Datenqualität: Schlechte B2B Daten gefährden den Erfolg

Die Datenarbeit gehört längst zum täglichen Brot der B2B Marketer. Dabei solltest du unbedingt die Datenqualität im Blick haben, denn sie hat heute entscheidenden Einfluss auf den gesamten Unternehmenserfolg.

Datenqualität B2B Daten

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Im B2B Marketing strebst du nach einer persönlichen Ansprache der Kunden, stellst individualisierte Inhalte zur Verfügung und versuchst damit, das Kundenerlebnis zu verbessern. Daten mit hoher Qualität sind eine wichtige Voraussetzung dafür. Doch auch wenn B2B Marketer zunehmend auf datenbasierte Strategien wie das Account Based Marketing (ABM) setzen, sind sie häufig nicht von der Qualität der Daten überzeugt, mit denen sie täglich arbeiten. Wir haben uns angesehen, was der Status quo ist, wie es zu schlechten Daten kommt und warum eine Datenhygiene heute für den Erfolg im Marketing und den Unternehmenserfolg insgesamt so wichtig ist.

B2B Marketer vertrauen den Daten nicht

Wenn es um die Datenbestände im B2B und deren Qualität in der Einschätzung der B2B Marketer geht, ist es durchaus angebracht, von einer Krise zu sprechen. Gemäss einer aktuellen Studie von CapGemini sind gerade mal 27% der Führungskräfte mit der Datenqualität zufrieden und nur 20% vertrauen ihnen.

Viele B2B Marketer sind also mit ihrer Datensituation unzufrieden und das Vertrauen sinkt. Das ist gefährlich in einem Umfeld, in dem Daten die Grundlage für den Erfolg bilden.

Untersuchungen hatten schon für das Jahr 2020 vorausgesagt, dass das Kundenerlebnis den Preis eines Produkts als wichtigstes Unterscheidungsmerkmal ablösen soll. Dein Unternehmen kann es sich daher im B2B nicht erlauben, die Gestaltung dieses Kundenerlebnisses durch mangelhafte Datensätze zu gefährden.

Wenn du deine Kunden im B2B besser verstehen möchtest, im Sinne von Next Best Action die nächstbesten Handlungen voraussehen und eine Customer Journey perfekt rund um die Bedürfnisse des Kunden herum gestalten möchtest, bist du zwingend auf Daten aus verschiedenen Quellen angewiesen. Und diese Daten müsse:

  • korrekt

  • vollständig

  • aktuell

  • und von möglichst hoher Qualität sein.

Die Unzufriedenheit der Marketer mit der Datenqualität ist also ein Warnsignal, das du definitiv ernst nehmen solltest.

Die besten Algorithmen und modernen Ansätze im Maschinellen Lernen bleiben wirkungslos, wenn du deine Software auf Daten ansetzt, die Fehler enthalten und andere Probleme aufweisen.

Das moderne technikgestützte B2B Marketing ist anspruchsvoll. Doch bevor du dir über fortgeschrittene Aspekte wie deinen Marketing Technology Stack Gedanken machen kannst, müssen die Grundlagen stimmen. Und das beginnt der mit der Arbeit an der Datenqualität.

Warum kommt es überhaupt zu schlechten Daten?

Im B2B arbeitest du mit verschiedensten Daten aus zahlreichen Quellen. Die Daten stammen entweder aus öffentlichen oder aus privaten Quellen. Möglich ist die Datenerhebung per Kontaktformular, andere Daten kannst du direkt auf der Webseite des Kunden öffentlich einsehen und sammeln.

Dubletten: Häufig zu finden, selten bereinigt

Zu den wichtigsten Daten gehören die Adressen deiner Kontakte. Es ist unumgänglich, dass du solche Informationen nicht nur einmal, sondern mehrfach sammelst. Bereits hierbei entstehen Probleme wie die häufig zu beobachtenden Dubletten. Diese Datensätze weichen vielfach in Details voneinander ab, weil zum Beispiel jemand eine E-Mail Adresse falsch abgeschrieben oder den Job gewechselt hat. Es ist erforderlich, die korrekte Adresse zu bestimmen und nach Möglichkeit die Dubletten aus der Datenbank zu entfernen. Das Stichwort lautet Datenbereinigung.

