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Digitale Mitgift: Kundendaten als Erfolgsfaktor bei Unternehmensübernahmen

Veröffentlichung in estrategy, Ausgabe 36 09/2018 bis 12/2018, unter dem Titel „Digitale Mitgift: Kundendaten als Erfolgsfaktor bei Unternehmensübernahmen“, Autor Matthias Förg, Uniserv

Matthias Förg

Matthias Förg
Senior Account Manager DQ Sales
Uniserv GmbH

Nach jahrelangem Ringen wollen Kaufhof und Karstadt ihre Filialen nun doch zusammenlegen. Vorerst sollen beide Marken erhalten bleiben, doch aus der Fusion könnte ein Mega-Kaufhaus entstehen. Ob die Allianz von Erfolg gekrönt ist, hängt allerdings auch von den Kundendaten der beiden Unternehmen ab. Diese können, richtig miteinander verknüpft, den Warenhäusern die Chance einräumen, Kunden online und stationär besser abzuholen und Online-Riesen wie Amazon zu trotzen.

Die letzten verbliebenen Kaufhausbetreiber in Deutschland wollen ihre Kräfte bündeln: Kürzlich bestätigte Kaufhof, Fusionsverhandlungen mit Karstadt aufgenommen zu haben1. Aus ehemaligen Rivalen könnte eine Allianz entstehen, die ein Mega-Kaufhaus hervorbringt. Das Ziel beider Unternehmen ist es, im stationären Handel für den preissensiblen Kunden attraktiv zu bleiben sowie sich gegenüber der Online-Konkurrenz besser zu positionieren.

Damit stecken sich die Warenhäuser große Ziele. Die Marktanteile von Amazon, Zalando und Co. wachsen: Die letzten Quartalszahlen von Amazon zeigten einen Reingewinn von 2,5 Milliarden Dollar – ein neuer Rekord2. Kein Wunder, denn laut einer Bitkom-Studie wird Online-Shopping bei Verbrauchern immer beliebter als der Gang ins Geschäft. So kaufen bereits über 55 Millionen Bundesbürger im Internet ein3. Das liegt unter anderem an einem großen Vorteil der großen E-Commerce-Anbieter: Sie sind immer nah bei ihrer Zielgruppe, sammeln Informationen in einem Profil und kennen ihre Kunden. 

Mit Kundendaten von der Konkurrenz abheben 

Doch nicht nur Amazon und Co., auch die Online-Shops beider Kaufhausketten sitzen auf einem Berg von Kunden-Daten, die sich aus Besucher- und Transaktionsdaten zusammensetzen. Werden diese korrekt miteinander kombiniert und ausgewertet, lassen sich zusätzliche Erlösquellen generieren und die Traditionshäuser können Kunden an sich binden. Entsprechend kommt es bei der Fusion darauf an, dass die vorhandenen Kundendaten aus allen Filialen so zusammengeführt werden, dass sie Handlungsoptionen eröffnen, um sich gegen E-Commerce-Riesen zu behaupten. Doch welches Potenzial steckt in den Daten?

Da wäre zunächst die Möglichkeit auf Basis vorhandener Daten Verhalten und Vorlieben der Kunden vorherzusagen. So können zum Beispiel Informationen zu Kaufvorlieben abgeleitet werden, die sich für zielgerichtetes Marketing verwenden lassen. Kauft etwa ein Kunde bei Karstadt gerne eine bestimmte Marke, könnte künftig auch Kaufhof mit diesem Wissen individuelle Angebote erstellen und dem Käufer zukommen lassen. 

Doch auch stationär können sich die Kaufhäuser mittels Daten von der Konkurrenz abheben: Über geografische Fakten wie Bewegungs- und Standortdaten lassen sich Interessenten in der Nähe einer Filiale identifizieren und mittels location-based mobile Marketing in die nächstgelegene Filiale locken – zum Beispiel via Pushmeldung auf dem Smartphone. Ziel ist es, potenziellen Kunden auf diese Weise Informationen in Abhängigkeit ihres Standorts individuell bereitzustellen, um sie zu einer Kaufhandlung zu bewegen. Realisierbar wird diese Art des Marketings durch Geocoding. Dieser Ansatz steigert die Relevanz und den Convenience-Faktor der Angebote und damit die Wahrscheinlichkeit, dass der Nutzer sie annimmt. Kunden erhalten so die passenden Angebote zur richtigen Zeit und am richtigen Ort direkt auf ihrem Smartphone.

Einheitliches Kundenprofil in allen Systemen

Um die erwähnten Ziele zu erreichen, muss die fusionierte Warenhauskette ihre gesamten Kundendaten zusammenführen und einen Rundumblick auf den Kunden herstellen. Dabei reichen Stammdaten wie Name und Adresse schon lange nicht mehr aus. Es gilt, ein 360-Grad-Kundenprofil, ein sogenanntes Golden Profile, aus folgenden Daten zu erstellen: 

  • Kunden-Verhaltensdaten (Bestellungen, Transaktionen, Zahlungshistorie, Verweildauer etc.),
  • den Kunden beschreibende Daten (Attribute, Selbstangaben, Demographie etc.),
  • Kundencharakteristiken (Meinungen, Vorlieben, Bedürfnisse, Wünsche etc.),
  • Kunden-Interaktionsdaten (Angebote, Ergebnisse, Kontext, Click Streams, Notizen etc.).

