Was sind Datensilos im Vertrieb und wie man mit ihnen umgeht

In der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt stehen Vertriebsteams ständig vor der Herausforderung, auf genaue, zeitnahe Informationen zuzugreifen und diese zu nutzen. Die Existenz von Datensilos - isolierte Datensätze, die für andere Abteilungen oder Systeme unzugänglich sind - behindert diesen Prozess jedoch häufig. 

Laut einem Bericht von VentureBeatführen Datensilos dazu, dass Mitarbeiter durchschnittlich 12 Stunden pro Woche mit der Datenjagd verlieren. Diese erschütternde Statistik unterstreicht die dringende Notwendigkeit für Unternehmen, Datensilos in ihren Vertriebsabläufen anzugehen und zu beseitigen. 

In diesem Blog erfahren wir, was Datensilos sind, warum sie entstehen und wie man sie wirksam bekämpfen kann.

Was sind Datensilos?

Datensilos sind wie getrennte Speicherbereiche für Informationen in einem Unternehmen. Sie entstehen, wenn verschiedene Teams oder Abteilungen ihre eigenen Methoden für die Speicherung von Daten entwickeln und so Hindernisse für die gemeinsame Nutzung von Informationen im gesamten Unternehmen schaffen. Diese Isolierung führt zu Ineffizienzen, doppelten Daten und erhöhten Kosten. 

Datensilos behindern eine effektive Entscheidungsfindung und verhindern, dass Unternehmen einen umfassenden Überblick über ihre Tätigkeiten erhalten. Die Auflösung von Datensilos erfordert die Integration von Systemen und Prozessen, um sicherzustellen, dass Informationen nahtlos im gesamten Unternehmen zugänglich sind und gemeinsam genutzt werden können.

Warum ist es wichtig, Datensilos im Vertrieb zu beseitigen?

Die Beseitigung von Datensilos ist aus mehreren wichtigen Gründen unerlässlich:

• Bessere Entscheidungsfindung: Das Aufbrechen von Datensilos ermöglicht einen freien Informationsfluss zwischen den Abteilungen, was fundiertere und umfassendere Entscheidungen erleichtert. Vertriebsteams erhalten Zugang zu Marketing-Informationen, Kundenservice-Feedback und Betriebsdaten und erhalten so ein vollständiges Bild der Customer Journey.
• Verbesserte Kundenerfahrung: Durch die Integration von Daten wird ein konsistentes und nahtloses Kundenerlebnis über verschiedene Interaktionen hinweg gewährleistet. Diese Integration verhindert wiederholte oder widersprüchliche Kommunikation und ermöglicht personalisierte Interaktionen auf der Grundlage detaillierter Kundendaten.
• Gesteigerte betriebliche Effizienz: Die Beseitigung von Datensilos führt zu einer verbesserten betrieblichen Effizienz. Redundante Datenverarbeitung wird vermieden und die Zeit, die Teams für die Suche nach Informationen in verschiedenen Systemen benötigen, wird reduziert.
• Ermutigung zur Innovation: Eine einheitliche Datenumgebung fördert die Innovation. Sie ermöglicht es Teams, einfacher zusammenzuarbeiten und Erkenntnisse aus verschiedenen Geschäftsbereichen zu nutzen, um neue Strategien, Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die besser auf die Anforderungen der Kunden abgestimmt sind.
• Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die ihre Daten effektiv verwalten und nutzen können, haben einen Wettbewerbsvorteil. Sie sind besser in der Lage, sich schnell an Marktveränderungen und Kundenbedürfnisse anzupassen, Trends genau vorherzusagen und ihre Verkaufstaktiken zu verfeinern.

Was sind die Ursachen für Datensilos?

Wenn Unternehmen neue Technologien, SaaS-Dienste oder ein separates Data Warehouse einführen, können verschiedene Funktionseinheiten ihre eigene Datenbank haben oder aus verschiedenen Datenquellen schöpfen. Es kommt häufig vor, dass innerhalb eines Unternehmens mehrere Informationssysteme vorhanden sind, die nicht sinnvoll miteinander verbunden sind, was zu Silos führt.

