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Wie Sie Datenmodelle mit Blick auf durchgehend einheitliche Kundenprofile realisieren

Autor: Karl Meier
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15. November 2016

Was Sie über Datenmodellierung wissen sollten

Laut Gartner ist „die Anpassbarkeit des Datenmodells an seinen eigentlichen Zweck nach wie vor das Kernkriterium bei der Auswahl von Produkten zum Kundendatenmanagement. Das Modell sollte dabei in der Lage sein, komplexe Beziehungen zu managen, und die Anforderungen des gesamten Unternehmens an die kundenbezogene Stammdatenverwaltung abdecken können, statt nur die der einzelnen Bereiche.“1

Am einfachsten wäre es, den Kunden mit allen relevanten Attributen wie Name, Anschrift, Bankverbindung etc. als eine Einheit abzubilden. Was aber wenn die Lieferanschrift von der Postadresse abweicht? Natürlich könnte man in solchen Fällen zwei oder mehr Sätze von Adressattributen anlegen, ebenso wie für Kontodaten und Ansprechpartner, aber wo soll das hinführen? Zumindest im B2B-Bereich würde dieses Vorgehen das reinste Chaos heraufbeschwören.

In der Regel wird jede Adresse oder Bankverbindung als eigenes Element angelegt und mit dem Kundenstamm verknüpft. Aber was versteht man in diesem Zusammenhang unter „dem Kunden“? So kann es im B2B-Geschäft vorkommen, dass der Käufer eines Produkts nicht mit dem Warenempfänger oder dem Regulierer identisch ist. Deshalb sollte man rollenspezifische Daten ebenfalls als getrennte Einheiten anlegen, komplett mit entsprechenden individuellen Pflichtfeldern. So können Angaben zu Lieferzeiten, allgemeinen Vertragsbedingungen und Zahlungskonditionen gezielt den Datensätzen zugeordnet werden, für die sie auch relevant sind. Ist ein Kunde gleichzeitig Lieferant oder Mitarbeiter des Unternehmens, sollte das ebenfalls Berücksichtigung finden.

Hat man den Kunden angelegt, folgt im B2C-Bereich als nächster Schritt das sogenannte „Householding“. Dabei werden alle Familienmitglieder in einer Gruppe zusammengefasst. Solche Gruppen können sich allerdings durch Ereignisse wie Heirat, Scheidung, Geburt und Tod ändern. Kinder ziehen aus und gründen einen eigenen Haushalt und nehmen vielleicht später die Eltern bei sich auf … Die möglichen Szenarien sind hier schier endlos. Man sollte also von vornherein Prozesse implementieren, um solche potenziellen Veränderungen aufzufangen.

Relate customer data with product data to attain the most detailed view

Konzentrieren Sie Ihre Marketingmaßnahmen auf lukrative Kunden

Seine Kunden zu kennen, ist ein guter Anfang für zielgerechtes Marketing. Aber auch hier gilt das Pareto-Prinzip. In diesem Fall besagt es, dass 80 % Ihres Umsatzes von 20 % Ihrer Kunden generiert werden. Um aber Ihre Marketingmaßnahmen zielgerichtet bei diesen 20% ihrer Kunden einsetzen zu können, müssen Sie in der Lage sein, den Kundenwert zu berechnen. Eine Methode hierfür nennt sich RFM, (Recency, Frequency, Monetary Value). Dabei werden Ihre interessantesten Kunden anhand von drei Faktoren bestimmt: Wann hat der Kunde zum letzten Mal bei Ihnen gekauft (Aktualität/Recency), wie häufig hat er bislang gekauft (Frequenz/Frequency) und wie viel gibt er im Durchschnitt bei Ihnen aus (Geldwert/Monetary Value)?

Um die RFM-Methode anzuwenden, müssen Sie die Kunden und die von ihm gekauften Produkten in Beziehung bringen können. Diese Informationen sind auch für Ihren Kundenservice von großem Wert. Und hier ist noch ein weiterer Grund, der für eine effiziente Multidomain-Stammdatenlösung spricht: Zum Thema Datennutzung für eine punktgenaue Zielgruppenansprache befragt gaben bei einer aktuellen Forbes Umfrage2 61% der Teilnehmer an, die größte Herausforderung sei es hier, relevante Informationen aus den isolierten Datensilos des Unternehmens zu extrahieren und sie nutzbar zu machen. Mit anderen Worten: Weit mehr als die Hälfte aller Unternehmen werden beim Marketing von der eigenen Infrastruktur ausgebremst. Lediglich 14 % der Teilnehmer verfügen nach eigenen Angaben über die nötigen Tools für die Datenanalyse und Maßnahmenplanung, die zudem auf einer zentralen Plattform basieren und durch Best-Practices unterstützt werden.

Die Allgegenwart von Big Data macht es erforderlich, (unter anderem) Kunden- und Produktdaten in einem zentralen System zu integrieren, sodass Unternehmen „die Möglichkeit haben, Beziehungen zwischen Kunden und Produkten herzustellen“, wie Christophe Marcant, Vice President of Product Strategy bei Stibo Systems es ausdrückt.3

Mehr zum Thema erfahren Sie in unserem Webinar "Customer Data: Conquering the 360-View of Your Customers"

Data Sheet: B2C Customer DataData Sheet: B2B Customer Data

[1] https://www.gartner.com/doc/455611/create-single-customer-view-customer
[2] Die Daten stammen aus einer von Forbes Insights im September 2015 unter 162 Top-Managern in den USA durchgeführten Umfrage.
[3] https://analyticsweek.com/content/the-competitive-advantage-of-managing-relationships-with-multi-domain-master-data-management


Karl Meier verfügt über mehr als zwanzig Jahre Erfahrung in den Bereichen Stammdatenverwaltung und Implementierung von Unternehmenssoftware. In seiner derzeitigen Rolle bei Stibo Systems ist er als Projektleiter und in der Lösungsberatung tätig und auf die Implementierung von Produkt- und Stammdatenlösungen für Handel und Distribution spezialisiert. Folgen Sie Karl Meier:


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