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Lösung · Vertrieb & MarketingDas CRM wird jede Nacht bereinigt, damit die Pipeline am Montag belastbar ist
CRM-Datenqualität: Dubletten, tote Deals, fehlende Felder
Nächtliche Roboter führen doppelte Konten zusammen, ergänzen Firmendaten aus amtlichen Registern und markieren liegengebliebene Deals; jeder Verantwortliche wird in Teams erinnert.
Kurzfassung für die Geschäftsführung
Das Pipeline-Review beginnt mit einem Streit über die Daten, nicht über die Deals.
Wir bauen einen nächtlichen Bereinigungslauf auf der UiPath Platform.
Der Vertrieb gewinnt den Teil jeder Woche zurück, der für Korrekturen draufging, die eine Regel über Nacht erledigen kann.
das CRM selbst mit zusammengeführten, ergänzten und markierten Datensätzen; das Power BI Semantikmodell hinter dem Datenqualitätswert; ein Änderungsprotokoll auf SharePoint
Geschäftsproblem
Pipeline-Verlässlichkeit
Ein CRM verfällt systembedingt. Jedes in Eile angelegte Konto, jede ungeprüft importierte Messeliste, jedes Unternehmen, das sich nach einer Umstrukturierung umbenennt, hinterlässt einen Datensatz, der fast stimmt. Am selben Tag geht nichts kaputt. Es sammelt sich an, und nach zwei oder drei Jahren enthält die Datenbank mehrere Versionen desselben Kunden, Deals, die seit dem Frühjahr niemand angefasst hat, und Firmen ohne Steuernummer und ohne nächsten Schritt.
Der Vertrieb merkt es zuerst und arbeitet darum herum: zwei Datensätze vor einem Anruf abgeglichen, eine Adresse aus der Signatur abgetippt, eine Opportunity umdatiert, weil ein Review ansteht. Diese Zeit wird nirgends erfasst, weshalb sie jede Sparrunde überlebt. Die Buchhaltung merkt es als Nächste, wenn ein Vertrag unter einem Firmennamen hinausgeht, den kein Register kennt.
Die Geschäftsleitung merkt es zuletzt und am deutlichsten. Ein Forecast ist eine Aussage über die Zukunft auf Basis von Datensätzen über die Vergangenheit, und wenn diesen Datensätzen nicht zu trauen ist, wird daraus eine Meinung mit Nachkommastellen. Die übliche Antwort ist ein Bereinigungsprojekt, nach dem die Datenbank binnen zweier Quartale zurückdriftet, weil sich nichts daran geändert hat, wie die Daten entstehen.
Wie es heute läuft
Das folgende Muster finden wir in Vertriebsteams, die seit einigen Jahren dasselbe CRM nutzen.
- MenschVor einem Anruf öffnet ein Vertriebler das Konto und findet zwei oder drei Datensätze desselben Kunden, jeweils mit anderem Verantwortlichen
- WartezeitEine fehlende Steuernummer oder der korrekte Firmenname wartet, bis jemand ein Register prüft oder erneut beim Kunden nachfragt
- SystemDeals wandern ohne nächsten Schritt und ohne Abschlussdatum in die nächste Phase, weil das CRM beides nicht verlangt
- MenschFreitags exportiert der Vertriebsleiter die Pipeline nach Excel, streicht, was tot aussieht, und baut den Forecast von Hand neu auf
- FehlerrisikoSeit neunzig Tagen unberührte Opportunities bleiben in der Quartalszahl, bis es jemandem auffällt, und zwei Vertriebler rufen dieselbe Gruppe in einer Woche an
- MenschDas Marketing schickt eine Kampagne zweimal an einen doppelten Kontakt, und der Kundenbetreuer erfährt es vom Kunden
- WartezeitEin Bereinigungsprojekt läuft einmal im Jahr, und die Datenbank driftet binnen zweier Quartale zurück
Warum der heutige Prozess mehr kostet, als es scheint
Die Kosten wachsen dort, wo niemand hinsieht.
- Schlechte Daten werden zweimal bezahlt: einmal, wenn ein Vertriebler sie umgeht, und erneut, wenn die Buchhaltung eine Rechnung mit einem Firmennamen findet, den kein Register führt.
