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Effizientes Datenmanagement: Kraftfutter für die Marketing Automation

Posted by Aioma | 02.07.20 08:00

Kundenkommunikation ohne Daten – das ist wie ein Auto ohne Räder. Dass nicht nur der Datenumfang, sondern auch die Qualität der verfügbaren Informationen Spitzenstandard aufweisen müssen, versteht sich von selbst, soll die Kundenansprache per Marketing Automation zu den gewünschten Ergebnissen führen. Beides jedoch – Datenmenge und Datenqualität – erfordern professionelle Managementsysteme, um das Informationsangebot ständig im Griff zu behalten und auf optimale Weise einzusetzen.

Datenmanagement – das Ringen um Übersicht

Auf den ersten Blick scheint alles einer effizienten Datennutzung entgegenzuwirken: Aufwendige IT-Projekte, schwerfällige Strukturen, raumgreifende Softwaretechnologien, dazu die umfassenden Vorgaben für Data Governance und Compliance – das alles ist sicher wichtig und nützlich, steht aber einem schlanken, auf Leistung und Geschwindigkeit getrimmten Dateneinsatz im Weg.

Das systemische Problem, das sich bei der effektiven Datenverwaltung zeigt, lässt sich so darstellen: Die grundsätzlichen Elemente der Datenbasis sind so angelegt, dass sie eine schnelle, gezielte und qualitativ hochstehende Kundenkommunikation behindern. Gutes Datenmanagement ist darauf ausgerichtet, diese Reibungsverluste zu überwinden, nicht zu vergessen die Berücksichtigung der zusätzlichen Anforderungen aus der DSGVO.

Datenmanagement als Booster für die Marketing Automation

Die Automatisierung von Marketingprozessen ist auf Geschwindigkeit und Zielgenauigkeit ausgerichtet. Sind die zugrunde liegenden Daten nicht entsprechend aufbereitet, läuft diese Strategie ins Leere. Es gilt, Daten zentral zu verwalten, durch neue Datensätze anzureichern und den so gebildeten Bestand als Entscheidungsgrundlage für anstehende Marketingmassnahmen zu verwenden – das alles innerhalb eines selbsttätig agierenden, auf künstlicher Intelligenz beruhenden Systems.

Marketing Automation ist also Big Data-Management über selbsttätige Prozesse. Die Datenbasis, die dafür zum Einsatz kommt, muss den hohen Anforderungen eines derartigen autarken Systems gerecht werden, um es nicht zu behindern oder gar zum Stillstand zu bringen. Das Datenmanagement für Verfahren der Marketing Automation ist also besonderen Herausforderungen ausgesetzt.

Datenmanagement: Das sind die Vorteile

Um einem verbreiteten Irrtum entgegenzuwirken: Datenverwaltung ist nicht vorrangig ein IT-Projekt. Die Einbindung entsprechender Anwendungen ist sicherlich ein Schritt in die richtige Richtung – doch damit alleine ist es längst nicht getan.

Es geht vielmehr um die Wahrnehmung der Rolle, die Daten im Gesamtkontext spielen. Sie wie Kronjuwelen zu behandeln, ist sicherlich der richtige Weg, oder, um es mit einem Fachausdruck zu beschreiben: Data as an Asset. Das bedeutet: Daten sind werthaltige Einheiten und müssen auch als solche gehandhabt werden.

Es gibt verschiedene Prinzipien, die die Behandlung von Data as an Asset beschreiben. Sie sollten als Grundlage für den Aufbau einer effizienten Datenverwaltung dienen, insbesondere im Zusammenhang mit Marketing Automation:

Datenqualität

Sollen Daten im Zusammenhang mit Marketing Automation zum Einsatz kommen, sind bestimmte qualitative Standards unabdingbar. Die Daten müssen vollständig, fehlerfrei, zutreffend und aktuell sein. Um das zu gewährleisten, ist der ständige Überblick darüber erforderlich, welche Daten wo gespeichert sind und für welche Anwendungen sie vorgesehen sind.

