Kundendaten: Definition, Bedeutung und strategischer Nutzen für Unternehmen
Kundendaten bilden für Unternehmen die zentrale Grundlage zur Definition ihrer Kundenbeziehungen und zur gezielten Steuerung von Geschäftsprozessen. Durch das systematische Sammeln und strategische Nutzen dieser Daten können Kundenbedürfnisse präzise analysiert und personalisierte Angebote entwickelt werden. Dadurch entstehen Wettbewerbsvorteile, da Marketing und Vertrieb effizienter arbeiten und Trends frühzeitig erkannt werden. Ein umfassendes Datenmanagement schafft Transparenz, optimiert interne Abläufe und unterstützt fundierte Entscheidungen. Betriebe, die Kundendaten bewusst und strategisch nutzen, erhöhen somit nicht nur die Kundenbindung, sondern steigern auch ihren wirtschaftlichen Erfolg nachhaltig. Somit wird die Bedeutung von Daten deutlich. Sie sind weit mehr als bloße Informationen, sondern die Definition für einen wertvollen Erfolgsfaktor, der die Kundschaft und den Markt verbindet.
Was sind Kundendaten?
Kundendaten umfassen alle Informationen, die Unternehmen über ihre Kunden und Geschäftspartner sammeln sowie speichern. Sie dienen unterschiedlichen Abteilungen für Analysen, gezielte Kommunikation, strategische Entscheidungen oder schlicht der Verwaltung. Arbeitet ein Unternehmen kundenzentriert (Customer Centricity), ist das Sammeln von Daten für die gesamte Ausrichtung des Berufsalltags unerlässlich. Dabei sollte stets zwischen den einzelnen Kategorien bzw. Arten von Kundendaten unterschieden werden.
Stammdaten: Bei den Stammdaten handelt es sich um grundlegende Informationen, die zumeist leicht zu beschaffen sind und sich nur selten verändern. Dazu zählen zum Beispiel Namen, Adressen, Geburtsdaten, E-Mail-Accounts, Telefonnummern und Kontodaten. Im Geschäftskundenbereich kommen Firmendaten sowie Angaben zu Abteilungen oder auch Steuerdaten hinzu.
Transaktionsdaten: Transaktionsdaten beschreiben die aktuellen und bisherigen Geschäftsprozesse mit einem Kunden. Hierzu zählen zum Beispiel Käufe, Bestellungen, Zahlungen, Retouren oder Umsätze. Es handelt sich also um das Sammeln von Kundendaten zu Lieferungen oder Leistungen.
Kaufhistorie: Die Kaufhistorie ist eine Zusammenstellung sämtlicher Käufe der Produkte oder Dienstleistungen eines Unternehmens. So wird deutlich, in welchem Umfang die Kunden bisher Bestellungen abgegeben haben. Es lassen sich beispielsweise Forecasts erstellen oder gezielte Kampagnen zur richtigen Zeit schalten.
Verhaltensdaten: Per Definition sind Verhaltensdaten alle Informationen, die Kunden nach Interaktionen hinterlassen, was in der heutigen Zeit zumeist online auf Webseiten oder im Social Media geschieht. Hierzu zählen beispielsweise Besuche der Homepage, Klickraten in sozialen Netzwerken, Öffnungsintervalle von Newslettern oder Reaktionen auf Werbekampagnen durch das Marketing.
Neben der Einteilung in verschiedene Arten von Kundendaten sollte ein Unternehmen stets wissen, ob es im B2B- oder B2C-Bereich tätig ist. Die Daten zu Geschäftskunden müssen detailliert sein und dürfen keine Fehler enthalten. Da die Geschäfte ein deutlich größeres Volumen haben, müssen die einzelnen Informationen zu Unternehmen oder Geschäftspartnern eine hohe Qualität vorweisen. Bei Privatkunden zählt hingegen die Breite der Daten. Hier ist es ratsam, so viele Informationen wie möglich über eine einzelne Person in Bezug auf ihre Lebensumstände oder ihr Kaufverhalten zu sammeln
Um Customer Centricity zu erreichen, benötigt ein Unternehmen einen 360-Grad-Blick auf seine Kunden. Ein vollständiges Kundenprofil inklusive aller bereits aufgezählten Daten ermöglicht es Marketing und Vertrieb, den größtmöglichen Nutzen zu ziehen. Sie können ihre Produkte und Dienstleistungen optimal auf die Bedürfnisse der Kunden zuschneiden und so die bestmöglichen Lösungen bieten. Zudem ermöglicht die Gesamtsumme aller Informationen, auch Big Data genannt, dem Unternehmen durch Analysen und Forecasts einen Vorteil gegenüber den Wettbewerbern.
