CRM als Chance für Unternehmen

Implementierung CRM

Die Implementierung eines CRM-Systems hat nicht nur etwas damit zu tun, dass Vertriebsprozesse besser gesteuert und effizienter gestaltet werden. Dem Unternehmen bietet sich in diesem Zusammenhang auch die große Chance seine meist vielfältigen Datenquellen in Augenschein zu nehmen und die Datenqualität unternehmensweit zu verbessern.

Sofern es um CRM (Customer Relationship Management) geht, sprechen wir von Unternehmensprozessen, die für beinahe alle Bereiche im Unternehmen eine Relevanz haben. CRM-Prozesse sind bei näherer Betrachtung stark mit dem gesamten Produkt- und Leistungsumfang eines Unternehmens verzahnt.

Marketing

Im Marketing werden Daten aus verschiedenen Bereichen benötigt, um Zielgruppen zu identifizieren. Eindeutige Kundendaten, z.B. aus dem ERP oder der Abrechnungssoftware. Diese werden z.B. mit Produktdaten aus der Warenwirtschaft oder Daten aus dem Customer-Care in einen Kontext gebracht. Eventuell werden auch neue Adressdaten zu einer Zielgruppe beschafft. Diese müssen mit den vorhandenen Kunden- und Interessentendaten abgeglichen werden. Identifizierte, vorhandene Daten müssen in diesem Prozess beständig um neu gewonnene Daten angereichert werden. Im Zuge des Marketing werden Kampagnen und Aktionen erzeugt. Diese müssen wiederum Daten aus Vertriebsaktivitäten und dem Abrechnungssystem erhalten, um den Erfolg bewerten zu können (Cost Per Interest, Cost Per Order). Auch Informationen zu Wettbewerbern spielen hier eine Rolle. Mögliche Marketing Datenquellen sind:

  • Abrechnungs-System (Billing)
  • Warenwirtschaft
  • Produktmanagement
  • Adressanbieter (Adresseinkauf)
  • Wirtschaftsdatenbanken

Vertrieb

Der Vertriebsprozess ist besonders auf aktuelle und konsistente Daten angewiesen. Es müssen vielfältige Daten zur Verfügung stehen, um schnell und gezielt Kundenanfragen beantworten zu können und effizient Kundengewinnung betreiben zu können. Informationsanfragen, die ein Vertriebsmitarbeiter an ein System stellt, sehen oft so aus: Ist der Interessent bereits Kunde? Welche Produkte hat der Kunde bereits bezogen, bzw. für welche Produkte hat der Interessent schon einmal angefragt? Ist der Interessent bereits in Kontakt mit einem anderen Vertriebs-Kollegen? Spreche ich mit dem richtige Ansprechpartner bei Kunden/Interessenten? Gibt es offene „Probleme / Beschwerden“ mit diesen Kunden? Welchen Umsatz haben wir bereits mit diesem Kunde gemacht? Hat dieser Kunde / Interessent relevante Beziehungen zu anderen bekannten Kunden / Interessenten (Konzern, Einkaufsgemeinschaft, Wettbewerber, Berater, etc.)? Wie ist der Interessent auf uns aufmerksam geworden? Mögliche Vertriebs-Datenquellen sind:

  • Billing
  • Customer Care
  • Warenwirtschaft
  • Kampagnenmanagement

Schon anhand dieser einfachen Beispiele wird schnell klar, dass viele Datenquellen und Bereiche zusammenspielen, die nicht immer konsistent miteinander verbunden sind. Ein erster Schritt sollte also darin bestehen zunächst alle Datenquellen des Unternehmens, und die dazugehörigen Prozesse zu identifizieren. Dabei wird dann auch ein einfaches Daten-Mapping der verfügbaren Kundendaten klar.

Es wird schnell erkennbar, dass es zwischen den unterschiedlichen Systemen und Prozessen eine gewisse Redundanz bei der Vorhaltung von Daten geben MUSS. Das ist auch durchaus normal und verständlich. Doch nun wird eine weitere Problemstellung deutlich:

  • Gibt es eine eindeutige Verbindung der Daten untereinander?
  • Vereinfacht gesprochen, wenn die „Meierheimer GmbH“ eine Lieferung erhält, wird dann auch an die „Meierheimer GmbH“ eine Rechnung gestellt?