Für Geomarketing sind zudem auch Bewegungs- und Transaktionsdaten erforderlich. Und eine personalisierte Ansprache erfordert Informationen zum Kaufverhalten, Vorlieben und die Auswertung der Spuren, die der Kunde im Internet und den sozialen Medien hinterlässt. 

Häufig lassen sich Daten jedoch nicht so einfach zusammenführen. Das liegt zum einen an den strengen Bestimmungen der EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO), an die sich alle Unternehmen halten müssen. Zum anderen ist die Datenhaltung der Unternehmen oft ein Problem für eine reibungslose Zusammenführung. Meist liegen Informationen in Silos an verschiedenen Stellen verstreut. Denn Unternehmen kommen über viele verschiedene Kanäle mit Konsumenten in Kontakt, etwa über E-Mail, an der Kasse oder über den Online-Shop. Diese Daten werden dann in unterschiedlichen Systemen gespeichert. Dazu zählen etwa CRM-Systeme oder Ticketing- und Loyality-Lösungen. Hinzu kommt, dass diese Kundendaten meist unstrukturiert in E-Mails, Online-Bestellungen und in sozialen Medien vorliegen. Dadurch kommt es häufig zu Dubletten, Lücken oder Unstimmigkeiten. Ein Kunde, der sowohl bei Karstadt, als auch Kaufhof einkauft, sollte nicht in zweifacher Ausführung gespeichert werden. Die Informationen müssen also unbedingt systemübergreifend einheitlich vorliegen, damit Kunden individuell angesprochen werden können. Im schlimmsten Fall werden Käufer sonst durch eine falsche Ansprache vertrieben. 

Datenqualität ist erfolgsentscheidend

Die große Herausforderung liegt also darin, die in den unterschiedlichen Systemen verwalteten Kundendaten miteinander zu verknüpfen. Sind Informationen zu einem Kunden fehlerhaft, sind es auch die Rückschlüsse, die sich aus ihnen ziehen lassen. Qualitativ hochwertige Daten sind für solche Marketing-Szenarien also eine unabdingbare Voraussetzung. Die Qualität der Kundendaten gibt vor, wie gut Kundengruppen überhaupt segmentiert werden können. Daten sollten daher erst verknüpft werden, wenn sie qualitätsoptimiert, also aktuell, vollständig und korrekt sind.

Doch bei der Qualitätssicherung ihrer Kundendatenbestände tun sich Unternehmen häufig schwer. Laut einer aktuellen Uniserv-Umfrage bemängelt knapp jedes zweite Unternehmen (45 Prozent) die Qualität seiner Kundendaten und stuft diese als niedrig ein. Dies ist ein deutlicher Anstieg im Vergleich zum Vorjahr (34 Prozent). Grund für die steigende Unzufriedenheit der Befragten mit den eigenen Kundendaten sind vor allem die höheren Anforderungen an personenbezogene Daten, beispielsweise durch die DSGVO. Aber auch die zunehmend geforderte personalisierte Kundenansprache durch die Digitalisierung und ein nachhaltiges Leadmanagement stellen Herausforderungen an die Pflege von Kundendaten. Darüber hinaus sind Datenbestände heutzutage so groß, dass sie händisch nicht mehr verwaltet werden können. 

Aus diesem Grund brauchen Unternehmen im ersten Schritt eine Lösungs- und Prozessmethodik, die Kundendaten automatisiert aus all den einzelnen Unternehmenssystemen zusammenführt, ohne Silohaltung und Redundanzen. Die Lösung aktualisiert zudem die Kundenprofile und unterstützt fortlaufend dabei, die Qualität der Daten zu erhalten. Fehler und Dubletten gilt es im Vorfeld zu bereinigen. Sind Daten einmal in einem qualitativ hochwertigen Zustand, könnte das Mega-Kaufhaus dann weitere technische Lösungen aufsetzen, um Kunden zu binden – zum Beispiel Künstliche Intelligenz. Doch auch bei dieser Technologie sind gute Kundendaten unerlässlich.

Denn nur, wenn das Warenhaus in der Lage ist, seinen Interessenten personalisierte Angebote wie die E-Commerce-Riesen zu bieten, wird sich auch die Fusion erfolgsversprechend umsetzen lassen. Karstadt und Kaufhof sollten zeigen, dass sie die Bedürfnisse der Kunden verstehen. Sie müssen beweisen, dass die Daten, die die Kunden den Warenhäusern anvertrauen, einen Mehrwert für sie erzeugen. So stärken die Kaufhäuser die Kundenbindung und schaffen Vertrauen für den Zusammenschluss.  
 

Über den Autor

Matthias Förg ist Senior Account Manager DQ Sales bei Uniserv und Branchenexperte für den Handel. Er hat über 15 Jahre Erfahrung in der IT-Branche. Für Uniserv begleitet Herr Förg seit 2016 Handelsunternehmen auf dem Weg in die digitale Welt, mit besonderem Schwerpunkt auf dem Management von Kundendaten.

Digitale Mitgift: Kundendaten als Erfolgsfaktor bei Unternehmensübernahmen

Lesen Sie hier den vollständigen Artikel aus estrategy Ausgabe 36, 09/2018-12/2018, Autor Matthias Förg, © estrategy (TechDivision GmbH)

Digitale Mitgift: Kundendaten als Erfolgsfaktor bei Unternehmensübernahmen