Interview „Der moderne Vertrieb kommt um eine professionelle Datenanalyse nicht herum“

Autor / Redakteur: Dario Waechter* / Antonia Röper

Einen sauberes Datenmanagement wird für Unternehmen immer wichtiger, um ein gutes Kundenerlebnis zu schaffen. Ohne geordnete Daten leidet auch die Customer Experience. Dario Waechter ist Experte auf diesem Gebiet. In diesem Interview spricht er mit uns darüber, warum es sich lohnt als Unternehmen Datenanalysen durchzuführen und in entsprechende Tools zu investieren.

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Nur mit sauberem Datenmanagement lernen Firmen ihre Kunden und Interessenten richtig kennen.
Nur mit sauberem Datenmanagement lernen Firmen ihre Kunden und Interessenten richtig kennen.
(Bild: gemeinfrei / Pexels )

Wie lässt sich die Customer Experience durch personalisierte Kampagnen verbessern?

Kunden und Interessenten personalisiert anzusprechen, ist der erste Schritt auf dem Weg hin zu einer guten Customer Experience. Doch um das perfekte Kundenerlebnis zu schaffen, braucht es mehr – nämlich aktuelle und konsistente Daten. Doch genau an dieser Stelle hapert es in vielen Unternehmen. Dabei wiegen die Folgen einer schlechten Datenqualität im Hinblick auf die Customer Experience besonders schwer. Ohne ein sauberes Datenmanagement lernen Firmen ihre Kunden und Interessenten nicht richtig kennen. Ihnen ist weder die Kundenhistorie bekannt noch wissen sie, welche Themen und Touchpoints der jeweilige Kontakt bevorzugt. Folglich können sie ihre Kontakte nicht personalisiert ansprechen und kein passgenaues Lead Nurturing betreiben. Mit den passenden Tools ist es ein Leichtes, die Customer Experience zu verbessern. Mithilfe von Customer-Relationship-Management- (CRM) und Business-Intelligence-Lösungen (BI) sind Unternehmen in der Lage, ihre Bestandsdaten umfassend zu analysieren, um auf dieser Grundlage datenbasierte Strategien zu erarbeiten und valide Handlungsempfehlungen abzuleiten. So können sie (potenzielle) Kunden gezielt ansprechen, ihre Kundenerfahrung verbessern und sie mithilfe automatisierter Marketing-Automation-Kampagnen langfristig binden.

Warum lohnt es sich für B2B Unternehmen, in Datenanalyse-Tools zu investieren?

Aufgrund der Vielzahl und Komplexität aktueller und zukünftiger Business-Anforderungen haben Unternehmen gar keine andere Wahl, als sich vom vielbeschworenen Bauchgefühl zu verabschieden und dazu überzugehen, geschäftskritische Entscheidungen datengetrieben zu treffen. Zumal der Datenbestand in Unternehmen kontinuierlich wächst. Um im digitalen Zeitalter das Maximum aus den eigenen Daten herauszuholen, müssen Unternehmen in der Lage sein, Informationen effizient zu konsolidieren, zielführend aufzubereiten, professionell zu analysieren und gewinnbringend zu nutzen. Und dazu braucht es nun mal die passenden Tools. Mithilfe dieser Tools lassen sich Daten schnell auswerten, nachvollziehbar veranschaulichen, mit weiteren geschäftsrelevanten Informationen und Kennzahlen (KPIs) kombinieren und flexibel verteilen. So werden Bestandsdaten zu einer verlässlichen Entscheidungsgrundlage.

Wie kann die Datenanalyse den Vertrieb unterstützen?

