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Customer Analytics

Mitte der 1970er Jahre wurde der Fokus auf den Shareholder Value – den Aktionärswert – für einige Jahrzehnte zu einem zentralen Ansatz in der Unternehmenssteuerung. Das Ziel: Anteilseigner durch die Maximierung der Rendite zufriedenstellen.

Doch darum geht es heute schon lange nicht mehr. Schon Jack Welch, der legendäre Ex-CEO von GE (General Electric), wusste: „Ein Wettbewerbsvorsprung hat zwei Hauptursachen: die Fähigkeit, schneller als die Konkurrenz mehr über Kunden zu erfahren, und die Fähigkeit, dieses Wissen schnell zu nutzen.“ Schnell wachsende Unternehmen weltweit – wie beispielsweise Shopify, Amazon, TikTok oder Netflix – zeigen, wie Erfolg gelingt, indem sie den Kundennutzen in den Mittelpunkt rücken und so das Konzept „Consumer Capitalism“ vorleben. Eben diesen kundenzentrieren Ansatz können auch andere Organisationen in ihren Strukturen etablieren, wenn sie die Möglichkeiten der digitalen Transformation konsequent für sich nutzen und Informationen als wertvolles Instrument wahrnehmen sowie einsetzen. So entsteht Wachstum und letztlich auch eine höhere Rendite sowie langfristiger Erfolg.

Customer Data Operations: Verborgene Daten in wertvolle Chancen umwandeln

In den meisten Unternehmen mangelt es nicht an Kundendaten – eher scheitert es an der gezielten Nutzung dieser gesammelten Informationen. Die „digitalen Fußspuren“ von Nutzern sind häufig in Kalendern, Posteingängen und Dateiablagen versteckt oder wurden mit etwas Glück immerhin in eine ERP- oder Buchhaltungslösung eingepflegt. Den Weg in das Customer-Relationship-Management-System (CRM) finden sie jedoch selten. Hier kommt Customer Data Operations – auch „Data Ops“ genannt – ins Spiel: Diese Methode ermöglicht es Unternehmen, ihre Informationen komplett von deren Speicherort loszulösen. Durch robuste Data Ops lassen sich essenzielle Kundendaten aus E-Mails, Kontakten und Meeting-Einladungen direkt auslesen, kategorisieren und Zusammenhänge automatisch erschließen sowie verknüpfen. Diese neu aufbereiteten Informationen können dann unter Berücksichtigung aller Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften an die jeweiligen Mitarbeiter zurückgespielt werden, sodass diese jederzeit alle wesentlichen Kundendaten schnell überblicken und nachhaltig eine positive Customer Experience aufbauen können.

Smarte, sichere, skalierbare Datenintegration

Konkret legen Data Ops Informationen aus unterschiedlichsten Anwendungen offen, indem sie die Workflows und Nutzungsbeschränkungen beseitigen. Allerdings gilt es hier, bei der Wahl eines Technologiepartners dessen Erfahrung und Sensibilität für Datenschutzthemen zu prüfen. Denn gesammelte Kundendaten sind oft sensibel und ihre Verarbeitung unterliegt bestimmten Vorgaben. Daher müssen die entsprechenden Sicherheits- und Compliance-Regelungen eingehalten werden, um die Informationen nach der Aufbereitung gesetzeskonform nutzen zu können und Sanktionen sowie Reputationsschäden aufgrund von Datenmissbrauch zu vermeiden. Sogenannte Pass-Through-Technologien entkoppeln die Informationen unter Einhaltung sämtlicher Vorschriften von den Software-Anwendungen, in denen sie ursprünglich erfasst und gespeichert wurden, und entfalten so ihr volles Potential.

Im praktischen Einsatz sind Data Ops idealerweise komplett unsichtbar. Die Datenintegration erfolgt im Hintergrund und die Teams erhalten automatisch ein vollständigeres und aktuelleres Bild von jedem einzelnen Kunden. Wenn beispielsweise ein Nutzer anruft, kann der verantwortliche Mitarbeiter dessen Erwartungen und Anforderungen viel konkreter antizipieren und gezielter auf die individuellen Bedürfnisse eingehen, weil Data Ops ihm automatisch genau die richtigen Informationen zur Verfügung stellt. Diese Technologie unterstützt auch Führungskräfte in ihrem Alltag, weil sie mittels strukturierter, vollständiger Daten bessere Entscheidungsgrundlagen liefert.

Eine neue Ebene im Technologie-Stack der digitalen Transformation

Mit der zunehmenden Entwicklung in Richtung Consumer Capitalism haben Unternehmen sowohl die wachsende Bedeutung eines kundenzentrierten Ansatzes als auch die Beschränkungen der Software-Applikationen erkannt. Auch wenn CRM- und Cloud-Anbieter immer wieder versuchen, die Zugriffs- und Synchronisationsproblematik mit der Hilfe von Schnittstellen zu lösen, sind diese Ansätze nicht dazu in der Lage, die Integration von Kundendaten in größerem und komplexerem Umfang zu bewältigen. Eigens zu diesem Zweck entwickelte Data-Ops-Plattformen, wie beispielsweise die Riva Relationship Engine, konzentrieren sich ausschließlich auf die sichere, effiziente Datenintegration. So können CRM-Anbieter sich vollständig der Optimierung ihrer eigenen Kernlösung widmen. Unternehmen haben dank Data Ops die Chance, die wertvollen Informationen ihrer Kunden zu nutzen, um ihnen maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen anzubieten, die auf deren individuelle Anforderungen und Bedürfnisse abgestimmt sind. Mit diesem Mehrwert hat sich Customer Data Operations als neue Ebene im Technologie-Stack etabliert, die die digitale Transformation für alle Organisationen beschleunigen kann.

Stéphane Zanoni, Mitbegründer und Chief Technology Officer von Riva

 

 

 

 

 

Aldo Zanoni, Mitbegründer und CEO von Riva 


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