- Die Glaubwürdigkeit des Forecasts ist der größere Verlust und erreicht nie eine Budgetzeile. Eine Pipeline-Zahl, die sich nicht verteidigen lässt, verlagert die Diskussion vom Markt auf die Tabelle.
- Doppelte Konten spalten die Kundensicht: zwei Verantwortliche, zwei Historien, zwei Preisgespräche und am Ende ein Kunde, der fragt, warum Ihr Haus sich selbst nicht zu kennen scheint.
- Jährliche Bereinigungen sind die teuerste Art, Datenqualität zu betreiben, denn was im März korrigiert wurde, ist im September verdriftet und wird zum vollen Preis erneut eingekauft.
- Niemand erfasst die Zeit. Zehn Minuten hier und eine halbe Stunde dort erreichen keine Kostenzeile, sodass der Aufwand für genau die Menschen unsichtbar bleibt, die seine Beseitigung finanzieren könnten.
Kosten des Nichtstuns
Die Vertriebszeit ist der Teil, den man zählen kann, und sie ist nicht der teure Teil. Teuer ist ein Umsatzplan auf einer Pipeline, die niemand qualifizieren kann, entdeckt in dem Quartal, in dem die Lücke erklärt werden muss, und nicht in dem Quartal, in dem sie noch zu schließen wäre.
Hinzu kommen strukturelle Kosten. Jahr für Jahr entfernt sich das CRM weiter von den Registern, vom Kundenstamm im ERP und von dem, was der Vertrieb glaubt, sodass jedes neue System mit Bedarf an Kundendaten mit einer Bereinigung für die Migration beginnt. Ein Aufschub erhöht nur die Rechnung, sobald ein CRM-Wechsel oder ein Projekt zur Kreditrisikoprüfung die Frage erzwingt.
Eine plausible Organisation mit realistischen Größenordnungen. Die Zahlen sind zum Nachrechnen mit Ihren Daten gedacht, kein Kundenergebnis.
Ein B2B-Distributor für technische Komponenten, 45 Vertriebler in vier Ländern, Microsoft Dynamics 365 Sales auf einem Microsoft 365 Tenant, Aufträge in einem ERP, mit dem das CRM nicht spricht.
9.000 Konten und 1.300 offene Deals; nach einer strengen Abgleichregel ist etwa jedes zwölfte Konto eine Dublette, nach einer weichen eher jedes siebte; rund ein Viertel der offenen Deals hat keinen nächsten Schritt.
Datenqualität ist ein Projekt, einmal jährlich mit Export und Tabelle. Zwischen den Projekten korrigiert jeder Vertriebler nur, was seinen eigenen Anruf blockiert.
Rund vierzig Minuten pro Woche und Vertriebler für Datenkorrekturen, dazu die Stunde, die der Vertriebsleiter jeden Freitag aufwendet, um eine vorzeigbare Pipeline neu aufzubauen.
Ein nächtlicher Roboter entdoppelt Konten, ergänzt Firmendaten aus amtlichen Registern und bewertet jeden Deal nach abgestimmten Regeln; Verantwortliche erhalten ihre eigene kurze Liste in Microsoft Teams, und ein Datenqualitätswert je Team macht die Daten zu einer steuerbaren Kennzahl.
Im modellierten Fall sinkt die wöchentliche Korrekturzeit auf wenige Minuten Bestätigung, und die Geschäftsleitung sieht eine Pipeline aus Datensätzen, die einen definierten Test bestehen. Illustrative Werte, kein Kundenergebnis.
Vorgeschlagene Lösung
Wir bauen einen nächtlichen Bereinigungslauf auf der UiPath Platform. Der Roboter liest über die CRM-API die am Vortag neu angelegten und geänderten Datensätze, wendet ein Regelwerk an, das Ihrer Vertriebsorganisation gehört, und schreibt nur zurück, was diese Regeln erlauben. Eine identische Steuernummer oder eine exakte Übereinstimmung von Firmenname und Adresse führt automatisch zusammen; alles Unschärfere wird zu einer Aufgabe, die beide Datensätze zeigt. Jeder Schreibvorgang wird mit seinem Vorwert gespeichert.
