Kundendaten effektiv und nachhaltig managen

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1 KUNDENDATENMANAGEMENT Kundendaten effektiv und nachhaltig managen Wie Data Governance hilft, Ihre Kunden besser zu verstehen Die Grundlage vieler Geschäfts- und Entscheidungsprozesse in Marketing und Vertrieb sind Kundendaten, wie Ansprechpartner, Kontaktinformationen, Kundengruppen und Interessen. Liegen Kundendaten im Unternehmen verteilt und in unterschiedlichen Formaten vor, sind sie nicht mehr aktuell und nicht richtig gepflegt, ist ihre Nutzbarkeit für den Fachbereich stark eingeschränkt. Neben technischen Lösungen, spielt Data Governance eine entscheidende Rolle bei der nachhaltigen Bereitstellung verwendbarer (d. h. richtiger, aktueller, konsistenter und vollständiger) Kundendaten. Data Governance legt den organisatorischen Rahmen für den Umgang, die Pflege und die Bereitstellung von Kundendaten fest und ordnet den Fachbereichen die Verantwortung für Kundendaten zu. Wie viele Kunden haben wir eigentlich?, Welchen Umsatz haben wir mit unseren Top 10 Kunden (weltweit, pro Land) im vergangenen Quartal gemacht?, Mit welchen Kunden machen wir keinen Gewinn?, Wie erfolgreich war unsere letzte -Kampagne?, Welche Kunden informieren wir über unsere neue Produktlinie? Mit derartigen oder ähnlich lautenden Fragen werden Vertrieb und Marketing ständig konfrontiert. Diese Fragen richtig zu beantworten ist oft gar nicht so einfach. Die Gründe dafür sind vielfältig: die notwendigen Informationen zu Kunden liegen im Unternehmen verteilt an mehreren Orten (z. B. in ERP- oder CRM-Systemen, Kalkulationstabellen, Textdokumenten, Notizen), sie sind häufig nicht mehr aktuell (insbesondere Kontaktinformationen und Ansprechpartner), nicht vollständig erfasst oder existieren gar nur in den Köpfen der Kundenbetreuer. Hinzu kommt, dass in einem Unternehmen meist gar kein einheitliches Verständnis darüber besteht, was ein Kunde überhaupt ist. Ist es bereits ein Interessent an Produkten oder Dienstleistungen? Oder muss ein Kunde mindestens eine Bestellung im Jahr tätigen? Was ist mit Konzerntöchtern, Landesgesellschaften oder mit jeder einzelnen Filiale eines Handelsunternehmens? Zählen Privatkunden auch dazu, z. B. die eigenen Mitarbeiter? Kundendatenqualität entsteht durch das Zusammenspiel von Technik, Management und Organisation Die Lösung für diese Herausforderungen ist auf den ersten Blick recht einfach: alle Kundendaten (oder Kundenstammdaten) müssen ständig an einem Ort in der richtigen Qualität (aktuell, richtig, vollständig, und konsistent) vorgehalten werden. Und in der Tat gibt es dafür auch ausgereifte technische Lösungen, wie beispielsweise Uniserv Smart Customer MDM, der ein zentrales Register für qualitätsgesicherte Kundendaten bereitstellt, die dort über alle Quellen und Organisationsbereiche hinweg zusammengefasst und kombiniert werden. Aber Informationstechnik ist nur ein Teil der Lösung. Der andere Teil umfasst alle Aspekte rund um das Management und die Organisation von Kundendaten.

2 Typischerweise durchlaufen Kundendaten während ihres Lebenszyklus mehrere Unternehmensbereiche. Ein Kundendatum entsteht häufig beim Kundenbetreuer oder einem Mitarbeiter des Vertriebs, welcher z. B. die Attribute Name, Adresse und Ansprechpartner erfasst. Das Controlling ordnet dem Kundendatum dann verschiedene Kategorien für das Berichtswesen zu, der Vertrieb legt Zahlungs- und Lieferkonditionen fest, und das Marketing ergänzt Interessen und Produktkategorien. Verantwortlich für die zentralen technischen Kundendatenlösungen und das unternehmensweite Management von Kundendaten ist das Stammdatenmanagement (Master Data Management, MDM). Dessen oberstes Ziel ist die Sicherung der Datenqualität, also die Eignung der Kundendaten sowohl für die Erfüllung strategischer Anforderungen als auch deren Nutzung in den operativen Geschäftsprozessen. In größeren Unternehmen existiert dafür meist eine eigenständige MDM-Abteilung, die alle Planungs-, Überwachungs- und Bereitstellungsaktivitäten für Stammdaten bündelt. Einen Überblick über das Aufgabenspektrum des Stammdatenmanagements gibt. AUFGABEN DES STAMMDATENMANAGEMENTS: STRATEGIE Stammdatenstrategie ORGANISATION Führungssystem Organisation des Stammdatenmanagements Stamm datenprozesse und -methoden SYSTEME lokal global Stammdatenarchitektur Anwendungssysteme für Stammdaten 2