Oft werden Informationen nicht weitergegeben, weil eines der Teams im Unternehmen nicht versteht, wie andere Teams von den Daten profitieren können. Auf diese Weise entstehen Datensilos, wenn auch ungewollt.

Mit der Zeit wachsen Organisationen. Mit mehr Mitarbeitern, Niederlassungen und Büros kann es zu strukturellen Unterteilungen kommen. Wenn mehr Menschen zur Organisation stoßen, bringen sie möglicherweise unterschiedliche Ansätze für Daten mit. Dies kann zwar zu neuen Erkenntnissen führen, aber auch negative Auswirkungen haben, wenn es keinen soliden Plan für die Datenverwaltung gibt. Je größer die Organisation ist, desto wahrscheinlicher ist die Entstehung von Datensilos, unabhängig davon, ob dies organisch geschieht oder ob die Teams die Kontrolle über die Daten behalten wollen.

Datensilos schränken die Sicht auf die Daten für das Team ein. Wenn Sie mehrere organisatorische Silos haben, kann dies zu erheblichen Problemen bei der effizienten Arbeit von Menschen und Teams auf ein gemeinsames Ziel hin führen, da die Datenintegrität beeinträchtigt wird und dies zu schlechten Geschäftsentscheidungen führt.

Verständnis von Datensilos im Vertrieb

Daten sind ein unverzichtbarer Bestandteil erfolgreicher Vertriebsteams. Ungenaue Daten haben die ultimative Macht, das Vertriebsteam zu brechen und das gesamte Unternehmen in den Abgrund zu stürzen. 

Alle Vertriebsteams pflegen Daten. Einige Teams pflegen sie lokal auf Excel-Tabellen, Notizblöcken oder Dokumenten. Meistens wird die Liste der potenziellen Kunden in einer Excel-Tabelle und das Protokoll der Besprechung auf einem Notizblock verwaltet, aber fast nie gemeinsam. Das macht es zu einem Datensilo für eine Einzelperson. Stellen Sie sich nun vor, dass dies bei Ihrem gesamten Vertriebsteam der Fall ist.

Aber warten Sie, ich habe ein CRM, würden Sie sagen. Nun, das macht die Sache ein wenig besser. Alle Ihre Daten sind in einem einzigen Lagerhaus gespeichert, in dem alle Variablen zusammengeführt werden, damit sie gemeinsam einen Sinn ergeben. Aber Sie werden zustimmen, dass Daten kaum Sinn machen, wenn sie nicht in Echtzeit und transparent sind.

Die Demokratisierung von Verkaufsdaten ist eines der größten Probleme, die wir mit Compass zu lösen versuchen. Lokal gespeicherte Daten sind fast immer unzugänglich, nicht in Echtzeit und undurchsichtig. Mit Compass kann das gesamte Vertriebsteam in Echtzeit auf die Daten zugreifen. 

Das bedeutet, dass Sie nicht bis zum Ende des Tages warten müssen, um zu sehen, wie viele Geschäfte Sie abgeschlossen haben oder wie viele Einnahmen Sie erzielt haben. 

Das Beste daran ist, dass Ihre Vertriebsmitarbeiter auch einen Echtzeit-Überblick über ihren Verdienst haben, der sie motiviert. Mit Echtzeit-Nudges haben sie auch einfachen und Echtzeit-Zugang zu ihrem Verdienstpotenzial. Ihre Vertriebsmanager und -leiter müssen nicht mehr stundenlang warten und mit aller Kraft um korrekte Verkaufsdaten beten. Sie können Berichte in Echtzeit konfigurieren.

Ihre Daten können nie in Echtzeit sein, selbst wenn ein Aspekt Ihres gesamten Prozesses manuell ist, was ihn fehleranfällig, langsam und mühsam macht. Um dies auszuschließen, integriert sich Compass über API und Webhooks in Ihre bestehenden Systeme und CRMs, um sicherzustellen, dass Ihre Daten immer auf dem neuesten Stand sind. Compass ist mit fertigen Integrationen wie Close und Salesforce ausgestattet. Vertriebsteams können nicht.

