Ein „unsauberes“ CRM-System (Customer Relationship Management) kann für Marketing-, Vertriebs- und Serviceteams sehr hinderlich sein. Wenn benötigte Informationen durch eine Ansammlung von Fehlern in Ihren Datensätzen unbrauchbar werden, beeinträchtigt dies die Produktivität aller Beteiligten.
Das Schlimmste daran? Es ist unvermeidlich.
Bei jeder Interaktion werden Daten zu Ihrem CRM hinzugefügt, aber nicht immer im richtigen Format oder an der richtigen Stelle.
Folglich müssen Sie es bereinigen. Schließlich benötigen Sie eine zentrale Sicht auf ihre Kunden. Doch wo sollen Sie nur anfangen? Auf welche Probleme sollten Sie sich konzentrieren? Welche können Sie ignorieren?
Herauszufinden, wie Sie Ihre Datenbank sinnvoll nutzen können, ist eine zeitaufwendige und kostspielige Angelegenheit. Um Ihnen dies zu erleichtern, haben wir in Zusammenarbeit mit Databox über zwei Dutzend Marketingfachleute nach ihren Empfehlungen gefragt, wie sich eine CRM-Datenbank am effektivsten bereinigen lässt.
Leider mussten wir feststellen, dass das Problem größer ist, als zunächst angenommen.
Mehr als 55 % der Befragten bereinigen ihre Datenbank wöchentlich oder monatlich.
Fast 70 % der Befragten verbringen jedes Mal mindestens eine Stunde damit, wobei knapp 30 % sogar mehr als vier Stunden dafür aufwenden.
Außerdem fragten wir sie, welche Maßnahmen zur CRM-Bereinigung sie jeweils durchführen. Im Folgenden finden Sie die beliebtesten Maßnahmen.
Und hier kommen die Tipps, mit denen sie diese sieben Maßnahmen erheblich beschleunigen können. Damit Sie bei der Bereinigung Ihrer Datenbank methodisch vorgehen und diese erfolgreich sauber halten können, haben wir die Empfehlungen in vier Bereiche unterteilt.
Sie können dies auf unterschiedliche Weise angehen. Einige der von uns befragten Marketingexperten verwenden Tools, die dies automatisch erledigen. Andere, wie Oriol Bel von Inboundcycle, führen diese Schritte manuell durch. „Wir erledigen das, während wir die Datenbank nach den am besten qualifizierten Leads durchgehen.“
Die Befragten nannten zwei konkrete Elemente, die korrekt formatiert sein müssen.
Der Datenbereinigungsprozess beginnt oft mit der Behebung eines simplen Problems: der Großschreibung von Namen.
„Leider ist es ein aufwendiger Vorgang, Datensätze auf kleingeschriebene Namen zu prüfen, da wir den Kontaktdatensatz manuell öffnen und ändern müssen“, so Shelby Heath von Campaign Creators.
„Haben Sie einmal erkannt, dass viele Leute ihren Namen nicht großschreiben, überprüfen Sie einfach routinemäßig, ob der erste Buchstabe des Namens großgeschrieben ist, sobald ein neuer Kundenkontakt hinzukommt.“
Dies mag zunächst nach mehr Arbeit aussehen, als es eigentlich wert ist, aber Heath sagt, dass es sich lohnt:
„Wir verwenden in E-Mails häufig eine Personalisierungsfunktion. Wenn jemand eine E-Mail erhält, in der sein Name in Kleinbuchstaben geschrieben ist, sieht das etwas seltsam aus. Ein bereinigter Name hinterlässt einen besseren Eindruck. Anderenfalls kommt es dem Interessenten möglicherweise so vor, als sei die E-Mail gar nicht für ihn bestimmt.“
Anstatt diese Überprüfung direkt im CRM vorzunehmen, exportiert Beverley Barnes von Media Junction die Daten in Excel und bereinigt sie dort.
„So können beispielsweise Vornamenfelder, die Vor- und Nachnamen enthalten, nicht großgeschrieben sind, verschiedene Felder enthalten usw., leichter mithilfe von Excel sortiert und korrigiert und dann zur Aktualisierung wieder hochgeladen werden.“
„Die Behebung dieses einen Problems (Vornamenfeld) kann sich positiv auf Ihren gesamten Prozess auswirken, da so die Nutzung von Personalisierungstoken überall möglich ist.“
„Marketingmaßnahmen lassen sich individueller und persönlicher gestalten – angefangen bei intelligenten Seiteninhalten bis hin zur Verwendung von Vornamentoken in der Marketing- und Vertriebskommunikation.
