Datengetriebenes Marketing: Wie die Integration von Kundendaten den Geschäftserfolg steigert

Unternehmen, die ihre Daten intelligent nutzen, haben klare Vorteile: Sie können bessere Entscheidungen treffen, personalisierte Kundenerlebnisse schaffen und ihre betriebliche Effizienz steigern. Doch oft bleiben diese Potenziale ungenutzt, nicht etwa, weil die Daten fehlen, sondern weil sie fragmentiert, inkonsistent oder unvollständig sind.

Hier kommen Datenvereinheitlichung und Identitätsauflösung ins Spiel. Wer Systeme wie ERP (Enterprise Resource Planning), PIM (Product Information Management) und CRM (Customer Relationship Management) intelligent verknüpft, gewinnt nicht nur Zugang zu mehr Informationen, sondern verbessert auch deren Qualität und Nutzungsmöglichkeiten. Dies löst das Problem von Datensilos, ermöglicht tiefere Analysen und fördert optimierte, datengetriebene Prozesse.

Herausforderungen durch eine fragmentierte Datenlandschaft

Viele Unternehmen setzen verschiedene Systeme ein, die jedoch isoliert voneinander operieren. Dies führt zu mehrfach gespeicherten oder unvollständigen Datensätzen, die Fehlerquellen und Ineffizienzen erzeugen. Ein Kunde kann beispielsweise in einem System als "Max Mustermann" und in einem anderen als "M. Mustermann" mit abweichender E-Mail-Adresse erfasst sein. Ein CRM-System enthält womöglich nur die Kontaktdaten eines Kunden, während die Kaufhistorie im ERP oder seine Interessen im PIM fehlen.

Diese isolierten Informationen erschweren eine ganzheitliche Kundenbetrachtung und verhindern eine effiziente Nutzung der Daten. Dadurch bleibt das Potenzial ungenutzt, Kundenerlebnisse zu personalisieren, die Bestandsplanung zu optimieren oder gezielte Marketingstrategien umzusetzen.

Ein Praxisbeispiel: The Phone House, der europäische Handelsname der britischen Mobilfunkkette Carphone Warehouse, stand vor der Herausforderung, dass ihre Transaktionssysteme und die webbasierten Systeme der Mobilfunkanbieter in Spanien nicht optimal aufeinander abgestimmt waren. Dies führte zu isolierten Datensilos und ineffizienten Prozessen. Durch die Implementierung einer Datenvirtualisierungstechnologie konnten sie ihre Systeme integrieren, was zu einer verbesserten Datenqualität und effizienteren Abläufen führte.

Datenvereinheitlichung als Grundlage einer zentralen Strategie

Datenvereinheitlichung bedeutet, dass Informationen aus verschiedenen Systemen in einer einheitlichen, strukturierten Form zusammengeführt werden. Dies geschieht nicht nur durch die technische Integration der Systeme, sondern auch durch die logische Harmonisierung der Daten.

Konsistenz ist dabei ein entscheidender Faktor: Alle Abteilungen greifen auf aktuelle, abgestimmte Daten zu. Redundanzen werden vermieden, sodass doppelte oder inkonsistente Datensätze bereinigt werden. Automatisierte Prozesse reduzieren Fehler und den manuellen Aufwand, was zu einer erheblichen Effizienzsteigerung führt.

Beispielsweise kann die mangelnde Verbindung zwischen CRM und ERP, wodurch VIP-Kunden keine bevorzugte Lieferung erhalten, da ihre Priorität in den Systemen nicht durchgängig erkennbar ist. Durch eine einheitliche Datenbasis können solche Probleme vermieden und Prozesse optimiert werden.

Ein Blick über die E-Commerce-Branche hinaus zeigt, dass auch in der Pharmaindustrie eine effektive Datenvereinheitlichung essenziell ist, um komplexe Forschungs- und Entwicklungsprozesse zu optimieren. Ein herausragendes Beispiel dafür ist Novartis. Novartis nutzte eine Technologie zur Datenintegration, um Daten aus internen und externen Quellen zu kombinieren. Dies ermöglichte es den Forschern, schnell auf konsolidierte und durchsuchbare Daten zuzugreifen, was die Effizienz in der Forschung und Entwicklung erheblich steigerte.

