Kundendaten richtig sammeln: Diese 5 Fehler macht der deutsche Mittelstand immer wieder
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Hannover (ots)
Der deutsche Mittelstand kämpft oft mit der richtigen Erfassung von Kundendaten. Fehlerhafte oder unvollständige Daten führen zu schlechten Geschäftsentscheidungen und verpassten Chancen im Vertrieb - die sich viele Firmen nicht mehr leisten können. Welche Fehler werden dabei immer wieder gemacht?
Viele Unternehmen sammeln zwar Daten, aber ohne ein klares System. Dadurch entstehen Lücken und Fehler - vor allem aber werden Chancen verpasst. Wichtig ist es, ein strukturiertes System zu haben und die Daten regelmäßig zu überprüfen, um Fehler zu vermeiden. Nachfolgend erfahren Sie, welche fünf typischen Fehler viele Unternehmen machen und wie Sie diese vermeiden können.
Ziellosigkeit bei der Datenerfassung
Auf den ersten Blick erheben bereits einige mittelständische Unternehmen Daten, beispielsweise die Anzahl an Anrufen, die pro Monat getätigt werden. Sobald sie aber nach dem Grund für diese Ermittlung gefragt werden, können sie dann jedoch keine Antwort geben. Das zeigt deutlich, dass die betroffenen Unternehmen ziellos Informationen sammeln, ohne zu wissen, was sie damit anfangen sollen. Die Wahrscheinlichkeit, dass diese Datensätze einmal nützlich sein werden, ist dabei gering. Stattdessen sollten Unternehmen anders vorgehen: Zuerst müssen sie ihre Ziele definieren und anschließend die Erhebung der dafür notwendigen Daten durchführen.
Fehlende Systematik bei der Datenerfassung
Ein weiterer Hinweis, dass die Datenerfassung in einem Unternehmen optimiert werden muss, ist eine unsystematische Vorgehensweise. Insbesondere die Datenerhebung durch die Mitarbeiter birgt dabei Gefahren: Angestellte, die unterdurchschnittliche Leistungen erbringen, haben meist auch keine Motivation, unternehmensrelevante Informationen zu erfassen, weil diese ihre schlechte Performance offenbaren würden. Besser geeignet ist daher eine systematische Datenerfassung mithilfe geeigneter Tools.
Mangelnde Vergleichbarkeit der erhobenen Daten
Bei vielen Daten ist es wichtig, diese über mehrere Jahre zu vergleichen. Gesammelte Informationen sollten daher nicht ausschließlich als Momentaufnahme analysiert werden, sondern auch in einem längerfristigen Kontext Beachtung finden. Deshalb ist eine Speicherung der erhobenen Werte für drei bis fünf Jahre sinnvoll. Nur so können aktuelle Informationen mit historischen Daten verglichen und daraus Trends abgelesen werden.
Oberflächlichkeit bei der Datenerfassung
Viele Unternehmen begnügen sich damit, Daten auf Abteilungsebene zu erfassen. Dies kann zu falschen Interpretationen führen, beispielsweise wenn Überperformer die schlechten Ergebnisse von Minderleistern auffangen. Erst, wenn ein Überperformer kündigt und die Unternehmensergebnisse plötzlich stark nachlassen, offenbart sich das Problem. Um dem vorzubeugen, sollten Unternehmen Informationen sowohl auf Abteilungs- als auch auf Personalebene erheben.
Voreilige Rückschlüsse bei der Datenanalyse
Darüber hinaus gelingt es mittelständischen Unternehmen nicht immer, geeignete Rückschlüsse aus den gesammelten Informationen zu ziehen. Häufig wird eine Interpretation vorschnell vorgenommen, die den Kern des Problems nicht erfasst. Schwache Umsätze können beispielsweise zunächst auf eine geringe Anruferzahl bei potenziellen Kunden zurückgeführt werden. Erst eine genauere Analyse zeigt womöglich, dass zwar genügend Anrufe durch den Vertrieb erfolgen, diese allerdings eine zu geringe Abschlussquote aufweisen.
Über Marvin Flenche und umsatz.io:
Marvin Flenche ist der Gründer und Geschäftsführer der A&M Unternehmerberatung, einer Marketingagentur für Handwerksbetriebe, und der A&M Sales Solutions GmbH, die mit umsatz.io die Vertriebsbranche revolutioniert. Die Softwarelösung bietet ein CRM-System für kleine und mittelständische Betriebe und Agenturen, das die Vertriebsprozesse optimiert und so schnellere und bessere Umsätze ermöglicht. Mehr Informationen unter: https://www.umsatz.io/
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