Warum ist professionelles Datenmanagement für die richtige Kundenansprache so wichtig? Das und wie Sie Ihr Datenmanagement optimieren können, erfahren Sie im Gastbeitrag von Walter Eichhorn, Produktmanager Uniserv GmbH.
Datenmanagement – Teil des Problems oder Teil der Lösung?
Datenmanagement verbinden wir mit Softwaretechnologie, komplexen und schwerfälligen IT-Projekten, Compliance und Data Governance Vorgaben. Das heißt mit Allem, was uns daran hindert, Daten schnell und flexibel zu nutzen, um potentielle Kunden besser und gezielter ansprechen zu können. Zusätzlich gilt nach einer Übergangsfrist von zwei Jahren seit dem 25. Mai 2018 die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union, die in der Konsequenz noch mehr bürokratischen Aufwand und weitere Einschränkungen mit sich bringt.
Doch welche Vorteile bringt ein professionelles Datenmanagement mit sich und was müssen Sie beachten, wenn Sie dies in Ihrem Unternehmen etablieren wollen?
Was macht ein professionelles Datenmanagement aus?
Zunächst ist Datenmanagement nicht primär ein IT-Problem und die Lösung besteht nicht zuerst in der Anschaffung von Software (obwohl diese sehr hilfreich ist). Seit einigen Jahren, macht der Ausdruck „Data as an Asset“ die Runde. Gemeint ist damit, dass Daten wie andere werthaltige Assets aktiv gemanagt werden müssen. Hierfür gelten bestimmte Prinzipen:
Katalogisierung
Die Grundlage ist eine vollständige und aktuelle Übersicht über die verfügbaren Daten und ihren Verwendungszweck. Ohne diesen ist ein zielgerichtetes Management nicht möglich. Wir haben vermutlich einen besseren Überblick über jedes andere Asset im Unternehmen, seien es die IT-Ausstattung der Mitarbeiter oder den Bestand im Warenlager, als über die Informationen, die wir über unsere Kunden und Interessenten gespeichert haben. Im Übrigen ist das auch eine Anforderung der DSGVO, nämlich die Informationen für ein zentrales Datenverarbeitungsverzeichnis bereitzustellen.
Qualität
Um Daten sinnvoll – etwa beim Einsatz einer Marketing Automation Software – nutzen zu können, müssen wir ihre Vollständigkeit, Korrektheit und Aktualität sicherstellen. Grundlage hierfür ist wiederum die Übersicht, welche Daten wir wo gespeichert haben und wofür wir sie benötigen. Auf dieser Basis lassen sich Anforderungen an die Qualität der Daten festlegen. Auch hier gilt die Erkenntnis: „You can’t manage what you can’t measure“. Nur durch regelmäßige Messung kann sichergestellt werden, dass die Prozesse, in denen Daten entstehen, diese auch in der erforderlichen Qualität bereitstellen und dass Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität auch nachhaltig wirksam sind.
Auch hier gehen die Forderungen der DSGVO mit der Verpflichtung zur Sicherstellung korrekter und aktueller personenbezogener Daten und die Anforderungen an ein professionelles Datenmanagement in dieselbe Richtung.
Verantwortlichkeit
Professionelles Datenmanagement erfordert auch klare Verantwortlichkeiten sowohl für Sicherstellung der erforderlichen Datenqualität als auch für die Einhaltung der Bestimmungen des Datenschutzes. Auch hier gilt: Wofür niemand verantwortlich ist, das passiert auch nicht.
Allerdings passt hier der englische Begriff Accountability besser als der ebenfalls häufig verwendete Begriff Ownership. Zumindest bei personenbezogenen Daten legt dieser das Missverständnis nahe, Daten wären Eigentum des Unternehmens, das sie speichert, insbesondere dann, wenn das Unternehmen dafür bezahlt hat. Mit der Datenschutzgrundverordnung wird aber deutlich, dass es sich eher um ein zweckgebundenes Nutzungsrecht handelt.
Transparenz
Transparenz über die gespeicherten personenbezogenen Daten und ihre Qualität ist sowohl nach innen als auch nach außen erforderlich. Nach innen müssen andere Bereiche wissen, wie vollständig, korrekt und aktuell Daten sind, um zu entscheiden, ob sie diese verwenden können.
Nach außen müssen die „betroffenen“ Personen, die eigentlichen Eigentümer dieser Daten, informiert werden, was mit ihren Daten passiert und auf Anfrage auch, in welchem Zustand sie sich befinden.
Viele Firmen haben auch schon vor dem Wirksamwerden der Datenschutzgrundverordnung ihre Kunden proaktiv über die über sie gespeicherten Daten und deren Verwendung informiert. Das eröffnet auch die Möglichkeit, die Kunden selbst bei der Qualitätssicherung aktiv einzubeziehen.