Der Graus jedes B2B Marketers: Verschiedene Systeme und Datensilos

Probleme entstehen auch dadurch, dass du mit einer Vielzahl unterschiedlicher Systeme arbeitest, und dass die Daten in unterschiedlichen Formaten gespeichert sind. Das erschwert die Arbeit mit den Datensätzen teilweise erheblich und Fehler passieren schneller.

Ein weiteres Problem besteht darin, dass Mitarbeiter oder Abteilungen im Unternehmen darauf angewiesen sind, die Daten in einem bestimmten Format zu erhalten. Häufig liegen die Daten aber in einem Format vor, das für die Weiterarbeit nicht geeignet ist und es sind immer wieder umständliche Konvertierungen erforderlich. Das passiert, wenn die Abteilungen und Teams für die Datenerfassung und die Datenverarbeitung nicht aufeinander abgestimmt sind.

Wie gebe ich meine Daten richtig ein?

Formulare sind gut und recht, bei der Datenqualität kannst du aber nur ein paar Kontrollen einbauen, wie beispielsweise:

  • Email Format Check

  • Muss-Felder

  • Placeholder Texte zur Erklärung

  • Vorauswahl zur Standardisierung,

Vollends automatisch prüfen, ob qualitativ passt, kannst aber leider nicht. Deswegen solltest du insbesondere auch bei generierten Leads über ein Formular oder einen Bot eine regelmässige Datenüberprüfung und -bereinigung einplanen.

Sorge auch dafür, dass du vom Kunden Updates erhältst, um die einmal aufgenommenen Datensätze aktualisieren zu können. Dazu kannst du beispielsweise das LinkedIn Profil tracken und so einstellen, dass du bei einem Jobwechsel eine automatisierte Benachrichtigung erhältst. Eine andere Möglichkeit wäre, dass du ihn Formularen die wichtigsten Datenfelder mit den bestehenden Werten ausgibst. So müssen deine Leads diese, sofern sie das Cookie akzeptiert haben, nicht nochmals ausfüllen, werden die Daten aber höchstwahrscheinlich überprüfen und gegebenenfalls anpassen.

Wie sich schlechte Daten auf den Unternehmenserfolg auswirken

Du solltest nicht unterschätzen, wie massiv sich eine schlechte Datenqualität auf den Unternehmenserfolg auswirkt. Folgend führen wir einige typische Probleme auf, wie sie im B2B Marketing leider immer wieder vorkommen und welche Folgen sie für dein Unternehmen haben:

Berücksichtigung nicht mehr existierender Adressen

Das ist schon fast ein klassischer Fehler im B2B Marketing und klar auf eine ungenügende Datenqualität zurückzuführen. Du spielst eine Marketingaktion aus, die dafür vorgesehene Adresse existiert aber überhaupt nicht mehr.

Das Hauptproblem: Der Kunde ist womöglich tatsächlich am Produkt interessiert, du hast aber seine aktuelle E-Mail Adresse nicht. Damit hast du eine Marketingaktion umsonst bezahlen müssen und du hast den noch vorhandenen Kontakt nicht erreicht.

Kleiner Tipp: Überwache deine E-Mail Versände - insbesondere auch die automatischen E-Mails- regelmässig auf Kontakte, die “gebounced” sind. Diese Kontakteinträge solltest du dann gleich entsprechend aktualisieren, bevor du 5 E-Mails versendest, die alle unzustellbar sind.

Dubletten/mehrfache Speicherung

Es bietet keinen Mehrwert, die gleichen Daten immer wieder zu speichern. Das bläht die Datenbank unnötig auf und es treten Performance- und Speicherplatzprobleme auf. Typisch ist auch, dass ein Kunde aufgrund der mehrfachen Speicherung seiner Adresse mehrfach Adressat der gleichen Marketingaktion ist. Das verursacht unnötige Kosten und verärgert den Kunden.

