Mit dreistufigem Datenqualitäts-Prozess Potenziale von CRM voll ausschöpfen Datenqualität und CRM: das Salz in der Suppe

Customer Relationship Management – kurz CRM – boomt. Kein Wunder, denn CRM-Systeme können maßgeblich zu erfolgreichen und stabilen Kundenbeziehungen und langfristigem Unternehmenserfolg beitragen. Ein intelligent aufgesetztes CRM-System allein reicht dafür allerdings nicht aus. Auch die Qualität der darin enthaltenen Daten muss stimmen.

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Der folgende Fachbericht erläutert, warum die Datenqualität im CRM-System genauso wichtig ist wie das System selbst und wie es Unternehmen gelingt, eine hohe Datenqualität in ihrem CRM-System zu erreichen, beizubehalten und damit das Potenzial ihrer Lösung voll auszuschöpfen.

Nach einer aktuellen CRM-Studie der Züricher intelligent systems solutions (i2s) GmbH planen über die Hälfte der befragten Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz, in CRM-Projekte zu investieren. Als Projektziele geben 88 Prozent der Befragten die Verbesserung der Datenqualität an, gefolgt von Umsatzerhöhung, Erschließung neuer Märkte, Neukundengewinnung und Sicherung der Bestandskunden.

Gleichzeitig stellt Datenqualität für 28 Prozent der Befragten jedoch auch das Hauptproblem während des Betriebs eines CRM-Systems dar. Dieses Ergebnis stimmt nachdenklich, ist eine hohe Datenqualität in Form korrekter und dublettenfreier Daten doch unabdingbare Voraussetzung für erfolgreiches Kundenbeziehungsmanagement – egal ob auf analytischer oder auf operativer Ebene.

Nichts geht ohne hochwertige Daten

Beim analytischen CRM ist eine hohe Datenqualität elementar, um valide Auswertungen im Rahmen von Business Intelligence überhaupt durchführen zu können. Denn sind schon die Analysen verfälscht, lassen sich darauf aufbauend auch keine sinnvollen strategischen Entscheidungen treffen. Im Bereich des operativen CRMs dagegen werden qualitativ hochwertige Daten unter anderem für zielgruppengerechte Marketingmaßnahmen und Serviceangebote sowie für den Aufbau einer intensiven und stabilen Kundenbeziehung benötigt. Eine schlechte Datenbasis kann hier schnell zu unzufriedenen und frustrierten Kunden führen und – im schlimmsten Fall – zum Abbruch der Geschäftsbeziehung.

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Zugleich leidet auch die Motivation der Mitarbeiter. Denn sie sind es, die den Ärger der Kunden direkt zu spüren bekommen, falls sie deren Bedürfnisse aufgrund fehlender oder inkonsistenter Daten nicht befriedigen können. Auch haben sie den Mehraufwand, wenn sie wegen fehlenden Vertrauens in den Datenbestand jeden Eintrag vor der Kontaktaufnahme manuell prüfen. Generell gilt: Korrekte und dublettenfreie Daten sind die grundsätzliche Voraussetzung für den sogenannten Single View of Customer. Nur optimale Daten erlauben es, alle auf den Kunden bezogenen Daten auf einen Datensatz zu verdichten. Und nur dies ermöglicht eine wirklich ganzheitliche Sicht auf den Kunden.

Auf der nächsten Seite erfahren Sie, wie man durch einen dreistufigen Prozess eine hohe Datenqualität erreichen kann.

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