3 KUNDENDATENMANAGEMENT Die MDM-Abteilung kann aber alleine auch nicht sicherstellen, dass Kundendaten jederzeit und überall in der benötigten Qualität vorliegen. Sie ist auf die Zusammenarbeit mit den betroffenen Unternehmensbereichen und die Verantwortung jedes einzelnen Mitarbeiters, der mit Kundendaten in Berührung kommt, angewiesen. Das betrifft die Abstimmung der unterschiedlichen Anforderungen von Fachbereichen, Regionen und Unternehmensleitung an die Qualität der Kundendaten sowie die Berücksichtigung des für die Datenpflege und Datendefinition notwendigen lokalen oder bereichsspezifischen Fachwissens. Das Marketing legt beispielsweise besonderen Wert auf die Vollständigkeit und Aktualität der Kontaktinformationen sowie die Historie der durchgeführten Marketingaktionen bei einem Kunden. Der Kundenservice interessiert sich eher für die letzten Transaktionen des Kunden, seine Beschwerden oder Rücksendungen. Die Geschäftsleitung möchte über den konsolidierten Umsatz aller Kunden einer Region oder Kundengruppe innerhalb eines bestimmten Zeitraumes informiert werden. Alle Mitarbeiter, die Kundendaten erfassen oder pflegen, müssen über die dafür geltenden Regeln informiert sein und sich daran halten. Nur dann ist sichergestellt, dass die beschriebenen Prozesse und Auswertungen funktionieren. Dazu müssen zusätzlich nachhaltige, organisatorische Regelungen getroffen werden, die unter dem Schlagwort Data Governance zusammengefasst werden. Data Governance als organisatorischer Rahmen Data Governance definiert unternehmensweit Verantwortlichkeiten, Prozesse und Richtlinien für den Umgang und die Pflege von Kundendaten und orientiert sich dabei an den strategischen und operativen Zielen des Unternehmens. Zur Gestaltung von Data Governance gehören: Aufgaben und Rollen im Stammdatenmanagement identifizieren, Entscheidungsrechte, Weisungsbefugnisse und Verantwortung zuordnen, Stakeholder identifizieren und koordinieren, Berichtslinien und Konfliktlösungsmechanismen festlegen sowie Richtlinien für Datennutzung und -pflege definieren und durchsetzen. Beispiel 1: Die Abteilung Data Standards der Spezial AG gehört zum Zentralbereich Business Process Services. Wesentliche Aufgaben der Abteilung sind: alle am Kundendatenmanagement Beteiligten koordinieren, die Pflegenden der lokalen Kundendaten unterstützen, Pflegeprozesse und Workflows für Kundendaten definieren, globale Kundendaten erfassen, eine Kundendaten-Strategie entwickeln und umsetzen sowie globale Regeln und Richtlinien für Kundendaten aufstellen. 3