Wie kann man ein Datensilo erkennen?

• Beschwerden über unzureichende Daten für bestimmte Geschäftsinitiativen: Abteilungen, die ihre Frustration über die Nichtverfügbarkeit der für ihre Projekte oder Ziele erforderlichen Daten zum Ausdruck bringen.
• Mangel an zugänglichen Daten, die einen umfassenden Geschäftsüberblick bieten: Fehlen umfassender Daten, die einen vollständigen Überblick über das Unternehmen bieten.
• Abteilungen, die inkonsistente Daten und unkorrigierte Fehler melden: Verschiedene Abteilungen arbeiten mit widersprüchlichen oder fehlerhaften Daten, die nicht korrigiert werden, was auf ein fehlendes zentralisiertes Datenmanagement hinweist.
• Unklarheit über die von Ihren Teams/Abteilungen verwendeten Metriken: Verwirrung oder Ungewissheit über die verwendeten Kennzahlen oder deren Berechnung, was auf eine unzureichende gemeinsame Datennutzung oder Standardisierung hindeutet.
• Schwierigkeiten beim schnellen Zugriff auf Daten: Teams, die Schwierigkeiten haben, schnell auf benötigte Daten zuzugreifen, was darauf hindeutet, dass die Datenspeicherung entweder isoliert oder nicht leicht zugänglich ist.

Wie man mit Datensilos im Vertrieb umgeht

Hier sind die Strategien für den Umgang mit Datensilos im Vertrieb.

1. Identifizierung von Datensilos

Unter Datensilos im Vertrieb versteht man die Trennung von Daten innerhalb verschiedener Systeme oder Abteilungen, die den nahtlosen Informationsfluss innerhalb des Unternehmens behindern. Diese Silos entstehen in der Regel, wenn verschiedene Teams unterschiedliche Tools oder Datenbanken verwenden, um Kundeninformationen zu speichern und zu verwalten, z. B. CRM-Systeme, Tabellenkalkulationen oder spezielle Software. 

Bei der Identifizierung von Datensilos geht es darum, diese isolierten Datensätze ausfindig zu machen und die Hindernisse zu verstehen, die ihre Integration verhindern.

2. Bewertung der Auswirkungen

Die Auswirkungen von Datensilos im Vertrieb können erheblich sein. Sie können zu fragmentierten Kundenerfahrungen führen, da Vertriebsmitarbeiter möglicherweise keinen Zugang zu allen relevanten Informationen über die Interaktionen eines Kunden mit dem Unternehmen haben. 

Dies kann zu verpassten Verkaufschancen, redundanten Bemühungen und unzureichenden Entscheidungen führen. Datensilos können auch die Zusammenarbeit zwischen Vertriebs-, Marketing- und Kundendienstteams behindern, was zu Ineffizienzen und Inkonsistenzen in der Kommunikation und Strategie führt.

3. Entwicklung einer Datenstrategie

Die Entwicklung einer Datenstrategie ist für die Beseitigung von Datensilos im Vertrieb unerlässlich. Diese Strategie sollte die Ziele für Datenintegration, -verwaltung und -management festlegen. Sie sollte auch die notwendigen Tools und Technologien für die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen und die Gewährleistung ihrer Genauigkeit und Konsistenz festlegen. 

Darüber hinaus sollte die Datenstrategie Pläne für die Schulung der Mitarbeiter in bewährten Verfahren der Datenverwaltung und für die Förderung einer Kultur der Zusammenarbeit und des Datenaustauschs im gesamten Unternehmen umfassen.

4. Implementierung von Datenintegrationswerkzeugen

Die Implementierung von Datenintegrationstools ist unerlässlich, um Datensilos im Vertrieb zu durchbrechen. Mit diesen Tools können Sie unterschiedliche Datenquellen und -systeme miteinander verbinden und sicherstellen, dass Informationen nahtlos durch das Unternehmen fließen. 

Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen wie CRM-Systemen, Marketing-Automatisierungsplattformen und Kundensupportsystemen können Vertriebsteams auf einen umfassenden Überblick über Kundeninformationen zugreifen, was zu einer fundierteren Entscheidungsfindung und einem besseren Kundenerlebnis führt.

5. Einführung von Data Governance

Die Einführung von Data-Governance-Praktiken ist entscheidend für den Umgang mit Datensilos im Vertrieb. Data Governance umfasst die Festlegung von Richtlinien, Verfahren und Zuständigkeiten für die Verwaltung von Datenqualität, Sicherheit und Compliance, zumal das Risiko aufgrund der von Fortinet festgestellten Kompetenzlücke bei Datenschutzverletzungen wächst.

Durch die Festlegung klarer Richtlinien für die Datenverwaltung und die Einhaltung dieser Richtlinien können Unternehmen das Risiko von Datensilos verringern und sicherstellen, dass die Daten korrekt, zuverlässig und sicher sind.

6. Zusammenarbeit ermutigen

Die Förderung der Zusammenarbeit zwischen Vertriebs-, Marketing- und Kundendienstteams ist der Schlüssel zum Aufbrechen von Datensilos im Vertrieb. Durch die Förderung einer Kultur der Zusammenarbeit und offenen Kommunikation können die Teams wertvolle Erkenntnisse und Informationen austauschen, was zu einer ganzheitlicheren Sicht auf den Kunden führt. 

Dies kann dazu beitragen, neue Verkaufschancen zu erkennen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und das Unternehmenswachstum zu fördern.

7. In Ausbildung investieren

Investitionen in die Schulung von Mitarbeitern sind für den Umgang mit Datensilos im Vertrieb unerlässlich. Schulungen können den Mitarbeitern helfen, die Bedeutung von Datenintegration und Zusammenarbeit zu verstehen und zu lernen, wie man Datenintegrations-Tools effektiv einsetzt. 

Durch Schulungen zu bewährten Verfahren der Datenverwaltung können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter über die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten verfügen, um Datensilos aufzubrechen und Daten effektiv zur Steigerung der Vertriebsleistung zu nutzen.

8. Überwachen und messen

Die Überwachung und Messung der Effektivität von Datenintegrationsbemühungen ist entscheidend für den Umgang mit Datensilos im Vertrieb. 

Durch die Verfolgung wichtiger Kennzahlen wie Datenqualität, Datenvollständigkeit und Datenzugänglichkeit können Unternehmen die Auswirkungen ihrer Datenintegrationsbemühungen bewerten und Bereiche mit Verbesserungspotenzial ermitteln.

Durch regelmäßige Überwachung und Messung kann sichergestellt werden, dass die Datenintegrationsinitiativen die beabsichtigten Ergebnisse liefern und dass etwaige Probleme oder Herausforderungen umgehend angegangen werden.

Fallstudie 1: Aufbrechen von Datensilos in der vernetzten Mine

In einer Zeit schwindender Bodenschätze, schwankender Rohstoffpreise und strenger Vorschriften ist die Bergbauindustrie mit erheblichen Herausforderungen konfrontiert, die innovative Lösungen für einen nachhaltigen Betrieb erfordern. Eine der größten Herausforderungen ist das Vorhandensein von Datensilos im Bergbau, die eine effiziente Datennutzung und Entscheidungsfindung behindern.

Herausforderungen

Der Bergbausektor arbeitet traditionell mit fragmentierten Datensystemen, in denen Informationen in isolierten Silos gespeichert sind. Diese Struktur führt zu mehreren Problemen:

• Fehlender Echtzeit-Datenaustausch: Wichtige Daten zu Betrieb, Sicherheit und Wartung bleiben getrennt, was Reaktionszeiten und wichtige Entscheidungen verzögert.
• Ineffizienz und höhere Kosten: Die Unfähigkeit, abteilungsübergreifend auf Echtzeitdaten zuzugreifen, führt zu redundanten Arbeitsabläufen und höheren Betriebskosten.
• Dateninkonsistenz und Qualitätsprobleme: Daten, die an verschiedenen Orten gespeichert sind, führen oft zu Diskrepanzen, die die Integrität und Zuverlässigkeit der Daten beeinträchtigen.

