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Erfahrungswissen zum Customer Experience Management

Erfolgsfaktoren bei der Einführung von Customer Data Platforms & Predictive Analytics

Erfolgsfaktoren bei der Einführung von Customer Data Platforms & Predictive Analytics
Mitschnitt-Länge: 30 Minuten
Mitschrift verfügbar
Einblicke in die Bedeutung der Kundendatenpflege, die Rolle von Experimenten und Tests im Datenmanagement und die Wirtschaftlichkeit von Investitionen in Datenqualität.

Fragen der Diskussion

  • Wie sieht das Kundendatenmanagement in einer Multi-Cloud-basierten Omni-Channel-Welt aus?
  • Was müssen die Unternehmen auf dem Weg zu einem ganzheitlich integrierten Kundendatenmanagement beachten?
  • Die Customer Data Unification wird immer wieder als wichtige Voraussetzung auf dem Weg zum ganzheitlichen Konzept angesehen - welche Entwicklungen gibt es in diesem Bereich?

Der Vortrag im Rahmen von "Shift CX 2022 Tag 4 Nachmittag" konzentriert sich auf die essenzielle Rolle der Kundendatenpflege im Kontext des Datenmanagements. Georg Blum erläutert eindrücklich, dass Kundendaten, ähnlich wie das Schuheputzen, eine kontinuierliche Pflege erfordern, um ihren Wert zu erhalten und zu maximieren. Diese Pflege ist entscheidend für die Erstellung präziser und personalisierter Marketingstrategien. Ebenso wird von Stefan Kolle die Bedeutung des richtigen Mindsets und einer starken Datenkultur innerhalb von Unternehmen betont. Er verdeutlicht, dass der erfolgreiche Umgang mit Kundendaten eine kulturelle Veränderung erfordert, in der Daten als wertvolle Ressource betrachtet und entsprechend behandelt werden. 

In der Diskussion werden auch die Herausforderungen und Lösungsansätze im Datenmanagement thematisiert. Alexander Farber hebt die Wichtigkeit einer soliden technischen Grundlage und die Integration aller Datenquellen und Kundeninteraktionspunkte hervor. Diese Aspekte sind entscheidend, um eine umfassende und effektive Datenstrategie zu implementieren. Zudem unterstreicht Stefan Kolle die Bedeutung des Experimentierens und Testens im Datenmanagement. Er betont, dass Fehlschläge als Teil des Lernprozesses akzeptiert werden sollten, um datengetriebene Strategien kontinuierlich zu verbessern. Abschließend diskutiert Georg Blum den Return on Investment (ROI) von Investitionen in die Datenqualität und legt dar, dass solche Investitionen typischerweise innerhalb von sechs bis neun Monaten eine finanzielle Rendite erbringen, was die Wichtigkeit von Investitionen in die Datenqualität unterstreicht.

Kernthemen:

- Kundendatenpflege ist entscheidend für die Erstellung genauer und personalisierter Marketingstrategien, vergleichbar mit der regelmäßigen Pflege von Schuhen.
- Ein angemessenes Mindset und eine starke Datenkultur sind für den erfolgreichen Umgang mit Kundendaten unerlässlich und erfordern eine kulturelle Veränderung in Unternehmen.
- Die Herausforderungen im Datenmanagement umfassen die Implementierung effektiver Datenstrategien und die Notwendigkeit, mit kleinen Schritten zu beginnen und auf kleinen Erfolgen aufzubauen.
- Eine solide technische Grundlage und die Integration aller Datenquellen und Kundeninteraktionspunkte sind entscheidend für eine umfassende und effektive Datenstrategie.
- Experimentieren und Testen im Datenmanagement sind wesentlich, wobei das Akzeptieren von Fehlschlägen als Teil des Lernprozesses wichtig ist, um datengetriebene Strategien zu verfeinern.
- Investitionen in die Datenqualität erbringen typischerweise innerhalb von sechs bis neun Monaten eine finanzielle Rendite, was die Bedeutung solcher Investitionen unterstreicht.