Datenschutz und DSGVO - Rechtssichere Verarbeitung der Kundendaten
Seit die Europäische Union im Mai 2018 die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) verabschiedet hat, ist das Sammeln von Big Data für das Marketing nicht mehr so einfach. Seit diesem Datum spielt der Datenschutz eine wichtige Rolle, da Unternehmen die Informationen zu einer einzelnen Person ohne deren Zustimmung nicht verwenden dürfen. An dieser Stelle sei darauf hingewiesen, dass die folgenden Informationen keine Rechtsberatung darstellen, sondern lediglich eine Definition der wichtigsten Aspekte der DSGVO allgemein widerspiegeln.
Einwilligung und Rechtmäßigkeit im Datenschutz
Grundsätzlich besagt der Datenschutz, dass Unternehmen Informationen einer Person nur dann speichern dürfen, wenn eine klare Rechtsgrundlage besteht. Im Normalfall gilt die Einwilligung der entsprechenden Person als eine solche Rechtsgrundlage. Sobald eine freiwillige, eindeutige, informierte und widerrufbare Einwilligung vorliegt, dürfen Marketing, Vertrieb oder andere Abteilungen die Daten nutzen. Zudem muss eine klare Definition darüber herrschen, wofür das Unternehmen die Kundendaten sammeln möchte. Alternativ kann das berechtigte Interesse als Grundlage dienen, beispielsweise bei der Erfüllung eines Vertrags. In solchen Fällen sind jedoch Einzelprüfungen notwendig
Speicherung, Verarbeitung und Löschung von Kundendaten
Beim Sammeln von Daten müssen Unternehmen gemäß der DSGVO einige Grundsätze des verantwortungsbewussten Umgangs beachten. Ein erster Punkt ist die Dauer der Datenspeicherung. Marketing und Vertrieb dürfen die Kundendaten nur so lange speichern, wie es für den ursprünglichen Zweck erforderlich ist. Laut die DSGVO muss der Grundsatz der Datenminimierung beachtet werden. Unternehmen dürfen nur so viele Daten sammeln, wie sie für den jeweiligen Zweck wirklich benötigen. Dabei sind geeignete technische Maßnahmen zum Datenschutz zu ergreifen. Über Verschlüsselungen oder Zugriffsberechtigungen muss die gesamte Big Data des Unternehmens geschützt sein. Außerdem sind Verzeichnisse der Datenverarbeitungstätigkeiten zu führen, die bei Bedarf vorgelegt werden können. Anschließend muss bereits beim Sammeln der Kundendaten ein Prozess für deren Löschung bestehen, sobald die jeweiligen Zwecke entfallen.
Transparenz und Kundenrechte
Die DSGVO räumt Personen, deren Daten von einem Unternehmen gespeichert und genutzt werden, einige Rechte ein. So dürfen Kunden zum Beispiel jederzeit erfragen, welche Informationen von ihnen vorliegen und zu welchem Zweck darauf ein Zugriff erfolgt. Bereits bei der Aufnahme eines neuen Kunden sollte dieser in einer Datenschutzerklärung über den Nutzen von Big Data seitens des Unternehmens aufgeklärt werden. Während der Zusammenarbeit haben Kunden jederzeit das Recht, Auskunft über die Verwendung ihrer Daten zu erhalten. Sie müssen auf Nachfrage erfahren dürfen, welche Informationen gespeichert sind und wie sie eine Berichtigung oder gar Löschung der Kundendaten veranlassen können. In der DSGVO sind ebenfalls die Rechte auf Einschränkung der Verarbeitung oder auf Datenübertragbarkeit gesetzlich verankert.