Der moderne Vertrieb kommt um eine professionelle Datenanalyse nicht herum. Im Zentrum steht dabei das CRM-System. Die darin gespeicherten Daten bilden eine optimale Grundlage für die Persona-Definition. Seine Wunschkunden zu kennen, ist für die Lead-Generierung unverzichtbar. Verknüpft mit digitalen Datenquellen, erfasst das CRM-System alle Touchpoints mit einem Lead und begleitet ihn im Verlauf seiner Customer Journey. So können Unternehmen Interessenten im Rahmen mehrstufiger Marketing-Kampagnen mit relevanten Informationen automatisiert versorgen – bis sie vertriebsreif sind. In der Anbahnungsphase unterstützt das CRM-System den Vertrieb dabei, alle relevanten Daten gezielt zu erfassen und den Prozess bis zum Geschäftsabschluss optimal zu gestalten. Auf Basis von Algorithmen ist es möglich, Leads nach ihrer Qualität sowie Relevanz zu selektieren und sie dem richtigen Vertriebsmitarbeiter automatisch zuzuordnen.

Auch die Bestandskundenbetreuung geht mit den richtigen Daten deutlich einfacher von der Hand. Idealerweise laufen in einem integrierten Ticketsystem alle Serviceanfragen auf. Daraus lassen sich Rückschlüsse auf die Kundenzufriedenheit ziehen. Kombiniert mit Informationen aus anderen Quellen, bildet die Kundenhistorie eine solide Basis für die Kundenbetreuung. Zudem lassen die CRM-Daten auch Rückschlüsse auf Abwanderungstendenzen von Kunden zu – basierend auf automatisierten Workflows und Parametern, wie etwa der vergangenen Zeit seit dem letzten Kauf. So können Unternehmen Altkunden mit gezielten Maßnahmen reaktivieren.

Welchen Tipp würden Sie anderen B2B-Unternehmen geben, die jetzt mit dem Projekt „Kundendatenanalyse“ beginnen wollen?

Ich würde empfehlen, zunächst eine Reihe an Fragen zu beantworten – und zwar ehrlich und selbstkritisch. Das kann mitunter unangenehm sein, ist aber unverzichtbar. Die wichtigsten Fragestellungen sind für mich: Liegen die erforderlichen Kundendaten überhaupt vor? Und wenn ja, ist ihre Qualität für eine gewinnbringende Analyse ausreichend? Welchen Quellen entstammen diese Daten? Gibt es eine globale Datenquelle beziehungsweise ein führendes System für Kundendaten?

Indem sich Unternehmen mit diesen oder ähnlichen Fragen auseinandersetzen, verschaffen sie sich einen Überblick über ihre IT-Landschaft – was unabdingbar ist. Erst wenn sie wissen, welche Daten in welchen Systemen liegen, können sie diese zentral konsolidieren und so einen Single Point of Truth schaffen – der dann als Ausgangspunkt der Datenanalyse fungiert.

Was sollte man bei der Auswahl eines Datenanalyse-Tools beachten?

Auch bei der Auswahl des passenden Tools führt kein Weg an einer kritischen Beschäftigung mit sich selbst vorbei. Schließlich muss die Lösung zum Unternehmen, seinen Prozessen und seinen Zielen passen. Darum auch hier die wichtigsten Fragen, die Unternehmen im Zuge der Evaluierung beantworten sollten: Welche Mitarbeiter sollen das Tool nutzen? Für wen sollen sie Datenanalysen erstellen? Welches Vorwissen haben die Mitarbeiter? Wie intuitiv muss das Tool bedienbar sein? Wie schnell muss es einsatzbereit sein? Welche grundsätzlichen Anforderungen soll das Tool erfüllen? Dient es dazu, Daten zu analysieren und aufzubereiten? Oder soll es auch möglich sein, interaktive Dashboards zu erstellen und Analysen sowie Dashboards mit Mitarbeitern zu teilen? Oder gar mit Kunden und Partnern?

Je nachdem, wie die Antworten ausfallen, kann das Pendel in die Richtung des einen oder anderen Tools ausschlagen.

* Dario Waechter ist Partner bei atlantis dx, dort leitet er den Geschäftsbereich Data & Analytics.

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