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Customer Information Management - der Kunde hat die Macht

Artikel im DOK-Magazin zum Thema "Customer Information Management"

Wir leben ganz im Zeitalter des Kunden. Für ihn sind Informationen zu jeder Zeit und an jedem Ort durch das mobile Internet verfügbar und zum Standard geworden. Das hat die Machtverhältnisse in den Märkten verschoben.

Customer Information Management- DOK-Magazin

Der Erfolg eines Unternehmens hängt deshalb mehr denn je von einer sorgfältig gepflegten Kundenbeziehung ab. Voraussetzung dafür ist eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden. Damit diese gelingt, müssen Kundenstammdaten systematisch gemanagt werden. Kunden sind im Zuge der Digitalisierung des Alltags und dem Siegeszug des Mobile und Social Web von passiven Konsumenten zum aktiven Sprachrohr geworden. Sie  wählen nicht nur bewusster und aufgeklärter zwischen alternativen Produkte und Dienstleistungen, sie bewerten und kritisieren diese auch. Zugleich wechseln Kunden heute schneller als früher Dienstleister und Produkte. Die Herausforderung, insbesondere für kundenzentrierte Unternehmen besteht primär darin, sich täglich aufs Neue die Loyalität ihrer Kunden zu verdienen. Sind diese unzufrieden, wandern sie zum Wettbewerb ab. Die gezielte Kundenansprache und -bindung sind deshalb Erfolgsfaktoren erster Güte.

Kundenzufriedenheit mit Hilfe von CIM

Um die Affinität zu Unternehmen und Marke zu steigern, ist es wichtig, jeden Kontakt zum Kunden so zu gestalten, dass er positiv in seiner Erinnerung bleibt. Dies ist ein schwieriges Unterfangen, da Kunden erwarten, dass Unternehmen umfassend über sie und ihre bisherigen Erlebnisse mit dem Unternehmen informiert sind. Diese Erwartungen gilt es zu erfüllen. Dafür müssen sie genau wissen, wer ihre Kunden sind, was diese wollen und wie diese über Produkte und Dienstleistungen des Unternehmens und der Wettbewerber denken. Experten sprechen hier von Customer Information Management (CIM).

CIM bedeutet die Verwaltung aller Informationen und Daten von Kunden im Unternehmen und besteht aus den drei Kernbereichen Kundenstammdatenmanagement, Datenintegration und  Datenqualitätsmanagement. Relevant sind nicht nur strukturierte, sondern insbesondere unstrukturierte Daten wie Formulare, Vereinbarungen, Verträge und Kommunikation via E-Mails und sozialen Netzwerken, die mittlerweile einen Anteil von über 80 Prozent ausmachen.

Unternehmen scheitern häufig daran, ihre Kundenstammdaten in allen Prozessen und in technisch sehr unterschiedlichen Gegebenheiten wie beispielsweise dezentralen Stammdatensystemen und heterogenen Systemlandschaften zentral zu verwalten. Dabei wirken sich Mängel im Datenbestand und beim Datenmanagement auf sämtliche Bereiche aus: Die Sales-Abteilung verpasst Gelegenheiten zum Cross- und Upselling, im Marketing wird unnötig Budget wegen falscher Zielgruppenansprache verbrannt und die Buchhaltung läuft Gefahr, Kunden falsch adressierte Rechnungen zu schicken, was diese verärgern kann.  

Kundenstammdaten richtig managen

Diese Situationen lassen sich durch einen einheitlichen und vollständigen Informationsstand über den Kunden vermeiden. In der Praxis müssen ganzheitliche Lösungen her, die Unternehmen einerseits technisch, andererseits prozessorientiert dabei unterstützen, eine 360°-Sicht auf ihren Kunden zu erhalten. Die Grundlage für eine 360°-Sicht bildet der sogenannte „Golden Record“, der einzig gültige, „allwissende“ Datensatz, der alle relevanten Informationen zu dem Kunden beinhaltet und zentriert abbildet.

Der Golden Record umfasst zuverlässige, korrekte, qualitätsgesicherte und verfügbare Kundenstammdaten. Er ist quasi ein zentrales Register, in dem alle Kundenstammdaten über alle Kanäle, Organisationsbereiche und Applikationen hinweg gespeichert und kombiniert werden. Hier beginnt das Kundenstammdatenmanagement. Technisch kann das beispielsweise mit Smart Customer MDM gelöst werden. Diese Lösung verwaltet den Golden Record in einem zentralen Datenspeicher, Repository genannt. Der übergeordnete Datensatz enthält Links zu allen Stammdatensätzen aus verschiedenen Datenquellen, in denen Attribute aus dem Golden Record verwendet werden. So kann sichergestellt werden, dass Änderungen von Attributen in einer beliebigen Datenquelle in allen anderen verbundenen Quellen ebenfalls berücksichtigt werden. Die Daten bleiben so konsistent und brauchen weder physikalisch bewegt noch redundant gespeichert werden. Das Ergebnis ist eine Synchronisierung der Datensilos im Unternehmen. Fragmentierte Daten gehören der Vergangenheit an. Über individuelle Regelwerke kann der Umgang mit dem Golden Record zudem automatisiert und der Datensatz bei Bedarf auch manuell bearbeitet und ergänzt werden.