Lösungen

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, hat das Bergbauunternehmen eine Initiative zur digitalen Transformation gestartet, die sich auf Folgendes konzentriert:

• Integration von IoT-Technologien: Implementierung von IoT-Sensoren und -Geräten im gesamten Bergbaubetrieb zur Erfassung von Echtzeitdaten.
• Entwicklung einer einheitlichen Datenplattform: Schaffung einer zentralen Plattform, auf der alle Betriebsdaten in Echtzeit abgerufen und analysiert werden können.
• Fortgeschrittene Analytik und maschinelles Lernen: Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Vorhersage von Geräteausfällen und zur Optimierung von Wartungsplänen.

Ergebnisse

Die Umsetzung dieser Lösungen führte zu erheblichen Verbesserungen im Bergbaubetrieb:

• Bessere Entscheidungsfindung: Der Datenzugriff in Echtzeit ermöglichte schnellere Reaktionszeiten und fundiertere Entscheidungen, was sich unmittelbar auf Produktivität und Sicherheit auswirkte.
• Geringere Betriebskosten: Effizientes Datenmanagement und vorausschauende Wartungsstrategien reduzieren Ausfallzeiten und Betriebskosten.
• Verbesserte Zuverlässigkeit der Daten: Durch die Zentralisierung der Datenspeicherung wurden Inkonsistenzen beseitigt und die Gesamtqualität der Daten verbessert.

Fallstudie 2: Beseitigung von Datensilos spart dem Kostenträger im Gesundheitswesen jährlich fast 4 Millionen Dollar

In der Gesundheitsbrancheist eine effiziente Datenverwaltung sowohl für die betriebliche Effizienz als auch für die Qualität der Patientenversorgung entscheidend. Ein großer Kostenträger im Gesundheitswesen stand aufgrund fragmentierter Datensysteme, die gemeinhin als Datensilos bezeichnet werden, vor großen Herausforderungen, die seine betriebliche Effizienz beeinträchtigten und die Kosten in die Höhe trieben.

Herausforderungen

Zu den wichtigsten Herausforderungen, denen sich der Kostenträger im Gesundheitswesen stellen musste, gehörten:

• Zugänglichkeit der Daten: Wichtige Daten waren in Silos gefangen, so dass es für die Teams schwierig war, auf sie zuzugreifen und sie effizient zu nutzen.
• Inkonsistente Datenqualität: Die in verschiedenen Systemen gespeicherten Daten waren häufig nicht standardisiert, was zu Qualitätsproblemen führte, die sich auf die Entscheidungsfindung und die Berichterstattung auswirkten.
• Erhöhte Kosten: Ineffiziente Betriebsabläufe und redundante Datenverarbeitungsaufgaben führten zu unnötigen Mehrkosten.

Lösungen

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, startete der Kostenträger im Gesundheitswesen eine Initiative zur Rationalisierung der Datenverwaltung durch die Implementierung der folgenden Lösungen:

• Datenintegration: Einsatz fortschrittlicher Datenintegrationstools zur Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches Data Warehouse.
• Datenverwaltung: Schaffung eines soliden Rahmens für die Datenverwaltung zur Gewährleistung der Datenqualität und -konsistenz in allen Systemen.
• Erweiterte Analytik: Nutzung fortschrittlicher Analysetools, um tiefere Einblicke in den Betrieb zu gewinnen und die Entscheidungsprozesse zu verbessern.

