CRM und Business Intelligence: Ohne umfassende Analytics geht es nicht

Je ausgefeilter die CRM-Systeme, desto höher die Erwartungen. Viele erwarten, dass ihre CRM-Applikation allen geschäftlichen Anforderungen genügt. Das CRM soll beispielsweise „beantworten“, welche unserer Kampagnen für den höchsten Umsatz sorgt und uns darüber informieren, warum vielversprechende Geschäftschancen scheitern. Leider hat diese Erwartungshaltung nichts mit der Realität zu tun.

Es ist „nur“ ein CRM-System

Manche Anbieter sprechen gerne von den Analysemöglichkeiten ihrer CRM (Customer Relationship Management) Plattformen. Üblicherweise bieten diese CRM-Systeme dann Standardauswertungen, mit denen Sie ein paar Dashboards oder Charts zur Geschäftsentwicklung erstellen können: Nachverfolgen der Sales-Pipeline, Effektivität Ihrer Kampagnen, Conversion-Raten, Quartalsumsatz und ähnliches. Im Vergleich zu umfassenden Analytics handelt es sich dabei aber nur um einen winzigen Bruchteil der wertvollen CRM-Informationen, die das System von Ihren Vertriebs-Teams und Kunden erfasst.

Ein CRM-System eignet sich perfekt für seinen Zweck: Die Beziehungen zwischen dem Vertriebs-Team und Ihren (potenziellen) Kunden zu managen und alle dafür erforderlichen Informationen zu speichern. Und ja, die Datenbank enthält eine Menge auswertbare Daten. Allerdings muss das Tool, das die Transaktionsdaten sammelt, nicht unbedingt auch das beste Tool für die Verwertung dieser Daten sein.

Ein alltagstaugliches CRM-System für den Vertrieb muss flexibel und schnell sein. Ist es das nicht, stört es das Sales-Team bei der Erledigung seinen Aufgaben: verkaufen, Kundenbeziehungen aufbauen und potenzielle Kunden kontaktieren. Das perfekte CRM-System sammelt, strukturiert und nutzt daher Transaktionsdaten so, dass diese von der Plattform einfach verarbeitet werden können.

Die schlechte Nachricht: Diese Art von flexibler, transaktionaler Datenstruktur ist für Analytics (Englisch) eher nicht geeignet.

CRM-Systeme sind nicht auf komplexe Fragestellungen ausgerichtet

Wenn Anbieter von CRM-Systemen versuchen, Business Intelligence in die Plattform zu integrieren, stehen sie vor einem grundlegenden Problem: Daten für einen schnellen Zugriff im Transaktionsprozess sind für eine Analyse nicht entsprechend aufbereitet. Unter diesen Voraussetzungen lassen sich viele Fragen nur schwer beantworten:

  • Welche Accounts (Kunden) wurden in den letzten 30 Tagen nicht bearbeitet?
  • Wer ist für einen bestimmten Account verantwortlich?
  • Woran scheitern potenzielle Geschäfte?
  • Welche Accounts generieren an einem beliebigen Punkt im Verkaufszyklus den meisten Umsatz?
  • Wie profitabel ist ein Account?
  • Welche Kampagnen haben Auswirkungen auf Geschäftschancen?
  • Welche Produkte werden am häufigsten (Englisch) gemeinsam verkauft?

Das sind nur einige von hunderten Fragen, die sich allein mit den Daten und Analysetechniken eines CRM-Systems nicht beantwortet lassen. Vollkommen unmöglich wird Ihr Vorhaben, wenn Sie Daten aus anderen externen Systemen gemeinsam mit denen des CRM-Systems auswerten möchten – CRM-Systeme sind als geschlossene Systeme schlicht nicht darauf ausgerichtet.

CRM und umfassende Analytics-Software

Für manche Dinge ist ein CRM-System das ideale Werkzeug. Für den steigenden Bedarf nach Antworten auf immer komplexere Fragen von Unternehmen allerdings nicht. Der Wunsch nach einem umfassenden Überblick über Ihr Unternehmen sollte dem Wachstum und der Umsatzsteigerung jedoch nicht entgegenstehen.

Mit OpenText™ Big Data Analytics (Englisch) können Unternehmensdaten aus verschiedensten Quellen extrahiert und aufbereitet werden. Darüber hinaus bietet die Software eine Sammlung schneller, flexibler und anpassbarer Tools, mit deren Hilfe Business-Analysten die Fragen von Entscheidungsträgern beantworten können.

CRM-Daten sind ein wichtiger Teil der Gesamtgleichung, Wettbewerbsvorteile dank umfassender Analytics-Software (Englisch) ein anderer.

Dieser Artikel wurde aus dem Englischen übersetzt.

Isidre Royo

Isidre Royo ist OpenText Analytics Produktmanager und Spezialist für Predictive Analytics und Big Data. Er arbeitet am Standort Barcelona.

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