„Bei Nextiny Marketing verwenden wir Insycle, um schnell zu erkennen, wenn Namen nicht großgeschrieben sind, und sie mit einem Klick zu korrigieren“, so Gabriel Marguglio, Gründer und CEO.
Viele Unternehmen laden Excel-Tabellen voller Kontaktdaten in ihre CRM-Systeme. Und normalerweise funktioniert das auch. Doch es gibt eine Sache, mit der Excel Probleme hat: Postleitzahlen, die mit Null beginnen.
„Laut der Volkszählung im Jahr 2016 leben ca. 27.000.000 Menschen in Postleitzahlbereichen mit führenden Nullen, was 8 % der US-Bevölkerung entspricht“, erklärt Thomas Bonneau von gb|sterling. Und da Excel Schwierigkeiten mit Postleitzahlen hat, die mit Null beginnen, ist das ein Problem.
„Wenn Sie eine fehlerhafte Datendatei haben, könnten dadurch nahezu 10 % Ihrer landesweiten Datensätze unberücksichtigt bleiben.“
Selbst wenn Sie dieses Problem bereits im Griff haben, kann es wieder auftauchen, meint Bonneau:
„Wenn Sie eine Datendatei in Excel mit den Postleitzahlen und der Spalte haben, und die Spalte richtig formatiert ist (spezielles Postleitzahlenformat oder Text), sieht alles gut aus – selbst wenn eine Postleitzahl mit einer führenden Null (z. B. 02739) vorhanden ist. Wenn Sie diese dann jedoch als CSV-Datei speichern, um sie in Ihr CRM zu importieren, und sie anschließend erneut öffnen, um sie zu bearbeiten, geht die führende Null verloren. Das liegt daran, dass im CSV-Format alle vorherigen Excel-Formatierungen ignoriert werden, die diese Null erhalten haben.“
Doch wie lässt sich dieses Problem beheben?
Korrigieren Sie die Excel-Datei, bevor Sie sie in Ihr CRM hochladen:
Wählen Sie die Spalte mit den Postleitzahlen und dann „Format > Zellen“ aus.
Bleiben Sie auf der Registerkarte „Zahlen“ und wählen Sie die Kategorie „Sonderformat“ aus.
Wählen Sie „Postleitzahl“ und dann „OK“ aus.
Jetzt werden in der gesamten Zeile die fehlenden Nullen der Postleitzahlen hinzugefügt.
Nehmen Sie alle weiteren erforderlichen Änderungen vor und speichern Sie die Datei erneut als CSV-Datei.
Öffnen Sie die Datei NICHT erneut in Excel und importieren Sie sie nicht direkt in das CRM. Wenn Sie eine Vorschau der Datendatei in Ihrem CRM-Importtool sehen, sollten die erhaltenen führenden Nullen zu sehen sein.“
Stephanie Baiocchi von IMPACT hat sich ebenfalls mit diesem Problem beschäftigt. Aber sie hat eine noch einfachere Lösung gefunden: „Ich habe einfach Insycle verwendet. Früher musste ich eine Liste in HubSpot erstellen und sie manuell durchgehen.“
Zudem konnte sie eine weitere Verbesserung feststellen. „Wir können jetzt Direktmailings versenden (auch wenn es sich lediglich um Kundenpräsente handelt), ohne jede Adresse überprüfen oder eine Menge Rücksendungen bearbeiten zu müssen.“
Es gibt viele Gründe dafür, warum Sie minderwertige Kontaktdaten in Ihrem CRM haben.
Zum Beispiel hat Cliptoo manchmal Schwierigkeiten, die Art der E-Mail-Benachrichtigungen nachzuvollziehen, für die sich ein Kontakt angemeldet hat, so Jesse Hendriks. Und in Hinblick auf die Einhaltung der DSGVO kann das durchaus problematisch sein.
„Wir stellen häufig fest, dass eine CRM-Datenbank durch die Kampagnen zur Nachfragegenerierung unserer Kunden unordentlich und „verunreinigt“ wird, wenn das Vertriebsteam die Kontaktdaten nicht genau an der richtigen Stelle eingibt und regelmäßig aktualisiert“, erläutert Chak Ng von Alchemise Consulting.
