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Management, Datenmigration, Dun & Bradstreet, Datenmanagement

Daten migrieren in ein neues CRM: Auf diese zwei Sachen kommt es an

cmm360 - 4. Oktober 2022

80 % aller Datenmigrationen scheitern. Die Gründe sind schlechte Planung, zu wenig Budget und mangelndes Know-how. Die zwei grössten Hürden sind aber die Daten selbst und fehlende Ressourcen, vor allem im IT-Bereich. Dieser Artikel zeigt, wie Sie Ihre Daten vor der Migration auf einen perfekten Stand bringen und wie Sie die Datenqualität auf lange Sicht pflegen.

In den Köpfen vieler CEOs, CMOs, CSOs oder CRM-Manager herrscht nach wie vor der Irrglaube, dass eine neue Software sämtliche Datenprobleme löse. Die Praxis sagt aber genau das Gegenteil. Der Erfolg bei der Einführung eines neues CRMs steht und fällt mit der Qualität der Datenbasis. Sie kaufen auch keine neue Küche und erwarten von Ihr, dass sie für Sie kocht.

Bereinigen – anreichern – aufrechterhalten. Das sind die drei Schritte in jedem Datenmanagement-Projekt. Die Einführung eines neuen CRM-Systems wie Salesforce, Microsoft Dynamics oder einem anderen ist nur dann erfolgreich, wenn die Datenbasis beim Import sauber ist sowie alle Informationen korrekt, aktuell und frei von Dubletten vorliegen. Nur dann haben die Mitarbeiter die Informationen zur Hand, die sie für die tägliche Arbeit benötigen. Nur dann führen Marketing und Sales Kampagnen erfolgreich durch und Finanzverantwortliche erkennen Risiken in ihrem Portfolio.

So funktioniert Daten-Management

Um Datenprojekte besser zu verstehen, lohnt sich der Blick auf die Grundprinzipien im Daten-Management. Schauen wir uns an, was hinter den drei Schritten bereinigen, anreichern und aufrechterhalten steht.

1. Bereinigen

Bei der Bereinigung geht es darum, falsche Informationen zu korrigieren, Lücken im Datenbestand zu schliessen und sämtliche Dubletten zu eliminieren. Dieser Schritt erfolgt beim sogenannten Matching, einem maschinellen Prozess, der alle Missstände in einer Firmendatenbank zuverlässig entdeckt. Dazu sind pro Datenbankeintrag vier Informationen notwendig. Typischerweise sind das Firmenname, Strasse/Nummer, PLZ und Ort. Die Matching-Machine gleicht diese Angaben mit dem Datenuniversum von Dun & Bradstreet ab. Darin sind sämtliche Unternehmen der Schweiz, Europa und weltweit enthalten (total über 450 Millionen).

Das Matching erzeugt drei Arten von Resultaten:

  • Perfect Matches: Sie entstehen, wenn es keinen Zweifel an der Identität eines Unternehmens gibt.
  • Candidates: Es gibt einen möglichen Treffer, der aber für eine zweifelsfreie Identifikation zu viele Differenzen aufweist. Das Matching schlägt bei jedem Candidate den wahrscheinlichsten Treffer vor. Die definitive Zuweisung findet in einem manuellen Abgleich statt.
  • No Match: Dabei findet das Matching überhaupt keine Übereinstimmung in der Datenbank. Es gibt daher im Gegensatz zu den Candidates keinen Vorschlag. Die gängigsten Strategien bei einem No Match sind das Löschen des Datensatzes oder die manuelle Recherche nach dem richtigen Unternehmen.

2. Anreichern

Im zweiten Schritt werden die Datensätze mit zusätzlichen Informationen angereichert. Je nach Use Case sind das ganz verschiedene. Nutzt eine Unternehmung Daten für Marketing und Sales, dann wird sie Informationen zu Branche, Grösse, Rechtsform etc. benötigen, um Targeting und Segmentierungen durchzuführen. Geht es aber um Risikomanagement, dann sind Zahlungserfahrungen und finanzielle Stärke die benötigten Daten. Für jedes Unternehmen stehen Dutzende Kriterien für die Anreicherung zur Verfügung.