StandardsAuf dieser Basis lassen sich Qualiltätsstandards definieren. Sie beruhen auf dem Grundsatz: Man kann nicht verwalten, was man nicht messen kann. Ein wesentliches Element effizienter Datenverwaltung ist es also, den Datenbestand – und hier insbesondere die Neuzugänge – auf alle Kriterien für die angestrebte Qualitätsstufe zu überprüfen, und das regelmässig und detailliert.

Kontrollen dieser Art sind lebenswichtig, um die Prozesse, über die Daten entstehen, auf ihre Effizienz und Funktionalität zu überprüfen. Auf diese Weise lassen sich Schwachstellen lokalisieren und ausmerzen. Gleichzeitig werden damit die Anforderungen der DSGVO zur Sicherstellung aktueller und korrekter personenbezogener Daten erfüllt.

Datentransparenz

Transparenz über den vorliegenden Datenbestand sollte sowohl nach aussen als auch nach innen bestehen. Im Aussenverhältnis geht es dabei insbesondere um die Eigentümer der Daten, also die Personen, von denen sie stammen. Auf Anforderung muss die Information darüber bereitstehen, wie die Daten eingesetzt werden und welche Informationen über den Dateneigentümer sie enthalten.

TransparenzIm Innenverhältnis geht es vor allem darum, alle beteiligten Bereiche über Qualität und Struktur des Datenbestands zu informieren. Auf dieser Basis können andere Einheiten darüber entscheiden, ob der Einsatz der Daten für sie infrage kommt.

Entgegen weit verbreiteter Skepsis gegenüber den Auflagen der DSGVO bietet der proaktive Umgang mit den Daten gegenüber ihren Eignern auch wesentliche Vorteile. Werden Kunden über den aktuellen Stand der gespeicherten Daten unterrichtet, können sie aktiv an der Verbesserung der Datenqualität mitarbeiten, beispielsweise durch die Mitteilung über eine neue Adresse oder Bankverbindung.

Zuständigkeit und Verantwortung

Datenqualität lässt sich nicht optimieren, wenn niemand dafür zuständig ist. Gutes Datenmanagement erfordert die klare Zuweisung von Verantwortlichkeiten für den Datenbestand. Dabei geht es nicht nur um die Bereitstellung der erforderlichen Qualität, sondern auch um die Einhaltung aller Bestimmungen der DSGVO.

Verantwortung

Accountability, also die Rechenschaftspflicht über den Datenbestand, beschreibt somit die Zuständigkeiten im Zusammenhang mit seiner Verwaltung und Pflege. Der in diesem Zusammenhang oft verwendete Begriff der Ownership ist irreführend und sollte möglichst vermieden werden. Er impliziert, dass die Daten dem Unternehmen gehören, was spätestens seit Einführung der DSGVO eindeutig widerlegt ist.

Unabhängig davon, wie die Daten in den Besitz des Unternehmens gelangt sind – selbst durch Kauf – bleiben die Daten das alleinige Eigentum der Personen, auf die sie sich beziehen. Das Unternehmen hat lediglich ein zweckgebundenes Nutzungsrecht darüber.

Datenvernetzung

Alte Strukturen, insbesondere aus der Zeit vor dem Aufkommen der Marketing Automation, setzen vielfach auf Insellösungen bei der Datenverwaltung. Die zentrale Speicherung des gesamten Datenbestands gestaltet sich oft extrem aufwendig und fehleranfällig. Aus diesem Grund speichern und verwalten Abteilungen, Teams und Fachbereiche die für sie massgebenden Datenbestände vielfach in isolierten Datenbanken.

DatenvernetzungDa unterschiedliche Bereiche zum Teil sehr unterschiedliche Anforderungen an ihre Stammdaten haben und sich daraus stark voneinander abweichende Datenbankstrukturen ergeben, macht diese Vorgehensweise unter gewissen Aspekten durchaus Sinn. Der Nachteil: Voneinander isolierte Datenbestände machen eine schnelle und effiziente Kundenkommunikation auf der Basis von Marketing Automation so gut wie unmöglich.

