Geschäftspartnerdaten digital und unternehmensweit nutzen

EinleitungDie Sammlung, Verknüpfung und gezielte Nutzung von Geschäftspartnerdaten ist die Basis für eine gelebte Kundenbeziehung und damit den nachhaltigen Unternehmenserfolg. Sind die Inhalte nicht verfügbar, nicht auswertbar oder nicht nutzbar, also ist die notwendige Datenqualität nicht gegeben, kann keine Customer-Experience-Strategie umgesetzt werden. Wenn der Kunde nicht mit den richtigen Inhalten zum richtigen Zeitpunkt über den richtigen Kanal angesprochen werden kann, nutzt das der Wettbewerb für sich. Eine Customer Data Platform (CDP) bietet die Chance, Informationen über Kunden, Interessenten und Partner zu verbinden, wertvolles Wissen zu generieren und für ganzheitliche Marketing-Maßnahmen bereitzustellen. Um das Potenzial dieser Werkzeuge nutzen zu können, müssen klare Strategien entwickelt werden. Wie eine CDP unterstützen kann, erfahren Sie hier.Wie durch konsolidierte Daten Kunden gewonnen werden: Kundenbeziehungen digital neu denkenWer erfolgreich am Markt agieren und Kunden überzeugen will, muss seine Kunden verstehen und die Bedürfnisse entsprechend bedienen können. Was in der Theorie so einfach klingt, ist in der Praxis eine große Herausforderung, da die Daten über den Kunden und sein Handeln unvollständig, veraltet und kaum verknüpft in den verschiedenen Systemen vorliegen. Es ist unklar, welche Inhalte wo verwaltet und welche Informationen abgeleitet werden können, weshalb auch oft die richtige (adäquate) Reaktion unterbleibt. Wenn das den Kunden irritiert und verärgert, kann dies das Unternehmen schädigen. Das frustriert nicht selten die verantwortlichen Mitarbeiter im Marketing.Die gezielte Nutzung von Kundendaten ist die zentrale Herausforderung im Kundenbeziehungsmanagement und der Gestaltung der Customer Journey.Typische Herausforderungen bei der Planung und Durchführung von Maßnahmen zur Kundenkommunikation sind:Es sind zu viele Systeme mit oft eigenen Datenablagen (Speicherorte und Datenstrukturen) im Einsatz. Datensilos bestimmen die Unternehmungen. Die Verantwortlichkeit für die Systeme ist verteilt, weshalb oft keine Stelle für die Abstimmung und Zusammenführung der Inhalte zuständig ist. Es gibt keine Datenqualitätsmaßnahmen oder gezielte Datenanreicherung. Falls es entsprechende Initiativen gibt, sind diese oft auf einzelne Systeme oder Anwendungsbereiche beschränkt (bspw. Umsatzkonsolidierung, Adressmanagement). Der Bereich Marketing bzw. Kundenkommunikation hat keinen direkten Zugriff auf Daten oder Analysen. Dadurch können Inhalte also nicht wie gewünscht genutzt werden. Nicht nur der zeitliche Verzug, auch die oft schwierige interne Abstimmung führen zu fehlender Flexibilität bei der Ansprache und Bindung von Kunden. Gleiches gilt bei der zielgenauen Ansprache bekannter Interessenten. Bestehende Datenpotenziale werden nicht ausgenutzt, da viele Initiativen entweder isoliert betrachtet werden (bspw. Social-Media- oder Web-Shop-Projekte, welche nicht abgestimmt sind) oder scheitern (da sich niemand zuständig fühlt oder die Kapazitäten hat).Sammlung, Analyse und Nutzung von Kundendaten sind keine technischen Probleme.Zu viele Unternehmen beachten diese Herausforderungen nicht oder sehen sie als rein technisches Problem. Die Aufbereitung und Zusammenführung werden in IT- oder BI-Bereiche ausgelagert – hier fehlt aber oftmals der fachliche Kontext und die entsprechende Kompetenz, um verschiedene Maßnahmen zu bewerten. Auch werden spannende Initiativen zu oft durch langsame Reaktionszeiten, hohen Koordinierungsaufwand oder begrenzte (interne) Budgets ausgebremst. Daher besteht ein dringender Handlungsbedarf, um Umsatz- und Qualitätseinbußen aufgrund von schlechter Kommunikation und mängelbehafteten Prozessen zu vermeiden. So wird viel Kapital in die Gewinnung von Neukunden gesteckt und die Nutzung und Vernetzung der vorhandenen Informationen über die Kunden und Interessenten vernachlässigt.Tabelle 1: Gefahren verteilter und unvollständiger Daten in der KundenkommunikationOhne ganzheitliche Sicht kein Durchblick – gutes Datenmanagement ist unabdingbare GrundlageDie gezielte Zusammenführung von Daten/Kundeninformationen ist ein kritischer Erfolgsfaktor.Die