Lead Management Summit 2023 Mit diesen 4 Tipps zur Geheimformel des datenbasierten Lead Managements

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Abteilungsübergreifendes Lead Management im B2B zu betreiben, ist in der Praxis oftmals gar nicht so einfach – besonders wenn die dafür erforderlichen Daten dezentral gespeichert sind. Was Unternehmen helfen kann, sind die richtige Strategie und eine Datenkultur.

Der Erfolg von Marketing- und Verkaufsaktivitäten hängt seit einigen Jahren stark von strategischem Lead Management ab. Von der Lead Generierung, über die Identifizierung von potenziellen Käufern durch Formulare bis hin zur systematischen Qualifizierung von Leads haben Unternehmen systematische Prozesse entwickelt, den Vertrieb bei Kaufabschlüssen zu unterstützen. Inzwischen stehen B2B Unternehmen vor einer ganz neuen Herausforderung, die Kundendaten unter Berücksichtigung der Datenschutzbestimmungen zu einem holistischen Gesamtbild zusammenzufügen. Neben Marketing und Verkauf wird es für das Lead Management zukünftig noch einen weiteren Bereich geben, auf den es ankommt: Data.

Damit datenbasiertes Lead Management in B2B Unternehmen abteilungsübergreifend gelingt, sollten Entscheider folgendes beachten:

1. Strategie

Strategie beginnt ganz oben und muss von der Geschäftsleitung Top-down vorgegeben werden. Eine ausführlich definierte Datenstrategie ist für B2B Unternehmen in einer Zeit des technologischen Wandels unerlässlich, um wettbewerbsfähig und innovativ zu bleiben. Denn diese ist ein langfristiger und zielorientierter Plan, um aus Daten Mehrwerte zu generieren. Zuerst muss definiert werden, wie und von wem die Daten erfasst und gespeichert werden. Anschließend legt man fest, wie die Daten organisiert, strukturiert und verwaltet werden. Doch was bedeutet das für die Lead Management Strategie konkret?

Teil der übergeordneten Datenstrategie sollte auch die Lead Management (Daten-)Strategie sein. Es geht vor allem um die beiden Fragen „Welche Ziele werden mit den Daten im Lead Management verfolgt?“ sowie „Welche Rolle spielen Kundendaten in der Unternehmensstrategie und wo möchte man in Zukunft hin?“.

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Wer sich mit Lead Management in der Praxis intensiv beschäftigt, stellt schnell fest, dass man die Kundendaten in den Silos und die Datenflüsse in der Marketing-Architektur ganzheitlich analysieren muss. Systeme wie CRM, CDP, CMS, PIM, Web-Tracking, Marketing Automation und Co. sammeln unterschiedliche Arten von Kundendaten wie zum Beispiel: Nutzerdaten, Verhaltensdaten oder Transaktionsdaten. Marketing-Teams müssen zukünftig weg vom reinen Fokus auf die Lead Generierung, hin zu einer vernetzten, performanten und zugleich flexiblen MarTech-Architektur. Dadurch erzielt man sichtbare Erfolge im Lead Scoring und Lead Routing.

2. Datenkultur

Im Vergleich zu den meisten mittelständischen Unternehmen haben die Konzerne verstanden, dass die Datenkultur eng in der Datenstrategie verankert werden muss. In den Organisationen der Konzerne findet man oftmals Teams, die sich mit den Themen Data Culture, Data Literacy, Data Governance und AI konzernweit auseinandersetzen. Neben den inhaltlichen Fragestellungen werden sogar ganze Schulungssysteme für die Bereiche „Data und Digital“ aufgesetzt, damit die Mitarbeiter auf der langen Reise zum datengetriebenen Unternehmen mitgenommen und vor allen Dingen miteinbezogen werden.