Firmendaten stammen aus amtlichen Quellen und nicht aus einer Signatur. Umsatzsteuer-Identifikationsnummern werden gegen VIES geprüft; für polnische Geschäftspartner liest der Roboter Firmenname, Adresse und Status aus KRS oder CEIDG und meldet wesentliche Abweichungen einer Person, statt sie zu überschreiben. Deals werden nach Regeln bewertet, die informell ohnehin existieren: keine Aktivität seit neunzig Tagen, kein nächster Schritt, kein Abschlussdatum, zu lange in einer Phase.
Die Oberfläche ist Microsoft Teams, dort arbeitet der Vertrieb ohnehin. Jeder Verantwortliche erhält eine Nachricht mit seinen eigenen Datensätzen, und unsichere Zusammenführungen kommen als UiPath Action Center Aufgaben, die innerhalb von Teams erledigt werden. Vor dem Montagsreview landen die Zusammenfassung und der Datenqualitätswert je Team im Vertriebskanal und aktualisieren sich in Power BI. Künstliche Intelligenz ist hier nicht im Spiel und auch nicht nötig: jede Regel ist ein Vergleich, den ein Mensch von Hand prüfen könnte.
Zeitgesteuerte Trigger, Queues und Prüfpfad in UiPath Orchestrator; UiPath Integration Service Konnektoren für Microsoft Dynamics 365 CRM, Salesforce und Microsoft Teams sowie Connector Builder; UiPath Action Center Aufgaben, die in Microsoft Teams erledigt werden; Power BI Berichte als Registerkarte in Teams
Die Abgleich- und Zusammenführungsregeln samt Schwellenwerten, das Anreicherungs-Mapping und die Überschreibrichtlinie, Regeln für tote Deals und Pflichtfelder je Phase, den nächtlichen Lauf und sein Änderungsprotokoll, die Erinnerung an den Verantwortlichen und die Eskalation, den Datenqualitätswert und die Montagszusammenfassung
Registerabfragen gegen VIES, KRS und CEIDG über den Connector Builder; Pipedrive über dessen REST-API, wo dieses System das CRM ist
So läuft der automatisierte Prozess
- AutomatisierungNachts liest der Roboter neue und geänderte Konten, Kontakte und Deals über den Integration Service Konnektor
- AutomatisierungAbgleichregeln vergleichen Steuernummer, Firmenname, Domain, Adresse und Telefon; sichere Dubletten werden zusammengeführt, wahrscheinliche zur Entscheidung eingereiht
- SystemFehlende Firmendaten werden aus Registern ergänzt: Umsatzsteuerstatus aus VIES, Firmenname und Status aus KRS oder CEIDG
- AutomatisierungJeder offene Deal wird nach Aktivitätsalter, nächstem Schritt, Abschlussdatum und Verweildauer in der Phase bewertet
- MenschUnsichere Zusammenführungen und Registerabweichungen kommen als Action Center Aufgaben und werden innerhalb von Microsoft Teams geklärt
- AutomatisierungJeder Verantwortliche erhält eine Teams-Nachricht ausschließlich mit seinen eigenen Datensätzen und einer Frist für deren Bereinigung
- AutomatisierungAm Montag gehen die Pipeline-Zusammenfassung und der Datenqualitätswert je Team in den Vertriebskanal und aktualisieren sich in Power BI
Zusammenspiel von Mensch und Automatisierung
Die Automatisierung übernimmt
- Die nächtliche Dublettenerkennung über Konten, Kontakte und offene Deals, mit Zusammenführung nur bei vorab abgestimmter Beweislage
- Die Ergänzung von Firmendaten aus amtlichen Registern, nach einer Richtlinie, welche Felder überschrieben und welche nur vorgeschlagen werden dürfen
- Prüfungen auf tote Deals und Pflichtfelder, die Erinnerung an den Verantwortlichen in Teams und die Eskalation an die Führungskraft nach dem zweiten Versäumnis
- Den wöchentlichen Datenqualitätswert je Team und Verantwortlichem sowie die Montagszusammenfassung der Pipeline
Menschen entscheiden
- Über Zusammenführungen, die Regeln nicht klären: eine Gruppe unter zwei Rechtsträgern oder ein Kunde, der sich tatsächlich umbenannt hat
- Ob ein stiller Deal geschlossen, umdatiert oder verteidigt wird; der Roboter fragt, der Verantwortliche antwortet
- Über die Regeln selbst: was eine Dublette ist, wann ein Deal tot ist, welche Felder in welcher Phase Pflicht sind
- Über alles, was Kontozuordnung, Gebiet oder Zahlungskonditionen eines aktiven Kunden ändert
Vorher und nachher
Systeme und Integrationen
Wir fügen keine Technologie hinzu, damit eine Architektur seriös aussieht. Jedes Element unten hat hier eine konkrete Aufgabe.
