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Technology5 Min. Lesezeit
CRM-Datenqualität: Euer CRM ist voll. Warum vertraut ihm niemand?
Wenn die Vertriebsleitung für eine verlässliche Einschätzung erst Excel öffnen muss, fehlt dem CRM meist mehr als ein weiteres Pflichtfeld.
Max KoesterFounder & CEO
Veröffentlicht
Das Wichtigste in Kürze
- Leitet CRM-Felder aus dem Arbeitsablauf und den nötigen Entscheidungen ab.
- Vereinbart Bedeutung, Verantwortlichkeit und Pflegezeitpunkt wichtiger Informationen.
- Bereinigt einen begrenzten Bereich und automatisiert erst, wenn die Bedeutung klar ist.
Im CRM steht ein Abschlussdatum. In der Excel-Liste der Vertriebsleitung ein anderes. Die verantwortliche Person sagt, dass beide vermutlich nicht mehr stimmen.
Technisch funktionieren alle drei Systeme. Für eine Entscheidung helfen sie nur begrenzt.
CRM-Datenqualität beschreibt, wie gut eure gespeicherten Informationen für ihren jeweiligen Zweck geeignet sind. Dazu gehören Richtigkeit, Aktualität, Vollständigkeit und konsistente Bedeutung. Ein ausgefülltes Feld ist erst dann wertvoll, wenn Menschen verstehen, was es bedeutet, woher die Information stammt und wofür sie gebraucht wird.
Warum zusätzliche Pflichtfelder das Problem verschieben können
Wenn eine wichtige Information fehlt, liegt ein neues Pflichtfeld nahe. Das kann sinnvoll sein. Es kann aber auch dazu führen, dass jemand einen geschätzten Wert einträgt, um den Datensatz speichern zu können.
Dann steigt die formale Vollständigkeit. Eure tatsächliche Erkenntnis ist unverändert.
Prüft deshalb vor jedem Pflichtfeld: Zu welchem Zeitpunkt kann die Information bekannt sein? Wer kann sie verlässlich klären? Welche Entscheidung verbessert sich dadurch? Und was soll eingetragen werden, wenn die Antwort noch offen ist?
Ein ausdrücklich markiertes „noch ungeklärt“ kann hilfreicher sein als eine Zahl, deren Unsicherheit später niemand mehr erkennt.
Baut ein Datenmodell vom Arbeitsablauf her
Nehmt einen konkreten Vorgang, beispielsweise die Vorbereitung eines Pipeline-Reviews. Welche Fragen müsst ihr beantworten, um eine Chance einzuordnen und Unterstützung zu entscheiden?
Davon ausgehend könnt ihr ein schlankes fachliches Modell entwickeln. Für viele erklärungsbedürftige B2B-Angebote sind die folgenden sechs Informationsgruppen ein brauchbarer Ausgangspunkt. Kontaktdaten, Zugriffsrechte und weitere für euer Geschäft notwendige Angaben kommen gegebenenfalls hinzu.
1. Kunde und verantwortliche Person
Welches Unternehmen und welcher konkrete Vorgang sind gemeint? Wer im Vertrieb verantwortet die Bearbeitung?
Klingt banal. Bei Dubletten, mehreren Standorten oder verschiedenen Projekten desselben Kunden ist es das nicht mehr. Vereinbart, wann ein neuer Datensatz entsteht und wann ein bestehender ergänzt wird.
2. Bestätigte Problemsituation
Was hat der Kunde tatsächlich beschrieben? Haltet eine verständliche Zusammenfassung fest und unterscheidet sie von eurer Interpretation.
„Kunde benötigt dringend Automatisierung“ behauptet schon eine Lösung und eine Priorität. „Das Team überträgt Daten manuell; Auswirkung und Priorität sind noch offen“ macht den Erkenntnisstand sichtbar.
3. Prozessphase mit nachvollziehbarem Kriterium
Definiert, was den Eintritt in eine Phase rechtfertigt. Wenn „Angebot“ lediglich bedeutet, dass eine Datei verschickt wurde, sagt die Phase wenig über den Kaufprozess aus.
Hilfreicher ist eine gemeinsame Definition, die zum Geschäft passt. Beispielsweise: Ein Angebot wird erstellt, nachdem Bedarf, grober Umfang und die weitere Bewertung mit dem Kunden geklärt sind. Welche Kriterien ihr wählt, hängt von Aufwand und Komplexität ab.
4. Entscheidungsweg und Beteiligte
Wer bewertet fachlich? Wer verantwortet Budget oder Freigabe? Welche Schritte kennt ihr, welche sind offen?
Ihr müsst nicht jeden Kontakt mit denselben umfangreichen Anforderungen belasten. Aber eine andere Person sollte erkennen können, welche Teile des Kaufprozesses bestätigt und welche nur angenommen sind.