  1. Georg Blum über die Wichtigkeit der Datenpflege: "Wenn ich anfangen darf, mir kommt sofort das Bild des Schuheputzens in den Sinn. Das habe ich jetzt selbst einigen Jahren als Sinnbild und ich selber bin auch kein großer Freund vom Schuheputzen und weiß aber, dass es eigentlich ganz wichtig ist, damit die Schuhe möglichst lange halten. Und insofern bei den Daten ist es nicht viel anders. Man sollte sich im Prinzip dieses Meinzel des Schuheputzens auch bei der Datenpflege zu Gute halten oder sich als Vorsatz nehmen und dann funktioniert es"​​.

  2. Stefan Kolle über die Bedeutung des Experimentierens und Testens: "Es gibt tatsächlich Menschen, die sagen, hey, da ist ein Test schief gelaufen und man pageen dann ihre Mitarbeiter aus und das geht gar nicht. Ja, also Tests sind dazu da, dass sie auch schief gehen können. Weil ein negatives Ergebnis ist ja auch ein Ergebnis. Im Sinne von, na so hat es vielleicht gerade mal nicht funktioniert. Genau dieser Punkt. Warum machen wir das eigentlich? Nichts eigentlich der Allerwichtigste, der vorweg beantwortet werden muss. Leider sehe ich immer noch zu viele Situationen, wo, ja, lass uns mal mehr Analytics machen. Das ist eigentlich nur der Ausrede, um keine Entscheidungen zu treffen"​​.

  3. Georg Blum über den ROI von Datenqualitätsinvestitionen: "Also meine Erfahrung ist, und die kann ich jetzt wirklich über viele Jahre sagen, wer in dieses Thema Datenqualität investiert, egal ob das jetzt Experiencedat zähmt, dann hat nach spätestens sechs, alle spätestens nach neun Monaten ein ROI, aber wirklich alle spätestens. Das ist keine langfristige Investition, wie man vielleicht denkt, sondern das ist, wenn man sich das, wie wir es gerade gesagt haben, mit kleinen Datenmengen, bzw. mit wenig ausgewählten Variablen beginnt, dann hat man nach sechs spätestens, aber wirklich alle spätestens nach neun Monaten den ROI"

  • Wie sieht das Kundendatenmanagement in einer Multi-Cloud-basierten Omni-Channel-Welt aus?
  • Was müssen die Unternehmen auf dem Weg zu einem ganzheitlich integrierten Kundendatenmanagement beachten?
  • Die Customer Data Unification wird immer wieder als wichtige Voraussetzung auf dem Weg zum ganzheitlichen Konzept angesehen - welche Entwicklungen gibt es in diesem Bereich?

Das Thema Kundendatenmanagement, behandelt im Vortrag "Shift CX 2022 Tag 4 Nachmittag", ist von zentraler Bedeutung in einer datengetriebenen Geschäftswelt. Die Bedeutung liegt in der effektiven Nutzung und Pflege von Kundendaten, um personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln und die Kundenbindung zu stärken. Georg Blum veranschaulicht dies durch den Vergleich der Datenpflege mit dem Schuheputzen – eine grundlegende, aber oft vernachlässigte Tätigkeit, die jedoch für die Langlebigkeit und den Wert der Schuhe essentiell ist. Ähnlich verhält es sich mit Kundendaten, deren kontinuierliche Pflege für die Aufrechterhaltung ihrer Relevanz und Genauigkeit unerlässlich ist.

Darüber hinaus hebt Stefan Kolle die Bedeutung von Experimentieren und Testen im Rahmen des Datenmanagements hervor. Er betont, dass das Akzeptieren von Fehlschlägen als Teil des Lernprozesses wichtig ist, um datengetriebene Strategien kontinuierlich zu verbessern und anzupassen. Dies spiegelt die Notwendigkeit wider, eine Kultur des Lernens und der Flexibilität in Bezug auf Datenstrategien zu etablieren. Ebenso unterstreicht Georg Blum den schnellen Return on Investment (ROI) bei Investitionen in Datenqualität, was die Wirtschaftlichkeit und den Nutzen von Datenpflege und -management in den Vordergrund stellt. Diese Einsichten aus dem Vortrag beleuchten die kritischen Aspekte des Kundendatenmanagements und unterstreichen die Notwendigkeit einer proaktiven und strategischen Herangehensweise in diesem Bereich.

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