Schlechte Daten werden schnell zum Vertriebsproblem
Ein CRM kann Kontakte, Unternehmen, Anfragen und Verkaufschancen verbinden. Im Alltag entstehen jedoch leicht doppelte Datensätze, leere Felder und widersprüchliche Statusangaben. Dann ruft eine Person einen Interessenten erneut an, obwohl bereits ein Gespräch stattgefunden hat. Ein anderer Datensatz bleibt ohne Verantwortlichen liegen. Berichte zeigen zwar Zahlen, bilden den tatsächlichen Stand aber nur unzuverlässig ab.
Meine Einschätzung: Datenqualität ist kein einmaliges Aufräumprojekt der IT. Sie entsteht bei jeder neuen Anfrage, jedem Import und jeder Statusänderung. Deshalb braucht ein Unternehmen wenige verständliche Regeln, die im Tagesgeschäft eingehalten werden können.
Zuerst festlegen, was ein Datensatz darstellt
Bevor Felder oder Automationen gebaut werden, muss klar sein, was im CRM getrennt geführt wird. Ein Kontakt steht für eine Person, ein Unternehmensdatensatz für eine Organisation und ein Deal für eine konkrete Verkaufschance. Werden diese Ebenen vermischt, erscheinen dieselbe Firma oder dieselbe Anfrage mehrfach und Aktivitäten lassen sich schwer zuordnen.
Für Aktualisierungen braucht jeder Datensatz eine eindeutige Kennung. HubSpot nennt dafür beim Import beispielsweise die E-Mail-Adresse eines Kontakts, die Domain eines Unternehmens oder die interne Record ID. Fehlt eine passende Kennung, können Importzeilen neue Datensätze erzeugen, statt bestehende zu aktualisieren. Vor jedem Import sollte daher feststehen, welche Spalte zur Identifikation verwendet wird.
Dubletten nicht blind zusammenführen
Zwei ähnlich benannte Kontakte sind nicht automatisch dieselbe Person. Vor einer Zusammenführung werden E-Mail-Adresse, Telefonnummer, Unternehmen, letzte Aktivität, Eigentümer und offene Vorgänge verglichen. Bei Unternehmen helfen Domain, Anschrift und rechtliche Bezeichnung. Erst danach wird entschieden, welcher Datensatz bestehen bleibt und welche Werte übernommen werden.
HubSpot beschreibt sowohl automatische Regeln zur Deduplizierung als auch ein Werkzeug zur Prüfung möglicher doppelter Kontakte und Unternehmen. Solche Funktionen erleichtern die Suche, ersetzen aber nicht die fachliche Entscheidung. Besonders bei offenen Angeboten, Einwilligungen oder Supportfällen muss vor dem Zusammenführen geklärt werden, ob tatsächlich dieselbe Person oder Organisation gemeint ist.
Pflichtfelder auf den nächsten Arbeitsschritt ausrichten
Zu viele Pflichtfelder führen häufig zu Platzhaltern oder erfundenen Angaben. Zu wenige Pflichtfelder machen Datensätze unbrauchbar. Sinnvoll sind Angaben, die für den unmittelbar folgenden Schritt benötigt werden. Bei einer neuen Anfrage können das Kontaktweg, Anliegen, Quelle, verantwortliche Person und nächster Termin sein. Für eine qualifizierte Verkaufschance kommen beispielsweise erwarteter Umfang und Entscheidungszeitraum hinzu.
Die Feldnamen müssen eindeutig sein. Statt eines allgemeinen Feldes „Status“ werden Lebenszyklus, Bearbeitungsstand und Dealphase getrennt, wenn sie verschiedene Dinge ausdrücken. Auswahlfelder sind für wiederkehrende Kategorien oft verlässlicher als Freitext. Freitext bleibt für individuelle Gesprächsnotizen reserviert und sollte keine Information ersetzen, die später gefiltert oder ausgewertet werden muss.
Jeder Status braucht eine überprüfbare Bedeutung
Ein Status wie „qualifiziert“ hilft nur, wenn alle Beteiligten dasselbe darunter verstehen. Eine Definition kann lauten: Bedarf bestätigt, grundsätzlich passende Leistung, zuständige Kontaktperson bekannt und ein nächster Schritt vereinbart. Das ist ein Muster und muss an den eigenen Vertriebsprozess angepasst werden.
Auch Übergänge werden geregelt. Ein Deal gelangt erst in die Angebotsphase, wenn ein Angebot tatsächlich versendet wurde. „Gewonnen“ bedeutet nicht gute Stimmung im Gespräch, sondern einen vereinbarten Abschluss nach der intern festgelegten Definition. HubSpot ermöglicht für Pipelines Regeln und erforderliche Eigenschaften an bestimmten Stufen. Unabhängig vom System sollte die Statuslogik schriftlich auffindbar sein.
Angenommenes Beispiel für eine Aufräumrunde
Angenommen, ein Dienstleistungsbetrieb findet mehrere Kontakte mit derselben E-Mail-Adresse, aber unterschiedlichen Schreibweisen des Namens. Zuerst werden offene Deals, Aktivitäten und Zuständigkeiten geprüft. Danach wird ein Hauptdatensatz ausgewählt und die belegten Informationen werden zusammengeführt. Dieses Beispiel ist fiktiv und enthält kein erwartbares Ergebnis.
Anschließend betrachtet das Team Datensätze ohne Verantwortlichen, ohne nächsten Schritt oder mit überfälligem Termin. Nicht jeder alte Kontakt wird automatisch gelöscht. Für personenbezogene Daten gelten unter anderem die Grundsätze der Richtigkeit und Speicherbegrenzung. Welche Daten aus welchem Zweck wie lange benötigt werden, sollte der Betrieb mit seinem Datenschutzkonzept und bei Bedarf fachkundiger Beratung klären.
Checkliste für bessere CRM-Daten
Die erste Prüfung kann auf einen wichtigen Prozess begrenzt werden, etwa neue Website-Anfragen. Danach lassen sich die Regeln schrittweise auf weitere Quellen und Pipelines übertragen.
- Kontakte, Unternehmen und Verkaufschancen als getrennte Objekte definieren.
- Für jeden Import eine eindeutige Kennung und das gewünschte Aktualisierungsverhalten festlegen.
- Eine Sicherung oder einen kontrollierten Export vor größeren Zusammenführungen erstellen.
- Mögliche Dubletten anhand mehrerer Merkmale fachlich prüfen.
- Nur Felder verpflichtend machen, die für den nächsten Schritt gebraucht werden.
- Auswahlfelder für auswertbare Kategorien und Freitext nur für Notizen verwenden.
- Jeden Status mit Eintrittskriterien und einem verantwortlichen Arbeitsschritt beschreiben.
- Datensätze ohne Eigentümer, nächsten Schritt oder aktuellen Termin regelmäßig prüfen.
- Lösch- und Aufbewahrungsregeln mit dem Datenschutzkonzept abstimmen.
- Änderungen zuerst an einer kleinen, kontrollierten Datensatzgruppe testen.