Identitätsauflösung als Voraussetzung für personalisierte Erlebnisse

Datenvereinheitlichung allein reicht nicht aus. Damit Unternehmen aus ihren Daten den maximalen Nutzen ziehen können, müssen sie auch in der Lage sein, einheitliche Identitäten für Kunden, Produkte und Geschäftsprozesse zu erstellen. Identitätsauflösung bedeutet, verschiedene Datensätze, die sich auf dieselbe Entität beziehen, korrekt zusammenzuführen.

• Kundenprofile werden präziser: Ein Kunde kann durch verschiedene Datenpunkte (E-Mail, Telefonnummer, Social-Media-Profil, Kaufhistorie) eindeutig identifiziert werden.
• Bessere Segmentierung: Unternehmen können Kunden in exakt definierte Zielgruppen einteilen und individuell ansprechen.
• Genauere Produktempfehlungen: Durch die Verknüpfung von Kaufverhalten, Produktinteressen und Feedback erhalten Kunden personalisierte Angebote.
• Vermeidung von doppelten Datensätzen: Ein Kunde, der sich einmal mit seiner geschäftlichen und einmal mit seiner privaten E-Mail-Adresse registriert hat, wird korrekt als eine Person erfasst.

Amazon beispielsweise nutzt fortschrittliche Datenintegrations- und Identitätsauflösungstechniken, um ein konsistentes und personalisiertes Kundenerlebnis zu bieten. Durch die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen, wie Kaufhistorie, Suchverhalten und Kundenbewertungen, kann Amazon seinen Kunden massgeschneiderte Empfehlungen und Angebote präsentieren. Auch der Kundenservice funktioniert wesentlich besser, wenn durch die Identitätsauflösung die vollständige Historie der Kunden vorliegt und so eine individuelle Beratung ermöglicht wird.

Die Segmentierung von Kundendaten ist eine der wichtigsten Strategien, um Marketingmassnahmen, Vertriebskampagnen und Produktempfehlungen effizienter und wirkungsvoller zu gestalten. Doch klassische Segmentierungsmethoden stossen oft an ihre Grenzen, wenn Unternehmen mit isolierten Systemen arbeiten.

Durch die Datenvereinheitlichung und Identitätsauflösung erhalten Unternehmen eine konsistente, einheitliche Sicht auf ihre Kunden und Produkte. Erst durch die Kombination von ERP-, PIM- und CRM-Daten wird eine intelligente, dynamische Segmentierung möglich, die über einfache Kriterien hinausgeht. Unternehmen können ihre Kunden präziser einteilen, individuelle Kaufgewohnheiten erkennen und gezielte Massnahmen ergreifen.

Dynamische Segmentierung durch Datenintegration

Die Integration von ERP, PIM und CRM bietet eine zentrale Grundlage für kontextbezogene und verhaltensbasierte Segmentierung. Hier einige typische Szenarien:

1. Segmentierung nach Kundenwert (RFM-Analyse)

Die Kombination von ERP- und CRM-Daten erlaubt es, Kunden nach ihrem Wert für das Unternehmen zu clustern. Die sogenannte RFM-Analyse (Recency, Frequency, Monetary Value) hilft, Kunden in Kategorien wie:

• High-Value-Käufer: erhalten exklusive Angebote oder einen Premium-Support.
• Wenig aktive Kunden: werden mit personalisierten Reaktivierungskampagnen angesprochen.
• Gelegenheitskäufer: bekommen gezielte Anreize wie Sonderangebote oder Rabatte auf ähnliche Produkte.

2. Verhaltensbasierte Segmentierung

Durch die Verknüpfung von CRM- (Kundenhistorie), ERP- (Bestellungen) und PIM-Daten (Produktpräferenzen) können gezielt bestimmte Kundencluster angesprochen werden:

• Kunden mit regelmässigem Interesse an bestimmten Produktkategorien erhalten personalisierte Empfehlungen.
• Käufer mit häufigen technischen Anfragen bekommen detailliertere Produktinformationen.
• Kunden mit häufigen Retouren werden mit optimierten Produktbeschreibungen angesprochen, um Rücksendungen zu reduzieren.