Die Marketingverantwortlichen sollten daher ihr Möglichstes tun, um dieses Problem zu beheben und zu vermeiden.
„Als wir die CRM-Datenbank eines multinationalen Unternehmens aus der IT-Branche bereinigten“, so Berater Peter Strohkorb, „fanden wir heraus, dass die Vertriebsmitarbeiter sogar ACHT verschiedene Möglichkeiten gefunden hatten, den australischen Bundesstaat New South Wales einzugeben! Das CRM-Feld enthielt Variationen, wie z. B.: NSW, N.S.W., New SW, New South Wales, NSWALES und andere.“
„Dieses bestimmte CRM-System interpretierte die verschiedenen Schreibweisen als unabhängige Staaten, wodurch die Vertriebsberichte äußerst interessant wurden.“
„Nachdem das Problem erkannt worden war, wäre es idealerweise mit einem Deduplizierungsprogramm behoben worden. Aber letztendlich war es so chaotisch, dass das Unternehmen mehrere Studenten einstellen musste, um das Datenfeld zu erheblichen Kosten manuell neu einzugeben“, berichtet Strohkorb.
„Im Nachhinein betrachtet wäre es ein Kinderspiel gewesen, im CRM in diesem Unternehmen vorab eine Auswahl an Staaten zu definieren, aus denen die Vertriebsmitarbeiter auswählen können. In diesem unerfreulichen Fall hatte der Anbieter jedoch nicht so weit vorausgedacht – und dann war es zu spät.“
„Auch hier macht Insycle die Standardisierung bestimmter Daten wie Städte, Staaten, Länder, Jobtitel, Unternehmensabteilungen usw. ganz einfach. Insycle ermittelt automatisch, wie oft ein bestimmter Wert in einem Feld vorkommt, sodass Sie diesen einfach in einen Standardwert ändern können. Wenn beispielsweise 100 Leads oder Vertriebsmitarbeiter als Staat Virginia eingegeben haben, Sie aber möchten, dass es VA heißt, können Sie schnell alle 100 Zeilen mit einem Update aktualisieren“, fügte Marguglio hinzu.
„Ich empfehle, eine ‚Datenbank-Waschmaschine‘ zu erstellen“, so Oleg von DevCom, „die alle denkbaren Feldwerte nach einer vordefinierten Namenskonvention vereinheitlicht.“
„In einer von mir bereinigten Datenbank gab es zum Beispiel verschiedene Werte für das Feld ‚Land‘ wie ‚Vereinigte Staaten‘, ‚USA‘ oder ‚die Vereinigten Staaten‘. Ich habe ein ausgeklügeltes Automatisierungssystem entwickelt, das alle Fehlermöglichkeiten ermittelt und sie zu einem Wert wie ‚USA‘ zusammenfasst.“
„Leider musste ich die gleiche Arbeit auch für alle anderen Felder und Werte aufwenden. Letztlich hatte ich aber eine saubere und funktionierende Datenbank“.„Eine einheitliche Namenskonvention und eine ‚Waschmaschine‘, die die Datenbank bereinigt, sind für große Datenbanken unabdingbar, wenn Sie einwandfreie E-Mail-Kampagnen durchführen wollen. Andernfalls fehlen womöglich viele Kontakte in Ihrer Verteilerliste.“
Oleg war nicht der einzige Marketingverantwortliche, der die Automatisierung des Bereinigungsprozesses Ihrer Datenbank befürwortete.
Brian Serocke von Beacons Point hatte ein ganz ähnliches Problem: „Mehrere Datenwerte, die für einen bestimmten Datenpunkt nicht standardisiert sind (z. B. Kalifornien, CA, Ca, ca, Cali, die alle als mögliche Werte für ‚Staat/Region‘ aufgeführt sind).“Für diese Felder gab es kein standardisiertes Dropdown-Menü in Online-Formularen. Außerdem gab es aufgrund der Offline-Datenquellen keine standardisierte Datenerfassung.“
„In diesen Fällen mussten wir die Daten in eine Excel-Tabelle exportieren, das Feld manuell auf unterschiedliche Werte prüfen und jedes Feld bearbeiten, um den Wert zu vereinheitlichen. Anschließend mussten wir die Tabelle (je nach Quelle) neu formatieren, um sie korrekt in unser CRM hochzuladen.“
„Seitdem nutzen wir Marketing-Automatisierungstools, mit denen wir Workflows ausführen können, um die Datenwerte für alle unsere Kontakte zu vereinheitlichen.“Beacons Point hat damit sehr gute Erfahrungen gemacht.„Durch die Automatisierung der aufwendigen Arbeiten konnten wir den Zeitaufwand für die Datenpflege um 30 % verringern. Außerdem hat sich das Fehlerpotenzial verringert, und diese Aufgabe muss nicht mehr von einem Mitarbeiter erledigt werden.“
„Mit korrekten Daten können Sie persönlicher kommunizieren und effizienter arbeiten.“
Einige Unternehmen haben festgestellt, dass es am besten funktioniert, wenn von vorneherein eine Standardisierung der CRM-Daten vorgenommen wird.
