Einblicke gewinnen: Wie nutzen Unternehmen CRM-Daten, um erfolgreich zu sein?

In der aktuellen digitalen Landschaft sind Unternehmen zunehmend auf Technologie und Daten angewiesen, um ihre Abläufe zu steuern und ihre Entscheidungsprozesse zu informieren, daher sind CRM-Daten (Customer Relationship Management) ziemlich wichtig. Unter den verschiedenen Datenformen sind Customer-Relationship-Management-Daten besonders wichtig, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Kunden zu verstehen und zu bedienen. CRM-Daten bestehen aus Informationen, die Unternehmen über ihre Kunden und deren Interaktionen mit dem Unternehmen sammeln, die zur Verwaltung und Verbesserung der Kundenbeziehungen verwendet werden.

Was sind CRM-Daten?

Es sind die Daten, die in einem CRM gesammelt und gespeichert werden (Kundenbeziehungsmanagement) System. Diese Daten können Kundenkontaktinformationen, Details zu Kundeninteraktionen, Informationen zu den Produkten oder Dienstleistungen, die Kunden gekauft oder an denen sie Interesse bekundet haben, sowie alle Notizen oder Beobachtungen über den Kunden umfassen. Der Zweck von CRM-Daten besteht darin, einem Unternehmen dabei zu helfen, seine Beziehungen zu seinen Kunden zu verwalten und zu verbessern. Es kann für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, z. B. um einem Vertriebsteam zu helfen, Leads zu verfolgen und zu verfolgen, das Kundenverhalten zu analysieren, um Trends oder Muster zu erkennen, und einen personalisierten Kundenservice bereitzustellen.

CRM-Datenverwaltung

Das CRM-Datenmanagement umfasst die Prozesse und Systeme, die ein Unternehmen zum Sammeln, Speichern und Analysieren von Customer Relationship Management (CRM)-Daten verwendet. Hier ist ein Überblick darüber, wie ein CRM-Datenmanagementsystem typischerweise funktioniert:

Der erste Schritt beim CRM-Datenmanagement besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, z. B. Kundeninteraktionen, Vertriebs- und Marketingaktivitäten und Webformulare. Die gesammelten Daten werden dann in einem CRM-System gespeichert, einer spezialisierten Datenbank zur Verwaltung von Kundendaten.

Sobald die Daten im CRM-System gespeichert sind, können sie analysiert werden, um Trends, Muster und Erkenntnisse zu identifizieren, die dem Unternehmen helfen können, seine Kunden zu verstehen und seine Abläufe zu verbessern. Das CRM-System kann auf der Grundlage der analysierten Daten Berichte erstellen, die verwendet werden können, um die Leistung zu verfolgen, Verbesserungsbereiche zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Welche Arten von CRM-Daten gibt es?

Es gibt 4 Hauptkategorien, wenn es um die Arten von CRM-Daten geht:

Identitätsdaten

Identitätsdaten beziehen sich auf Informationen, die für einen bestimmten Kunden oder Lead spezifisch sind und dazu dienen, ihn in einem CRM-System oder einer Datenbank zu identifizieren. Dies kann Dinge wie Name, Adresse und Kontaktinformationen einer Person umfassen. Identitätsdaten sind eindeutig für eine einzelne Person oder Organisation und werden verwendet, um bestimmte Datensätze in einem CRM-System oder einer anderen Datenbank zu identifizieren.

Identitätsdaten helfen nicht nur bei der Identifizierung von Datensätzen, sondern helfen Teams auch bei der Kommunikation mit Leads und Kunden, bei der Unterstützung von Leads und Kunden sowie bei der Erledigung von Aufgaben. Beispielsweise müssen Vertriebsmitarbeiter vor dem Start einer Kaltakquise-Kampagne eine Empfängerliste mit Identitätsinformationen wie Namen und Telefonnummern erstellen. Ohne die Speicherung dieser Daten in einem CRM-System müsste das Vertriebsteam mehr Zeit mit der Recherche jedes potenziellen Interessenten verbringen, was weniger effizient wäre.