Vernetzung
Daten existieren häufig in sogenannten Silos. Gerade weil ein zentrales Management von Kundenstammdaten aufwändig und langwierig zu implementieren ist, erscheint es einfacher und flexibler, dass jeder Fachbereich „seine“ Daten für „seine“ Bedürfnisse speichert und managt. Das ist nicht per se falsch. Unterschiedliche Bereiche wie Finance, Marketing, Sales und Support haben nun einmal sehr unterschiedliche Anforderungen an Kundenstammdaten. Solange diese Daten aber isoliert voneinander sind, werden Möglichkeiten zu einer besseren Interaktion mit dem Kunden nicht genutzt.
Um dieses Potenzial zu heben, ist es allerdings häufig nicht erforderlich und vielleicht auch gar nicht sinnvoll, die Erfassung und Pflege von Kundenstammdaten in einem System zu zentralisieren. Denn das bedeutet in der Regel langwierige Abstimmungsprozesse zwischen den verschiedenen Bereichen und komplexe IT-Projekte, um die zentralen Funktonen in alle Systeme zu integrieren.
Sinnvoller ist oft eine intelligente Vernetzung bestehender Systeme. So kann jeder Bereich seine eigene Sicht auf die Kundenstammdaten beibehalten und sicherstellen, dass sie zu den etablierten Prozessen passen. Gleichzeitig können übergreifende Synergien realisiert werden, um die Qualität und Konsistenz sicherzustellen, aber auch um ein vollständigeres Bild zu gewinnen.
Diese Vernetzung ist auch wieder die Voraussetzung dafür, Anforderungen aus der Datenschutzgrundverordnung, wie die Auskunftspflicht über gespeicherte Daten, aber auch das Recht auf Korrektur oder auf Löschung, effizient umsetzen zu können.
Und wie genau hilft professionelles Datenmanagement bei der Kundenansprache?
Eine schlechte Qualität der Daten kann zunächst zu einem Imageproblem werden. Fehlerhafte Anreden, falsch geschriebene Adressen, doppelt versandte Mailings an dieselbe Person – alle das hilft nicht, sich als kompetenten und vertrauenswürdigen Geschäftspartner darzustellen.
Wenn sich die Informationen über einen Kunden auf mehrere Datensätze verteilen, weil wir ihn versehentlich mehrfach als Dublette im System haben, dann ist schon in einem System die Klassifizierung des Kunden fehlerhaft.
Gravierender ist aber, wenn wir dem Kunden oder Interessenten den Eindruck vermitteln, dass wir uns für seine spezifische Situation gar nicht interessieren. Dazu einige Beispiele:
- Sollten wir Kunden nicht anders ansprechen, von denen wir „wissen“, dass sie mit unserem Produkt gerade Probleme haben oder nicht zurechtkommen, als solche, von denen wir wissen, dass sie absolut zufrieden sind?
- Macht es Sinn einem Kunden neue Produkte vorzuschlagen, wenn wir „wissen“, dass er Probleme hat, die offenen Rechnungen für die alten zu bezahlen?
- Sollten wir Kunden, von denen wir „wissen“, dass sie gerade ein Projekt erfolgreich mit uns abgeschlossen haben, gezielt auf Folgethemen ansprechen?
Das Problem ist, dass wir es eben oftmals nicht wissen. Wir verfügen zwar im Unternehmen über die erforderlichen Daten. Aber solange sie diese Informationen nicht vernetzen, stehen sie nicht als nutzbares Wissen zur Verfügung.
Summary
Professionelles Datenmanagement ist eine grundlegende Voraussetzung dafür, Interessenten im Rahmen der Customer Journey gezielt und persönlich ansprechen zu können. Zudem bietet es die idealen Vorrausetzungen, um gewonnen Kunden mit individuellen Cross- und Upselling Kampagnen zu begeistern, die Kundenbeziehung zu verbessern und den Customer Lifetime Value zu erhöhen.
Eine zentrale Implementierung, die allen Anforderungen gerecht wird, ist häufig sehr aufwendig. Eine Alternative kann die intelligente Vernetzung bestehender Systeme darstellen.
Die Datenschutzgrundverordnung kann auch ein Treiber für die Schaffung eines professionellen Datenmanagements und in der Konsequenz für eine bessere Nutzung von Daten im Unternehmen sein.
Über den Autor:
Walter Eichhorn ist Produktmanager bei der Uniserv GmbH. Uniserv ist Experte für erfolgreiches Kundendatenmanagement und seit einigen Jahren Partner von SC-Networks. In seinen Customer Data Management- und Data Quality-Lösungen für Kundenstamm- und Bewegungsdaten vereint Uniserv Datenqualitätssicherung und Datenintegration zu einem ganzheitlichen Ansatz. Kundendaten stehen im Mittelpunkt und mit der Lösung für professionelles Datenmanagement lassen sich Kampagnen über die Marketing Automation Software Evalanche noch zielgerichteter versenden und erhöhen dadurch die Effizienz der Marketing-Maßnahmen.
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