„Um Probleme mit den Namenskonventionen zu vermeiden, empfiehlt es sich, ein Qualitätssicherungssystem einzurichten, durch das Ihr Vertriebsteam entsprechende Gewohnheiten annimmt“, so Kimmie Champlin von Clutch.co.
„Wenn Sie jede Woche einen Blick auf die Daten Ihres Teams werfen, können Sie schnell Fehler in den Daten und sogar Tendenzen erkennen, wer sich an die Namenskonventionen hält und wer sie ignoriert.“„Außerdem ist es wichtig, die Namenskonventionen möglichst einheitlich zu gestalten. Allgemeine Richtlinien, wie z. B. die Angabe des Firmennamens oder der Opportunity-Pipeline bei der Benennung einer Opportunity, sind sehr hilfreich. Dies ist besonders relevant, wenn Ihr CRM auch Vertriebsmaterialien, z. B. E-Mail-Vorlagen, enthält. “„Nachdem Sie Richtlinien festgelegt und sich mit Ihrem Team auf ein Qualitätssicherungssystem geeinigt haben, veröffentlichen Sie die korrekten Namenskonventionen an entsprechenden Stellen in Ihrem Büro oder auf einer gemeinsamen Plattform, auf die Ihr Team leicht zugreifen kann.“„Wenn Sie ein neues CRM-System haben“, fährt Champlin fort, „erscheinen Namenskonventionen oft eher nebensächlich. Wenn jedoch mehr als 200.000 Datensätze vorhanden sind, werden Sie erstaunt sein, wie sehr diese anfänglichen Datensätze die Mitglieder Ihres Teams verwirren.“ LyntonWeb schließt die Datenbankbereinigung in die Erkundungsphase mit allen Beteiligten ein, so Jennifer Lux.
„Üblicherweise aktualisieren die Vertriebsmitarbeiter unterschiedliche Eigenschaften und Geschäftsphasen, was eine unübersichtliche Berichterstattung zur Folge hat und es an Transparenz im Vertriebsprozess mangelt.“
Nach der Erkundung und einem Audit erhalten die Vertriebs- und Marketingteams „ganzheitliche Empfehlungen“.
„Auf diese Weise wird nicht nur die Nutzung des CRM-Systems standardisiert, sondern es werden auch die Berichte erstellt, die die Führungskräfte für datengestützte Entscheidungen benötigen.“
„Ich habe sehr viele CRM-Systeme gesehen, in denen Vertriebsmitarbeiter die Kommentarfelder für sehr wichtige Informationen über ihre Kunden oder Aufträge genutzt haben“, berichtet Gabriel Gheorghiu von G2 Crowd.
„Außer [diesen Vertriebsmitarbeitern] konnte niemand den Kundenkontakt auch nur finden, geschweige denn die Kundenbeziehung nachvollziehen. Sobald die Vertriebsmitarbeiter das Unternehmen verlassen, sind derartige Informationen so gut wie nutzlos.“
Gheorghiu empfiehlt daher: „Benutzerdefinierte Felder sollten nur von einem Administrator erstellt werden. Außerdem muss klar geregelt sein, wofür das neue Feld gedacht ist, wie es verwendet wird und wer daraus Nutzen zieht.“
Und, falls möglich, begrenzen Sie die Zeichenanzahl in Textfeldern. „Textfelder sind das Schlimmste.“
„Das Hinzufügen neuer Optionen zu bestehenden Listen ist ebenfalls eine schlechte Idee. Ich hatte einen Kunden, der als Land ‚Skandinavien‘ anlegte, weil er nur ein paar Kunden in Dänemark und Schweden hatte. Als sich das änderte, verwendeten sie die beiden Ländernamen, aber in alten Transaktionen stand immer noch ‚Skandinavien‘ als Land, wodurch es zu Fehlern in den Berichten kam.“
Zudem ist es sinnvoll, Textfelder in Kundenformularen zu begrenzen, meint Martha Madero von Grou.