Eingänge
- Konten, Kontakte und offene Deals in Microsoft Dynamics 365 Sales
- der nächtliche Änderungsstrom aus der CRM-API
- die Register VIES, KRS und CEIDG
- das Phasenmodell und die Feldregeln in der Hand von Sales Operations
Automatisierungsschicht
- UiPath Orchestrator
- UiPath Robots
- UiPath Integration Service
- UiPath Action Center
Zielsysteme
- das CRM selbst mit zusammengeführten, ergänzten und markierten Datensätzen
- das Power BI Semantikmodell hinter dem Datenqualitätswert
- ein Änderungsprotokoll auf SharePoint
Berührungspunkte für Menschen: Action Center Aufgaben in Microsoft Teams; die Erinnerung im Teams-Chat; die Montagszusammenfassung im Vertriebskanal; der Qualitätsbericht als Power BI Registerkarte
Eingesetzte Technologien
starten den nächtlichen Lauf per Zeit-Trigger, reihen jeden Datensatz ein, wiederholen und protokollieren jede Änderung mit ihrem Vorwert
ALesen und Schreiben von Konten, Kontakten und Deals über die CRM-API statt über deren Oberfläche
Adie Registerabfragen sowie jedes CRM ohne fertigen Konnektor, darunter Pipedrive
Aunsichere Zusammenführungen und Registerabweichungen werden geklärt, ohne Teams zu verlassen
AErinnerungen an Verantwortliche und die Montagszusammenfassung im Vertriebskanal
Ader Datenqualitätswert je Team und Verantwortlichem, als Registerkarte im Vertriebskanal angeheftet
AUmsatzsteuerstatus, Firmenname und Registerstatus für die Anreicherung
BIllustratives Wirtschaftlichkeitsmodell
Was es wert ist, mit offener Rechnung.
Die Einheit ist die Vertriebler-Woche, und sie ist modelliert: 45 Vertriebler über rund 4,33 Wochen ergeben 195 Vertriebler-Wochen pro Monat, und wir nehmen an, dass in jeder davon 40 Minuten auf Datenkorrekturen, die Suche nach einer Steuernummer oder den Abgleich zweier Versionen desselben Kunden entfallen. Nichts davon stammt aus einer Messung bei einem Kunden. 38 € sind Vollkosten pro Stunde für eine B2B-Vertriebsrolle in Mitteleuropa. Das Modell zeigt freigesetzte Vertriebszeit, nicht abgebaute Stellen.
Rechnen Sie mit Ihren Zahlen
Eine illustrative Schätzung aus Ihren Eingaben. Sie modelliert freigesetzte Kapazität und verspricht keine Einsparung.