3. Geografische und saisonale Segmentierung

Die Integration von ERP-Daten (Bestellungen & Lagerbestände) mit CRM-Daten (Kundenstandorte) hilft, regionale Vorlieben und saisonale Trends zu identifizieren:

• Wintersportprodukte können gezielt in Regionen mit hoher Nachfrage beworben werden.
• Kunden in warmen Regionen erhalten Angebote für Sommerprodukte.
• Bestandsinformationen aus dem ERP helfen, in bestimmten Regionen gezielt Werbung für lagernde Produkte zu schalten.

4. Kombinierte Produkt- und Kundensegmentierung

Indem PIM- und CRM-Daten kombiniert werden, lassen sich personalisierte Produktempfehlungen auf Basis tatsächlicher Interessen ausspielen:

• Kunden, die regelmässig bestimmte Marken kaufen, erhalten exklusive Neuheiten dieser Marken.
• Käufer von Premium-Produkten werden nicht mit Budget-Angeboten beworben.
• Kunden, die oft Ersatzteile oder Zubehör kaufen, erhalten automatische Erinnerungen oder Bundle-Angebote.

Traditionelle Segmentierungsmethoden sind oft statisch. Durch Identitätsauflösung und die intelligente Verknüpfung von Daten werden dynamische Segmente möglich, die sich automatisch anpassen.

Datengetriebenes Marketing: Mehrwert durch personalisierte Erlebnisse

Die Kombination aus ERP-, PIM- und CRM-Daten schafft völlig neue Möglichkeiten für datengetriebenes Marketing. Unternehmen können gezielt auf Kundenbedürfnisse eingehen und ihre Marketingstrategie optimieren.

1. Personalisierte Customer Journeys

Kunden erwarten heute eine personalisierte Ansprache über verschiedene Kanäle hinweg – sei es per E-Mail, im Online-Shop oder über Social Media.

• CRM-Daten liefern Informationen über das Kundenprofil.
• PIM-Daten ermöglichen passgenaue Produktempfehlungen.
• ERP-Daten sorgen dafür, dass nur Produkte beworben werden, die tatsächlich auf Lager sind.

Ergebnis: Personalisierte Erlebnisse steigern die Kundenzufriedenheit und die Conversion-Raten.

2. Predictive Marketing

Durch die Analyse von vergangenen Käufen, Kundeninteraktionen und Produkttrends können Unternehmen künftiges Kaufverhalten vorhersagen.

• Kunden, die regelmässig eine bestimmte Produktkategorie kaufen, erhalten proaktive Angebote für Nachfolgeprodukte.
• Kunden, deren Kaufverhalten auf einen bevorstehenden Wechsel (z. B. von Einsteigermodellen zu Profi-Produkten) hindeutet, werden gezielt beraten.
• Die Kombination aus Lagerbeständen (ERP) und Kauftrends (CRM) hilft, rechtzeitig Bestellungen zu planen und Engpässe zu vermeiden.

3. Cross- und Upselling optimieren

Durch die Verbindung von Produkt- und Kundendaten lassen sich intelligente Cross-Selling-Strategien entwickeln.

• Kunden, die eine Kamera gekauft haben, erhalten automatisch Empfehlungen für passende Objektive oder Taschen.
• Käufer von Sportartikeln erhalten Rabatte für verwandte Produkte (z. B. Laufschuhe + Sportuhren).
• Kunden, die eine günstigere Produktvariante gekauft haben, können mit speziellen Angeboten für höherwertige Modelle angesprochen werden.

Warum Segmentierung und datengetriebenes Marketing unverzichtbar sind

In einer Welt, in der Konsumenten täglich mit unzähligen Werbebotschaften bombardiert werden, reicht generisches Marketing nicht mehr aus. Unternehmen müssen relevante, personalisierte und kontextbezogene Inhalte ausspielen, um erfolgreich zu sein.

