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- Den Goldschatz finden
- Kundendaten – der Goldschatz eines B2B Unternehmens
- Im Mittelpunkt steht der dynamische Golden Record
- Dynamische Erstellung des Golden Record durch KI
In der Regel nutzen Unternehmensabteilungen wie Marketing, Vertrieb, Kundendienst oder Finanzen ihre eigenen spezialisierten Systeme, die nicht miteinander kommunizieren. Auf diese Weise können Datensilos entstehen – wenn Informationen innerhalb eines Unternehmens isoliert gespeichert werden, ohne dass eine effiziente Verbindung zu anderen relevanten Datenquellen besteht.
Den Goldschatz finden
Im B2B-Marketing sind Daten vergleichbar mit verborgenen Goldstücken, deren Wert oft unentdeckt bleibt, weil sie in Datensilos vergraben sind. Diese Isolation führt dazu, dass Unternehmensdaten fragmentiert werden, was wiederum Effizienzverluste verursacht, da eine ganzheitliche Sichtweise fehlt.
Die Schwierigkeit liegt aber nicht nur im Effizienzverlust. Wertvolle Erkenntnisse aus einer übergreifenden Datenanalyse bleiben oft ungenutzt, weil die Daten nicht zugänglich oder miteinander kombinierbar sind. Dies beeinträchtigt Unternehmen dahingehend, dass sie nicht, schnell und fundiert auf Marktveränderungen reagieren oder hyperpersonalisierte Marketingstrategien entwickeln können, die exakt auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind.
Um diese verborgenen Werte wirklich nutzen zu können, müssen Datensilos beseitigt werden. Die Integration von Daten aus verschiedenen Systemen und Quellen in einem zentralen System, wie z.B. einem Data Warehouse, ermöglicht eine viel umfassendere Analyse und Nutzung der verfügbaren Informationen. Mit solchen integrativen Systemen können Unternehmen nicht nur ihre Datenquellen vollständig erfassen, sondern diese auch in Echtzeit analysieren und so schnell und effektiv auf Kundenbedürfnisse und Marktchancen reagieren.
Die Beseitigung von Datensilos und das Schaffen einer einheitlichen Dateninfrastruktur sind somit unerlässlich für erfolgreiches hyperpersonalisiertes Marketing. Dadurch werden Unternehmen in die Lage versetzt, tiefere Einblicke in das Verhalten und die Präferenzen ihrer Kunden zu gewinnen, präzisere Kundenprofile zu erstellen und letztlich effektivere und zielgerichtetere Marketingstrategien umzusetzen. Daraus resultieren nicht nur verbesserte Kundenbeziehungen und höhere Konversionsraten, sondern auch Wettbewerbsvorteile in einem immer anspruchsvolleren Marktumfeld.
Kundendaten – der Goldschatz eines B2B Unternehmens
Integration unterschiedlicher Daten
Die Integration von Daten aus diversen Systemen wie CRM (Customer Relationship Management), ERP (Enterprise Resource Planning) und PIM (Product Information Management) in ein zentrales Repository ist ein kritischer Schritt, um die Herausforderungen isolierter Datensilos zu überwinden. Ein Data Lake ermöglicht eine ganzheitliche Kundensicht und bildet damit die Grundlage für präzisere Marketingstrategien und höhere Kundenbindungsraten.
Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse
Ein Data Lake ist ein zentrales Datenlager, in dem grosse Mengen strukturierter, teilstrukturierter und unstrukturierter Daten in ihrem Originalformat gespeichert werden. Dieser Ansatz unterscheidet sich grundlegend von einem Data Warehouse, in dem die Daten vor der Speicherung aufbereitet und strukturiert werden müssen. Die Flexibilität eines Data Lakes ermöglicht es, Daten aus einer Vielzahl von Quellen in ihrer nativen Form zu speichern, was den Integrationsprozess erheblich beschleunigt und vereinfacht.
Die zentrale Speicherung der Daten in einem Data Lake erleichtert den schnellen Zugriff und die Verwaltung dieser Informationen. Der Data Lake stellt für nachgelagerte Anwendungen einen einheitlichen Zugriffspunkt auf alle Daten des Unternehmens zur Verfügung. Dies fördert nicht nur effiziente Datenanalysen und -prozesse. Auch der Aufwand für die Datenpflege und -validierung wird minimiert. Unternehmen können so agile, datengetriebene Entscheidungen treffen, die auf aktuellen Informationen basieren.
Datenqualität ist wichtig
Im B2B-Marketing ist die Datenqualität von entscheidender Bedeutung, da sie direkten Einfluss auf die Effizienz und Effektivität von Marketingmassnahmen hat.