Laut dem Harvard Business Review zeigt eine Studie, dass jedes Unternehmen in eine beliebige Form von Analytics investiert und auch einen Nutzen darin sieht. Jedoch sagen nur ein Drittel der befragten Unternehmen, dass sie eine datengetriebene Kultur im eigenen Unternehmen erfolgreich aufgebaut haben. Auch eine CDO-Umfrage von Gartner konstatiert, dass der Aufbau einer Datenkultur die größte Herausforderung für Unternehmen ist, von Data und Analytics zu profitieren. Das zeigt, dass der Aufbau einer Datenkultur nicht mehr nur eine Option ist, sondern geschäftsentscheidend ist.

3. Relevante Daten und KPI’s definieren

Mittlerweile liegt in B2B Unternehmen eine organisationsweite Einigkeit darüber vor, dass Daten in den Mittelpunkt der Entscheidungsfindung gerückt werden müssen. Unternehmen, welche ihre Daten als Produktionsfaktor betrachten und in die Organisation mit einbeziehen, können einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil erzielen. Allerdings führen mehr Daten nicht automatisch zu mehr Insights oder Business Value. Deshalb sollte jedes Unternehmen individuell für sich entscheiden, welche Daten im Kontext von Lead Management relevant sind.

Kunden generieren bei ihrer Journey online und / oder offline eine Vielzahl an Daten, die in unterschiedlichen Systemen erfasst und gespeichert werden. Hilfreich ist, sich als Marketer im Datendschungel auf die besonders wichtigen KPI’s zu fokussieren. Im Lead Management können das beispielsweise die Kennzahlen Conversion Rate, Customer Lifetime Value (CLV), Cost-per-Lead (CPL), Lead-Attribution oder ROI von Lead Management Kampagnen sein.

4. Talent-Entwicklung

Ein weiterer Aspekt für datenbasiertes Lead Management ist die Entwicklung von Talenten in B2B Unternehmen. Als Lead Manager werden zukünftig vor allem zwei Bereiche wichtiger: Datenkompetenz und Change Management. In Bezug auf die Daten-Analyse von Leads und Kontakten wird der Umgang mit neuen Technologien zwingend notwendig sein. Was das Change Management anbelangt, ist Lead Management Teil des großen Transformationsprozesses in Unternehmen. Hier werden neue Kompetenzen von Mitarbeitern und Führungskräften erforderlich sein, damit alte Strukturen, Prozesse, Systeme und Verhaltensweisen aufgebrochen werden können.

Betrachtet man den Arbeitsmarkt, so werden in den nächsten Jahren immer mehr Arbeitnehmer der Generation Z (Jahrgang 1995 – 2009) in den Beruf einsteigen. Die Gen Z verabscheut nicht die hohe Arbeitsbelastung, sondern starre Organisationsstrukturen.

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Wie steht es denn eigentlich um den Digitalisierungs-Nachwuchs in Unternehmen? Bieten Arbeitgeber genügend Lernangebote für Talente an? Laut einer Studie mit insgesamt 3.000 Befragten nicht-akademischen Fachkräften mit Berufsausbildung fehlen zahlreiche Lernangebote der Arbeitgeber. Zwar ist die Bereitschaft der Arbeitnehmer da, den Umgang mit neuen Technologien zu erlernen, jedoch sagen insgesamt 48 Prozent der Befragten aus, dass ihr Arbeitgeber keine entsprechenden Lernangebote bereitstellt.

Gerade mit der zunehmenden Komplexität im Marketing ist B2B Unternehmen jetzt zu empfehlen, sogenannte „Übersetzer“ zwischen den Business Teams und den Data Teams auszubilden. Mit der richtigen Ausbildung und den Werkzeugen im Daten-Management und Change Management schaffen Unternehmen mit jungen Talenten wertvolle Schnittstellen-Positionen für die gesamte Organisation.

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Fazit zum datenbasierten Lead Management

Fest steht: Lead Management auf Basis von Daten ist für B2B Unternehmen heutzutage eine echte Herausforderung. Ohne zielgerichtete Strategie, die relevanten KPI’s, eine Datenkultur und die Entwicklung von Talenten ist das kaum machbar. Es benötigt einmal mehr das richtige Zusammenspiel aus Mensch (und Kultur), Prozess und Technologie – und das abteilungsübergreifend über Teams hinweg.

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