Ein Verstoß gegen die Richtlinien zum Datenschutz würde einem Unternehmen nicht nur Bußgelder kosten, sondern auch das Vertrauen seiner Kunden gefährden.
Kundendaten erfassen - wie und wo kommen diese her?
Bevor Unternehmen Kundendaten nutzen können, müssen sie diese zunächst sammeln. Dabei stellt sich die Frage, wie dies möglichst effizient gelingt. Dafür stehen verschiedene Wege und Arten zur Verfügung. Durch den Einsatz von Tracking-Tools lassen sich auf der eigenen Homepage umfangreiche Daten zum Kundenverhalten erfassen. Cookies geben beispielsweise Auskunft darüber, woher die Nutzer kommen, welche Klicks sie bisher im Internet getätigt haben und wie lange ihre Verweildauer ist. Das Marketing kann daraus Rückschlüsse über die Nutzerfreundlichkeit der eigenen Website ziehen oder individuelle Werbung schalten, die die Bedürfnisse der Kunden in den Vordergrund stellt.
Eine weitere Quelle für Kundendaten ist das eigene CRM-System. CRM steht für das Kundenmanagement im Betrieb, welches zumeist computergestützt mit einer entsprechenden Software erfolgt. Eine solche Software, wie beispielsweise die ameax AkquiseManager CRM-Software dient der zentralen Speicherung von Kundendaten. Alle Abteilungen hinterlegen spezifische Informationen zu Kunden, Geschäftspartnern, Lieferanten oder Stakeholdern. In der Regel speisen die Abteilungen Vertrieb, Marketing und Customer Support das CRM-System. Die so entstehenden Big Data können von verschiedensten Unternehmensbereichen genutzt werden, um an die Daten für ihre weiteren Tätigkeiten zu gelangen.
Im Privatkundensektor kommt die Methode der Kundenkarten und Treueprogramme als Art der Datenbeschaffung häufig zum Einsatz. Im E-Commerce und im stationären Handel setzen zahlreiche Anbieter Kundenkarten oder entsprechende Apps ein. Dabei geben Kunden nicht nur bei der Anmeldung ihre Daten preis, sondern liefern dem Unternehmen auch bei der Nutzung der Treueprogramme dauerhaft Informationen über ihr Kaufverhalten. Dadurch lassen sich genaue Auswertungen der beliebtesten Produkte oder dem durchschnittlichen Umsatz erstellen. Aus diesen und vielen weiteren Zahlen kann das Marketing Vorteile bei Verkäufen ziehen.
Soziale Netzwerke wie Facebook, Instagram, LinkedIn oder TikTok sind nicht zu unterschätzen. Die Fülle an Likes, Kommentaren, geteilten Beiträgen oder Erwähnungen stellt eine Big Data dar, die zahlreiche Dinge über die jeweiligen Marken aussagen. Kunden geben viel über ihre Interessen und Meinungen preis. Durch die Analyse dieser Daten lassen sich neue Trends sehr schnell erkennen. Über frühzeitig entwickelte Produkte bietet sich ein Wettbewerbsvorteil. Mithilfe von Customer Listening erhält das Marketing einen schnellen Einblick in die Bedürfnisse der eigenen Zielgruppen. Außerdem ist adressatengenaues Werben in den sozialen Medien möglich, wobei eine personalisierte Kundenansprache mittlerweile Standard ist.
Die an dieser Stelle abschließend vorgestellte Quelle für die Beschaffung von Kundendaten ist eher klassischer Art. Dies ist beim Ausfüllen von Formularen, bei der Registrierung für Newsletter oder bei der Teilnahme an Umfragen der Fall. Diese Quellen gelten jedoch als besonders wertvoll, da die Probanden ihre Daten freiwillig angeben und somit konkrete Bedürfnisse äußern. Insbesondere Umfragen liefern Informationen zur Kundenzufriedenheit sowie Verbesserungsvorschläge oder konkrete Wünsche für die Produkte und Dienstleistungen. Dadurch können Unternehmen ihre Entwicklung optimieren und strategische Entscheidungen treffen.