Geschäftlicher Nutzen
- Der Vertrieb gewinnt den Teil jeder Woche zurück, der für Korrekturen draufging, die eine Regel über Nacht erledigen kann
- Das Pipeline-Review beginnt bei den Deals, weil der Streit über die Daten geklärt war, bevor jemand dazukam
- Doppelte Konten erzeugen keine doppelte Ansprache, keine doppelt gezählte Pipeline und keine geteilte Provisionsgutschrift mehr
- Firmendaten werden gegen das Register geprüft statt abgetippt, sodass Verträge einen Firmennamen tragen, den es gibt
- Leiser werdende Deals treten zutage, solange sie noch zu retten sind, und nicht erst am Quartalsende
- Eine neue Vertriebskraft übernimmt ein sauberes Gebiet statt eines zweimonatigen privaten Aufräumprojekts
Aus Sicht der Geschäftsführung
- Forecasts beruhen auf Datensätzen, die einen schriftlich fixierten Test bestehen, sodass die Zahl ohne Anekdote zu verteidigen ist
- Abdeckungs- und Gewinnquoten verschieben sich nicht mehr, weil jemand vor einer Sitzung Zeilen in einer Tabelle gelöscht hat
- Gebiete und Kontozuordnung bleiben sauber, was Provisionsstreit und Doppelansprachen derselben Gruppe verringert
- Datenqualität wird zu einer steuerbaren Kennzahl je Team statt zu einer wiederkehrenden Klage ohne Verantwortlichen
KPIs für die Geschäftsführung
Sicherheit und Governance
Die Automatisierung hat genau die Rechte, die sie braucht, und kein einziges mehr.
- Der Roboter schreibt über ein eigenes CRM-Servicekonto, dessen Rechte nur die Objekte und Felder im Umfang abdecken; kein Vertriebler-Login wird mitbenutzt
- Jede automatische Änderung wird mit ihrem Vorwert, der auslösenden Regel und einem Zeitstempel gespeichert, sodass eine Zusammenführung einem Prüfer erklärt oder rückgängig gemacht werden kann
- Zusammenführen ist in den meisten CRM-Systemen unumkehrbar, deshalb bleiben automatische Zusammenführungen auf die von Sales Operations freigegebenen Beweisklassen begrenzt; alles unterhalb der Schwelle geht an einen Menschen
- Eine Registerabfrage sendet eine Firmenkennung und sonst nichts; keine personenbezogenen Kontaktdaten verlassen Ihren Tenant, und Ergebnisse werden in strukturierte Felder geschrieben
- Der Automatisierungs-Tenant ist in der EU-Region der UiPath Automation Cloud eingerichtet; die von ihm genutzten API-Schlüssel und das Geheimnis des Servicekontos liegen im Orchestrator Credential Store, gestützt auf Azure Key Vault, wo dieser bereits betrieben wird
Warum jetzt
Eine Pipeline, die sich nicht qualifizieren lässt, fällt meist in dem Quartal auf, in dem es zählt, und dann sind die Optionen teuer; die modellierten 4.940 € Vertriebszeit pro Monat sind die kleinere Hälfte der Rechnung
Die Prüfung von Geschäftspartnern gegen öffentliche Register ist in Polen mit der Umstellung der Rechnungsstellung auf KSeF Routine geworden, sodass ein vom Register abweichendes CRM heute Arbeit in der Buchhaltung erzeugt und nicht nur Unordnung im Vertrieb
Register-APIs und CRM-Konnektoren sind heute gewöhnliche Infrastruktur, es braucht also ein abgestimmtes Regelwerk und einen benannten Eigentümer statt eines Data-Science-Projekts
Relevante Führungsrollen
Die Pipeline hinter dem Umsatzplan beruht auf Datensätzen, die einen schriftlich fixierten Test bestehen, und die Kundendaten für die Fakturierung stimmen mit dem Register überein
Reviews drehen sich um Deals statt um Daten, und der Datenqualitätswert macht aus Datenqualität eine steuerbare Kennzahl je Team
Schreibzugriffe auf das CRM laufen über die API unter einem Servicekonto mit vollständigem Änderungsprotokoll, anstelle von Importen und Makros aus Gelegenheitsarbeit
Häufige Fragen und Einwände
Diese enthält ausschließlich die eigenen Datensätze der Person und verlinkt direkt auf jeden einzelnen, sie ist also in Minuten erledigt statt aufgeschoben. Nach dem zweiten Versäumnis eskaliert sie an die Führungskraft, und der Datenqualitätswert macht den Rückstand jedes Teams sichtbar, was das Verhalten tatsächlich ändert.
Das ist es, deshalb führt der Roboter nur bei vorab freigegebener Beweislage zusammen, etwa einer identischen Steuernummer oder exakter Übereinstimmung von Firmenname und Adresse. Alles Unschärfere wird zu einer Aufgabe mit beiden Datensätzen, und die Vorwerte bleiben erhalten, sodass sich eine Zusammenführung umkehren lässt.
