergen und wie diese helfen, Interessenten und Kunden auf der Customer Journey zu identifizieren und im richtigen Moment anzusprechen. Wir teilen unser Wissen mit dir und erklären alle Arbeitsschritte, die dazu notwendig sind.

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