14.12.2015 - Anforderungen aus Big Data, Marketing Automation und Cross-Channel stellen in Zusammenhang mit der Digitalisierung viele Unternehmen vor alte und neue Herausforderungen im Database-Management. Karl-Heinz Mühlbauer, Geschäftsführer von panadress, erläutert in einem Gastbeitrag, welche das sind.
Die Mehrzahl der Unternehmen kommuniziert heute im Durchschnitt über mindestens sieben Kanäle mit Kunden und Markt. Das heißt, Leads kommen über verschiedene Kanäle ins Unternehmen. Auch hier droht sofort die Gefahr von Dubletten oder unvollständigen beziehungsweise fehlerbehafteten Adressen. Web-basierte Leadmanagement-Technologien helfen den Unternehmen genau an dieser Problemstelle. Von der Dublettenbereinigung und Korrektur über die Verknüpfung der postalischen Adressen mit E-Mail-Adressen bis hin zur Bewertung und Anreicherung mit externen Daten reichen die Features. Damit wird gewährleistet, dass keine fehlerhaften Datensätze in die Unternehmensdatenbank wandern. Kampagnen können auch qualitativ getrackt werden und gezielte Autoresponder-Maßnahmen, genau auf den neuen Lead abgestimmt, verschickt werden. Somit werden die Prozesse in die Datenbank hinein, aber auch in den Markt hinaus automatisiert und optimiert.
Um Wissen aus Kundenbeständen zu generieren, braucht man gute und strukturierte Daten. Hier geht es weniger um die Qualität der Adresse als mehr um die Qualität der dazugehörigen Daten. Das können Daten zu Kunden, Umsätzen/Deckungsbeiträgen, Werbeanstöße, Zahlungsverhalten, Produktnutzung, Kommunikation, Bestellmengen und vieles mehr sein. Daten aufzubereiten, um sie für Selektionen und Analysen vorzuhalten, ist der Weg von Big Data zu Smart Data. Dazu werden neben fachlichem Know-how auch Tools zur Adressverarbeitung benötigt, und es ist ratsam, hierzu externes Expertenwissen einzubeziehen. Die so genannte First-Party-Database ist somit aufbereitet. Analysen und Auswertungen der eigenen Daten können aufzeigen, welche Fragestellungen durch First-Party-Data nicht abgedeckt werden. Am Markt stehen dazu umfangreiche Datenbanken zur Verfügung, die diesen Problemen Abhilfe schaffen. Wir bewegen uns dann im Bereich von Third-Party-Data, also Daten, die über Datendienstleister oder andere dritte Quellen bezogen werden können. Das können soziodemografische Daten, Daten zu Konsumentenverhalten, zu Kaufverhalten und Customer Journey oder auch psychografische Daten und Typologien sein. Kunden können jetzt noch genauer klassifiziert, segmentiert und selektiert werden. Zudem bieten diese Informationen zusammen mit den Kundendaten nun die Basis für einfache Auswertungen oder auch komplexe multivariate Analysen. Somit können mehr Erkenntnisse innerhalb der Bestände, aber auch für die Marktbearbeitung und Neukundengewinnung gewonnen werden. Wer sich dazu entschließt, braucht entweder entsprechende Tools und Manpower oder vertrauenswürdige externe Dienstleister, die mit ihrem Know-how unterstützen.
Die hier beschriebene Prozesskette stellt viele Unternehmen vor große Herausforderungen. Wie aufgezeigt, bedarf es erst einmal eines klaren Bekenntnisses und eines klaren Planes, diese Aufgaben zu lösen und für die Zukunft en jour zu halten.
Von der Ressourcenplanung, der Einbindung des kompletten Unternehmens- Know-hows bis hin zur Nutzung externer Dienstleister - alles muss bewertet und in Prozesse mit einbezogen werden.
Es bedarf also einer klaren Strategie. Professionelles Kundendatenmanagement ist nie ein abschließbares Projekt, sondern immer als dauerhafte Aufgabe zu begreifen. Wer das konsequent im ?eigenen Unternehmen umsetzt, kann den Herausforderungen und Chancen digitaler Unternehmenskommunikation mit mehr Effektivität begegnen.
Der Weg ist steinig und die Probleme oft auch nicht zu hundert Prozent lösbar. Aber nur wer sich dieser Herausforderung stellt, wird sich der 360-Grad-Kundensicht annähern und so sukzessive die Kundenzufriedenheit steigern, Cross- und Upselling verbessern, mehr neue Kunden gewinnen und so den Marketing-ROI nachhaltig steigern.
Dieser Beitrag ist im Rahmen unserer Sonderausgabe "Wie können Daten Marketing optimieren?" erschienen.
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