5. Nächster Schritt mit Zweck und Termin
„Follow-up am Dienstag“ beschreibt eure Aktivität. „Mit der Projektleitung offene Anforderungen für die interne Bewertung abgleichen“ beschreibt zusätzlich den Zweck.
Kennzeichnet, ob der Schritt mit dem Kunden vereinbart ist oder zunächst intern geplant wird. Diese Unterscheidung verhindert, dass eine Verkäuferaufgabe als Kundenverbindlichkeit gelesen wird.
6. Wirtschaftliche Einordnung mit Herkunft
Welche Größe verwendet ihr für den Wert der Chance? Ist es ein geschätztes Projektvolumen, ein angebotener Betrag oder bereits bestätigtes Budget? Was bedeutet das geplante Abschlussdatum?
Legt Regeln fest, damit aus unterschiedlichen Annahmen keine scheinbar präzise Gesamtsumme wird. Die Vertriebskennzahlen müssen dieselben Definitionen nutzen wie die Menschen im CRM.
Eine Datenregel besteht aus mehr als einem Feldnamen
Für jedes entscheidungsrelevante Feld braucht ihr eine kurze Beschreibung, eine verantwortliche Rolle und einen Zeitpunkt zur Aktualisierung. Ergänzt ein gutes Beispiel sowie den Umgang mit offenen Informationen.
Für den nächsten Schritt könnte die Regel lauten:
Nach jedem relevanten Kundenaustausch aktualisiert die verantwortliche Person Handlung, Zweck und Zeitpunkt. Sie kennzeichnet, ob der Kunde den Schritt bestätigt hat. Gibt es keinen sinnvollen weiteren Schritt, wird die Einordnung der Chance geprüft.
Diese Regel lässt sich im Alltag anwenden. „CRM bitte immer sauber halten“ überlässt die Bedeutung jeder einzelnen Person.
So startet ihr die Bereinigung ohne Großprojekt
Nehmt zunächst eine überschaubare Auswahl aktiver Chancen. Prüft gemeinsam, welche Informationen für eine Entscheidung fehlen oder widersprüchlich sind. Sprecht mit den Verantwortlichen über die Ursachen.
Vielleicht ist ein Feld schwer auffindbar. Vielleicht verlangt ihr eine Information zu früh. Vielleicht braucht niemand den aufwendig gepflegten Wert. Beseitigt diese Ursachen, bevor ihr den gesamten Datenbestand nach denselben Regeln bearbeitet.
Priorisiert anschließend die aktiven, entscheidungsrelevanten Datensätze. Historische Daten können wichtig sein, müssen aber nicht automatisch mit derselben Tiefe überarbeitet werden. Umfang und Aufwand sollten zum späteren Nutzen passen.
Automatisiert dort, wo die Bedeutung klar ist
Ein System kann auf fehlende Angaben hinweisen, Aufgaben auslösen oder definierte Daten zwischen Anwendungen übertragen. Es kann auch veraltete Datensätze zur Prüfung markieren.
Ob eine Chance wirklich kaufbereit ist, lässt sich aus einem ausgefüllten Datum allein nicht ableiten. Auch KI im Vertrieb braucht klare Quellen, verständliche Regeln und einen Umgang mit Unsicherheit.
Beginnt deshalb mit einer Regel, deren Wirkung ihr prüfen könnt. Beispielsweise einer Erinnerung, wenn bei einer aktiven Chance der vereinbarte nächste Schritt überfällig ist. Prüft dann, ob die Erinnerung hilft oder nur zusätzliche Benachrichtigungen erzeugt.
Häufige Fragen zur CRM-Datenqualität
Müssen alle Felder immer vollständig sein?
Nein. Die notwendige Information hängt vom Prozessschritt ab. Legt fest, was wann bekannt sein muss und wie offene Fragen dokumentiert werden. Vollständigkeit ohne verlässlichen Inhalt kann Entscheidungen sogar erschweren.
Wer ist für Datenqualität verantwortlich?
Die bearbeitende Person pflegt den aktuellen Kundenstand. Führung und Operations verantworten verständliche Regeln, nutzbare Abläufe und passende Auswertungen. Wenn das Modell unnötige Arbeit erzeugt, ist das kein reines Pflegeproblem.
Wann lohnt sich ein CRM-Wechsel?
Wenn konkrete, relevante Anforderungen mit dem bestehenden System nicht angemessen erfüllt werden können. Prüft zuerst Definitionen, Abläufe und Nutzung. Unklare Prozesse werden durch einen Systemwechsel nicht automatisch klarer.
Noch mehr Perspektiven
Vertieft das Thema im verlinkten Video oder Podcast.
Quellen & Belege
maxgrowth #23 behandelt unter anderem klare Strukturen und CRM-Prozesse in kleinen Teams. Learn the Entire B2B Sales Process in 17 Minutes zeigt, warum Informationen über den Kaufprozess frühzeitig wichtig werden.
Über den Autor
Max Koester
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