„Es gibt Datenbanken, die nur Felder wie E-Mail und Name enthalten, und dann sind da noch diese Freitextfelder wie ‚Nachricht‘ oder ‚Wonach suchen Sie?‘, in die Benutzer einfach schreiben können, was sie wollen.“
„Die Daten daraus können nur schwer genutzt werden, da sie strukturiert vorliegen müssen, damit Sie Profile, Anforderungen und andere Dinge wie Zeitrahmen und Budget analysieren können. Werden diese Informationen nicht strukturiert erfasst, lassen sich auch Trends kaum erkennen, da keine Suche nach einheitlichen Begriffen möglich ist.“
„Die Lösung für dieses Problem besteht im Grunde darin, die in Ihren Formularen verwendeten Felder richtig zu strukturieren und möglichst geschlossene Fragen mit Antwortmöglichkeiten vorzugeben.“„Es ist wichtig, die passende Anzahl an Feldern für ein Formular festzulegen und nur die benötigten Informationen abzufragen“, erklärt Madero.
„Fragen Sie nicht alles ab, nur weil Sie es können, sondern legen Sie fest, welche Informationen Sie genau benötigen, und fragen Sie nur danach.“
Esc erstellt „einen ansprechenden Redaktionsplan mit Umfragen und Premium-Inhalten zum Herunterladen“, um aktuelle Informationen zu den Kunden zu erhalten, so Davide Fornasiero.
„Wenn ein Lead interessiert ist, wird er seine [Kontaktdaten] aktualisieren.“
Die Agentur von Fornasiero verfolgt folgende Strategie: „Wir haben eine völlig vernachlässigte Datenbank mit 5.000 Kontakten bereinigt, indem wir fast 3.500 Kontakte durch einen gezielten Redaktionsplan erneut kontaktieren konnten.“
Scale My Empire verwendet das Tool Copper CRM, das Daten aus E-Mail-Signaturen und Google ausliest, so Paul Higgins. Doch in manchen Fällen sind die Informationen fehlerhaft.
„Wir haben einen virtuellen Assistenten, der die Adresse mit der Unternehmenswebsite abgleicht, um sicherzustellen, dass sie korrekt ist. Dies ist hilfreich für die künftige Berichterstattung und gestattet uns außerdem, geografisch gezielte Kampagnen zu versenden. “„Es gibt auch benutzerdefinierte Felder, die ausgefüllt werden müssen. Dazu gehören z. B. die Fachkenntnisse der Person, ihre Branche, wie sie uns gefunden hat und andere Angaben. Der virtuelle Assistent füllt aus, was er finden kann, und beauftragt dann den zuständigen Vertriebsmitarbeiter über das CRM-System, den Rest zu ergänzen.“„Dadurch konnten wir unsere Umsätze um 10 % steigern.“
Wenn Sie den Prozess vereinfachen möchten, empfiehlt Ihnen Peter Caputa von Databox, Sichten Ihrer CRM-Daten zu erstellen, damit jemand die Datensätze manuell aktualisieren kann. „Wenn Sie zum Beispiel über eine Datenbank mit Kontakten verfügen und etwas über diese erfahren müssen, das Sie nur durch einen Blick auf ihre Website herausfinden können, sollten Sie jemanden beauftragen, diese Leads zu überarbeiten und die benötigten Informationen zu aktualisieren. So haben wir beispielsweise jemanden von Upwork beauftragt, die verschiedenen Tools zu ermitteln, die Marketingagenturen ihren Kunden empfehlen. Ich finde es toll, dass Insycle es ermöglicht, diese Liste an Personen außerhalb unseres Unternehmens weiterzugeben, damit diese die Felder aktualisieren können. Vorher mussten wir ständig Tabellen herunter- und hochladen.“
„Gleichzeitig importiert das Marketingteam weiterhin Kontaktdaten (z. B. im XLS- oder CSV-Format) in das CRM-System, ohne dass die korrekten Felder oder Daten aus laufenden Projekten oder Kampagnen bereinigt werden. Das führt dazu, dass Probleme wie die Duplizierung von Kontakten mit der Zeit zu einer unübersichtlichen und verunreinigten Datenbank führen, wenn diese nicht regelmäßig gepflegt oder verwaltet wird.“
James Pollard von The Advisor Coach stimmt beim Thema Datenbereinigung zu:
„Eine Person könnte beispielsweise Ihr Unternehmen über zwei verschiedene E-Mail-Adressen kontaktiert haben. In diesem Fall senden Sie dann die gleiche Nachricht zweimal an dieselbe Person. Das vermittelt dem Interessenten einen sehr unprofessionellen Eindruck und zeigt ihr, dass Sie nicht wissen, was Sie tun.“
Wie können Marketingmitarbeiter nun doppelte Kontakte und andere doppelte Daten aus ihren CRM-Systemen entfernen? Wir haben einige Vorschläge erhalten.