4 Neben diesen organisatorischen Aufgaben, wird Data Governance häufig auch eine strategische Bedeutung zugeschrieben. Danach verfolgt Data Governance das Ziel, den Wert der Data Assets (deutsch etwa Datengüter ) im Unternehmen unter Berücksichtigung von Kosten- und Nutzenaspekten zu maximieren. Der Wert eines Stammdatengutes ist dann hoch, wenn es den spezifischen Anforderungen der Datennutzer genügt und von ihnen verwendbar ist (engl. fitness for use ). Man spricht in dem Fall auch von hoher Datenqualität. Datenqualität wird durch eine Menge von Dimensionen, wie bspw. Aktualität, Vollständigkeit, Konsistenz, Relevanz und Glaubwürdigkeit beschrieben. Für die Gestaltung von Data Governance gibt es zahlreiche Empfehlungen aus Wissenschaft und Praxis, sogenannte Data Governance Frameworks oder Modelle. Die Abbildung auf dieser Seite zeigt den Kern eines solchen Frameworks. Data Governance besteht hierbei aus Grundsätzen (Richtlinien, Regeln), aufbauorganisatorischen Festlegungen und definierten Prozessen. Das wesentliche Gestaltungselement in allen Data Governance Frameworks sind Rollen und Verantwortlichkeiten. Da die Beschreibung von Rollen und Verantwortlichkeiten in der Praxis auch meist am Anfang einer Data Governance Initiative steht, soll dies im Folgenden beispielhaft näher erläutert werden. Die tatsächliche Ausgestaltung von Data Governance ist grundsätzlich unternehmensspezifisch und muss in Abhängigkeit vom Unternehmenskontext, insbesondere den gesetzten Zielen und der Bedeutung von Kundendaten, erfolgen. DATA GOVERNANCE GESTALTUNGSELEMENTE GRUNDSÄTZE PRINZIPIEN UND RICHTLINIEN STANDARDS UND REGELN ORGANISATION PROZESSE Rollen und Verantwortlichkeiten Governance Prozesse Einordnung in die Aufbauorganisation Change Management Training Anreizsystem Methoden 4

5 KUNDENDATENMANAGEMENT Die Verantwortung für Kundendaten liegt im Fachbereich Da Kundendaten in vielen Unternehmensbereichen und -prozessen verwendet werden, ist es besonders wichtig, die übergreifende Verantwortung für Kundendaten festzulegen. Dieser Verantwortliche wird häufig als Data Owner bezeichnet. Der Data Owner hat die höchste Entscheidungsbefugnis und die notwendige Kompetenz seine Entscheidungen umzusetzen. Data Owner für Kundendaten könnte beispielsweise der Leiter des Marketings, des Vertriebs oder der Finanzchef sein. Besonders bei gegensätzlichen Interessen der betroffenen Fachbereiche müssen die Entscheidungen des Data Owner von allen akzeptiert werden. In den einzelnen Fachbereichen (z. B. Vertrieb, Marketing, Kundenservice, Finanzwesen) gibt es sogenannte Beispiel 2: Die Spezial AG unterscheidet zwischen fachlicher und technischer Verantwortung für Kundendaten. Die fachliche Verantwortung teilt sich auf drei Rollen auf: Legal Entity Stewards sind nur für lokale Kundendaten zuständig (z. B. Vertriebsklassifikation innerhalb einer Region), Customer Data Stewards haben die Verantwortung für globale Kundendaten (z. B. Kontaktdaten, Zahlungsbedingungen, Kundensegment) und der Finanzchef ist Data Owner mit übergreifender Verantwortung und Entscheidungsgewalt. Der Technical Data Steward (oder Data Custodian) koordiniert die technischen Anforderungen mit der IT und ist für das zentrale Kundendatensystem des Unternehmens verantwortlich. Data Stewards, die eng mit dem Data Owner zusammenarbeiten. Ein Data Steward ist Experte auf seinem Fachgebiet und kümmert sich um die Qualität der Kundendaten. Er dient als erste Anlaufstelle, wenn seine Kollegen Fragen zu Kundendaten oder Probleme mit der Datenqualität haben. Will das Marketing eine -Kampagne starten, kann es sich beim Data Steward rückversichern, ob überhaupt bei einer ausreichenden Zahl von Kunden -Adressen im CRM-System gepflegt sind, oder ob diese aus einer anderen Quelle beschafft werden können. Die Verantwortung für Kundendaten liegt also nicht in der IT-Abteilung sondern in den betroffenen Fachbereichen. Nur die Nutzer der Kundendaten kennen die Anforderungen an deren Qualität und sie merken, wenn etwas nicht stimmt. Die IT hat häufig die Rolle des sogenannten Data Custodian. Data Custodians haben eine beratende Funktion und sind für die informationstechnische Umsetzung und Unterstützung des Kundendatenmanagements verantwortlich. Ein weiterer wichtiger Aspekt von Data Governance ist Kommunikation: ein regelmäßiger Austausch aller Beteiligten über aktuelle Themen, Aufgaben, Erfahrungen, Neuerungen oder geplante Änderungen erhöht das Verständnis für die Anforderungen und Probleme des anderen und trägt somit wesentlich zur nachhaltigen Sicherung der Kundendatenqualität bei. Diese Form der Kommunikation kann beispielsweise in Form eines Data Governance Councils oder eines Data Stewards Teams institutionalisiert werden. Beispiel 3: Bei der Spezial AG treffen sich die Process Owner (die Verantwortlichen der wichtigsten Geschäftsprozesse z. B. Finanzwesen, Vertrieb, Kundenservice) einmal im Monat. In diesen Sitzungen diskutieren und lösen sie auch Geschäftsprozessübergreifende Stammdatenprobleme. Legal Entity Stewards, Customer Data Stewards und Data Custodian diskutieren in wöchentlichen Jours Fixes über anstehende Projekte, den Status laufender Projekte, ungelöste Probleme und Neuerungen. 5