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Beschreibende Daten

Beschreibende Daten liefern Kontext, Merkmale oder Eigenschaften zu einem Lead, Kontakt, Kunden oder einer Opportunity. Im Gegensatz zu Identitätsdaten, die zur Identifizierung eines einzelnen Datensatzes verwendet werden, können beschreibende Daten zum Filtern oder Suchen mehrerer Datensätze verwendet werden, da sie für mehrere Leads oder Kunden relevant sind. Beispiele für beschreibende Daten sind:

• Stellenbezeichnung
• Branche
• Organisationsgröße
• Lead- oder Deal-Phase
• Geografische Lage

Beschreibende Daten bieten persönliche Einblicke in einzelne Datensätze, um Vertriebs-, Kundendienst- oder Marketingteams dabei zu unterstützen, besser zu kommunizieren und Leads und Kunden zu unterstützen. Wenn Sie beispielsweise den Namen einer Person aus ihren Identitätsdaten kennen, können Sie ein Gespräch mit einem Lead beginnen, aber die Kenntnis ihrer Berufsbezeichnung, Branche und Unternehmensgröße kann Ihnen helfen, eine Lösung zu finden und auf ihre spezifischen Bedürfnisse zuzuschneiden. CRM-Systeme können diese Art von Daten in einem Profil oder durch Tagging- und Labeling-Funktionen speichern und organisieren.

Qualitative Daten

Qualitative CRM-Daten beziehen sich auf die Motivationen, Verhaltensweisen oder Gefühle eines Leads oder Kunden, die nicht quantifiziert werden können. Während Identitäts- und beschreibende Daten oft durch grundlegende Online-Recherchen gewonnen werden können, sind qualitative Daten subjektiv und erfordern komplexere Methoden wie Umfragen, Aktivitätstracking oder Gespräche mit aktuellen und potenziellen Kunden, um sie zu sammeln. Beispiele für qualitative Daten sind:

• Ein Lead, der sich über die Preise erkundigt
• Ein Kunde, der mit seinem letzten Einkauf bei dem Unternehmen sehr zufrieden ist
• Ein Kunde gibt an, dass er die verbesserte Benutzerfreundlichkeit eines Produkts schätzt
• Ein Lead, der sein Interesse am Produkt oder der Dienstleistung des Unternehmens bekundet, weil er den Wunsch hat, die betriebliche Effizienz zu verbessern

Der Hauptunterschied zwischen deskriptiven und qualitativen Daten ist der Umfang, aus dem die Informationen gewonnen werden. Beschreibende Daten liefern Informationen darüber, was ein Datensatz ist, während qualitative Daten Informationen darüber liefern, was ein Datensatz über eine Marke, ein Produkt oder eine Dienstleistung denkt, tut oder fühlt.

Wenn Sie zum Beispiel Projektmanagement-Software an ein Unternehmen verkaufen, stellen seine Branche und Unternehmensgröße dar, was der Rekord ist, während sein Wunsch, eine erschwinglichere Softwarelösung zu finden, die Meinung des Rekords widerspiegelt. Diese Art von Informationen kann verwendet werden, um die Gedanken von Leads und Kunden zu verstehen und kann helfen, Produkte oder Dienstleistungen zu verbessern und zu entwickeln, den Kundensupport zu verbessern und CRM-Marketing, Verkaufskampagnen und Abläufe zu optimieren.

Es kann schwieriger sein, Kontaktinformationen basierend auf qualitativen Daten zu erstellen oder zu filtern, aber CRM-Systeme ermöglichen es Ihnen, diese Informationen als Notizen oder Aktivitäten zu Profildatensätzen hinzuzufügen.

Quantitative Daten

Quantitative Daten liefern objektive und numerische Informationen über das Verhalten oder die Gefühle eines Datensatzes, z. B. wie oft ein Kunde auf eine E-Mail klickt, die potenzielle Umsatzgröße eines aktuellen Geschäfts oder die Gesamtzahl der von einem Kunden eingereichten Servicetickets. Diese Art von Daten kann helfen zu verstehen, wie sich ein Datensatz verhält, denkt oder fühlt.