Daten aus verschiedenen Quellen integrieren

Stammdaten sind nicht statisch. Jede Organisations-, jede Geschäftsregel- und jede Marktänderung erfordert eine Fortschreibung des Stammdatenmodells. Und wenn es zur Übernahme einer anderen Firma kommt, müssen deren Kundendaten in den eigenen Bestand integriert werden, ohne dass Dubletten entstehen.

Kundendaten bestehen aus vier unterschiedlichen Datentypen, die den Kunden beschreiben und so eine 360°-Kundensicht erlauben: Interaktionsdaten, beschreibende Daten, Verhaltensdaten und Kundencharakteristika. Heute bieten die sozialen Netzwerke neue Quellen, um insbesondere die beschreibenden Kundendaten und die Kundencharakteristika weiter anzureichern.

Relevante Kundeninformationen liegen Unternehmen oft in unterschiedlichen Datenquellen, Systemen und an verschiedenen Orten über das gesamte Unternehmen und alle Kundenkanäle hinweg verteilt vor. Um Daten überhaupt für den Golden Record nutzbar zu machen, müssen die Daten, die sich in unterschiedlichen Systemen befinden, zunächst integriert werden.

Kundendatenintegration beschränkte sich bisher darauf, im Unternehmen vorhandene Daten zusammenzuführen und Adressdaten hinzuzukaufen und mit Attributen aus im Markt angebotenen demo-, sozio- und mikrogeographischen Daten anzureichern. Heute gilt es, Daten egal aus welcher Quelle aus ihren Silos herauszulösen und in ein einheitliches System, eine Art Master-System zu integrieren. Für diesen Zweck kommt in der Regel das ETL-Verfahren zum Einsatz. ETL steht für Extract (aus dem Quellsystem), Transform (in das Format des Zielsystems), Load (in das Zielsystem hinein).

Zusammengehörende Datensätze identifizieren

Um Kundendaten zu integrieren, die über die eigenen Quellen hinausgehen, braucht man Customer Identity Resolution. Dabei handelt es sich um Verfahren, die Datensätze, etwa aus sozialen Netzwerken, sicher und zuverlässig einem Kunden zuordnen können. Viele Nutzer ersetzen ihren Namen in Profilen mit einem Alias, sind anonym oder mit falschen Identitäten im Netz unterwegs. Eine Kundin, die in der Kundendatenbank im Unternehmen mit dem Namen Ruth-Hanna Friese eingetragen ist, könnte beispielsweise in einem sozialen Netz Ruth Anne Friese heißen oder als Friesen-Ruth aktiv sein. Sind das jetzt drei Personen oder ist das eine Person mit drei Identitätsbezeichnungen? Solche Probleme mit der Kundenidentität sind nicht selten, sondern fast die Regel. Ursachen sind eine natürliche Variabilität wie im Beispiel von Frau Friese, aber auch unerwartete Fehler durch Schreib- oder Transkriptionsfehler sowie durch Spitznamen, Abkürzungen und Schreibweisen in unterschiedlichen Schriftsätzen (wie Arabisch, Chinesisch, Griechisch, Kyril- lisch, Lateinisch etc.) oder sogar professionell erzeugte Lügen, die eine falsche Identität vortäuschen sollen. Noch schwieriger wird es, Identitäten zu finden, wenn der Kunde anonym auftritt.

Die Herausforderung besteht also darin, ein „soziales Profil“ des Kunden aufzustellen und mit dem „Unternehmensprofil“ des Kunden abzugleichen. Methoden und Technologien der Customer Identity Resolution bergen dafür die Lösung. Auf ihrer Basis erhalten Unternehmen ein präziseres Multikanal-Erscheinungsbild des Kunden und können dadurch bessere Kundenmodelle zum Beispiel für Predictive Analytics aufbauen und so die Geschäftsergebnisse optimieren. 

Auf die Qualität der Daten kommt es an

Datenqualität muss von Anfang an und über den gesamten Lebenszyklus von Daten hinweg sichergestellt werden. Da die Kundendaten fortlaufend Veränderungen unterliegen, müssen Unternehmen dafür Sorge tragen, dass die Daten stets einheitlich, vollständig und aktuell sind.

