Die intensive Planung der neuen Vertriebskampagne läuft schon seit drei Monaten. Das Produkt ist so ausgereift, dass es in der technologischen Spitzenklasse angekommen ist und durch leichte Modifikationen sogar als innovativ durchgehen würde. In unzähligen Meetings wurde der zukünftige Kundenbedarf  thematisiert, passende Vertriebskanäle eruiert. Vertrieb und Marketing haben zusammen lehrbuchhaft ein vollumfängliches Vertriebs- und Marketingkonzept erarbeitet. Neben einem Kundengruppen-übergreifenden postalischen Anschreiben für alle Hauptansprechpartner bei Key-Kunden hat man sich für eine E-Mail-Kampagne für alle A- und B-Kunden entschieden. Schnell noch die Kontaktdaten der Ansprechpartner aus dem ERP- bzw. CRM-System „rauslassen“ und los geht es mit der Kampagne. Fortsetzung folgt …

Die geplanten Initiativen sind gut, jedoch scheitern Umsetzung und Erfolg häufig an der Datenqualität. Mailings erreichen nicht die Empfänger, Produkte werden am Markt vorbei entwickelt, Entscheidungen auf Basis von fehlerhaften Datengrundlagen getroffen. Der Nutzen und die Arbeit von Wochen seitens Marketing und Vertrieb in Frage gestellt.

 

In diesem Blog gebe ich Ihnen sechs Impulse für ein nachhaltigeres Datenmanagement in Ihrem Unternehmen.

 

1. Datenqualität – immer derselbe Fehler 

2. Datenquellen – Bewusstsein schaffen und Handlungsbedarf erkennen

3. Datensteuerung – Strategie und Umsetzung wichtig 

4. Schlechte Datenqualität – Unternehmenserfolg leidet  

5. Systemvielfalt beherrschen – Mitarbeiter schulen  

6. Verantwortung übernehmen – Qualität einfordern und Kultur schaffen 

1. Datenqualität – Immer wieder derselbe Fehler

Fortsetzung: … Ach ja, halt! Eigentlich wissen wir, dass wir vor vier Monaten demselben Adressatenkreis eine Weihnachtskarte postalisch und per E-Mail-Newsletter gesendet haben. Leider kamen 30 Prozent zurück. Empfänger unter der angegebenen Anschrift nicht zu ermitteln, E-Mail-Bouncer, Verweigerer aufgrund DSGVO. Niemand hat das im System nachgepflegt, da zu großer händischer Aufwand. Umständlich und kompliziert, wegen mehrerer Schnittstellen des ERP-Systems zu Newsletter-Dienstleistern, persönlich geführter Excellisten und den eigens gepflegten Outlook-Kontakten. Eine spontane Bereinigung der Daten? No way! Die Zeit ist knapp, der Druck der Geschäftsführung hoch, ganz zu schweigen von den zu erwartenden Konflikten zwischen Marketing- und Vertriebsmitarbeitern bezüglich der Datenpflege. Es kann allerhöchstens noch die DSGVO Konformität hergestellt werden, dann muss das Mailing raus, um Budget und Zeitplan nicht zu gefährden. Was jetzt passiert? Es wird wieder derselbe Fehler gemacht. Die Datenqualität hat sich seit der letzten Kampagne nicht verbessert – Verschwendung par excellence.


2. Datenquellen – Bewusstsein schaffen und Handlungsbedarf erkennen


Im Unternehmen muss ein grundlegendes Bewusstsein für den Umgang mit Daten geschaffen werden. Alle Daten, ob Tabellen, Text- oder Bilddateien, haben eines gemeinsam. Es hat direkt oder indirekt Ressourcen gekostet, sie zu generieren und es benötigt Mittel, die Qualität der Daten aufrechtzuerhalten. Sei es durch den Kauf von Stammdaten, die Kosten des Mitarbeiters für die Erstellung von Exceltabellen während einer Recherche, die kontinuierliche Pflege von Daten durch Eintragungen in Systeme oder das automatisierte Sammeln und Aufbereiten von Bewegungsdaten aus ERP-Systemen  oder Produktionsmaschinen und Anlagen. Qualitativ hochwertige Daten selbst als relevante Ressource zu begreifen, die einen Mehrwert für das gesamte Unternehmen bilden, ist der erste Schritt hin zu einem erfolgreicheren Handeln. Jeder Mitarbeiter wird durch die Schaffung einer verbesserten Datenqualität sukzessive von unproduktiven Arbeiten entlastet und kann so ebenfalls profitieren. Mit diesem Bewusstsein beugt man den Fehlern aus unserem Praxisbeispiel in einem ersten Schritt vor.