Quantitative Daten können spezifisch für einzelne Kunden, Leads oder Deals sein oder aggregiert werden. Beispielsweise umfasst die Berechnung der Gesamt-Lead-to-Deal-Conversion-Rate die Erfassung des Pipeline-Status aller aktuellen Leads und die Bestimmung des Prozentsatzes, der zu gewonnenen Deals wurde. In ähnlicher Weise beinhaltet die Berechnung des gesamten potenziellen Transaktionsumsatzes das Addieren der potenziellen Transaktionsgröße jedes Leads in der Pipeline.

Da quantitative Daten numerisch sind, werden sie hauptsächlich für Analysen und Berichte verwendet. Teams können messbare CRM-Daten verwenden, um Probleme in ihrem Verkaufsprozess zu identifizieren, die Effektivität von Marketingkampagnen zu bewerten, den Fortschritt bei den Verkaufszielen zu verfolgen und die Leistung einzelner Vertriebsmitarbeiter zu bewerten.

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Wie sammeln Sie CRM-Daten?

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, CRM-Daten zu sammeln:

Manuelle Dateneingabe

Eine Möglichkeit, CRM-Daten zu sammeln, besteht darin, sie manuell in das System einzugeben, entweder direkt oder mithilfe einer Tabellenkalkulation oder eines anderen Datenimport-Tools. Dies kann zeitaufwändig sein, kann aber für kleine Datenmengen oder für Daten, die auf andere Weise nicht ohne weiteres verfügbar sind, nützlich sein.

Datenintegration

Viele CRM-Systeme bieten Datenintegrationsfunktionen, mit denen Sie Daten automatisch aus anderen Quellen wie E-Mail-Plattformen, Tools zur Marketingautomatisierung oder sozialen Netzwerken importieren können. Dies kann Zeit sparen und dazu beitragen, dass die Daten auf dem neuesten Stand gehalten werden.

Webformulare

Sie können Webformulare verwenden, um CRM-Daten von Kunden oder Leads zu sammeln. Beispielsweise können Sie ein Formular auf Ihrer Website verwenden, um Kontaktinformationen von Personen zu sammeln, die daran interessiert sind, mehr über Ihre Produkte oder Dienstleistungen zu erfahren.

Kunden-Feedback

Das Sammeln von Kundenfeedback kann eine wertvolle Quelle für CRM-Daten sein. Dies kann durch Umfragen, Fokusgruppen oder andere Forschungsmethoden erfolgen.

Vertriebs- und Support-Interaktionen

Alle Interaktionen, die ein Unternehmen mit seinen Kunden hat, können eine Quelle für CRM-Daten sein. Dies kann Telefonanrufe, E-Mails, persönliche Treffen und Support-Tickets umfassen.

Insgesamt hängt der beste Ansatz zum Sammeln von CRM-Daten von den spezifischen Bedürfnissen und Zielen eines Unternehmens sowie den verfügbaren Ressourcen und Fähigkeiten ab.

Was ist die ideale CRM-Datenstruktur?

Es gibt keine „ideale“ CRM-Datenstruktur, die für alle Unternehmen funktioniert. Die Struktur Ihrer CRM-Daten hängt von den spezifischen Anforderungen und Zielen Ihres Unternehmens sowie von den Arten von Daten ab, die Sie erfassen und speichern müssen. Es gibt jedoch einige allgemeine Grundsätze, die Sie befolgen können, um sicherzustellen, dass Ihre CRM-Daten effektiv und effizient strukturiert sind:

