Externe Datenquellen für das Data Driven CRM
„Ehrlich gesagt: Das hatte ich von CRM jetzt nicht erwartet.“ So der Vertriebsleiter eines großen, international tätigen Unternehmens aus der Maschinen- und Werkzeugbaubranche während einer branchenspezifischen CRM-Vorstellung. Was war der Anlass? Im CRM-System poppte bei der Anlage einer neuen Verkaufschance ein automatischer Hinweis auf: „Negatives Ergebnis der Compliance-Prüfung: Der zugehörige Account steht auf der Sanktionsliste“. Doch woher wusste das System das? Wurde das im Vorfeld von jemandem eingetragen?
Die Antwort: Ein intelligentes, datengetriebenes CRM-System basiert nicht ausschließlich auf manuell eingegebenen Daten. Selbst bei 300 aktiven Anwendern wäre die entsprechende Datenmenge hier zu gering, um von einem „Data Driven CRM“ zu sprechen. Erst durch die dauerhafte Anbindung von externen Datenquellen ist ein System in der Lage, solche geschäftsrelevanten Hinweise, Vorschläge und Vorhersagen zu geben – oder gewisse darauf basierende Entscheidungen sogar vollkommen autonom zu treffen.
CRM mit Daten anreichern
Im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz reicht das Sammeln von eigenen Daten im CRM-System nicht mehr aus. Oder, wie man es auf Business-Denglisch so schön sagt: Es ist nicht mehr „State-Of-The-Art“. Tatsächlich wird die Anreicherung der eigenen CRM-Datenbasis durch externe Quellen immer wichtiger. Die technische Anbindung solcher externen Datenquellen an das CRM ist jedoch längst keine Rocket Science mehr: Alle modernen und cloud-basierten CRM-Lösungen sehen diese Art der webservice-basierten Integration standardmäßig vor.
Doch sehr oft fehlt es in Projekten an Ideen, Anwendungsfällen und Konzepten für eine entsprechende Anreicherung der Daten. Die folgenden vier Praxisbeispiele zeigen mögliche und sinnvolle Use Cases – und welchen Mehrwert diese bieten.
Anbindung von Sanktionslisten an das CRM
Die Berücksichtigung von Sanktionslisten ist Pflicht für jedes Unternehmen. Diese Listen werden von verschiedenen nationalen und internationalen Behörden veröffentlicht, laufend erweitert und kontinuierlich aktualisiert. Sie beinhalten Personen, Organisationen und Unternehmen, die bestimmten wirtschaftlichen oder rechtlichen Sanktionen unterliegen. Bevor ein Neukunden-Datenstamm oder gar ein Auftrag im ERP angelegt wird, erfolgt die Prüfung dieser Listen typischerweise durch die Finance- oder Controlling-Abteilung. So soll verhindert werden, dass die geltenden Compliance-Regeln verletzt werden – und keine Geschäfte mit sanktionierten Geschäftspartnern zustande kommen.
Quelle: Vision11
Doch bis im Verlauf eines typischen Lead-to-Order-Prozesses aus einem Erstkontakt eine Opportunity wird, diese ein Angebot erhält und es schließlich zu einem möglichen Auftrag kommt, wird in Marketing und Vertrieb viel Aufwand betrieben. Daher ist es wichtig, die entsprechende Prüfung möglichst frühzeitig durchzuführen, idealerweise gleich bei der Neuanlage eines Interessenten, einer neuen Opportunity oder eines Angebots im CRM. So lassen sich im Fall des Falles eine Menge Kosten sparen und Compliance-Risiken von Anfang an minimieren.
Da solche Sanktionslisten täglich aktualisiert werden, ist eine manuelle Prüfung kaum oder nur mit sehr viel Aufwand möglich. Lösungsanbieter wie AEB SE haben sich auf die Bereitstellung von vollständigen und aktuellen Sanktionslisten spezialisiert – und bieten die Möglichkeit, diese Abgleiche automatisiert und sehr effektiv durchzuführen. Die Compliance-Screening-Lösung von AEB stellt dafür alle relevanten Sanktionslisten als externe Datenquellen zur Verfügung. Alle neuen und bestehenden Accounts, Kontakte, Leads, Opportunities, Angebote und weitere Kundenvorgänge werden dabei in Echtzeit geprüft und – bei positiven Treffern – im CRM-System gemeldet. Zu diesem Zweck lassen sich die Sanktionslisten von AEB mit geringem Aufwand an zahlreiche CRM-Systeme wie z. B. Salesforce, SAP oder Microsoft anbinden.