3. Aufrechterhalten

Wussten Sie, dass gemäss einer Studie von Salesforce 90 % der Daten in einem CRM-System innerhalb eines Jahres nicht mehr aktuell sind? Und dass 70 % aller Datensätze Lücken aufweisen? Wenn man die Datenqualität nicht pflegt, wird sie schnell zum nicht mehr lösbaren Problem. Damit das nicht passiert und die Mitarbeitenden stets eine zuverlässige Datenbasis zur Verfügung haben, gibt es zwei Wege.

  1. API/Konnektor: Sie verbinden das CRM-System via Schnittstelle mit dem Datenuniversum von Dun & Bradstreet und ziehen darüber laufend die aktuellen Daten. Das gilt für Änderungen im bestehenden Datenstamm und beim Anlegen von neuen Einträgen.
  2. Batch: Sie führen in regelmässigen Abständen ein Datenmanagement-Projekt wie in den Punkten 1 und 2 durch und importieren die aktuellen Kundendaten ins CRM-System.

Die Automation von Daten-Updates

Greifen wir das Thema «Aufrechterhalten» nochmal auf. In vielen Unternehmen ist die IT-Abteilung in CRM-Projekte involviert oder sogar treibende Kraft. Aus eigener Erfahrung wissen wir, dass IT-Ressourcen in vielen Fällen knapp sind. Das äussert sich beim Thema der Aufrechterhaltung der Datenqualität sehr stark.

Wie in Punkt 3 beschrieben ist es möglich, Daten-Updates im CRM-System über eine Schnittstelle zu automatisieren. CRM und Datenuniversum von Dun & Bradstreet sind miteinander verbunden, die Updates laufen automatisch ins CRM-System. Die Installation und Konfiguration einer API sind aber oft komplex und mit einem nicht zu unterschätzenden Aufwand verbunden.

Der Trend geht daher hin zu sogenannten Standard-Konnektoren für die gängigsten CRM-Plattformen wie Salesforce oder Microsoft Dynamics. Sie funktionieren nach dem Plug-and-Play-Prinzip und ermöglichen eine einfache und unkomplizierte Anbindung an Standardsysteme.

Datenmigration soll keine Qual sein, sondern eine Chance

Die Einführung eines neuen CRM-Systems ist ein umfangreiches und komplexes Unterfangen. Viele Parteien sind involviert, Budgets und Zeit meist knapp. Wir geben Ihnen zwei Tipps mit, um Ihr nächstes Projekt mit Erfolg durchzuführen.

  1. Schaffen Sie Klarheit über den Use Case, den Sie lösen wollen. Geht es um Stammdatenprozesse oder sind Sie bereits bei der Risikobewertung oder beschäftigen Sie sich mit Marketing- oder Salesthemen? Klären Sie diese Fragen bis ins Detail. Es macht es nachher viel einfacher, die Datenbereinigung und Anreicherung gezielt und richtig durchzuführen.
  2. Legen Sie heute bereits fest, wie die Qualität der Daten in einem Jahr aussehen soll. Die Kosten für nachhaltiges Stammdatenmanagement sind um ein vielfältiges kleiner als der Schaden, die durch die Nutzung schlechter Daten entsteht.

Ist die Datenbasis im CRM-System perfekt, stehen Tür und Tor offen, Prozesse zu automatisieren und stets aufgrund von Daten die richtigen Entscheidungen zu treffen. Das bringt eine Effizienzsteigerung und sorgt für eine anhaltende Konkurrenzfähigkeit in Zeiten der digitalen Transformation.

Kostenloser Leitfaden zum Thema Datenmanagement

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