meisten Unternehmen scheitern nicht an der Menge an verfügbaren Daten, sondern dass die Inhalte verteilt, zu alt, nicht passend oder schlicht: nicht nutzbar sind. Eine gezielte Zusammenführung umfasst verschiedene Facetten:Definition einer klaren Strategie: Was soll mit welchen Daten möglich sein – welche Daten und welche Werkzeuge und Prozesse sind notwendig, um diese Ziele zu erreichen? Bereitstellung der technischen Werkzeuge, wie ETL-Werkzeuge: Anbindung von verschiedenen Quellen, Aufbereitung, Verknüpfung/Mapping, Transformationen, Bereitstellung für Zielsysteme Bereitstellung der erforderlichen Funktionen und Oberflächen: Unterstützung verschiedener Anwendergruppen, insbesondere zum schnellen, flexiblen und zielgerichteten Handeln durch die Marketingabteilung selbst Verankerung des Themas in der Organisation: Definition und klare Kommunikation der Verantwortung, von Rollen und Prozessen, Schulung der Mitarbeiter, Bereitstellung der RessourcenBlickt man aus technischer Sicht auf die Daten, ist die Verteilung der Informationen auf verschiedene Ablagen, Quellsysteme und Hoheitsgebiete die größte Herausforderung:Relevante Informationen sind auf verschiedene Quellen verteilt. Dabei sind diese Quellen meist nicht überschneidungsfrei (Dublettenprüfungen, Deduplizierung, Auflösung von Konflikten). Die verschiedenen Systeme wurden zumeist für unterschiedliche Anwendungsgebiete und Ziele beschafft und weisen daher heterogene Datenmodelle auf. Einzelne Merkmale sind oft nur in spezifischen Systemen verfügbar, das vollständige Datenmodell ist verteilt und steht nur eingeschränkt zur Verfügung. Aufgrund der Vielzahl der Systeme und der unterschiedlichen Handhabung sind die Daten oft von schlechter Qualität für eine aggregierte Betrachtung, da sie unvollständig, veraltet oder teils widersprüchlich sind.Neben den technischen Mitteln müssen auch die organisatorischen Voraussetzungen geschaffen werden.Der zentrale Lösungsansatz einer Customer Data Platform (CDP) ist es, die verschiedenen Quellen zusammenzuführen. Nach der Übernahme der Quelldaten werden diese standardisiert und konsolidiert. Hierzu werden insbesondere die Stammdatensätze verknüpft und so die relevanten Teilinformationen verbunden. Hierbei erfolgen auch die Korrektur und gezielte Anreicherung von Daten, indem bspw. externe Quellen zur Validierung oder Ergänzung angebunden werden. Anschließend kann eine weitere Transformation in mögliche Zielformate erfolgen, um so die weitere Verarbeitung zu unterstützen.Die weitere Verarbeitung dieser Informationen sowie die eigentliche Nutzung – meist durch Drittsysteme – ist im nächsten Abschnitt beschrieben.Abbildung 1: Aufgaben und Einordnung einer Customer Data PlatformOft scheitern Projekte an organisatorischen Hindernissen. Die unterschiedlichen Verantwortlichkeiten, Arbeitsweisen und Ziele verhindern den direkten Durchgriff auf die wichtigen Daten. Häufige Problemfälle sind hierbei:Fehlende Zuständigkeiten und nicht definierte Prozesse, wer welche Daten sammeln, pflegen, aufbereiten oder bereitstellen muss. Auch die Kommunikation ist oft nicht definiert (Wer kann wem in welcher Form Anfragen stellen? Wie sind diese zu formulieren?). Dies führt oft zu Aktionismus der einzelnen Gruppen, welche weitere Insellösungen bauen („Wenn niemand zuständig ist, müssen wir uns selbst helfen“). Die Datenmodelle sowie die Prozesse rund um das Sammeln, Verwalten und Nutzen der Daten werden oft von anderen Bereichen mit anderen Zielen aufgestellt. Häufig sind BI-/Analytics-Verantwortliche oder das Controlling in der zentralen Position, mit einem klaren Blick auf kaufmännische Prozesse und Reports. Diese Gruppen haben wenig Verständnis oder Bereitschaft, zusätzliche Datenattribute (bspw. Details Kundenverhalten, Kundeneigenschaften) in ihre Modelle aufzunehmen, da dies zusätzlichen Aufwand bedeutet. Viele Daten werden nicht zur Nutzung geteilt, da bestimmte Bereiche sich nicht austauschen und so die potenziellen Anwender keine Kenntnis von den Inhalten oder Möglichkeiten haben (Wo könnten solche Daten liegen? Gibt es solche Daten überhaupt bei uns?). Die doppelte Pflege von Inhalten bindet unnötig Ressourcen, gleichzeitig können bereits vorhandene Daten nicht verwendet