6 Kundendaten sind jederzeit einsatzbereit Bis Data Governance erfolgreich umgesetzt ist, müssen zahlreiche Herausforderungen gemeistert und einige Hürden genommen werden. Beispielsweise muss auf Basis der existierenden Frameworks eine zum eigenen Unternehmen und dessen Strategie passende Organisation definiert werden; motivierte und engagierte Mitarbeiter müssen als Rolleninhaber gefunden werden; Stakeholder müssen unternehmensweit identifiziert und nach ihren Anforderungen befragt werden; Verbesserungen müssen frühzeitig sichtbar gemacht und erste Erfolge gefeiert werden; und Ängste, Widerstände und Unwissen müssen beseitig werden. Das ist ein langanhaltender Prozess, der meist Jahre dauert. Am Ende profitieren die Unternehmen aber u. a. von denfolgenden Verbesserungen: Die Kundendatenqualität wird laufend gemessen und die Lösung identifizierter Probleme aktiv vorangetrieben. Global gültige Kundendaten werden nach unternehmensweit abgestimmten und allen bekannten Regeln erfasst und gepflegt. Die Verwendung und Pflege der Kundendaten erfolgt nach den derzeit geltenden gesetzlichen Vorgaben und relevanten vertraglichen Regelungen. Es gibt Mechanismen, um mögliche Konflikte zu beseitigen und unterschiedliche Interessen zu berücksichtigen. Neue, bisher noch nicht absehbare Anforderungen an Kundendaten werden schnell und unter Berücksichtigung der geltenden Regeln umgesetzt. Alle Mitarbeiter sind sich der Bedeutung von hochqualitativen Kundendaten und deren Rolle in wichtigen Geschäfts- und Entscheidungsprozessen des Unternehmens bewusst. Die Verantwortung für Kundendaten ist klar geregelt und liegt im Fachbereich. Geschulte Ansprechpartner für Probleme mit der Qualität oder der Verarbeitung von Kundendaten sind identifiziert. Es gibt Informationskanäle, über die sich alle Beteiligten über Best Practices, Probleme und anstehende Aufgaben austauschen. In Summe heißt das, dass die Kundendaten jederzeit und überall in der Qualität vorliegen, um sie gemäß ihrer Bestimmung reibungslos in Geschäfts- und Entscheidungsprozessen zu verwenden und sie somit letztendlich ihren Beitrag zum Erfolg des Unternehmens leisten. FAZIT: Marketing, Vertrieb und Kundenservice sind auf aktuelle, richtige, konsistente und jederzeit verfügbare Kundendaten wie Ansprechpartner, Kontaktinformationen, Bestellübersichten, Interessen und Umsatzzahlen angewiesen. Neben informationstechnischen Lösungen braucht es ein umfassendes Kundendatenmanagement und Data Governance zur Bereitstellung von hochqualitativen Kundendaten. Data Governance bildet das organisatorische Rahmenwerk und ordnet sogenannten Data Stewards die fachliche Verantwortung für Kundendaten zu. Neben ihrer Rolle als Ansprechpartner für Fragen und Probleme, stimmen sie die Anforderungen an Kundendaten unternehmensweit ab. Data Governance sorgt somit nachhaltig dafür, dass das Asset Kundendaten den Unternehmenserfolg unterstützt. 6

7 KUNDENDATENMANAGEMENT PROF. DR. KRISTIN WEBER Prof. Dr. Kristin Weber ist Professorin für IT-Management und IT-Organisation an der Fakultät Informatik und Wirtschaftsinformatik der FHWS Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt. Sie forscht und berät Unternehmen seit Jahren erfolgreich zu Fragestellungen der Data und IT-Governance sowie des Stammdaten- und Datenqualitätsmanagements. UNISERV GmbH Rastatter Str. 13, Pforzheim, Deutschland T: , F: E: Uniserv GmbH, Pforzheim, All rights reserved