Analysen verschaffen Unternehmen Vorteile - dank Kundendaten.
Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen zahlreiche Vorteile in mehreren Abteilungen erzielen. Welche Chancen und Verbesserungen sich im Detail ergeben, zeigt das folgende Kapitel.
Vertriebscontrolling - Kundenwert und Customer Value ermitteln
Die Datenanalyse ermöglicht dem Vertriebscontrolling die Berechnung verschiedener Kennzahlen, die bei der Bewertung einzelner Kunden oder Prozesse im betrieblichen Alltag helfen. Je nach Ergebnis der Analyse kann die Geschäftsleitung anschließend wichtige Maßnahmen ableiten. Die wichtigsten Kennzahlen im Überblick:
- Kundenwert (Customer Lifetime Value)
- Kundenakquisekosten (Customer Acquisition Cost)
- Kundenbindungsrate (Retention Rate)
- Abwanderungsrate (Churn Rate)
- Wiederkaufrate (Repeat Purchase Rate)
- Durchschnittlicher Bestellwert (Average Order Value)
- Kaufhäufigkeit (Purchase Frequency)
- Net Promoter Score
- Cross- und Upselling-Quote
Kundensegmentierung
Die Unterteilung der Kunden in Zielgruppen, die sich beispielsweise nach Verhalten, demografischen Merkmalen oder Kaufhistorie richten, kann einen großen Mehrwert für das Marketing und den Vertrieb bringen. Sind homogene Gruppen geschaffen, lassen sich diese zielgerichteter ansprechen. Sei es durch Werbung, die den Interessen der Adressaten entspricht, oder durch Produkte, die genau die Bedürfnisse der Zielgruppen erfüllen. Auf diese Weise lassen sich Streuverluste minimieren und Trends frühzeitig erkennen. Durch die Segmentierung ist zudem ein Cross- und Upselling deutlich einfacher zu erreichen.
Kaufverhalten vorhersagen
Die Analyse von Kaufhistorien, Klickverläufen und anderen Kundeninteraktionen lässt Rückschlüsse auf das zukünftige Kaufverhalten zu. Diese sogenannten Forecasts nutzt die Produktionsabteilung für ihre Planungen. So kann sie das Personal darauf abstimmen und die Produkte so anpassen, dass sie den aktuellen Markttrends entsprechen. Auch der Einkauf profitiert von Forecasts, da sich die Bestellmengen anhand des prognostizierten Kaufverhaltens sehr gut planen lassen. Sowohl die optimierte Personalplanung als auch die angepassten Bestellmengen bringen am Ende monetäre Vorteile.
Customer Journey mit Tracking-Daten optimieren
Die Analyse von Trackingdaten aus dem Social Media ermöglicht eine datenbasierte Betrachtung der gesamten Customer Journey. So erfahren Betriebe, wie Nutzer interagieren, an welchen Stellen sie abspringen und wo sich ein Kanal als besonders effektiv erweist. Mit diesem Wissen kann das Marketing die identifizierten Touchpoints optimieren und Barrieren verringern. Der Kundenkomfort muss über die Usability sämtlicher Tools und Schnittstellen hinweg auf höchstem Niveau sein, damit die Kundenzufriedenheit nicht leidet. Die Social-Media-Interaktionen liefern zudem wertvolle Einblicke in die Meinungen von Bestandskunden und potenziellen Neukunden.
