CRM-Vorhaben stehen oder fallen mit der Integration

Ein in der amerikanischen Zeitschrift Computerworld erschienener Artikel über CRM beschreibt zum Beispiel, wie Mazda USA Profile von Fahrzeugbesitzern erstellen, diese nach ihrem Wert für das Unternehmen kategorisieren und Lebenszeit-Wertindizes und Treueindizes erstellen wollte. Aber die Kundendatenbank war nach Namen geordnet, während die Fahrzeugdatenbank nach Kfz-Kennzeichen sortiert war. Die Marketing-Datenbank verfügte über in zehn Jahren gewonnene Daten über Kundenkontakte, jedoch nicht über Werkzeuge zum Durchsuchen oder Auswerten dieser Informationen. Überdies war sie voller Fehler und Doppelungen. Mazda musste vier große – und voneinander getrennte – Datenbanken miteinander verknüpfen: Marketing, Fahrzeuge, Kundendienst und Garantieleistungen sowie Call-Center. Nun, da der Integrationsalptraum vorüber ist, verfügt Mazda über ein klareres Bild von seinen Kunden. Die Probleme, die Mazda hatte, sind heute typisch für viele Unternehmen aus der Fortune 1000-Liste. Im Idealfall sähe ein Unternehmen seine zahlreichen CRM-Systeme konzertiert miteinander zusammenarbeiten, so dass sich für den Endnutzer ein einheitliches Bild bietet und sich die Möglichkeiten für das Marketing maximieren. In der Wirklichkeit findet dies nicht statt, tatsächlich könnte es sogar unmöglich sein.

Der Grund dafür, dass es so schwierig ist, CRM-Maßnahmen unternehmensübergreifend miteinander zu koordinieren, liegt zum Teil darin, dass die Infrastruktur sehr viele kundenbezogene Systeme gar nicht erfasst. Wie viele Systeme innerhalb eines Unternehmens enthalten Kundendaten in irgendeiner Form? Eigentlich sollte jedes einzelne System Teil der CRM-Infrastruktur sein. Um aber alle diese Systeme dazu zu bringen, harmonisch zusammenzuarbeiten, müssen die CRM-Systeme eine gemeinsame Sprache erlernen, ein „Daten-Esperanto“ gemeinsamer Definitionen entwickeln. Die Definitionen für einen Kunden, eine Transaktion, ein Produkt, einen Haushalt und so weiter müssen übereinstimmen. Das bedeutet nicht, dass alle Datenbanken neu entworfen werden müssen, nur dass die Systeme für die Kommunikation untereinander diese Lingua franca verwenden sollten.

Bei Metadaten handelt es sich um eine zugrunde liegende Definition oder eine Beschreibung der tatsächlich vorliegenden Daten, „die Daten über die Daten“. Aus den Metadaten kann man gemeinsame Definitionen für unternehmerisch wichtige Schlüsselbegriffe wie „Kunde“, „Produkt“, „Konto“ oder „Aktion“ ermitteln. Die Bezeichnung „Kunde“ mag auf den ersten Blick selbsterklärend erscheinen – es handelt sich um Personen, die das Produkt oder die Dienstleistungen eines Unternehmens kaufen. Wie deutlich wurde, können sich die Bedeutungen von „Kunde“ in den Daten erheblich voneinander unterscheiden, je nach den Vorgaben einer Aktion, des verwendeten Kanals und/oder den Umständen des Verkaufs. Die Lösung sind hier genormte, wieder verwertbare Metadaten-Definitionen, die allen Systemen und Geschäftsbereichen zugänglich sind. Wenn die Definitionen und die Kundendaten vereinheitlicht sind, kann ein Unternehmen wertvolle Möglichkeiten für Up- und Cross-Selling für alle Produkte und über alle Geschäftsbereiche hinweg leichter erkennen, die Einheitlichkeit von Angeboten und Benachrichtigungen sicherstellen und die Wahrscheinlichkeit von Gewinnzuwächsen erhöhen. Nachdem nun die unterschiedlichen Definitionen der Systeme miteinander versöhnt sind, können die größeren Probleme angegangen werden. Die Systeme können nun miteinander kommunizieren, aber was sollen sie sagen?

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