Data-Lake mit Stolpersteinen: Warum Daten-Harmonisierung gar nicht so einfach ist

Um den Daten-Reichtum strategisch nutzbar zu machen, arbeiten viele Unternehmen an der Harmonisierung ihrer Daten. Um ihren Data-Lake strukturiert zu befüllen.
Wer sich damit schon einmal befasst hat, weiß, dass das ein Mamut-Projekt ist.
Der “Daten-See” wird für ein zentrales Reporting oder die Befüllung von BI-Tools benötigt.
Auf dem Weg zu einer einheitlichen Datenbasis für strategische Entscheidungen gilt es jedoch so einige Stromschnellen zu bewältigen und Stolpersteine zu umgehen.

Zahlreiche Systeme – lauter unterschiedliche Strukturen

In allen Unternehmen gibt es verschiedene Datenbanken: Buchhaltung, ERP, Operative Systeme, Lagerdaten, Bestell-Listen und und und.

Wenn das Management einen Überblick über verschiedene Aktivitäten der Kunden gewinnen möchte und am Ende des Tages auswerten, welcher Kunde aktuell wirklich lohnenswert ist und bei welchem man fast schon drauf zahlen muss, braucht man harmonisierte Daten.

Was ist unter harmonisierten Daten zu verstehen?

Bei harmonisierten Daten gibt es eine absolut eindeutige Zuordnung unterschiedlicher Daten zu einem Lieferanten, Kunden oder Partner.
Aber in System A hat er die Nummer 45733, in System B heißt er MagBay, in System C DE87765421.
In den seltensten Fällen gibt es über alle Systeme einen eindeutigen Identifikator, wie die Umsatzsteuer-ID oder eine Kreditoren- oder Debitoren-Nummer.

Ein Kunde, zig Kundennummern

Das sehen wir immer wieder beim Aufbau oder bei der Bereinigung unserer CRM-Datenbanken.
Manchmal müssen wir mehr als 10 unterschiedliche Datenbanken von Transport-Management-Systemen (TMS) anschließen.
Die Unternehmen haben ein Tool für Luft/Seefracht, eines für Landverkehre, eines für Kontraktlogistik. Und dazu noch die Buchhaltung.

Und in einem einzigen Transport-Management-Systemen ist es auch keine Seltenheit, dass ein und derselbe Kunde bis zu 20 Mal angelegt ist – manchmal aus Bequemlichkeit, manchmal mit gutem Grund. In vielen TMS muss für jede Abhol- oder Lieferadresse eines Kunden ein neuer Datensatz angelegt werden und es gibt keine Möglichkeit, diese zu klammern.

Das sehen wir sehr oft und zum Glück gibt es in LOGO die Möglichkeit dazu. Aber zuvor muss recherchiert werden, welche Datensätze zusammen gehören.

Moderne Tools um Duplikate zu erkennen

Die Bereinigung der Daten erfolgt heute mit modernsten Tools, die aufgrund komplexer Regeln ähnliche Datensätze identifizieren können. Auch wenn Firmenname und Straße unterschiedlich geschrieben sind. Ob da “Gebr. Berger” steht oder “Gebrüder Berger”, spielt somit keine Rolle. Oder ob in der Adresse “Götepl.” oder “Goethe-Platz” eingetragen ist. Diese Ähnlichkeiten werden erkannt.

Eine besondere Challenge: Beim Zusammenführen alle relevanten Informationen beibehalten

In den verschiedenen Systemen gibt es unterschiedliche Informationen zu dem Kunden. Einmal ist ein Ansprechpartner hinterlegt, ein andermal die E-Mail-Adresse für die Elektronische Rechnung, ein dritter Datensatz enthält einen wichtigen Matchcode und ein vierter die Umsatzsteuer-ID.
Die Kunst besteht nun darin, durch gute Logiken die Daten so zusammenzulegen, dass alle relevanten Informationen erhalten bleiben, die doppelten jedoch entfernt werden.

Und am Ende steht eine saubere Kundenliste. Die Adressen können dann noch über öffentliche Quellen geprüft werden.