werden.Daher müssen die entsprechenden Strukturen geschaffen werden, damit gezielt mit den vorhandenen Daten gearbeitet werden kann. Das bedeutet auch, klare Verantwortlichkeiten zu definieren und zu leben. Durch eine entsprechende Governance, ausreichende Ressourcen und nicht zuletzt die deutliche Unterstützung des Managements muss eine entsprechende Kultur in der Organisation verankert werden, welche das Unternehmen befähigt, die Potenziale zu identifizieren und zu heben. Zur Verbesserung der Kommunikation, der digitalen Transparenz und des gegenseitigen Verständnisses gehen viele Unternehmen den Weg und erstellen ein Glossar mit den wichtigsten Begriffen.Kundenorientiertes Denken und Handeln – auf Basis einer Kundendatenplattform„Reicht nicht unser Data Warehouse?“ – Nein, der fachliche Kontext ist entscheidend!Die genannten Gefahren und die Potenziale der besseren Nutzung der Geschäftspartnerdaten machen die Notwendigkeit einer CDP deutlich. Aus der Sicht der Kundenkommunikation ist sie die zentrale Plattform für alle geschäftspartnerzentrierten, marketingrelevanten Daten – mit einem klaren Fokus auf Kunden, Partner und Interessenten. Sie ist damit die Basis für Analysen und die Datennutzung selbst, so wie es das Marketing benötigt. Die eigentliche Verwendung in den Zielprozessen wird dabei zumeist durch Drittsysteme durchgeführt, welche auf die durch die CDP bereitgestellten Daten zugreifen. Diese Inhalte umfassen dabei nicht nur Kundenstammdaten, sondern weitere Kundeninformationen, z.B. zur Durchführung der Kundenansprache selbst.Damit ist die CDP keine weitere klassische Plattform zur Sammlung und Analyse von Daten. Im Gegensatz zu einem Data Warehouse (DWH) hat die CDP einen fachlichen Fokus und bietet damit mehr Kontext für die Nutzung. Oft werden auch KI-Ansätze für die verschiedenen Aufgabenstellungen bereitgestellt.Tabelle 2: Abgrenzung CDP und Data WarehouseEin DWH reicht daher für die Anforderungen einer modernen Kundenkommunikation nicht mehr aus. CDP kann eine Erweiterung sein, das DWH eine der angebundenen Quellen.Die Aufbereitung der Informationen innerhalb der CDP erfolgt dabei in mehreren Stufen. Zunächst werden die gesammelten Informationen auf der Ebene der Stammdaten zusammengeführt und als Golden Record verwaltet. Die CDP ist der zentrale Ansatzpunkt für Verknüpfungen, Dublettenprüfungen, weitere Datenqualitätsmaßnahmen wie postalische Validierung und sonstige Regelwerke.Durch die weitere Transformation und (Neu-)Indexierung wird eine nutzungsorientierte Speicherung und Bereitstellung der Daten ermöglicht. Das Golden Profile bildet als 360-Grad-Sicht mittels zusätzlicher Bewegungsdaten (Transaktions- und Interaktionsdaten) Kunden sowie Interessenten und deren Interessen mit allen relevanten Facetten der Kundenkommunikation ab. Auf dieser Grundlage können weitere Analysen zur Segmentierung der Kundengruppen erfolgen. Auch die Aufbereitung zur Nutzung durch Personalisierung, Wandlung in Zielformate oder die Berechnung von Steuerungsgrößen für übergreifende Kampagnen kann so erfolgen. Damit bildet das Golden Profile nicht nur Daten ab, sondern handlungsorientierte Informationen.Abbildung 2: Aufbereitung: Golden Record, Golden ProfileDie eigentliche Nutzung dieser Informationen in den Zielprozessen erfolgt meist durch Spezialsysteme, bspw. E-Mail-Kampagnen, Social-Interaction-Tools, Web-Content-/Web-Personalisierungs-Systeme oder Kunden-Apps. Die CDP ist die zentrale Plattform, aus der die Spezialsysteme die relevanten Inhalte ziehen können (bspw. für Kampagnen). Ebenso fließen Ergebnisse/zusätzlich generierte Daten aus den Spezialsystemen wieder zurück.Die CDP ist der zentrale Punkt für Maßnahmen der Aufbereitung und Qualitätssicherung.Damit wird die CDP in operative Prozesse eingebunden und wächst so immer. Daten, Modelle und Nutzungsformen können so laufend optimiert werden. Durch entsprechende Analysen kann die Qualität der Kundendaten gesteigert werden. Ein Monitoring erlaubt die gezielte (Nach-)Steuerung der Prozesse. Auch weiterführende Konzepte (Advanced Analytics, Recommender Systeme, KI-gestützte Kundenkommunikation) können nur auf einer qualitativ hochwertigen, ausreichenden Datenbasis umgesetzt werden.Die […]