Kunden- und Produktdaten gehören zu den Unternehmensstammdaten und unterliegen damit dem „Master Data Management“ („MDM“).
Was es damit auf sich hat und welche Rolle MDM im automatisierten 1:1 Marketing spielt, erfahren Sie in diesem Beitrag.
Nach den Grundlagen der vergangenen Wochen wird es allmählich ernst – wir nähern uns mit schnellen Schritten der tatsächlichen Kopplung von CRM– und PIM-System.
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- „Automatisiertes 1:1 Marketing im Handel – Teil 1: Produkte“
- „Automatisiertes 1:1 Marketing im Handel – Teil 2: Kunden“
- „1:1 Email Marketing – Teil 3 der Serie Automatisiertes 1:1 Marketing im Handel“
- „Product Information Management (PIM) – Teil 4 der Serie Automatisiertes 1:1 Marketing im Handel“
- „Customer Relationship Management (CRM) – Teil 5 der Serie Automatisiertes 1:1 Marketing im Handel“
- „Klassifikation von Kundendaten und Produktdaten – Teil 6 der Serie Automatisiertes 1:1 Marketing im Handel”
- „Produktempfehlungen im 1:1 Marketing und die Relevanz von Marketinginformationen – Teil 7 der Serie “Automatisiertes 1:1 Marketing im Handel”
- Kundendaten und Produktdaten fit machen mit Information Supply Chain Management (ISCM), Datengranularität und dem “Golden Record” – Teil 8 der Serie “Automatisiertes 1:1 Marketing im Handel”
Die Artikel bauen aufeinander auf. Starten Sie aus diesem Grund bei dem ersten Teil.
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Kunden- und Produktdaten und Master Data Management
Sowohl bei Kunden- als auch bei Produktdaten handelt es sich um Unternehmensstammdaten.
Sämtlichen Geschäftsprozessen und Geschäftsaktivitäten liegen Stammdaten zugrunde. Stammdaten beschreiben die grundlegenden Geschäftsobjekte eines Unternehmens, sie sind als das virtuelle Kapital eines Unternehmens zu betrachten.
Stammdatenmanagement, engl. „Master Data Management“, abgekürzt „MDM“, ist das Daten-Management zur Sicherstellung der Stammdaten-Qualität.
Master Data Management stellt die Eignung der Stammdatenobjekte bei Verwendung in allen wertschöpfenden Prozessen des Unternehmens sicher.
Alle hierzu notwendigen operativen und steuernden Prozesse, die die Pflege und Verwaltung der Stammdatenobjekte und die eine qualitätsgesicherte Definition herbeiführen, sind im MDM enthalten.
Zudem stellt das MDM die IT-Komponenten zur Abbildung dieser Prozesse zur Verfügung.
Das Stammdatenmanagement umfasst vor allem die Bereiche Datenintegration, Datenqualität, Datenkonsolidierung, Kunden- und Produktdatenabstimmung und Metadatenmanagement.
In der Literatur werden Kundendaten sowie Produktdaten jeweils immer den Unternehmensstammdaten zugeordnet. Allerdings werden beide Datendomänen bislang sehr selten in Zusammenhang gebracht.
MDM-Lösung primär für Kundendaten
Lösungen für den Umgang mit Kundendaten stellen den Kunden in allen Prozessen in den Fokus. Dabei spielt es keine Rolle, welche Eigenschaften einem Kunden zugeschrieben werden. Es kann sich beispielsweise um folgende „Rollen“ mit ihren Spezifikationen handeln:
- Kunde
- Lieferant
- Bürger
- Patient
Meist ähneln MDM-Lösungen, die sich auf Kundendaten konzentrieren, CRM-Systemen. Oft bilden CRM-Systeme auch typische Anforderungen an MDM-Systeme ab.
Hauptnutzen von MDM-Lösungen mit Kundenfokus sind die Sicherstellung und Aufrechterhaltung der Kundenzufriedenheit und die Erstellung sinnvoller Angebote basierend auf dem Kundensortiment (Cross-Selling und Upselling) über alle Marketing- und Vertriebskanäle hinweg (Multichannel-Ansatz, bzw. Omnichannel-Ansatz).
Weiterhin stellen sie die Konsistenz der Kundendaten sicher; mit kundenzentrierten MDM-Systemen lässt sich der Kundendienst organisieren, abwickeln und analysieren. Es können Kundenwertberechnungen vorgenommen werden.
Ein Feature bieten die meisten MDM- (und CRM-)Systeme: Eine „dashboard“-artige Zusammenstellung aller expliziten und impliziten Kundendaten, dem „Customer Insight„.
MDM-Lösung primär für Produktdaten
MDM-Lösungen mit dem Fokus auf Produktdaten liefern Methoden und Werkzeuge für ein optimales Product-Lifecycle-Management („PLM“). Sie unterstützen Mitarbeiter des Produktmanagement, des Marketing, des Vertriebs, der Entwicklung und des Managements bei allen produktzentrierten Prozessen von der Planung eines Produkts, über die Entstehung, den Verkauf, bis hin zur Einstellung und dem Abverkauf.
Der Schwerpunkt von MDM-Systemen mit Fokus auf Produktdaten liegt neben der Unterstützung der PLM-Prozesse in der Klassifizierung und Normierung von Produkten.