Nathan Heider von Campaign Creators führt die HubSpot-Deduplizierung manuell durch. Er empfiehlt Folgendes:
Wählen Sie aus, welcher der beiden Kontakte die Daten enthalten soll.
Klicken Sie auf „Aktionen“ unter dem Kontaktnamen.
Wählen Sie „Zusammenführen“ aus.
Geben Sie den Namen des Kontakts ein, der zusammengeführt werden soll.
Während einige Unternehmen doppelte Kontakte nur gelegentlich bereinigen, berichteten uns mehrere Marketingfachleute, dass sie dies regelmäßig erledigen. Die Beseitigung von Duplikaten ist zu einem festen Bestandteil ihrer Arbeit geworden.
„Unser Unternehmen beseitigt normalerweise einmal pro Quartal die Duplikate und ergänzt unvollständige Daten in unserem CRM-System, damit die Datenbank fehlerfrei bleibt und Berichte korrekt sind“, erklärt Colton De Vos von Resolute Technology Solutions.
Während der Bereinigung „entscheidet das Team, ob die doppelten Aufträge/Kontakte zusammengeführt, gelöscht oder beide beibehalten werden sollen. Das ist manchmal etwas knifflig, da einige Angaben in beiden Datensätzen richtig sein können. Dann zu entscheiden, welche die richtigen Daten sind, die behalten werden, ist schwierig, wenn man sie nicht selbst eingegeben hat.“
„Bei der Bereinigung müssen oft die Personen kontaktiert werden, die als Eigentümer des ‚Kontakts‘ oder ‚Auftrags‘ angegeben sind, um herauszufinden, welche Daten beibehalten werden sollen.“
DDI Development „führte ein routinemäßige Überprüfung und Kontrolle auf Duplikate in unsere Arbeitsabläufe ein, anstatt dies zu einer einmaligen Aufgabe zu machen“, berichtet Alexandra Zelenko.
„Auch hier nutzen wir Insycle, um doppelte Kontaktdatensätze zu identifizieren. Natürlich lässt HubSpot nicht zu, dass ein zweiter Kontakt mit der gleichen E-Mail-Adresse eingegeben wird. Doch da wir Leads aus unterschiedlichen Systemen erfassen und E-Mail-Adressen nicht immer sofort eingeben, gibt es oft mehrere Datensätze für dieselbe Person. Eventuell kennen wir zunächst nur die Telefonnummer (bei eingehenden Anrufen) oder die Person hat beim Ausfüllen eines neuen Formulars eine andere E-Mail-Adresse verwendet. In Insycle suchen wir daher nach Kontakten mit derselben Telefonnummer oder demselben Vor- und Nachnamen und führen sie dann ggf. zusammen. Mit Insycle können wir Duplikate anhand ähnlicher Feldwerte finden, sodass sich Datensätze schnell erkennen und zusammenführen lassen“, erklärt Gabriel Marguglio von Nextiny Marketing, ein intensiver Nutzer von Insycle.
Bryan Gorman, ebenfalls von Nextiny, erläutert dies im Detail. Als Hintergrundinformation teilte er uns mit, dass das Unternehmen Software wie AirCall und CallRail für die Erfassung von Telefonkontakten verwenden. „Und das führt zu einigen seltsamen Datensätzen in HubSpot. Bei der Erstellung eines Leads in unserem CRM-System von HubSpot füllt CallRail automatisch die Eigenschaft des Feldes für die E-Mail-Adresse mit [Telefonnummer]@call.com. Wenn wir Listen erstellen und nach ‚E-Mail-Adresse enthält kein @call.com‘ sortieren müssen, ist das eine Katastrophe.“
„Dank Insycle konnte der Zeitaufwand für die Behebung von Problemen wie diesem und von Lebenszyklusproblemen von zwei bis drei Stunden auf 30 Minuten pro Kunde reduziert werden“, fügt Marguglio hinzu.