Ein konkretes Beispiel, wie Datenqualität die Marketingeffektivität beeinflusst, ist die Personalisierung von E-Mail-Kampagnen und die daraus resultierende höhere Öffnungsrate. Ist ein Unternehmen in der Lage, aktuelle Kontaktdaten aus seinen Altsystemen abzurufen und mit aktuellen Interaktionsdaten zu kombinieren, kann es seine Botschaften zielgerichteter und relevanter gestalten.
Die Optimierung von Werbebudgets ist ein weiteres Beispiel. Marketingteams können die Kanäle und Kampagnen mit dem höchsten ROI (Return on Investment) identifizieren, indem sie Daten aus Altsystemen mit Echtzeit-Verhaltensdaten kombinieren. Anschliessend können sie ihre Ausgaben gezielt anpassen und mehr Ressourcen in die erfolgreichsten Kanäle investieren, um die Wirksamkeit zu maximieren.
Daten sicher aufbewahren!
Daten sind die «Secret Sauce» jedes B2B-Unternehmens. Es ist von entscheidender Bedeutung, diese wertvolle Ressource vor unbefugtem Zugriff oder Diebstahl durch Wettbewerber zu schützen. Daten integer und vertraulich zu halten, ist daher nicht nur eine Compliance-Frage, sondern auch ein strategischer Imperativ. Dies wirkt sich direkt auf die Wettbewerbsfähigkeit und das Innovationspotenzial eines Unternehmens aus.
Es gibt drei Haupttypen von Datenspeicherumgebungen: Public Cloud, Private Cloud und On-Premise.
Public-Cloud
Hier werden die Daten in der Cloud-Infrastruktur eines Drittanbieters gespeichert. Dies kann kostengünstig sein und die Skalierbarkeit verbessern, birgt jedoch potenzielle Risiken für die Sicherheit und Kontrolle der Daten, da sie auf externen Servern gespeichert werden.
Private-Cloud
Eine Private Cloud bietet eine dedizierte Umgebung, die entweder intern verwaltet oder exklusiv von einem Drittanbieter bereitgestellt wird. Diese Option kombiniert viele der Vorteile der Cloud-Technologie, wie Flexibilität und Skalierbarkeit, mit einem höheren Mass an Kontrolle und Sicherheit, da die Daten in einer vom Unternehmen kontrollierten Umgebung verbleiben.
On-Premise
Bei der On-Premise-Speicherung werden die Daten auf den eigenen Servern des Unternehmens gespeichert. Diese Methode bietet die grösste Datenkontrolle und Sicherheit, da das Unternehmen die physische und Netzwerkinfrastruktur vollständig kontrolliert. Sie kann jedoch in Bezug auf Kosten und Flexibilität weniger vorteilhaft sein.
Fazit
Angesichts des hohen Werts der Daten und des potenziellen Risikos von Industriespionage empfiehlt es sich, sensible Daten entweder in einer privaten Cloud oder vor Ort zu speichern. Diese Umgebungen bieten ein höheres Mass an Kontrolle und verringern das Risiko, dass sensible Informationen in die Hände von Wettbewerbern gelangen. Ausserdem ermöglichen sie eine massgeschneiderte Sicherheitskonfiguration, die speziell auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten ist.
Kunden- und Interessentendaten differenziert betrachten
Grundsätzlich unterscheidet GDPR/DSGVO nicht zwischen Bestandskunden- und Interessentendaten, was dazu führt, dass europäische Unternehmen strengere Datenschutzstandards umsetzen müssen als Unternehmen in Nordamerika und Asien. Dies beeinträchtigt ihre Flexibilität im Umgang mit Daten und ihre internationale Wettbewerbsfähigkeit.
Bei Bestandskunden, zu denen bereits eine Geschäftsbeziehung besteht, ist die Datenverarbeitung durch ein berechtigtes Interesse des Unternehmens gerechtfertigt. In der Regel haben die Kunden bereits im Rahmen der Geschäftsbeziehung in die Verarbeitung ihrer Daten eingewilligt, so dass diese Daten für weitere Zwecke genutzt werden dürfen.
Im Gegensatz dazu sind die Daten von Interessenten (Leads), die noch nicht in einer direkten Geschäftsbeziehung mit dem Unternehmen stehen, strenger zu handhaben. Hier ist besonders darauf zu achten, dass die Datenerhebung und -verarbeitung den gesetzlichen Anforderungen, insbesondere der DSGVO, entspricht.