3. Datensteuerung – Strategie und Umsetzung wichtig 


Die Unternehmensführung hat maßgeblichen Einfluss auf die Generierung und Steuerung von Daten. Die Auswahl von Datenquellen entsteht aus Entscheidungen. Welche Systeme/Tools nutzen wir jetzt oder zukünftig? Welche Daten sind und werden für welche Arbeiten heute und morgen benötigt? Welche Leitplanken gebe ich meinen Mitarbeitern im Umgang mit Daten? Wer ist zuständig für die Generierung und Pflege der Daten? Fragen, auf die man gerade in Zeiten der Digitalisierung eine Antwort finden muss. Die Unternehmensführung sollte sich strategisch mit dem Thema Data Governance (Datensteuerung) und in diesem Fall nicht nur mit der Datenqualität, sondern auch mit der Datenspeicherung und -verwaltung, Datenintegration, Datenverfügbarkeit und der Datensicherheit beschäftigen. Sie ist Vorbild für alle Mitarbeiter, wenn es um die Verwaltung und den Umgang mit Unternehmensdaten geht. In unserem Beispiel hätte man durch eine einheitliche Strategie im Rahmen der Data Governance den wichtigen Handlungsbedarf einer Datenbereinigung bzw. einer kontinuierlichen Datenpflege frühzeitig erkennen und in der Kampagnenplanung berücksichtigen können.


4. Schlechte Datenqualität – Unternehmenserfolg leidet


Welche Folgen hat eine mangelhafte Datenqualität? Direkte finanzielle Auswirkungen etwa durch eine offensichtliche Verschwendung  in der Retourenabwicklung, Mehraufwand der Mitarbeiter, Ansprache der falschen Ansprechpartner beim Kunden. Aber auch Konsequenzen für den Erfolg des ganzen Unternehmens, sofern qualitativ geringwertige Daten für Auswertungen zur Unternehmenssteuerung herangezogen werden. Alle Berichtstrukturen, Dashboard-Landschaften und Scorecards basieren auf aufbereiteten und angereicherten Rohdaten. Der Informationsgehalt und die Aussagekraft der Auswertungen leiden erheblich, sofern die Datenqualität nicht stimmt. Im schlimmsten Fall trifft die Führungskraft falsche Entscheidungen mit weitreichenden Folgen. Was hilft ist die Sensibilisierung der Mitarbeiter für eine kontinuierliche Datenpflege und die Ansiedelung von Fachwissen im Unternehmen für ein konsequentes Datenqualitätsmanagement.


5. Systemvielfalt beherrschen – Mitarbeiter schulen


In Zeiten der Digitalisierung  ist es essenziell, Mitarbeiter in den Tools und Systemen zu schulen, die sie tagtäglich bestmöglich anwenden sollen. Mit dem Ziel der Reduktion von Fehlern, motivierten Mitarbeitern und einer kontinuierlich hohen Datenqualität. Mehrere Systeme mit nicht klar abgegrenzten Schnittstellen sind Nährböden für doppelte Datenhaltung, ungewollte Eigenleben in nicht relevanten Systemen, Frustration der Mitarbeiter und eine mangelhafte Datenqualität. Bei bestehenden Systemen sollte die vollständige Integrationsfähigkeit geprüft und schon jetzt ausgenutzt werden. Die zu schaffenden Verknüpfungen reduzieren den Mehraufwand in der Datenpflege für die Mitarbeiter und vereinfachen die Steuerung der einzelnen Datenflüsse im Unternehmen. Eine zusätzliche Freigabestruktur regelt das „Wer darf was?“. Im Praxisbeispiel wäre das einfache „Rauslassen“ der Daten für alle Mitarbeiter in dieser Art und Weise wahrscheinlich nicht möglich. Ein Quality-Gate hätte spätestens vor Versand der Kampagne die Notbremse gezogen, um kurzfristig den Adressatenkreis gezielt zu bereinigen.


6. Verantwortung übernehmen – Qualität einfordern und Kultur schaffen 


Nicht zuletzt ist die Führungskraft gefragt, Mitarbeiter anzuleiten und ein Bewusstsein für eine hohe Datenqualität in jedem einzelnen Bereich des Unternehmens zu schaffen. Es gilt Verantwortung zu übernehmen, zentral oder dezentral. Hauptsache organisiert. Der Führungskraft obliegt es, das Bewusstsein für den Umgang mit Daten in der Unternehmenskultur zu verankern. Wer hat die „Hoheit“ über die Daten? Effektive und effiziente Entscheidungsstrukturen und Prozesse müssen im Unternehmen aufgebaut und gelebt werden. Die Umsetzung der Maßnahmen ist ein erfolgskritischer Faktor.


Der Unternehmenserfolg wird zukünftig verstärkt davon abhängen, wie man mit seinen Unternehmensdaten umgeht und sie wertschätzt. Daten und deren Informationsgehalt sind relevante Ressourcen für das gesamte Unternehmen. Klare Leitlinien der Unternehmensführung geben ihren Mitarbeitern Sicherheit und reduzieren in letzter Instanz die Verschwendung im Rahmen der Datenqualität. Denn die Frage lautet: 

Wie oft können Sie sich in Zukunft denselben Fehler wieder leisten?

Herzlichst,

Ihr Thomas Kaleja