Anbindung der IHS-Datenbank an das CRM
Um die Sales-Pipeline im CRM-System umfassend zu analysieren und weitere Umsatzpotenziale zu erkennen, reichen die CRM-Daten in den meisten Fällen nicht aus. Spätestens bei der sogenannten „White-Space-Analyse“ werden zusätzliche externe Daten benötigt. Denn die im CRM erfassten Leads und Opportunities spiegeln nur die bekannten Verkaufschancen wider. Um das vollständige Kunden- oder Umsatzpotenzial zu ermitteln, benötigt man umfassende markt- und branchenspezifische Daten.
Quelle: Vision11
Solche branchenspezifischen Informationen werden von zahlreichen Datenlieferanten angeboten. Die entsprechenden Daten lassen sich dann nicht nur für die Analyse der Sales-Pipeline, sondern auch für die direkte Leadgenerierung nutzen. Eine wertvolle Datenquelle für Automobilzulieferer ist hier die IHS-Datenbank. Sie informiert über die geplanten Automodelle der Automobilhersteller (OEMs) und liefert zudem zahlreiche Branchen-Insights für die Zulieferindustrie.
Die Informationen aus der IHS-Datenbank können als Datenquelle an das CRM angebunden und mit der bestehenden Sales-Pipeline abgeglichen werden. So lassen sich nicht nur White-Spaces feststellen: Auch neue Opportunities können identifiziert, automatisiert erfasst und den Vertriebsmitarbeitern zur Nachverfolgung bereitgestellt werden. Für Automobilzulieferer und Entwicklungsdienstleister sind die globalen Entwicklungs- und Produktionsdaten der OEMs damit eine sehr wertvolle Datenquelle.
Ein weiteres Beispiel: Der Datenlieferant meoton liefert Unternehmen aus der Getränkeindustrie aktuelle Informationen zu über 300.000 Gastronomiebetrieben mit über 50.000 Getränke- und Speisekarten. Auch diese riesige Datenquelle vom Point of Sale lässt sich an CRM-Systeme anbinden und für die Leadgenerierung sowie für datengetriebene White-Space-Analysen nutzen.
Anbindung der ibau-Datenbank an das CRM
Für die Sales-Pipelines von Bauunternehmen und Bauzulieferern sind dagegen geplante Bauprojekte sehr interessant. Doch selbst der beste und fleißigste Vertriebsmitarbeiter wäre nicht in der Lage, alle größeren Bauvorhaben – und damit alle potenziellen Verkaufschancen – seines Vertriebsgebiets im CRM-System zu erfassen, geschweige denn sie auf dem aktuellen Stand zu halten.
Quelle: Vision11
Genau auf diesen Use Case hat sich die ibau GmbH spezialisiert: Sie stellt Unternehmen wertvolle aktuelle Informationen zu deutschlandweit geplanten Bauprojekten zur Verfügung. Auf Basis dieser Daten erfährt man nun genau, wer mit wem was, wann und wo plant oder baut – und das nicht nur für alle öffentlichen Bauvorhaben, sondern vor allem auch für gewerbliche und private Projekte. Vertriebsmitarbeiter profitieren dadurch von erheblichen Zeiteinsparungen in der Akquise und einer zielgerichteten Ansprache der entsprechenden Kontakte.
Auch die ibau-Datenbank lässt sich als externe Datenquelle an das CRM anbinden. So lassen sich alle relevanten Informationen direkt im System anzeigen. Für die Mitarbeiter bedeutet das: Sie können in ihrer gewohnten Umgebung arbeiten, sparen sich den aufwendigen manuellen Datenabgleich und verfügen immer über die aktuellen Informationen zu den geplanten Bauprojekten.
Durch die Anbindung der ibau-Datenbank können auch automatisierte Workflows eingerichtet werden. Anhand vordefinierter Kriterien werden geplante Projekte dann direkt als Leads oder Opportunities im CRM erstellt – und für den zuständigen Vertriebsmitarbeiter mit entsprechenden Aktivitäten und Aufgaben einplant. Auf diese Weise profitiert das Sales-Department sowohl von einer besseren Datenqualität als auch von bisher unentdeckten Umsatzpotenzialen.