Durch eine intelligente Integration und Nutzung von Daten ergibt sich eine Vielzahl an Vorteilen:

• Effizienzsteigerung: Marketingkampagnen werden gezielter und ressourcenschonender ausgesteuert.
• Höhere Conversion-Raten: Kunden erhalten genau die Angebote, die zu ihren Interessen passen.
• Bessere Kundenbindung: Personalisierte Erlebnisse steigern die Zufriedenheit und Loyalität.
• Automatisierung und Skalierbarkeit: Dynamische Segmentierung ermöglicht automatisierte Anpassungen und erspart manuelle Aufwände.
• Bessere Bestandsverwaltung: Marketingmassnahmen können auf tatsächliche Lagerbestände abgestimmt werden.

Segmentierung und datengetriebenes Marketing entfalten ihre volle Wirkung erst, wenn Unternehmen ihre Daten vereinheitlichen, Identitäten auflösen und Systeme vernetzen. Durch die Kombination von ERP, PIM und CRM entstehen intelligente, dynamische Kundensegmente, die automatisiert mit den richtigen Botschaften angesprochen werden können.

Das Ergebnis: Unternehmen sind in der Lage, ihre Kunden präziser, effizienter und effektiver zu bedienen – und schaffen so einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil in einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft.

B2B2C-Transformation: Vom Hersteller zum Direktanbieter durch Datenintegration

Traditionell verlassen sich Hersteller auf Zwischenhändler, um ihre Produkte an den Endkunden zu bringen. Diese Struktur hat sich über Jahrzehnte bewährt, doch sie bringt einige Herausforderungen mit sich: Hersteller haben wenig direkten Kontakt zu den Endkunden, sind stark von den Vertriebspartnern abhängig und erhalten oft nur verzögerte oder unvollständige Informationen über Marktveränderungen und Kundenbedürfnisse.

Durch die Integration von Kundendaten und die Nutzung digitaler Technologien können Hersteller jedoch eine direkte Beziehung zu ihren Endkunden aufbauen und so neue Potenziale erschliessen. Indem sie ihre ERP-, CRM- und E-Commerce-Systeme miteinander verknüpfen, erhalten sie wertvolle Einblicke in das Kaufverhalten, die Vorlieben und das Feedback der Konsumenten. Diese Informationen ermöglichen eine schnellere Reaktion auf Marktanforderungen und die Entwicklung kundenorientierter Strategien.

Ein praktisches Beispiel ist Nike, das seine Abhängigkeit von Einzelhändlern reduziert und sich zunehmend auf Direct-to-Consumer (DTC) Verkäufe konzentriert. Durch den Ausbau seiner digitalen Kanäle und die Integration von Kundendaten konnte Nike personalisierte Erlebnisse schaffen, gezielte Marketingmassnahmen entwickeln und eine engere Kundenbindung erreichen. Das Unternehmen nutzt seine Nike-App und Mitgliederprogramme, um Kunden direkt anzusprechen, exklusive Angebote bereitzustellen und massgeschneiderte Produktvorschläge zu unterbreiten.

Mit einem besseren Verständnis der Endkunden können Hersteller nicht nur personalisierte Angebote erstellen, sondern auch zusätzliche Services anbieten, die die Kundenbindung stärken und den Umsatz steigern. Beispielsweise ermöglichen Abonnementmodelle oder massgeschneiderte Produktbündel eine kontinuierliche Kundenbeziehung, indem sie auf individuelle Bedürfnisse zugeschnittene Pakete und exklusive Vorteile bieten.

Auch Tesla nutzt die B2B2C-Transformation effektiv: Anstatt sich auf ein traditionelles Händlernetz zu verlassen, verkauft das Unternehmen seine Fahrzeuge direkt an die Kunden. Durch die Analyse von Nutzungsdaten aus den vernetzten Fahrzeugen kann Tesla seine Services kontinuierlich verbessern, Software-Updates bereitstellen und personalisierte Upgrades anbieten. Dies führt zu einem optimierten Kundenerlebnis und einer stärkeren Markenloyalität.