Um diese Wettbewerbsnachteile zu minimieren, sollten europäische B2B-Unternehmen eine differenzierte Verwaltung von Kunden- und Interessentendaten anstreben. Eine solche Herangehensweise ermöglicht es, innerhalb des rechtlichen Rahmens eine maximale Marketingeffizienz zu erreichen, ohne die rechtlichen Anforderungen zu verletzen. Auf diese Weise können europäische Unternehmen trotz der strengen Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung effektive und wettbewerbsfähige Marketingkampagnen durchführen.
| Kriterium | Kundendaten | Interessentendaten |
| Rechtsgrundlage der Verarbeitung | Vertragsdurchführung oder berechtigtes Interesse des Unternehmens | Einwilligung erforderlich, insbesondere für Marketingaktivitäten |
| Einwilligung | Nicht zwingend erforderlich für die Erfüllung von Verträgen oder wenn berechtigtes Interesse besteht | Explizite Einwilligung erforderlich für die meisten Verarbeitungszwecke |
| Personalisiertes Marketing | Möglich unter berechtigtem Interesse, solange keine Widersprüche der Kunden vorliegen | Erfordert in der Regel eine explizite Einwilligung, falls keine andere Rechtsgrundlage vorliegt |
| Datenzugriff und -verwaltung | Datenzugriff unter gesetzlich nachvollziehbaren Anforderungen | Zugriff und Verwaltung der Daten stark abhängig von der erteilten Einwilligung |
Im Mittelpunkt steht der dynamische Golden Record
Der «Golden Record» repräsentiert das Ideal einer vollständigen, genauen und aktuellen Sicht auf alle relevanten Kundeninformationen innerhalb eines Unternehmens. Diese umfassende Kundensicht wird durch die Integration von Interaktions-, Echtzeit- und Altdaten aus unterschiedlichen Quellen und Systemen erreicht. Der Golden Record umfasst somit alle wesentlichen Informationen zum Kontakt und bildet die Grundlage für gezielte, personalisierte Marketingaktionen.
Die Chancen, die sich aus der Verknüpfung von Legacy- und Echtzeitdaten ergeben
Daten aus Legacy-Systemen umfassen in der Regel historische Transaktionsdaten, Kundenprofile, Finanzdaten und andere statische Informationen, die über Jahre hinweg gesammelt wurden. Diese Daten sind wertvoll, um langfristige Trends und Muster im Kundenverhalten zu verstehen. Im Gegensatz dazu bieten Echtzeit-Verhaltensdaten, die durch digitale Interaktionen wie Website-Besuche, Social Media und Online-Einkäufe gesammelt werden, einen unmittelbaren Einblick in das aktuelle Verhalten und die Präferenzen der Kunden.Die Integration von Daten aus Legacy-Systemen mit Echtzeit-Verhaltensdaten in einem zentralen Data Lake bietet grosse Chancen für Marketing und Pre-Sales. Diese kombinierte Datenansicht ermöglicht es Unternehmen, sowohl historische als auch aktuelle Kundeninteraktionen zu verstehen, was zu einer umfassenden 360-Grad-Kundenansicht führt. Durch die Zusammenführung dieser Daten können Unternehmen genaue Kundenprofile erstellen und Verhaltensänderungen in Echtzeit erkennen, so dass sie schnell und gezielt auf Kundenbedürfnisse reagieren können.
Dynamische Erstellung des Golden Record durch KI
Die traditionelle Methode der Datenspeicherung in CRM-Systemen erfordert oft eine statische Speicherung von Kundendaten, was zu unflexiblen und oft veralteten Kontaktinformationen führen kann. Im Gegensatz dazu ermöglicht der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) die dynamische Erstellung und kontinuierliche Aktualisierung des Golden Records. Das bedeutet, dass Kundendaten nicht mehr fest in einem CRM-System gespeichert sind, sondern in Echtzeit von Algorithmen analysiert und aktualisiert werden, sobald neue Daten eintreffen.
Diese dynamische Verarbeitung macht eine statische Segmentierung überflüssig. KI-Modelle können kontinuierlich lernen und sich anpassen, was zu genaueren und aktuelleren Kundensegmentierungen führt, ohne dass manuelle Eingriffe oder regelmässige Überprüfungen erforderlich sind. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, schneller auf Veränderungen im Kundenverhalten zu reagieren und Marketingstrategien in Echtzeit zu optimieren.
Die dynamische Erstellung von Golden Records durch KI reduziert auch das Problem der Sammlung und langfristigen Speicherung grosser Mengen personenbezogener Daten – ein zentrales Anliegen der DSGVO/GDPR. Indem die Daten nur zur Laufzeit für Berechnungen genutzt und danach entpersonalisiert oder gelöscht werden können, sinkt das Risiko der Datenspeicherung. Unternehmen können die Anforderungen des Datenschutzes effizienter erfüllen, da nur temporär die für die unmittelbare Nutzung erforderlichen Daten verarbeitet werden.
Um diese Vorteile voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme, Datenschutzlösungen und Datenverarbeitungsprotokolle so gestaltet sind, dass die Anonymität durch Datenmaskierung gewährleistet ist.