Anbindung von Wetterdaten an das CRM
Für eine event- und regelbasierte Aussteuerung von Kampagnen oder Sales-Promotions werden unterschiedliche Informationen als Trigger benötigt. Klassische personenbezogene Merkmale wie Alter, Geschlecht, Wohnort, Hobby etc. werden dafür bereits bei der Segmentierung oder Clusterung der Kunden bzw. bei der Persona-Bildung berücksichtigt. Zur Automatisierung von Marketing-Maßnahmen in Echtzeit wird darüber hinaus auch Behavioral Targeting genutzt. Kombiniert man diese Informationen nun mit weiteren relevanten externen Daten, lässt sich die Ergebnisqualität noch einmal deutlich steigern.
Quelle: Vision11
Für Hersteller und Händler von saisonalen bzw. witterungsabhängigen Waren oder Dienstleistungen sind aktuelle Wetterdaten von großer Bedeutung. Einer der größten Anbieter von offenen Wetter- und Klimadaten ist hier Meteostat. Auch dessen Dienste können als externe Datenquelle an ein CRM-System angebunden werden. So lassen sich im CRM beispielsweise folgende Use Cases realisieren:
- „Spiele die Kampagne zur neuen Eissorte in den Regionen mit den Tageshöchsttemperaturen von über 30° aus.“
- „Verschicke die Mailing-Kampagne für die Allrad-Fahrzeugmodellreihe an Interessenten aus den Regionen, wo der erste Schnee fällt.“
- „Biete das Angebot für die Wohngebäude- und Hausratversicherung den Haushalten an, deren Wohnorte in den letzten 2 Wochen von Hagel, Sturm oder Gewitter heimgesucht wurden.“
Dank solcher externer und echtzeit-bezogener Daten können Kunden noch wesentlich individueller angesprochen werden. Und je personalisierter eine Marketingmaßnahme, desto größer die Chancen auf Conversions. Besonders spannend dabei: Mit Hilfe von KI-Algorithmen lässt sich diese datenbasierte Personalisierung gezielt optimieren und vollständig automatisieren. Denn die KI ist problemlos in der Lage, riesige Mengen von Daten zu verarbeiten, miteinander zu kombinieren und daraus eine hochpersonalisierte Kommunikation mit dynamischen Inhalten umzusetzen.
Fazit
Um ein datengetriebenes CRM aufzubauen – oder um sich künftig sogar zur Data Driven Company zu entwickeln – reichen die intern vorhandenen Daten nicht mehr aus. Denn für wirklich verlässliche Entscheidungen ist nicht allein die große Menge an selbstgenerierten, strukturierten und unstrukturierten Daten relevant. Entscheidend ist vielmehr, welche business-relevanten Informationen daraus abgeleitet werden können – und wie sich diese mit weiteren externen Daten sinnvoll kombinieren lassen.
Der erste Schritt hin zur Data Driven Company ist das Etablieren eines unternehmensweiten Data Thinking Mindsets. Den Unternehmen stehen dafür heute mehr Daten zur Verfügung als je zuvor. Doch oft fehlt es am Bewusstsein für die Potenziale, die in der richtigen Kombination und in der Verwendung solcher Daten liegen. Dabei sollte nicht das Sammeln oder das strukturierte Ablegen der Daten im Mittelpunkt stehen, sondern das Ableiten wertvoller Informationen daraus – und deren gewinnbringende Nutzung.
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Sergej Plovs
M +49 151 461 247 67
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Ein intelligentes, datengetriebenes CRM-System basiert nicht ausschließlich auf manuell eingegebenen Daten. Selbst bei 300 aktiven Anwendern wäre die entsprechende Datenmenge hier zu gering, um von einem „Data Driven CRM“ zu sprechen. Erst durch die dauerhafte Anbindung von externen Datenquellen ist ein System in der Lage, solche geschäftsrelevanten Hinweise, Vorschläge und Vorhersagen zu geben – oder gewisse darauf basierende Entscheidungen sogar vollkommen autonom zu treffen.