• Organisieren Sie Daten in logischen Kategorien: Ihre CRM-Daten sollten in Kategorien organisiert werden, die für Ihr Unternehmen sinnvoll sind. Dies kann Ihnen helfen, die benötigten Daten schnell zu finden und darauf zuzugreifen.
• Verwenden Sie klare und konsistente Namenskonventionen: Die Verwendung klarer und konsistenter Namenskonventionen für Ihre Daten kann dazu beitragen, Verwirrung zu vermeiden und die Gesamtorganisation Ihrer Daten zu verbessern.
• Daten aktuell halten: Es ist wichtig, Ihre CRM-Daten auf dem neuesten Stand zu halten, um sicherzustellen, dass sie korrekt und nützlich sind. Dies kann die regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung Ihrer Daten sowie die Implementierung von Prozessen umfassen, um sicherzustellen, dass neue Daten korrekt und zeitnah eingegeben werden.
• Verwenden Sie Daten-Tags und Labels: Das Markieren und Beschriften Ihrer Daten kann das Auffinden und Organisieren erleichtern. Beispielsweise können Sie Tags verwenden, um wichtige Kunden oder Verkaufschancen zu identifizieren oder um Daten hervorzuheben, die eine Nachverfolgung oder Aktion erfordern.

Der Schlüssel zu einer effektiven CRM-Datenstruktur besteht also darin, sicherzustellen, dass sie gut organisiert, klar und konsistent ist und regelmäßig gepflegt und aktualisiert wird.

Die Auswirkungen schlechter CRM-Daten

Schlechte CRM-Daten können eine Reihe negativer Auswirkungen auf ein Unternehmen haben, darunter:

• Schlechte Kundenerfahrung: Wenn ein Unternehmen schlechte CRM-Daten hat, verfügt es möglicherweise nicht über genaue oder vollständige Informationen über seine Kunden. Dies kann zu einem schlechten Kundenerlebnis führen, da das Unternehmen möglicherweise keinen personalisierten Service oder Support bieten kann.
• Ineffiziente Operationen: Schlechte CRM-Daten können es einem Unternehmen auch erschweren, effizient zu arbeiten. Wenn beispielsweise ein Vertriebsteam falsche oder veraltete Informationen über einen Kunden hat, kann es Zeit verschwenden, Leads nachzuverfolgen, die nicht mehr interessiert sind, oder den falschen Kontakt zu erreichen.
• Verpasste Gelegenheiten: Wenn ein Unternehmen schlechte CRM-Daten hat, verpasst es möglicherweise Gelegenheiten zum Upselling oder Cross-Selling an seine Kunden, da es möglicherweise keine vollständigen oder genauen Informationen über ihre Bedürfnisse und Präferenzen hat.
• Weniger Einnahmen: All diese Faktoren können zu Umsatzeinbußen für ein Unternehmen führen. Schlechte Kundenerlebnisse können zu Kundenverlusten führen, ineffiziente Betriebsabläufe können die Produktivität und Rentabilität verringern, und verpasste Gelegenheiten können ein Unternehmen daran hindern, sein Umsatzpotenzial voll auszuschöpfen.

Insgesamt ist es für ein Unternehmen wichtig, über genaue und aktuelle CRM-Daten zu verfügen, um ein gutes Kundenerlebnis zu bieten, effizient zu arbeiten und den Umsatz zu maximieren.

Zusammenfassung

Die Bedeutung von CRM-Daten kann nicht genug betont werden. In einer Zeit des schnellen technologischen Wandels und neuer Geschäftsmethoden helfen CRM-Daten Unternehmen, wettbewerbsfähig zu bleiben und sich an sich ändernde Marktbedingungen anzupassen. Durch das Sammeln und Analysieren von CRM-Daten können Unternehmen Trends erkennen, ihre Marketingmaßnahmen effektiver ausrichten und das allgemeine Kundenerlebnis verbessern.

Für Unternehmen ist es jedoch wichtig, ihre CRM-Daten sorgfältig zu verwalten, da ein schlechtes Datenmanagement zu verpassten Gelegenheiten, Umsatzeinbußen und anderen negativen Auswirkungen führen kann. In diesem digitalen Zeitalter ist ein effektives CRM-Datenmanagement entscheidend für Unternehmen, die in einem zunehmend komplexen und wettbewerbsintensiven Markt erfolgreich sein wollen.

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• Quelle: https://dataconomy.com/2023/01/crm-data-types-benefits-risks/