Ausgangslage
Der Kunde produzierte industrielle Automatisierungslösungen und litt unter fragmentierten Datenquellen. Vertrieb, After-Sales und Marketing nutzten getrennte Systeme, was zu duplizierten Kundendatensätzen führte.
Schmerzpunkte:
- 15 % der Leads waren doppelt erfasst.
- Sales Teams verbrachten 4 Stunden pro Woche mit Datenbereinigung.
- Fehlinformationen führten zu verpassten Follow-ups im After-Sales.
Umsetzung
Wir implementierten eine zentrale Datenhoheit-Struktur über drei Monate. Der Fokus lag auf der Vereinheitlichung der Datenmodelle und der automatisierten Synchronisation.
Kernmaßnahmen:
- System-Integration: Anbindung des bestehenden ERP-Systems an das CRM via Middleware.
- Deduplizierungs-Logik: Aufbau von Regeln zur automatischen Erkennung und Zusammenführung ähnlicher Datensätze.
- Workshop-Phase: Definition klarer Verantwortlichkeiten für Datenpflege in den Abteilungen.
- Migration: Stufenweise Übertragung der Bestandsdaten mit Validierungsschritten.
Ergebnis
Nach der vollständigen Umsetzung stabilisierten sich die Datenqualität und die Prozesse im Unternehmen. Die Zahlen belegen die Effizienzgewinne im operativen Geschäft.
KPIs nach 6 Monaten:
- Reduktion der Dateninkonsistenzen um 60 %.
- Senkung der manuellen Pflegezeit um 70 %.
- Steigerung der Lead-to-Sale-Rate um 12 % durch saubere Follow-up-Pfade.
Learnings
Technische Lösungen allein genügen nicht für nachhaltige Datenqualität. Der kulturelle Wandel im Umgang mit Daten ist entscheidend.
Wichtigste Erkenntnisse:
- Prozesse vor Tools: Klare Rollen und Verantwortlichkeiten müssen vor der technischen Implementierung stehen.
- Kontinuierliche Validierung: Datenqualität ist ein fortlaufender Prozess, kein einmaliges Projekt.
- Sichtbarkeit: Transparente Dashboards zur Datenqualität fördern die Akzeptanz im Team.
Ergebnisse
- -60 % – Dateninkonsistenzen
- -70 % – Manuelle Pflegezeit
- +12 % – Lead-to-Sale-Rate