Aber es geht nicht nur darum, Zeit zu sparen. Die CRM-Datenbereinigung hat eine noch größere Tragweite.
Die Marketingexperten sind sich einig, dass die Beseitigung doppelter Datenfelder der Schlüssel zu effektiven Marketing- und Vertriebsmaßnahmen ist. „[Durch die Zusammenführung doppelter Felder erhalten wir] genaue und aktuelle Daten, mit denen wir die Beziehungen zu unseren Kunden sowie Upselling und Cross-Selling optimieren können“, so Zelenko weiter.
Manchmal geht es um mehr als nur darum, dass es zwei Kontaktdatensätze für dieselbe Person gibt. Möglicherweise sind Informationen innerhalb von Kontakten doppelt vorhanden, was mehr Platz beansprucht und die Einträge unübersichtlicher macht.
Casey LeBrun von Revenue River erzählte uns, wie seine Agentur vorgeht:
„Beispielsweise holen wir alle Vertriebsmitarbeiter an einen Tisch, um zu entscheiden, welche Jobtitel wir erfassen möchten. Diese endgültige Liste unterscheidet sich von den duplizierten Eigenschaften und den entsprechenden Feldern, die bereits vorhanden sind.“
„Von dort werden automatisch die vorhandenen Eigenschaftswerte in unsere neuen standardisierten Werte kopiert. Wenn es ein Feld ohne Übereinstimmung gibt, legen wir dieses unter ein anderes Feld.“Michele von MKT4EDU beschreibt einen einfacheren Prozess: „Ich definiere EINE Haupteigenschaft, um die Informationen zu erhalten und die anderen zu bereinigen (d. h., den Wert zu entfernen und zu löschen).“
Vertriebsmitarbeiter wissen einwandfreie Datensätze zu schätzen. Doch die Ursache für doppelte Felder mit ähnlichen Angaben in einzelnen Datensätzen sind nicht nur Mitarbeiter im Vertrieb oder Marketing.
„[Ein] SaaS-Unternehmen kann Nutzungsdaten über die Produktnutzung seiner Kunden mit der Plattform/Anwendung an das CRM-System weiterleiten“, so Drew Cohen von SmartBug Media.
„Bei derartigen Integrationen, die APIs einbeziehen, werden die Dinge häufig sehr kompliziert. Auf der Plattform verbrachte Zeit oder Kennzahlen zum Nutzerverhalten sind oft Bereiche, in denen es zu Überschneidungen kommt, weil mehrere Felder ähnliche Namen und Daten enthalten.“„Wenn dieses Problem auftritt, überprüfen wir zunächst alle aus der Quelle stammenden Felder. In diesem Beispiel ist die Quelle die SaaS-Plattform bzw. -Anwendung. Wir sehen uns alle Felder an, die von dieser Quelle in das CRM übertragen werden. Diese Überprüfung ist die Grundlage für die spätere Bereinigung.“
„Wir ermitteln, wo Duplikate auftreten, und richten dann bei Bedarf Workflows ein, um Daten von einem Bereich in einen anderen zu verschieben. Mit Marketing-Automatisierungstools bzw. CRM-Workflows ist dies ein recht effizienter Prozess, sofern eine umfassende Überprüfung stattfindet und es eine Bereinigungsstrategie gibt.“
Die CRM-Datenbereinigung beginnt mit einer Überprüfung. Wie Drew schon sagte, ist die Bereinigung des CRM-Systems die Voraussetzung, um in Zukunft bessere Ergebnisse zu erhalten.
„Durch die Nutzung der Aggregatfunktion von Insycle“, so Chris Hobbs von Eyeview, „waren wir in der Lage, Daten aus [doppelten Daten]-Feldern schnell und korrekt in neue Felder zu übertragen.“
„Die Datenqualität, mit der wir arbeiten können, hat sich verbessert, und die Anzahl der Felder wurde verringert, sodass die Eingabe und die Berichterstattung wesentlich schneller erfolgen können. Dadurch sparen wir Zeit und erhalten genauere Daten, die einfacher zu interpretieren sind“, so Hobbs. Cohen stimmt zu: „Das hat den positiven Effekt, dass die Gesamtanzahl der CRM-Felder erheblich verringert wird und die Menge der Daten, die von Vertriebs- und Marketingexperten gesichtet werden müssen, ebenfalls deutlich sinkt.“
Die Marketingfachleute schlugen verschiedene Kriterien vor, um die Kontakte zu identifizieren, die bedenkenlos aus einem CRM-System gelöscht werden können.
