Vernachlässigen Sie nicht das Thema Datenintegration auf dem Weg zur Customer Experience! #shiftcx

Auf der Beliebtheitsskala liegt das Thema Datenintegration in den Unternehmen etwa auf dem Niveau einer Zahnwurzelbehandlung. Kein Wunder. Datenwildwuchs ist immer noch ein weit verbreitetes Phänomen: Hier ein paar unstrukturierte Infos, da und dort ein paar Dateien oder Insellösungen… Auch ohne Durchblick kam man doch immer irgendwie zurecht. Bis jetzt zumindest – in Zeiten, in denen es ohne saubere Daten kaum mehr geht.

Eine aktuelle Studie, die vom Data-Science-Spezialisten Alteryx gesponsert wurde, hat nun ergeben, dass Fachleute jede Woche die Hälfte ihrer Zeit damit verschwenden, Daten zu suchen, zu schützen oder aufzubereiten. Diese Umfrage zeigt, dass trotz massivem Wachstum beim weltweiten Bedarf nach Datenanalysen noch immer viel getan werden muss, bis Unternehmen ihre Datenressourcen und -infrastrukturen optimal ausschöpfen können, insbesondere wenn es um Datenermittlung und -katalogisierung geht. Bei der Umfrage wurden mehr als 400 Personen in Nordamerika und Europa befragt.

Aus dieser und anderen Studien lassen sich verschiedene Problempunkte resümieren, die beim Thema Datenintegration weiter zu diskutieren sind. Insbesondere mit Hinblick auf den angestrebten Wandel zur stärkeren Kundenorientierung und zu einem Erlebnisansatz in der Kundenansprache ist eine vereinheitliche Sicht auf den Kunden unerlässlich.

Problem 1: Zu späte Fehlerbehebung

Das Problem: Die Arbeit erledigt sich leider nicht alleine. Wie die Studie „Datenqualität und -management Trends 2016“ des Cross-Channel-Marketing-Spezialisten Experian Marketing Services zeigt, werden lieber erst einmal die Beine hochgelegt: 65 Prozent der international befragten Unternehmen warten ab, bis spezifische Probleme auftauchen und machen sich dann erst an die Behebung der Fehler. Und das, obwohl sich die Unternehmen der hohen Bedeutung von daten-basierten Kommunikationslösungen und der Risiken einer schlechten Datenqualität bewusst sind. Aber je länger gewartet wird, umso mehr Informationen häufen sich in den Systemen an.

Problem 2: Keine Planung im Voraus

Um sinnvolle Analysen zu fahren, müssen die Daten zusammengeführt und unternehmensübergreifend verfügbar gemacht werden – dies ergibt sich auch aus den Forderungen nach smarten Kundenmanagement-Lösungen von Ralf Korb. 60 Prozent des Aufwandes liegen bei einem solchen Unterfangen vor allem im konzeptionellen Teil. Ein Unternehmen muss sich bereits im Vorfeld unbedingt Gedanken darüber machen, was es am Ende überhaupt mit den Daten machen möchte und in welcher Form die Informationen benötigt werden: In Echtzeit? Reicht der Abgleich einmal am Tag oder mehrmals die Woche? Können die Infos in einem Data Warehouse gespeichert werden oder bedarf es komplexerer Methoden? Welche Art von Informationen sollen für welche Zwecke analysiert werden?

Problem 3: Unterschiedliche Datenarten

Hierbei ist zwischen zwei Hauptdatenarten zu unterscheiden: Da sind zum einen Stammdaten, also grundlegende Informationen über Kunden, Artikel, Lieferanten etc. Zum anderen Transaktionsdaten, die beispielsweise Auskunft über Anrufe, Beschwerden, Bestellungen, Umsatz oder Zahlungsmoral etc. bieten.

Was die Stammdaten betrifft, so sind die Lücken, Fehler und Dubletten oder auch die gewachsene Silolandschaft oftmals katastrophal – vor allem, je älter oder dynamischer ein Unternehmen ist. Aber auch das kann mit den modernen technologischen Möglichkeiten und etwas Mühe behoben werden. Anders sieht die Problematik bei Transaktionsdaten aus. Vieles wird einfach nicht vermerkt wie beispielsweise grundsätzliche Informationen zu Geräten – geschweige denn Störfälle, Kundenanrufe, Mails und Beschwerden etc. Oftmals wird das bestenfalls in den allseits beliebten Excel-Tabellen festgehalten.

Herausforderung: Aufbrechen von Silos und Sicherung der Datenkonsistenz

Sind die nötigen Infos erst einmal gesammelt und aufbereitet, müssen sie den relevanten Systemen bereitgestellt werden. Dies geschieht über Schnittstellen, die es ermöglichen, zwischen den einzelnen Lösungen zu kommunizieren. So muss sich beispielsweise ein Kampagnenmanagement-System mit der E-Mail-Software austauschen oder ein E-Commerce-Programm mit der Warenwirtschaft – und in allen Prozessen entstehen Daten, die den Kundenstamm-Daten zuzuordnen sind. Die Daten müssen miteinander referenziert oder ausgetauscht – sprich eingespeist, abgeglichen und verändert – werden können.

Besonders komplex wird es, wenn mehrere Systeme ineinander greifen müssen. Hier kommen dann auch intelligente Zwischenlösungen zum Einsatz – wie z.B. ein Enterprise Service Bus (ESB), der sich als Service-Schicht zwischen alle Anwendungen einbettet. Aber auch, wenn alle Daten aufbereitet sind und zwischen den Systemen hin- und herfließen können, ist das erst die halbe Miete. Die Informationen am Ende so sinnvoll aufzubereiten, dass am Ende Schlüsse daraus gezogen werden können, das ist die Herausforderung.

Für Sven Lange von Modelyzr, einem der Partner bei der Shift/CX gibt es insbesondere zwei Herausforderungen bei dem Thema:

  1. Das Aufbrechen von Organisatorischen Silo’s – weg von: wer ist Herrscher der Daten hin zu was können wir gemeinsam mit den Daten erreichen.
  2. Die Daten konsistent zu halten und damit für verlässliche und Nachhaltige Informationen / Wissen zu sorgen, Nur das schafft Vertrauen und fördert sie Zusammenarbeit.

Wie Unternehmen das am besten bewerkstelligen, können Sie mit Sven Lange und weiteren Experten am 8. und 9. Mai bei der Shift/CX in Frankfurt im Detail diskutieren. Insbesondere die Session „Vom 360° Kundenmanagement zur Customer Data Platform“ am 08.05 bietet zu diesem Diskussionspunkt weitere Inputs.

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Sabine Jobstmann

Sabine Jobstmann

Sabine Jobstmann ist freie Journalistin mit den Schwerpunkten Marketing und Vertrieb (und einer Vorliebe für Star Trek und Zumba).