Ein solches Datenqualitätsmanagement beginnt bei der Erfassung der Daten und endet erst mit deren Löschung – ein konsequentes Konzept, wie es Anbieter wie Uniserv mit seinem seiner Lösung Smart Customer MDM im Rahmen des Data Managements speziell für die Domäne der Kundendaten anbietet. Mittels Datenqualitätsservices werden die Daten bereits bei ihrer Erfassung geprüft.  

Hier kommt der Regelkreisansatz („closed loop“) aus dem Total Quality Management zum Einsatz. Die Kundendaten werden zu Beginn bereits während der Datenerfassung mittels Datenqualitätsservices geprüft. Treten Fehler auf, die nicht automatisch beseitigt werden können, werden sie in einer Zwischenablage gespeichert und ein Bericht an die Eingabestelle geschickt, die sie dann korrigieren kann. Mit dem Regelkreisansatz werden Kundendaten ständig auf ihre Richtigkeit überprüft. Werden über diese Prozesse beispielsweise mit Hilfe eines Data Quality Dashboards in regelmäßigen Abständen Berichte verfasst, lässt sich die Performance dieses geschlossenen Regelkreises für das Datenqualitätsmanagement messen. Dadurch kann der Prozess ständig optimiert werden. Das Ergebnis ist eine nahezu konstante hohe Datenqualität.

Interview

Eine Einordnung zum Einsatz von CIM in deutschen Unternehmen gibt Holger Stelz, Director Marketing & Business Development, Uniserv GmbH:

DOK-Magazin: Herr Stelz, wie weit ist CIM in deutschen Unternehmen etabliert? 
Customer Information Management hat sich bei Unternehmen im deutschsprachigen Markt eine recht hohe Bedeutung verschafft. Allerdings erreicht CIM bisher nicht den Stellenwert den das Thema Kundenorientierung in Unternehmen einnimmt. Kundenstammdaten effizient in allen Prozessen und Szenarien zu managen, kommt einem Bekenntnis gleich und erfordert entsprechend Budget und Ressourcen. Für ein erfolgreiches CIM brauchen Unternehmen Software-Unterstützung, viele haben jedoch noch keinen etablierten Prozess und betreiben CIM manuell. Das ist selten erfolgreich. Der Bedeutung von CIM sind sich viele Unternehmen bewusst, an der Umsetzung hapert es aber noch. 

DOK-Magazin: Warum ist CIM für Marketing und Vertrieb so bedeutend?
Ohne einheitliche, vollständige und aktuelle Kundendaten sind „Data-driven Marketing“-Initiativen zum Scheitern verurteilt bzw. verbrennen unnötig Geld. Auch bleibt der Vertrieb hinter seinen Möglichkeiten zurück. Im Bereich Neugeschäft kann er weder effektiv noch effizient arbeiten, denn es mangelt an qualifizierten Leads, für das Cross- und Up-Selling fehlt es ihm an Wissen über Bedürfnisse und andere aktuelle Informationen über den Kunden, auch wenn diese vielleicht an anderer Stelle im Unternehmen vorliegen. Uniserv schafft die Datengrundlage für eine eindeutige „Customer ID“ und somit die Basis für eine 360°-Sicht auf den Kunden.

DOK-Magazin: Was sind die größten Treiber von CIM? 
Die drei Top-Treiber von Customer Information Management sind die Steigerung der Kundenbindung und des Kundenwertes sowie das Schaffen einer 360°-Kundensicht. 

DOK-Magazin: Wer ist zuständig für das CIM?
Für das Informationsmanagement der Unternehmensdaten und/oder Daten aus Fachabteilungen gibt es bisher überwiegend unterschiedliche Verantwortliche, die meist in Fachabteilungen wie IT, Vertrieb & Marketing sitzen. Wir sehen hier einen neuen Trend, da Unternehmen anfangen unter den Rahmenbedingungen der Information Governance sogenannte Data Stewards zu beschäftigen. Ihr Ziel ist es, den Fachabteilungen qualitative Daten, die leicht zugänglich sind, in der notwendigen Konsistenz zur Verfügung zu stellen. Sie sind auch dafür verantwortlich, die Information Governance kontinuierlich an der Unternehmensstrategie auszurichten. Data Scientists hingegen haben die Aufgabe, Big Data in „Big Value“ zu wandeln. Sie sind verantwortlich für die Methodologie von Big Data-Analytik sowie die Kommunikation von analytischen Resultaten gegenüber dem Vorstand und dem gesamten Unternehmen.