Keine einheitliche oder hochwertige Datenstruktur

Die erforderlichen Daten sind zwar prinzipiell vorhanden, sie sind aber nicht richtig oder auf die optimale Weise strukturiert. Das führt häufig dazu, dass du mit deinen Systemen nicht effizient arbeiten kannst. Auch das verursacht unnötig Kosten und verschwendet wertvolle Ressourcen.

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Falsche Daten behindern Optimierungen

Entscheidungen im Unternehmen basieren auf Daten. Ist diese Grundlage unzureichend, weil falsche Daten gespeichert sind, könnt ihr keine guten Entscheidungen treffen. Eine geringe Datenqualität behindert zum Beispiel Prozessoptimierungen und die Unternehmensentwicklung. Negativ wirkt sich eine niedrige Datenqualität auch auf Transformationsprozesse aus. So ist zum Beispiel das Erreichen der nächsten Digitalisierungsstufe häufig mit deutlich mehr Aufwand als eigentlich notwendig verbunden.

Fehlende Auswertung

Ein weiteres typisches Problem, das wir in der Praxis häufig beobachten, ist die fehlende Auswertung der Daten. Wenn du diese nicht analysierst und auswertest, weisst du folglich nicht, was funktioniert hat und was nicht. Entsprechend kannst du auch keine strategischen bzw. datenbasierten Entscheide für die Zukunft treffen.

Datenhygiene: Wer ist dafür zuständig?

Wenn du die Qualität deiner Daten für das B2B Marketing entscheidend verbessern möchtest, ist die Einhaltung von Regeln im Umgang mit den Daten wichtig.

Die erfolgreichsten Marketer haben sich einer strengen Datenhygiene verpflichtet und profitieren davon für ihre gesamte weitere Arbeit im B2B Marketing.

Bei der Datenhygiene handelt es sich also nicht um eine einmalige Massnahme, sondern um einen andauernden Prozess. Um diesen zu etablieren, empfehlen sich folgende Schritte:

  1. Benenne jemanden, der in eurem Unternehmen für die Datenqualitätssicherung zuständig ist. Die Aufgabe ist zu wichtig, um an dieser Stelle ohne eigens dafür geschaffene Verantwortlichkeiten auskommen zu wollen.

  2. Sorge dafür, dass diese Datenqualitätsbeauftragten mit allen relevanten Teams eng zusammenarbeiten. Dazu gehören nicht nur das Marketing und der Vertrieb. Die IT, Datenanalysten und alle diejenigen, die an den Daten und mit den Daten arbeiten, solltest du ebenfalls einbinden.

  3. Speichere Marketing- und Vertriebsdaten an einem Ort: Es ist in der Praxis immer wieder zu beobachten, dass Marketing und Vertrieb auf eigene Lösungen für ihr CRM und die Automation setzen. Um den so wichtigen personalisierten Content für deine B2B Kunden erstellen zu können, ist hingegen eine Speicherung an einem gemeinsamen Ort vorteilhaft.

Was muss ich in Hinblick auf die Datenhygiene beachten?

Sorge dafür, das System für die Dateneingabe zu vereinfachen, um Eingabefehlern vorzubeugen. Definiere Standards, die für die Eingabe und Speicherung der Daten verbindlich sind. Und schule deine Mitarbeiter und bringe ihnen bei, wie sie die Systeme für die Dateneingabe richtig bedienen.

Fazit: Datenhygiene bedeutet Kontinuität und Kontrolle

Alle Marketer gehen heute mit vielfältigen Daten aus den unterschiedlichsten Quellen um. Es ist entscheidend, seine Daten zu pflegen und die Qualität auf einem möglichst hohen Level zu halten. Kluge Unternehmen standardisieren ihre Daten und legen Regeln für den Umgang damit fest. Fehler lassen sich nie gänzlich ausschliessen, aber sie lassen sich durch einen strukturierten Prozess minimieren. Damit das gelingt, musst du dir über die Datenqualität Gedanken machen und Schulungen durchführen, um deine Mitarbeiter für die Datenhygiene zu sensibilisieren.