Ergebnisse

Die Beseitigung von Datensilos und die Einführung eines gestrafften Datenverwaltungssystems führten zu mehreren bedeutenden Resultaten:

• Kosteneinsparungen: Der Kostenträger des Gesundheitswesens sparte jährlich fast 4 Millionen Dollar, indem er betriebliche Ineffizienzen verringerte und überflüssige Aufgaben eliminierte.
• Verbesserte Datenqualität: Verbesserte Datenkonsistenz und -qualität, die zu besseren Analyse- und Berichtsfunktionen führen.
• Betriebliche Effizienz: Durch den verbesserten Zugang zu integrierten Daten konnte die betriebliche Effizienz in verschiedenen Abteilungen erheblich gesteigert werden.

Fallstudie 3: Datensilos - Ein Geschäftsfall für ein neues Data Warehouse

Viele Unternehmen haben mit der Herausforderung von Datensilos zu kämpfen, die den nahtlosen Informationsfluss zwischen verschiedenen Abteilungen behindern. Diese Herausforderungen, denen sich ein mittelständisches Technologieunternehmen gegenübersieht, und die transformative Wirkung der Implementierung eines neuen Data Warehouse Lösung.

Herausforderungen

Das Unternehmen sah sich mit erheblichen Problemen konfrontiert, da die Daten in mehreren, nicht miteinander verbundenen Silos gespeichert waren:

• Ineffizienz beim Datenzugang: Die Mitarbeiter brauchten zu viel Zeit, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, was zu Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung führte.
• Inkonsistenz und Fehler: Datendiskrepanzen aufgrund mehrerer Versionen derselben Informationen erhöhten das Risiko von Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage ungenauer Daten.
• Beeinträchtigte Zusammenarbeit: Das Fehlen einer einheitlichen Sicht auf die Daten führte zu einer schlechten Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen, was die Gesamtproduktivität beeinträchtigte.

Lösungen

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, beschloss das Unternehmen, in eine neue Data-Warehouse-Lösung mit folgenden Strategien zu investieren:

• Zentralisierung der Daten: Das neue Data Warehouse integriert Daten aus allen bestehenden Silos und stellt eine einzige Quelle der Wahrheit für das Unternehmen dar.
• Einführung von Data Governance: Zur Wahrung der Datenintegrität und zur Gewährleistung einheitlicher Datenverarbeitungspraktiken wurde ein strenger Rahmen für die Datenverwaltung geschaffen.
• Verbesserte Datensicherheit: Die Lösung umfasste robuste Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Informationen und zur Einhaltung der Datenschutzbestimmungen.

Ergebnisse:

Die Einführung des neuen Data Warehouse brachte erhebliche Verbesserungen mit sich:

• Gesteigerte Effizienz: Durch die Zentralisierung der Daten konnte der Zeitaufwand für den Zugriff auf Informationen verringert und der Entscheidungsprozess erheblich beschleunigt werden.
• Verbesserte Datengenauigkeit: Mit einem einheitlichen Datenspeicher konnten Dateninkonsistenzen minimiert werden, was zu zuverlässigeren Geschäftsanalysen führte.
• Verbesserte Zusammenarbeit: Der optimierte Datenfluss erleichterte die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und steigerte die Produktivität im gesamten Unternehmen.

Schlussfolgerung

Datensilos im Vertrieb sind eine große Herausforderung, die das Unternehmenswachstum und die Effizienz behindern kann. Sie sind auf verschiedene Faktoren zurückzuführen, z. B. auf die Organisationsstruktur, mangelnde Kommunikation und unterschiedliche Systeme. Die Identifizierung von Datensilos ist von entscheidender Bedeutung. Anzeichen wie Beschwerden über die Datenverfügbarkeit, inkonsistente Daten und Schwierigkeiten beim Datenzugriff können auf ihr Vorhandensein hinweisen. 

Um Datensilos wirksam zu bekämpfen, sollten sich Unternehmen darauf konzentrieren, eine Kultur des Datenaustauschs und der Transparenz zu fördern, integrierte Datenverwaltungssysteme zu implementieren und eine regelmäßige Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen sicherzustellen.

Durch die Beseitigung von Datensilos können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen, die Entscheidungsfindung verbessern und letztlich ihre Vertriebsleistung insgesamt steigern.