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Erfahrungswissen zum Customer Experience Management

Erfolgsfaktoren bei der Einführung von Customer Data Platforms & Predictive Analytics

Erfolgsfaktoren bei der Einführung von Customer Data Platforms & Predictive Analytics
Mitschnitt-Länge: 30 Minuten
Mitschrift verfügbar
Einblicke in die Bedeutung der Kundendatenpflege, die Rolle von Experimenten und Tests im Datenmanagement und die Wirtschaftlichkeit von Investitionen in Datenqualität.

Fragen der Diskussion

  • Wie sieht das Kundendatenmanagement in einer Multi-Cloud-basierten Omni-Channel-Welt aus?
  • Was müssen die Unternehmen auf dem Weg zu einem ganzheitlich integrierten Kundendatenmanagement beachten?
  • Die Customer Data Unification wird immer wieder als wichtige Voraussetzung auf dem Weg zum ganzheitlichen Konzept angesehen - welche Entwicklungen gibt es in diesem Bereich?

Der Vortrag im Rahmen von "Shift CX 2022 Tag 4 Nachmittag" konzentriert sich auf die essenzielle Rolle der Kundendatenpflege im Kontext des Datenmanagements. Georg Blum erläutert eindrücklich, dass Kundendaten, ähnlich wie das Schuheputzen, eine kontinuierliche Pflege erfordern, um ihren Wert zu erhalten und zu maximieren. Diese Pflege ist entscheidend für die Erstellung präziser und personalisierter Marketingstrategien. Ebenso wird von Stefan Kolle die Bedeutung des richtigen Mindsets und einer starken Datenkultur innerhalb von Unternehmen betont. Er verdeutlicht, dass der erfolgreiche Umgang mit Kundendaten eine kulturelle Veränderung erfordert, in der Daten als wertvolle Ressource betrachtet und entsprechend behandelt werden. 

In der Diskussion werden auch die Herausforderungen und Lösungsansätze im Datenmanagement thematisiert. Alexander Farber hebt die Wichtigkeit einer soliden technischen Grundlage und die Integration aller Datenquellen und Kundeninteraktionspunkte hervor. Diese Aspekte sind entscheidend, um eine umfassende und effektive Datenstrategie zu implementieren. Zudem unterstreicht Stefan Kolle die Bedeutung des Experimentierens und Testens im Datenmanagement. Er betont, dass Fehlschläge als Teil des Lernprozesses akzeptiert werden sollten, um datengetriebene Strategien kontinuierlich zu verbessern. Abschließend diskutiert Georg Blum den Return on Investment (ROI) von Investitionen in die Datenqualität und legt dar, dass solche Investitionen typischerweise innerhalb von sechs bis neun Monaten eine finanzielle Rendite erbringen, was die Wichtigkeit von Investitionen in die Datenqualität unterstreicht.

Kernthemen:

- Kundendatenpflege ist entscheidend für die Erstellung genauer und personalisierter Marketingstrategien, vergleichbar mit der regelmäßigen Pflege von Schuhen.
- Ein angemessenes Mindset und eine starke Datenkultur sind für den erfolgreichen Umgang mit Kundendaten unerlässlich und erfordern eine kulturelle Veränderung in Unternehmen.
- Die Herausforderungen im Datenmanagement umfassen die Implementierung effektiver Datenstrategien und die Notwendigkeit, mit kleinen Schritten zu beginnen und auf kleinen Erfolgen aufzubauen.
- Eine solide technische Grundlage und die Integration aller Datenquellen und Kundeninteraktionspunkte sind entscheidend für eine umfassende und effektive Datenstrategie.
- Experimentieren und Testen im Datenmanagement sind wesentlich, wobei das Akzeptieren von Fehlschlägen als Teil des Lernprozesses wichtig ist, um datengetriebene Strategien zu verfeinern.
- Investitionen in die Datenqualität erbringen typischerweise innerhalb von sechs bis neun Monaten eine finanzielle Rendite, was die Bedeutung solcher Investitionen unterstreicht.