„Wenn wir einen unvollständigen Datensatz zu einem Kontakt finden, sprechen wir gewöhnlich mit den Beteiligten, um herauszufinden, ob es sich um einen brauchbaren, qualifizierten Kontakt handelt oder nicht“, so Matthew Boyle von Adventii.
„Meistens löschen wir am Ende alle unvollständigen Kontaktdatensätze im CRM und konzentrieren uns nur auf die Kontakte, die über vollständige Informationen verfügen.“„Einmal bereinigt, verschwenden Unternehmen so keine Zeit mehr mit der Weiterverfolgung unqualifizierter oder unbrauchbarer Leads.“
Eine CRM-Datenbereinigung verhindert, dass die Leads „auf Eis liegen“.
Gem Latimer von BabelQuest sieht ein häufiges Problem darin, dass „eine große Anzahl von Kontakten entweder nicht mehr als solches existiert oder sich abgemeldet hat“. Sie können sie nicht per E-Mail erreichen, aber sie benötigen Speicherplatz in Ihrem System – und das kann zusätzliche Kosten verursachen.
„Es ist ein großer Vorteil, wenn sich die Anzahl der nicht mehr existierenden E-Mail-Adressen und Abmeldungen nachverfolgen lässt.“
„Wir verwenden HubSpot und nutzen das Listen-Tool, um diese an einem Ort zu sammeln, bevor wir sie durchgehen und herausfinden, a) ob sie nicht benötigt werden und gelöscht werden können, b) ob sie ein aktiver Interessent oder Kunde sind und kontaktiert werden müssen, um nach dem Grund für die Abmeldung zu fragen (oder ihre E-Mail-Adresse zu aktualisieren, falls sie falsch war) oder c) ob sie aufgrund eines Systemfehlers zurückgewiesen wurden.“
Nectafy verwendet einen HubSpot-Filter, um nach unbrauchbaren Leads zu suchen, erklärt Gabby Shultis.
„Die genauen Parameter sind bei jedem Kunden anders, und auch die Art und Weise, wie das Vertriebsteam einen unbrauchbaren Lead identifiziert“, so Shultis, aber meist verwenden sie folgende Kriterien:
Der Zeitpunkt des letzten Besuchs der Kontaktperson liegt mehr als X Tage zurück.
Die Kontaktperson hat seit mehr als X Tagen keine E-Mail mehr geöffnet.
Die Kontaktperson hat den Blog nicht abonniert.
„Wenn sie alle unbrauchbaren Leads entfernen, können sie sich auf die Kontakte in ihrer Datenbank konzentrieren, auf die es ankommt – diejenigen, bei denen die Aussicht besteht, dass sie zu einem MQL, SQL oder potenziellen Kunden werden.“
Für welche Art der Datenbankbereinigung Sie sich auch entscheiden, es ist wichtig, dass Sie dabei systematisch vorgehen. Sobald Sie einige Regeln aufgestellt haben, an die sich Ihre Vertriebs- und Marketingteams halten können, lassen Sie diese zu einer Gewohnheit werden.
So verhindern Sie in Zukunft weitere Fehler und erhalten durch Datenbereinigung eine zentrale Sicht auf Ihre Kunden. Ganz gleich, ob Sie es mit doppelten, unvollständigen oder fehlerhaften Daten in Ihrem CRM-System zu tun haben – mit einem genauen Ablaufplan haben Sie eine bessere Ausgangsposition.
Natürlich lässt sich die Notwendigkeit einer Datenbankbereinigung nie ganz beseitigen. CRM-Datensätze werden immer auch einige fehlerhafte Daten enthalten. Von Menschen eingegebene Kundendaten enthalten häufig Tippfehler, Ungenauigkeiten und andere Mängel. Doch einwandfreie Datensätze erfordern Ausdauer. Wenn Sie ein funktionierendes System einführen und dafür sorgen, dass Ihre Teams entsprechend arbeiten, sparen Sie auf lange Sicht viel Zeit.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie mit Insycle HubSpot-Daten bereinigen und ihre Datenverarbeitung insgesamt verbessern können.