Nun stellt sich die frage der Datenkonsistenz:

  • Gibt es einen eindeutigen Bezeichner für ein und denselben Kunden in allen Systemen?
  • Sind die Kundendaten in allen Systemen synchron?
  • Adressdaten, Ansprechpartnerdaten?
  • Wie wird eine Änderung an Kundendaten an andere Systeme weitergegeben?
  • Wo werden Änderungen an Kundendaten gepflegt?
  • Gibt es ein führendes System?

Weitere Fragestellungen betreffen die Datenqualität:

  • Sind alle notwendigen Daten für alle Prozesse vorhanden?
  • Sind die vorhandenen Daten aktuell und richtig?
  • Gibt es redundante oder widersprüchliche Daten?
  • Wie werden neue Daten in das Gesamtsystem integriert?
  • Wie werden potentielle Redundanzen erkannt?

Mann erkennt schnell, dass die Analyse der Daten auf diese Weise eine neue Betrachtungsweise ermöglicht und ein vollständiges, zumindest aber umfassenderes, Bild der Unternehmensdaten bietet. Aus dem Ergebnis dieser Betrachtung lassen sich sehr einfach Maßnahmen ableiten und begründen.

 

Mögliche Maßnahmen zur Verbesserung der Datenkonsistenz

  • Propagieren von eindeutigen Bezeichnern über alle Systeme hinweg
  • Definition des/der führenden Systeme (dieses wird in den allermeisten Fällen einen eindeutigen Schlüssel vergeben haben)
  • Abgleich der Daten aus den unterschiedlichen Systemen zum führenden System (dabei wird manueller Abgleich nicht zu vermeiden sein)
  • Anreicherung der Daten aus den Nebensystemen mit dem eindeutigen Schlüssel des führenden Systems

Implementierung von Schnittstellen:

  • Wenn alle Daten den eindeutigen Schlüssel besitzen, muss sicher gestellt werden, dass dieser in allen synchron bleibt
  • Neuanlage von Daten im führenden System muss sich auch in die Nebensysteme replizieren (betrifft eventuell auch Änderungen und Löschungen)

Erstellung und Durchsetzung von Richtlinien für die Datenpflege

  • Nicht immer ist die Datenpflege und Replizierung in allen Systemen zu automatisieren.
  • Richtlinien helfen klar zu definieren, wo welche Daten zu pflegen sind, und welche Konsequenz zu erwarten ist, wenn die Richtlinien nicht eingehalten werden (z.B. „Werden Stammdaten in einem anderen System, als dem System ABC, verändert, so werden diese Änderungen mit der nächsten Replizierung wieder überschrieben und nicht übernommen)

Beispielhafte Maßnahmen zur Steigerung der Datenqualität

  • Anreicherung der Daten mit Daten aus externe Quellen (Adressverzeichnisse, Umzugsatenbanken, Adressanbieter)
  • Duplikatsabgleich der Daten untereinander in regelmäßigen Abständen
  • Duplikatsabgleich bei der Neuanlage von Daten
  • Definition von zu erfragenden Angaben bei Kundenkontakt
  • Definition von Richtlinien, wann z.B. eine Adresse als vollständig gilt und in das führende System übertragen werden darf.
  • Einarbeitung von Daten aus Nebenprozessen des Vertriebs. Beispielsweise aus Marketing-Kampagnen, wie Mailings. Nicht zustellbare Post-Rückläufer nicht wegwerfen, sondern als zu recherchierende Adresse im System kennzeichnen.

Wird also im Unternehmen ein CRM neu implementiert, so müssen ohnehin sehr viele Unternehmensdaten „angefasst“ werden. Es ergibt sich, dass eine solche Gelegenheit ergriffen werden sollte, um die Unternehmensdaten „in Form“ zu bringen. Wird eine solche Chance vertan, so ist das funkelnagelneue CRM nur ein weiteres System unter vielen anderen, in dem Daten gehalten werden, von denen niemand genau wissen kann, wie zuverlässig diese sind.

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