Blog Datengesteuertes Marketing

Abgehängt im Informationszeitalter: Wie Sales unter schlechter Datenqualität leidet

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Wenn Leads ins Leere laufen oder Ihr Sales-Team keine Erfolge vorweisen kann, sollten Sie sich die Qualität Ihrer Daten anschauen. Denn falsche oder veraltete Werte, unvollständige Datensätze oder fehlende Hintergrundinformationen machen den Verkauf unnötig schwer – und erheblich teurer. Wir zeigen die Folgen schlechter Datenqualität für den B2B-Verkauf.

1 Krampf statt Tool: Die Mitarbeiter hassen das CRM

Das datenbasierte Customer-Relationship-Management ist Ihre erste Adresse für wichtige Informationen zu Leads, Kunden und den Sales-Aktivitäten. Befindet sich an dieser Adresse eine ständige Baustelle oder eine veraltete Struktur, müssen Sie damit rechnen, dass die Daten im CRM praktisch wertlos sind.

Je mühsamer die Eingabe, je umständlicher das Interface und je größer der Kampf, den das Sales-Team mit der Verarbeitung der Daten ausfechten muss, desto geringer ist die Bereitschaft, die Datensätze aktuell zu halten.

Schon eine einzige fehlende Aktualisierung kann erhebliche Folgen haben. Werden Leads zum selben Thema doppelt angesprochen, sinkt Ihre Reputation beim potenziellen Kunden auf ein ähnliches Niveau, als hätten Sie ihn nicht angesprochen. Wird eine After-Sales-Gelegenheit nicht erkannt, bleibt es unter Umständen bei einem einmaligen Kauf.

2 Sherlock statt Verkäufer: Die Recherche ist mühsam

Der Erfolg jeder Kontaktaufnahme mit potenziellen Kunden beruht auf dem Wissen, den Ihr Sales-Team über diesen Kunden hat. Bei schlechter Datenqualität muss sich der Mitarbeiter die notwendigen Informationen jedes Mal neu beschaffen – und gleichzeitig stets überprüfen, ob diese Daten überhaupt (noch) korrekt sind.

Die Zeit, die er mit der grundsätzlichen Recherche verschwendet, könnte er wesentlich besser in Überlegungen zum korrekten Ansprachemodus und Gesprächseinstieg oder zur effizienten Gestaltung der Sales-Aktivitäten verwenden.

Tempo als wichtige Währung im Verkauf zwingt Sales-Abteilungen heute dazu, mehr in kürzerer Zeit zu leisten. Lassen sich Ihre Sales-Mitarbeiter von schlechter Datenqualität ablenken, steigt die Chance, dass sie den Erstkontakt vermasseln und Vertrauen in Ihr Unternehmen gar nicht erst entsteht.

3 Hinterher statt vorneweg: Sie verpassen den richtigen Zeitpunkt

Eine effiziente Sales-Abteilung ist in der Lage, Bedürfnisse potenzieller Kunden zu antizipieren und sie im genau richtigen Moment mit dem eigenen Angebot zu beantworten. Doch den richtigen Moment erwischen Sie nicht durch Zufall, sondern nur mit einer lückenlosen Informationskette und entsprechender Datenqualität.

Umstrukturierungen aufgrund von M&A oder der Launch neuer Produkte beim potenziellen B2B-Kunden sind perfekte Gelegenheiten, um Ihr eigenes Angebot attraktiv und gezielt zu unterbreiten. Allerdings nur, bevor diese Ereignisse über die Bühne gehen.

Um dieses „Bevor“ präzise zu terminieren, müssen Sie jedoch wissen, dass es passieren wird. Dazu benötigen Sie wertvolle Insiderinformationen und eine Datenqualität, aus der sich kommende Ereignisse mit hoher Sicherheit prognostizieren lassen.

4 Knapp daneben ist auch vorbei: Sie definieren falsche Targets

Woher sollen Ihre Mitarbeiter wissen, welche Targets in der Pipeline entscheidend sind, wenn sie nicht einmal wissen, wie diese Targets aussehen? Mangelnde Datenqualität als wichtigster Auslöser von Ressourcenverschwendung im Verkauf wird selten so deutlich wie bei der Target-Definition.

Denn als Knotenpunkte aller Sales-Aktivitäten fällt bei Targets jeder mangelnde Informationsschnipsel gleich noch einmal so schwer ins Gewicht. Ihr Sales-Team ist permanent im Blindflug unterwegs und arbeitet nach dem Prinzip Hoffnung statt nach dem Prinzip Wissen.

Die größte Falle dabei: Jeder (zufällig) erfolgreiche Verkauf überstrahlt schnell die konstant mangelhafte Datenqualität und das daraus entstehende Performance-Problem. Die Lösung in Form exzellenter Datenmanagementstrategien wird immer weiter hinausgeschoben.