Die nachträgliche Zentralisierung aller Daten in einer Meta-Datenbank wäre allerdings ein extrem aufwendiges und langwieriges Unterfangen, das zudem noch hohe Kosten verursacht. Die Synchronisation unterschiedlicher Bereiche und die dafür erforderlichen, sehr komplexen IT-Projekte würden vielfach jedes vernünftige Mass sprengen – wenn sie überhaupt durchführbar sind.

Das Mittel der Wahl ist die intelligente Vernetzung der existierenden Einheiten. Das versetzt die einzelnen Bereiche in die Lage, weiterhin auf gewohnte Weise auf ihre Daten zuzugreifen. Gleichzeitig stehen die Daten in übergeordneten Prozessen für zentrale Aufgabenstellungen zur Verfügung, wie sie bei der Marketing Automation für die Kundenkommunikation benötigt werden.

Datenkatalogisierung

Zielgerichtetes Marketing erfordert den ständigen Gesamtüberblick über den Kundendatenbestand, sowohl in Hinblick auf die Struktur als auch auf den Verwendungszweck.

Katalogisierung

In herkömmlichen Systemen bietet die Datenverwaltung diese grundlegende Information vielfach nicht an. Das Asset Kundendaten fristet auch heute noch in vielen Unternehmen ein Schattendasein, während Assets wie Warenbestand oder IT-Ausstattung im Mittelpunkt stehen. Eine umfassende Katalogisierung des Datenbestands ist allerdings für eine effektive Kundenkommunikation unverzichtbar, ganz abgesehen von den Anforderungen der DSGVO.

Die strategische Schlüsselposition des Datenmanagements

Unvollständige oder minderwertige Daten richten Schäden in unterschiedlichen Bereichen an. Sie können zu Abstossungsreaktionen bei den Empfängern führen – dazu genügt schon eine falsche Anrede oder ein falsch geschriebener Name. Auch Belästigungen durch Mehrfachsendungen – verursacht durch Daten-Dubletten – können den Nutzen in Schaden verkehren. Das alles mündet in einen massiven Imageschaden des Unternehmens, gekoppelt mit einem lang anhaltenden Vertrauensverlust der Kunden.

Professionelle Datenverwaltung erlaubt es der Marketing Automation, auf aktuelle Einflüsse und Befindlichkeiten der Kunden in Echtzeit einzugehen. Damit lassen sich die Stärken der intelligenten, automatisierten Kundenansprache voll ausschöpfen, beispielsweise durch Berücksichtigung aktueller Befindlichkeiten: Kunden, die dem Unternehmen kritisch gegenüberstehen, erfordern eine andere Ansprache als positiv eingestellte Personen, um nur ein Beispiel zu nennen.

Fazit

Effizientes und professionell gestaltetes Datenmanagement ist eine zentrale Voraussetzung für den effektiven Einsatz von Marketing Automation. Auf diesem Weg lassen sich Kunden und Interessenten gezielt entsprechend ihrer Bedarfslage und Befindlichkeit auf der geeigneten Bewusstseinsebene abholen und exakt fokussiert adressieren. Auch für weiterführende Kampagnen und Aktionen beim bestehenden Kundenstamm ist eine einwandfreie Datenbasis unabdingbar.

Dabei empfiehlt es sich, die Vorgaben der DSGVO nicht als Last, sondern als Chance aufzufassen, um durch proaktives Vorgehen die Kunden an der Verbesserung der Datenqualität zu beteiligen.

Die zentrale Installation des Datenbestands gestaltet sich vielfach als zu aufwendig, insbesondere, wenn bereits Insellösungen existieren. In diesem Fall bietet sich die intelligente Vernetzung bestehender Datenbestände an.

Topics: Marketing Automation

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