Daten qualifizieren und anreichern

Wenn die Duplikate entfernt wurden, können die verbleibenden Kunden-Adressen gegen öffentliche Datenbanken geprüft werden. Zum Beispiel findet man dadurch heraus, ob es ein Unternehmen überhaupt noch gibt, oder ob die Daten total veraltet sind.
Man kann gegebenenfalls die Firmierung korrigieren und die UStID hinzufügen. Nun hat man eine wirklich solide Daten-Qualität.
Im letzten Schritt können die Adressen nun auch noch angereichert werden. Informationen über die Branche, Firmengröße, Umsatz, Mitarbeiter etc. können abgerufen werden.

Unternehmens-Dossier im CRM anzeigen

Bei großen Kundenmengen und intensiver Verkaufs-Tätigkeit lohnt es sich, noch einen Schritt weiter zu gehen.
Namen der Geschäftsführer und weiterer Mitarbeiter mit ihren Positionen und teilweise sogar mit ihren Social Media Profilen können dargestellt werden. Und mit Informationen über das Firmen-Netzwerk, die Umsatz- oder Gewinn-Entwicklung und relevante Artikel in der Presse bekommen Sie ein äußerst scharfes Bild des Unternehmens.

Wenn es ein Bestandskunde ist, können Sie Veränderungen ablesen, die Ihnen sonst vielleicht entgangen wären.
Wenn es sich um einen Wunschkunden oder Interessenten handelt, können Sie mit dieser Methode erkennen, ob dieses Unternehmen wirklich zu Ihrem Portfolio passt, wer die Personen sind, mit denen Sie sprechen sollten und welche Themen den Zielkunden bewegen.

Wunschkunden personalisiert und gezielt ansprechen

Mit guten Hintergrund-Infos fällt die Auswahl der aussichtsreichen Neukunden leichter. Und die Verkaufsmitarbeiter haben die Möglichkeit, eine sehr passende und persönliche Ansprache der Kontaktpersonen vorzubereiten.

Hat das Unternehmen gerade einen neuen Standort eröffnet oder gab es einen Wechsel in der Führungsriege: Das sind gute Ansatzpunkte für ein Gespräch oder eine nicht alltägliche Einleitung einer E-Mail.

Nur mit harmonisierten Daten kann der Verkauf perfekt gesteuert werden

Wenn die Daten nicht harmonisiert sind, kann es vorkommen, dass ein Mitarbeiter an einem Account arbeitet, der von einem anderen bereits als Kunde akquiriert wurde.

Bei Bestandskunden gibt es keinen realistischen Überblick, wenn in den Systemen verschiedene Akten für ein und dasselbe Unternehmen existieren.

Ein CRM-Projekt kann eine gute Chance für die Daten-Harmonisierung sein

Ein CRM als Verkaufstool hat einen anderen Blick auf Kundendaten als ein TMS. Hier möchte man den Kunden aus vertrieblicher Sicht betrachten, nicht aus operativer Sicht. Und dazu gehört, dass man auch alle Umsätze aus unterschiedlichen Systemen in einer Akte sehen kann.

Und dass man sehen kann, wie viele Sendungen mit welchem Transport-Modus abgewickelt wurden. Oder mit welcher Ladungsart oder Frankatur. Hat der Kunde mehr LCL oder mehr FCL? Sind es lauter ExWorks Aufträge? Wer verdient eigentlich an dem Kunden?

Um solche Auswertungen zu ermöglichen, müssen die Informationen aus allen Systemen in den Data Lake fließen.

Im CRM die verschiedenen Kundennummern bündeln und eine Gesamt-Kundennummer generieren

In den CRM-Projekten von LOGO werden also alle Kundennummern zusammengestellt, die zu einer Kundenakte gehören.

Und anschließend laufen die Daten über die unterschiedlichen Schnittstellen alle zusammen in die richtigen Kundenakten.

Da in unseren Projekten alle Daten auch in der CRM-Datenbank gespeichert werden, ist die CRM-Datenbank der Data-Lake. Die beste Voraussetzung für Auswertungen, Reports, Dashboards und somit für datengestützte Entscheidungen.

Datendrehscheibe CRM – Basis für strategische Entscheidungen

Das ist der Titel des diesjährigen Logistik CRM Summits am Starnberger See. Lesen Sie hier mehr darüber https://www.logo-consult.com/daten-drehscheibe-crm-basis-fuer-strategische-entscheidungen/