Dann ist dies die richtige Reihenfolge. Dubletten und leere Steuernummern in ein neues System zu migrieren verdoppelt die Bereinigungskosten, und die Abgleichregeln ziehen mit um, weil sie außerhalb des CRM liegen.
Wann diese Lösung nicht passt
- Ein Team von weniger als etwa fünfzehn Vertrieblern, wo ein konzentrierter Nachmittag je Quartal günstiger ist als Aufbau und Pflege eines Regelwerks
- Das CRM wird nicht wirklich genutzt: leben die Deals in privaten Tabellen und wird das CRM nachträglich gefüllt, bereinigt man das Falsche
- Niemand verantwortet die Definitionen. Kann das Unternehmen sich nicht einigen, was eine Dublette ist oder wann ein Deal tot ist, beginnen wir mit einem Workshop statt mit einem Roboter
Eine Frage für die nächste Sitzung
Gibt es einen schriftlich fixierten Datentest, den unsere CRM-Datensätze bestehen müssen, und wie viel unserer offenen Pipeline beruht heute auf Datensätzen, die ihn nicht bestehen würden?
Vorgehen bei der Umsetzung
Was wir liefern und was wir für den Start brauchen.
Wir liefern
- Ein Datenaudit auf einem CRM-Export: Dubletten nach jeder in Frage kommenden Regel, tote Deals und die Stellen mit fehlenden Feldern
- Die Abgleich- und Zusammenführungsregeln samt Sicherheitsschwellen, mit Sales Operations abgestimmt und zuerst an Ihren eigenen Datensätzen getestet
- Den Anreicherungsschritt gegen VIES, KRS und CEIDG, mit Feld-Mapping und einer Richtlinie dazu, was überschrieben werden darf
- Regeln für tote Deals und Pflichtfelder je Vertriebsphase, mit Erinnerung an den Verantwortlichen und Eskalation an die Führungskraft in Microsoft Teams
- Den Power BI Datenqualitätswert je Team und Verantwortlichem sowie die Montagszusammenfassung im Vertriebskanal
- Einen Piloten in einem Land, danach den Rollout, mit schriftlicher Übergabe des Regelwerks an seinen Eigentümer
Wir brauchen von Ihnen
- Einen Export von Konten, Kontakten und offenen Deals oder Lesezugriff auf eine CRM-Testumgebung
- Eine benannte Person für die Definitionen von Dublette, totem Deal und Pflichtfeldern je Phase
- Ein Servicekonto im CRM mit Schreibrechten begrenzt auf die Objekte im Umfang
- Ihr aktuelles Phasenmodell und alle bereits schriftlich fixierten Datenregeln
Etappen
Audit
Dubletten, tote Deals und Feldlücken in Ihren Daten messen und jeder Position eine Zahl geben
Regeln
Abgleich, Zusammenführung, Anreicherung und Totstellung mit Sales Operations abstimmen, schriftlich
Aufbau
Der nächtliche Lauf, Registerabfragen, Teams-Erinnerungen, Action Center Aufgaben und der Power BI Wert
Trockenlauf
Jede Änderung wird eine Zeit lang nur vorgeschlagen und nicht geschrieben, die Vorschläge werden geprüft
Produktivstart
Schreibrechte je Regelklasse freigegeben, beginnend mit der sichersten, Änderungsprotokoll täglich geprüft
Übergabe
Der Wert geht in den Vertriebsrhythmus über, Regeln werden nachjustiert, Eigentümer ist Sales Operations
Quick Win. Der Aufwand hängt davon ab, wie viele CRM-Objekte im Umfang sind, wie weit die Abgleichregeln über die Steuernummer hinausreichen müssen und ob Dublette und toter Deal bereits definiert sind.
Zählen Sie die Schreibweisen Ihres größten Kunden vor dem Montagsreview.
Senden Sie uns einen anonymisierten Export Ihrer Konten und offenen Deals. Sie erhalten eine Dublettenzahl nach zwei Abgleichregeln, den Anteil der Deals ohne nächsten Schritt und eine erste Schätzung der wöchentlichen Korrekturkosten.
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