Das wiederum beschleunigt die Spirale und füllt die Pipeline immer weiter mit falschen Targets – bis sie verstopft und das Sales-Team manövrierunfähig in einer Sackgasse steckt.

5 Crap in, Crap out: Die Pipeline steckt voller falscher Leads

Die Zusammenarbeit von Sales und Marketing beruht im Idealfall auf einem reibungslosen Staffellauf. Doch schlechte, unvollständige, veraltete und nicht sauber korrelierte Daten werden auch dann nicht besser, wenn man sie mustergültig weiterreicht.

Arbeitet bereits das Marketing-Team unter den falschen Informationsvoraussetzungen, gibt es keinen Grund, warum sich das im Verkauf ändern sollte. So agiert Ihr Team Revenue nicht nur im dichten Nebel und verschenkt Ressourcen und enorme Potenziale. Es verschwendet seine Zeit auch mit der Generierung, Bearbeitung und Umwandlung der völlig falschen Leads.

Wieder gilt: Jeder Zufallstreffer verschiebt oft die Wahrnehmung und verstellt den Blick auf das grundsätzliche Problem.

6 So klug wie zuvor: Sie lernen nicht aus Erfolgen und Misserfolgen

Jeder Erfolg hat Gründe. Jeder Misserfolg auch. Wer Daten als Nebenbei- oder Zufallsprodukt ansieht, neigt dazu, das Ereignis zu betrachten, statt die Gründe zu analysieren. Dabei sind es ausschließlich diese Gründe, die für Sie interessant sind.

Je genauer Sie diese im CRM erfassen und nach bestimmten Kriterien analysieren, desto eher ist zum Beispiel eine KI in der Lage, Prognosen zu zukünftigen Erfolgen oder Misserfolgen abzuliefern. Über Machine Learning lassen sich die Kriterien immer feiner und genauer konturieren – und ein schlagkräftiges System zu Predictive Analytics aufbauen.

Dieses überaus machtvolle Instrument für Ihr Team Revenue hat nur einen Haken: Es braucht Futter in Form aktueller und kontinuierlicher Daten. Und die liefern immer noch Ihre Mitarbeiter.

7 Das schwächste Glied: Smart Data Analytics ist unmöglich

Erfolgreiche Unternehmen wie die Messe Frankfurt setzen auf Smart Data Analytics für das Leadmanagement und die Vertriebsunterstützung.

Diese Datenanalyse beruht auf drei entscheidenden Säulen: B2B-Benchmarks wie dem Datenuniversum von Dun & Bradstreet, Online-Informationen aus dem Internet und den eigenen Datensätzen aus dem CRM.

Jede Säule muss die höchste Tragfähigkeit besitzen, damit Smart Data Analytics überhaupt Sinn ergibt. Schließlich ist es die Aufgabe, relevante Leads zu generieren und aufgrund der Informationslage ein umfassendes Bild zu entwerfen, das jeden Faktor entscheidungssicher abdeckt.

Wackelt es ausgerechnet bei der internen Datenqualität, wird die Datenanalyse alles andere als smart. Schließlich mangelt es ihr an höchst individuellen (und damit einmaligen) Entscheidungsgrundlagen, die es so ausschließlich in Ihrem Unternehmen gibt und deren Wert deshalb niemals überschätzt werden kann.

8 Die schon wieder: Die Kundenbindung leidet

Auch wenn B2B gesichtsloser wirkt als B2C, arbeiten auch hier Menschen mit Menschen. Diese sozialen Beziehungen beruhen auf Vertrauen, das im besten Fall einiges aushält. Doch mit jeder falschen Ansprache oder verpassten Gelegenheit schwindet dieses Vertrauen zusehends – die Kundenbindung wird schwächer.

Denn der Kunde hat selbst bei intensiver und langjähriger Zusammenarbeit stets die Möglichkeit zum Vergleich. Stellt sich ein anderes Unternehmen in für ihn entscheidenden Punkten souveräner, zugewandter und zielgenauer da, wächst der Vertrauensverlust in die ursprüngliche Beziehung.

Dann hilft es auch wenig, mit Cross- oder Upselling-Angeboten punkten zu wollen, da ihre Attraktivität zunehmend in Zweifel gezogen wird. Ganz davon abgesehen, dass bei schlechter Datenlage die Gelegenheit zu solchen Angeboten sowieso nicht erkannt wird.

9 Bye Bye Birdie: Die Kunden wandern ab

Kein Kunde entscheidet sich plötzlich oder unerwartet zur Abwanderung. Dies ist ein schleichender Prozess, der genug Red Flags erzeugt, die sich frühzeitig beseitigen und bearbeiten lassen. Sofern man sie bemerkt und versteht. Doch ohne aktuelle und saubere Daten sehen Sie den Kunden in seiner tatsächlichen Gemütslage erst, wenn er Ihnen im Gehen zuwinkt.

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