Personalisierte Kaufempfehlungen
Das Kaufverhalten oder die Produktinteressen eines Kunden liefern dem Marketing Möglichkeiten zur Personalisierung. So lassen sich mithilfe von Algorithmen individuelle Kaufempfehlungen generieren. Kunden werden dann genau die Waren und Dienstleistungen angezeigt, die zu ihren Bedürfnissen passen. Dies erhöht nicht nur den Umsatz, sondern auch die Kundenbindung, da direkt ein hohes Vertrauensverhältnis entsteht. Das datengetriebene Einkaufserlebnis fühlt sich für die Besteller deutlich besser an und fördert das Cross-Selling. Insbesondere im E-Commerce führen die personalisierten Kaufempfehlungen zu einem deutlich höheren Umsatz und Warenkorbwert.
Churn Management (Kündigungsprävention)
Kein Vertrieb möchte liebgewonnene Kunden verlieren, ohne vorab über deren Wechselgedanken informiert worden zu sein. Die Analyse von Kundendaten kann dabei helfen, unzufriedene Kunden frühzeitig zu ermitteln. Warnzeichen können beispielsweise eine rückläufige Nutzung von Dienstleistungen, negative Bewertungen, Reklamationen im Customer Support oder ausbleibende Interaktionen im Social Media sein. Marketing und Vertrieb können bei solchen Auffälligkeiten Gegenmaßnahmen einleiten. Das Ziel besteht darin, das Abwandern des Kunden zu verhindern und seine Zufriedenheit wiederherzustellen. Der Fachbegriff für diese Tätigkeiten lautet per Definition Churn Management.
Automatisierung von Kampagnen
Marketingkampagnen waren früher ein aufwendiges Mittel zur Kundenbindung. Durch die Verbindung zur Big Data aus dem CRM ist dies jedoch kein Problem mehr. Mailings, Rundschreiben oder Briefe lassen sich so ganz einfach mit den Kundendaten verknüpfen und automatisiert versenden. Dabei findet zusätzlich eine Individualisierung der Ansprache statt, was für die einzelnen Ansprechpartner auf Kundenseite eine hohe Wertschätzung darstellt. Durch die Analyse der Interaktionsraten kann jede E-Mail zur Kampagne zudem zur sinnvollsten Uhrzeit verschickt werden, da bekannt ist, wann ein Kunde empfänglich für Werbung ist.
Vertrieb: Timing und Kanäle optimieren
Bei Vertriebsmaßnahmen spielt es eine große Rolle, zu welcher Zeit und über welchen Kanal ein Unternehmen seine Kunden am besten erreichen kann. So können Verkaufsgespräche beispielsweise genau dann angesetzt werden, wenn ein Kunde historisch betrachtet die meisten Interaktionen hatte. Gleiches gilt für die Auswertung bestimmter Kanäle. Der eine Gesprächspartner ist eher auf LinkedIn unterwegs, während ein anderer Kunde ausschließlich Facebook benutzt. Auf diese Weise ist eine personalisierte Ansprache zur richtigen Zeit am richtigen Ort möglich. Das Gießkannenprinzip gehört damit der Vergangenheit an.
Produktentwicklung
Mithilfe von Kundendaten lassen sich Trends bestimmter Zielgruppen sowie Marktbedürfnisse nach neuen Lösungen hervorragend analysieren. Genau hier setzt die Produktentwicklung an, die ihre Angebote entsprechend gestaltet. Um Wünsche und Bedürfnisse zu erfahren, kann ein Unternehmen Reklamationen im Customer Support auswerten, die Big Data im Social Media auslesen oder mit gezielten Umfragen arbeiten. Reale Kundendaten liefern schnell einen Marktvorteil, der über die Produktentwicklung praxisnah ausgeschöpft werden kann. Die kundenzentrierte Definition der Produkte und Dienstleistungen einer Marke spart Kosten und steigert den Umsatz.
Customer Support verbessern
Eine Analyse der Aktivitäten im Customer Support hilft dabei, eine stärkere Kundenbindung aufzubauen. Wenn ein Unternehmen die Schwachstellen seines Kundenservice kennt, kann es hier gegensteuern. Durch die Analyse historischer Daten lassen sich wiederkehrende Probleme der Produkte oder Dienstleistungen identifizieren und bereits vor einer Reklamation beheben. Der Customer Support selbst kann durch den Einsatz von KI auf ein höheres Level gebracht werden. Dies kann beispielsweise durch den Einsatz von Chatbots oder Priorisierungstools erfolgen. Auch der Aufbau von Self-Service-Portalen kann die Zufriedenheit mit dem Kundenservice steigern.