Darüber hinaus eröffnet die direkte Kundeninteraktion Herstellern neue Möglichkeiten der Produktentwicklung. Durch die Analyse von Kundenfeedback und Nutzungsdaten können sie Innovationen gezielt vorantreiben, Produkte schneller anpassen und auf neue Trends reagieren. Beispielsweise sammelt L’Oréal über seine Direct-to-Consumer-Plattformen wertvolle Informationen zu Kundenpräferenzen und passt daraufhin seine Produktformeln und Marketingkampagnen an.

Die B2B2C-Transformation ist daher mehr als nur eine Vertriebsstrategie – sie ist ein entscheidender Wettbewerbsvorteil in einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft. Unternehmen, die ihre Datenintegration vorantreiben, können langfristig nicht nur effizienter agieren, sondern auch nachhaltige Kundenbeziehungen aufbauen und ihre Marktposition erheblich stärken.

Ein integriertes Datenökosystem für die Zukunft

Die Integration von ERP-, PIM- und CRM-Systemen sowie anderen Tools wie BI-Software (Business Intelligence) schafft eine zentrale Datenlandschaft, die Datensilos aufbricht und Unternehmen eine ganzheitliche Sicht ermöglicht. Dies eröffnet enorme Potenziale für Effizienz, Kundenzufriedenheit und Wettbewerbsfähigkeit.

In einer datengetriebenen Welt ist die Fähigkeit, Systeme miteinander zu verknüpfen und Daten intelligent zu nutzen, ein entscheidender Erfolgsfaktor. Unternehmen, die frühzeitig in integrierte Lösungen investieren, werden langfristig die Nase vorn haben – mit besseren Entscheidungen, zufriedenstellenden Kundenerlebnissen und schlankeren Prozessen.

Durch die Kombination von Technologien wird klar: Die Zukunft gehört Unternehmen, die Daten nicht nur sammeln, sondern sie nahtlos miteinander verknüpfen und so ihre Geschäftsstrategien revolutionieren.

Wenn Sie Ihr Unternehmen auf die nächste Stufe heben und von einer intelligenten Datenintegration profitieren möchten, ist Arcmedia der perfekte Partner. Mit umfassender Erfahrung in der Verknüpfung von ERP-, CRM- und PIM-Systemen sowie massgeschneiderten digitalen Lösungen hilft Arcmedia Ihnen, Datensilos zu eliminieren und eine zukunftssichere Strategie zu entwickeln. Unsere Expertinnen und Experten begleiten Sie von der Analyse über die Implementierung bis hin zur Optimierung – für eine reibungslose, effiziente und wertschöpfende Digitalisierung Ihres Unternehmens.

Damit Sie direkt loslegen können, haben wir bereits eine Checkliste zur erfolgreichen Systemintegration für Sie vorbereitet. Nutzen Sie diese, um Ihre Integrationsstrategie optimal zu planen und umzusetzen.

Checkliste: Erfolgreiche Implementierung einer Datenintegrationsstrategie

1. Ziele definieren: Klar festlegen, welche Ziele mit der Datenintegration erreicht werden sollen, z. B. Umsatzsteigerung oder Verbesserung der Kundenzufriedenheit.
2. Datenquellen identifizieren: Alle relevanten Datenquellen im Unternehmen erfassen, einschliesslich ERP-, PIM- und CRM-Systemen.
3. Integrationstools auswählen: Geeignete Tools und Plattformen für die Datenintegration auswählen, die zu den spezifischen Anforderungen des Unternehmens passen.
4. Datenqualität sicherstellen: Massnahmen implementieren, um die Genauigkeit, Konsistenz und Aktualität der Daten sicherzustellen.
5. Mitarbeiterschulung: Das Team im Umgang mit den neuen Systemen und Prozessen schulen, um eine effektive Nutzung sicherzustellen.
6. Erfolg messen: Regelmässige Überprüfung der Fortschritte anhand festgelegter KPIs und Anpassung der Strategie bei Bedarf.