Oft liefern MDM-Lösungen mit Produktdatenfokus ERP-ähnliche Ansätze. Viele PIM-Systeme bieten Lösungen, die denen von MDM-Systemen ähnlich sind, an.
Die Hauptnutzen von produktdatenzentrierten MDM-Systemen sind die Sicherstellung von Compliance, Unterstützung beim Kundendienst, Optimierung der Prozesseffizienz, Sicherstellung der Time-to-Market, Flexibilität in der Datenverwendung.
Zudem unterstützen sie Vertrieb und Marketing durch die oftmals unkomplizierte Anbindung an Verkaufskanäle, wie Kataloge, bzw. Layout-Software, Verkaufs-Displays in Ladenlokalen, Kassensysteme, Online-Shops, Marktplätze, Preisvergleichsplattformen und Werbeplattformen.
Ziele von Master Data Management
Die Ziele von MDM liegen im Wesentlichen in der Sicherstellung von Datenqualität, im Streben nach ständiger Werterhöhung der Daten und in der Maximierung der Verwendungshäufigkeit der Stammdatenobjekte mit angestrebter Nutzensteigerung.
Der wesentliche Unterschied zwischen dem klassischen unidirektionalen und dem angestrebten Ansatz liegt im bidirektionalen Abgleich von Stammdaten.
Die Ziele von MDM entsprechen den in den früheren Beiträgen beschriebenen Zielen von PIM- und CRM-Systemen und verfolgen das bereits vorgestellte Konzept zur Wiederverwendbarkeit von Daten.
Notwendigkeit von Master Data Management
Der Handel ist einem erheblichen Wandel unterworfen, Internet-Shops sind gang und gäbe.
Durch das Internet ergeben sich auf der einen Seite neue Möglichkeiten und vereinfachte Prozesse, z.B. Mass Customization oder Multichannel-Vertrieb.
Auf der anderen Seite wandelt sich der Markt durch die zunehmende Anzahl an Händlern hin zum Käufermarkt, ausgedrückt durch hohe Preistransparenz und Preisdruck.
In vielen Segmenten werden die Preise quasi durch große Marktteilenehmer oder Kunden definiert.
Im Handel ergeben sich – im Vergleich zu anderen Branchen – oft sehr direkte Kundenbeziehungen. Ein fundiertes Kundenverständnis ist neben dem effizienten Produktdatenmanagement hier Erfolgsfaktor.
Die Kunst besteht darin, über ein branchenübliches CRM hinaus eine Verbindung zu anderen Stammdatenobjekten im Handelsunternehmen herzustellen, z.B. Kunde-Produkt.
„Kunden möchten Angebote, Rabatte und Informationen zu Produkten und Dienstleistungen, die für sie persönlich interessant sind. … Alles andere ist für Kunden in der Regel nicht nur irrelevant, sondern endet im schlimmsten Fall in Verärgerung und Resignation.“
Quelle: Rold Scheuch, Tom Gansor, Colette Ziller in „Master Data Management“„Mit Bezug auf die persönlichen Präferenzen lässt sich die Relevanz der Botschaften [in Emailings] erheblich steigern … Versender können so Kundenverständnis demonstrieren. Der Abonnent fühlt sich als Individuum wertgeschätzt. Zudem findet er schneller die für ihn interessanten Angebote.“
Quelle: Sebastian Kurczynski, Axel Schmidt, Jashar Seyf in „INSIGHTS, Ausgabe 16/12“
Die bereits in Teil 1 zitierte Forsa-Studie hat ermittelt, dass Marketing die Deutschen störe, dass rund die Hälfte der Befragten von Unternehmen in Ruhe gelassen werden möchte.
Rund 17 % der Befragten wünschen sich relevante Inhalte, die auf sie persönlich zugeschnitten sind.
Durch Relevanz und Aufklärung lässt sich das Vertrauen der Konsumenten gewinnen.
Fast 90 % der befragten Marketingverantwortlichen sind davon überzeugt, dass individuelle Kommunikation in der Zukunft immer wichtiger wird. Diese Marketingverantwortlichen wollen individuelle Kommunikation zukünftig stärker einsetzen.
Auch Andrew White, MDM-Analyst bei Gartner bestätigt die Bedeutung von Produkt- und Kundendaten. Benjamin Rund beruft sich auf White und bescheinigt Kunden- und Produktdaten die größte Bedeutung unter den MDM-Domänen eines Unternehmens.
In „manage it, Jahrgang 8, Heft 9-10,“ schreibt K. Winkler Werbung ganz klar die Wirkung ab, sofern keine Relevanz für den Adressaten besteht.
Fazit
Relevanz sorgt schlussendlich für Akzeptanz.
Relevanz kann über die Auswertung historischer Angebots-, Transaktions- und Reaktionsdaten und sich daraus ergebenden Ursache-Wirkungs-Beziehungen erreicht werden.
Mithilfe dieser Beziehungen lassen sich Abschlusswahrscheinlichkeiten für Produktempfehlungen erstellen. Das führt zu Umsatzsteigerung, Kostensenkung und Marketingoptimierung.
Im nächsten Beitrag der Serie „Automatisiertes 1:1 Marketing im Handel“ werden Sie sehen, wie die Theorie der vergangenen neun Beiträge zu großen praktischen Erfolgen in vielen Unternehmen geführt hat.
Freuen Sie sich auf einige Fallstudien zur bisherigen Theorie!
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