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In-Depth Information
in zunehmendem Maß eine wichtige Schnittstelle zu den Kunden dar und ist häu-
fig ihre erste und einzige Anlaufstelle.
Sollten Kundendaten fehlerhaft, nicht rasch verfügbar oder von mangelnder Ak-
tualität sein, sind die CC-Agenten nicht in der Lage, ihren Kunden individuell
abgestimmten, d.h. guten Service zu liefern.
Häufig tritt der Fall ein, dass DQ-Probleme sich manifestieren wenn z.B. ein kürz-
lich in Betrieb genommenes CRM-System dem Call Center als neue Datenquelle
dienen soll. Nachdem die Agenten einige Male auf DQ-Probleme gestoßen sind,
die von negativen Kundenreaktionen begleitet wurden, da diese nicht begreifen
konnten, wieso das Unternehmen so wenig bzw. so viel Falsches über sie weiß.
Sehr rasch resignieren die CC-Agenten und sind demotiviert. Ihr Misstrauen in die
Qualität der Daten drängt sie dazu, wieder auf ihre alten, oft manuellen Lösungen
zurückzugreifen bzw. ihre eigenen „Insellösungen“ zu entwickeln.
Als Konsequenz ergibt sich folgendes Szenario:
Die Produktivität des Call Centers (z.B. Anzahl beantworteter Anrufe, An-
zahl richtig behandelter Anrufe) nimmt ab.
Bedeutende Investitionen in neue CRM-Systeme und Datenintegrationspro-
jekte riskieren zum Fiasko zu werden, da die Userakzeptanz sehr niedrig ist.
Es entstehen weitere Kosten dadurch, dass Insellösungen (wieder) florieren,
die mangelhaft in die IT-Landschaft des Unternehmens integriert sind.
Selbst wenn die Qualität des CRM-Systems verbessert wird, dauert es sehr
viel länger, das Vertrauen der User zurückzugewinnen, als es zu verlieren.
5.2.2 Beispiel - Kundenbeziehungsmanagement (CRM)
Hauptziel des CRM ist es, neue Kunden zu akquirieren, bestehende Beziehungen
weiterzuentwickeln und langfristig zu halten, so dass sowohl der Kunde als auch
das Unternehmen ihre Vorteile maximieren. Hierzu ist es notwendig, Detailkenn-
tnisse über die Kundenbeziehungen, die das Unternehmen pflegt, zu haben. Dies
ist insbesondere dann eine Herausforderung, wenn es sich um Tausende oder Mil-
lionen von Kunden handelt, die massive Datenmengen hinterlassen haben: jeder
Kunde hat seine eigene Geschichte, sein eigenes Produktportfolio usw. Im Rahmen
des CRM wird versucht, aus diesen Daten ein klares Bild von vergangenen, aktuel-
len und zukünftigen Kundenbedürfnissen abzuleiten, um eine individuelle Be-
handlung zu gestatten.
Die Anwesenheit schlechter Daten bewirkt folgendes:
Die Berechnung des aktuellen und geschätzten (zukünftigen) Kundenwerts
(Potenzial) ist unmöglich bzw. sehr ungenau.
Kundenbedürfnisse können kaum oder nur sehr unpräzise vorhergesagt
werden.
