Datenqualität in der B2B-Vermarktung | Unsere Meinung zur Salesforce-KMU-Studie
Die aktuelle Salesforce-Studie zu KMU zeigt: Datenstrategien gewinnen an Bedeutung, weil sie Wachstum, Effizienz und bessere Entscheidungen unterstützen. Aus unserer Erfahrung ist das kein Zukunftsthema mehr, sondern eine aktuelle Aufgabe: Wer Marketing und Vertrieb besser verbinden will, muss zuerst auf die Datenbasis schauen.
Auf einen Blick
Das Wichtigste aus diesem Artikel
- Die Salesforce-KMU-Studie zeigt: Datenstrategien werden für Wachstum, Effizienz und bessere Entscheidungen immer wichtiger.
- Für B2B-Vermarktung reicht es nicht, mehr Tools einzusetzen oder mehr Daten zu sammeln. Entscheidend ist, ob vorhandene Daten sauber genutzt werden.
- Datenqualität bedeutet mehr als aktuelle E-Mail-Adressen und gelöschte Dubletten. Daten müssen vollständig, einheitlich, verbunden und für Marketing, Vertrieb und Management nutzbar sein.
- Schlechte Datenqualität zeigt sich oft indirekt: in manueller Vorarbeit vor Kampagnen, fehlendem Vertrauen ins CRM, unklaren Lead-Übergaben und Entscheidungen auf wackeliger Grundlage.
- Der erste Schritt zu besserer Datenqualität ist eine ehrliche Bestandsaufnahme der aktuellen Datennutzung. Erst danach sollten Unternehmen entscheiden, welche Use Cases, Systeme und Verantwortlichkeiten wirklich gebraucht werden.
Einleitung
Warum Datenprobleme selten dort sichtbar werden, wo sie entstehen
Der Begriff „Datenprobleme“ weckt meistens die Assoziation zu fehlerhaften Datensätzen, doppelten Kontakten oder fehlenden Datenschutzfreigaben. In vielen B2B-KMU zeigen sich Datenprobleme jedoch häufig nicht dort, wo man sie zuerst erwarten würde. Ein Beispiel: Im Marketing laufen Kampagnen. Mails werden geöffnet, Formulare werden ausgefüllt, es entsteht Interesse. Auf dem Dashboard sieht das erst einmal ordentlich aus. Doch sobald die Frage kommt, aus welchem Kontakt später ein Gespräch, Angebot oder Auftrag wurde, wird es dünn. Die klassischen Marketing-Kennzahlen sind also da, doch die Verbindung zum Vertriebserfolg fehlt.
Im Vertrieb zeigt sich dieselbe Schwäche auf eine andere Weise: Ein Lead landet beim zuständigen Mitarbeiter, aber ohne brauchbaren Kontext. Welche Inhalte hat die Person schon gesehen? Wo lag ihr konkretes Interesse? Welche Priorität hat der Kontakt? Fehlen diese Informationen, beginnt die Nacharbeit: recherchieren, nachfragen, einordnen, manchmal auch raten.
Auf den ersten Blick sind das zwei getrennte Probleme: Marketing kämpft mit Nachvollziehbarkeit von Ergebnissen, Vertrieb mit Einordnung von Leads. Und die erste Hoffnung zur Lösung dieser lückenhaften Prozesse sehen viele Unternehmen auf technischer Ebene. Es wird ein neues Tool eingeführt oder über mehr Automatisierung nachgedacht. Das kann zwar helfen, bleibt aber oft Symptombehandlung.
Unserer Erfahrung nach stecken hinter diesen Beispielen häufig dieselben Ursachen:
- eine gemeinsame Wissens- und Arbeitsroutine auf strategischer Ebene fehlt
- Daten werden nur bis zum „Tellerrand der eigenen Abteilung“ erfasst
- Marketing und Vertrieb arbeiten in getrennten Systemen
- Datensilos entstehen, die nicht zusammengeführt und analysiert werden
Unsere Meinung
Digitale Vermarktung braucht eine tragfähige Datenbasis
Digitale Vermarktung scheitert also selten an fehlenden Tools. Sie scheitert daran, dass die Datenbasis dahinter nicht trägt. Denn eine gemeinsame Datenbasis ist die essenzielle Grundlage jeder wirksamen B2B-Vermarktung.
An dieser Stelle lohnt sich eine kurze Einordnung, da manche Begriffe ineinandergreifen.
| Datenqualität | bedeutet nicht nur, dass Namen richtig geschrieben, E-Mail-Adressen aktuell und Dubletten gelöscht sind. Entscheidend ist, ob Daten vollständig, einheitlich und verbunden sind und damit für den nächsten Schritt nutzbar werden. Fragen wie: „Erkennt der Vertrieb, warum ein Lead übergeben wird?“ oder „Erkennt die Geschäftsführung, welche Maßnahmen Wirkung zeigen?“ gehören also in den Kontext der Datenqualität. |
| Datenstrategie | schafft die Logik hinter den Antworten auf diese Fragen. Sie legt fest, welche Daten wofür gebraucht werden, wo sie entstehen, wer sie pflegt, wie sie priorisiert, weitergegeben und genutzt werden. Auch die beteiligten Tools und Systeme gehören dazu. |
| Datenmanagement | meint die laufende Arbeit an dieser Grundlage. Warum das wichtig ist, wird später noch entscheidend: Datenqualität entsteht nicht einmal und bleibt dann einfach bestehen. |
Wer also nicht nachvollziehen kann, welche Kontakte entstehen, welche Signale relevant sind und welche Maßnahmen Wirkung zeigen, kann Vermarktung nur begrenzt steuern.