Häufige Fehler und Lösungen
Im Umgang mit Kundendaten treten häufig typische Fehler auf, die es im Berufsalltag zu vermeiden gilt. Eine der häufigsten Mängelquellen sind Rechtschreibfehler in wichtigen Informationen. Sobald solche Fehler in den Daten enthalten sind, lassen sich diese nicht mehr automatisiert nutzen, wodurch der Mehrwert verloren geht. Um dies zu vermeiden, sollten sämtliche Formulare so einfach wie möglich gestaltet sein. Im Idealfall lassen sich nur noch vorgefertigte Daten nutzen oder es wird mit Musterbeispielen gearbeitet. Außerdem ist eine barrierefreie Gestaltung wichtig, damit jede beteiligte Person die Informationen korrekt eingeben kann.
Ein weiterer typischer Fehler ist die Vertauschung von Vor- und Nachnamen, was insbesondere bei internationaler Kundschaft nicht selten ist. Beschriftungen und Hinweise können hier Abhilfe schaffen. Zudem ist eine Verknüpfung mit einem Prüftool denkbar, das Namen mit allgemeinen Daten abgleicht. Die Definition von Vor- und Nachnamen im CRM-Tool ist beispielsweise für die korrekte Ansprache in automatisierten E-Mails nötig.
Falsche E-Mail-Adressen können ebenfalls zu ärgerlichen Fehlern führen. Ein einziger Tippfehler genügt, damit ein Kunde wichtige Informationen nicht mehr erhält. Deshalb sollte bereits bei der Aufnahme oder dem Empfang einer E-Mail-Adresse eine Testnachricht verschickt werden. Kommt diese nicht bei der jeweiligen Person an, lässt sich der Fehler schnell beheben.
Problematisch ist außerdem das unvollständige Sammeln von Daten, wobei dieser Mangel durch Pflichtfelder schnell behoben werden kann. Ein Datenimport aus anderen Quellen ist zudem weniger anfällig für Fehler in den relevanten Informationen. Nicht zuletzt bringen regelmäßige Kontrollen einen hohen Nutzen für die Zusammenarbeit mit der Kundschaft. Die Big Data eines Unternehmens sollte häufig kontrolliert, aktualisiert und auf Dubletten überprüft werden. Tools zur Dubletten- oder Plausibilitätsprüfung können Mitarbeitenden dabei helfen, große Mengen an Daten professionell zu managen.
Insgesamt lässt sich festhalten, dass eine einfache und klare Gestaltung der Datenerfassung am Ende zu einer höheren Qualität der Big Data führt und somit die Analysen verbessert.
Fazit - Kundendaten als wertvoller Faktor für den Unternehmenserfolg
Kundendaten sind weit mehr als bloße Datensätze: Sie sind die Definition für einen wertvollen Erfolgsfaktor im digitalen Zeitalter. Werden sie regelmäßig gepflegt und systematisch analysiert, ermöglichen sie personalisierte Angebote, optimierte Prozesse und fundierte Entscheidungen. Entscheidend ist jedoch, Datenschutzrichtlinien wie die DSGVO konsequent einzuhalten und höchste Standards zu wahren. Nur durch transparente Verarbeitung und klare Einwilligungen entsteht nachhaltiges Vertrauen. Ein modernes CRM-System unterstützt dabei, Kundendaten zentral zu verwalten und unternehmensweit nutzbar zu machen. Wer diese Potenziale erkennt und strategisch nutzt, steigert nicht nur die Effizienz, sondern auch den Unternehmenserfolg.
Jede Analyse von Kundendaten basiert auf einer zuverlässigen Software. Nutzen Sie die ameax AkquiseManager CRM-Software für 30 Tage völlig kostenlos und ziehen Sie so den bestmöglichen Nutzen aus ihrer Big Data.