Genau hier lohnt sich der Blick auf die eigene Vermarktungsfähigkeit: Wo steht euer Unternehmen heute? Welche Grundlagen tragen bereits und wo entstehen noch Lücken zwischen Marketing, Vertrieb, Daten und Entscheidungen?
Genau hier lohnt sich der Blick auf die eigene Vermarktungsfähigkeit: Wo steht euer Unternehmen heute? Welche Grundlagen tragen bereits und wo entstehen noch Lücken zwischen Marketing, Vertrieb, Daten und Entscheidungen?
Die Studie
Warum wir auf die Salesforce-Studie schauen
Die aktuelle Salesforce-Studie zu kleinen und mittleren Unternehmen liefert ein klares Signal zu diesem Themenfeld. In der sechsten Ausgabe der Studie wurden weltweit Führungskräfte aus KMU befragt. Ein Schwerpunkt liegt auf der Frage, wie Unternehmen Technologie, KI und Daten nutzen, um Wachstum, Effizienz und bessere Entscheidungen zu ermöglichen.
Besonders relevant ist dabei der Blick auf Datenstrategien. Salesforce beschreibt qualitativ hochwertige Daten als Grundlage zahlreicher Geschäftsabläufe: von personalisierten Kundeninteraktionen über Auswertungen bis hin zum Einsatz von KI. Die Ergebnisse der Studie zeigt hier auch den größeren Zusammenhang aus. Sie machen sichtbar, dass zentrale Zahnräder der Vermarktung – Daten, Marketing und Vertrieb – häufig nicht sauber ineinandergreifen.Datenqualität wird also insgesamt nicht als Nebenthema behandelt, sondern als Voraussetzung dafür, dass digitale Systeme sinnvoll arbeiten können.
Gleichzeitig zeigt die Studie eine Lücke auf: Weniger als die Hälfte der befragten Unternehmen schätzt sich selbst als „sehr datengestützt“ ein. Die Erhebungen zeigen, dass in vielen Unternehmen Know-how und Ressourcen fehlen, um vorhandene Informationen in Abläufe zu integrieren, Erkenntnisse daraus zu gewinnen und konkrete Maßnahmen abzuleiten.
Für uns bestätigt das eine Beobachtung aus der Praxis: KMU nutzen ihre Daten bereits, schöpfen ihren Wert aber nicht verlässlich aus. Doch die Studie zeigt auch, dass Ursachen und Symptome davon vielschichtig und unterschiedlich sind.
Die Ursachen
Warum Datenqualität zur Herausforderung wird
Von „Datenstrategien“ als Lösungsansatz war bereits die Rede. Doch es lohnt sich ein genauer Blick, warum diese notwendig werden. Datenprobleme entstehen selten, weil gar keine Informationen vorhanden sind. Meist entstehen sie, weil niemand den Überblick behält. Jede Abteilung arbeitet mit ihrem eigenen Ausschnitt. Für sich genommen kann das sinnvoll wirken. Zusammen ergeben sie aber noch kein Gesamtbild. Das ist nicht nur ineffizient, weil vorhandene Daten nicht gemeinsam genutzt werden, sondern es entstehen auch Differenzen und Dopplungen.
Im direkten Zusammenhang damit stehen fehlende Standards bei der Datenpflege. Häufig ist nicht einheitlich geklärt, welche Informationen gepflegt werden müssen. Bei Angaben wie Adressinformationen, Branchen, Abteilungen und Positionen in Unternehmen geht es nicht nur darum, was für die eigene Abteilung wichtig ist. Diese Informationen müssen so erfasst werden, dass eine Basis für alle datengestützten Abläufe im Unternehmen entsteht. Auch bei der Bewertung von Relevanz muss für andere Abteilungen mitgedacht werden.
Und nicht nur andere Abteilungen, sondern auch andere Tools müssen berücksichtigt werden. Wenn für eine Übergabe von Leads ins ERP ein bestimmtes Pflichtfeld existiert, muss Marketing diese Information bereits mitgedacht haben.
Voraussetzung dafür ist wiederum eine funktionierende Struktur von Tools. Übergaben funktionieren nur dann, wenn Systeme technisch kompatibel sind. Dass dies keine Selbstverständlichkeit in KMU ist, zeigt die Salesforce-Studie ganz deutlich: Während ein Großteil der wachsenden Unternehmen ihre Tools als „integriertes System“ organisiert, lassen viele schrumpfende und stagnierende Unternehmen Tools nebeneinander laufen. Eine übergreifende Strategie im Umgang mit Tools kann also ein echter Wachstumsfaktor sein.
Auch andere Ursachen für Datenprobleme, die Salesforce anführt, haben wir bereits angedeutet. In vielen Unternehmen fehlen personelle und zeitliche Ressourcen, um Daten zentral zu erheben und zu analysieren. Auch die nötigen Kenntnisse, um aus solchen Analysen Schlüsse zu ziehen und Veränderungen anzustoßen, sind selten vorhanden. Auch daraus lässt sich ableiten: Die Bedeutung von Datenqualität für zahlreiche Unternehmensabläufe wird häufig unterschätzt und im Alltag zu selten konsequent gesteuert.
Die Symptome
Woran schlechte Datenqualität im Alltag sichtbar wird
Datenprobleme bleiben selten intern. Erst wirken sie sich auf die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und Abläufe wie Lead-Übergaben aus. Es entstehen Unklarheiten, Verzögerungen und manchmal Fehler. Dann werden sie schnell auch für den Kunden spürbar: Daten werden mehrfach abgefragt oder Kommunikation passt nicht zum bisherigen Interesse.
So wird Datenqualität zu einer tragenden Säule guter Customer Experience. Das meint all die Eindrücke, die der Kunde bei der Interaktion mit dem Unternehmen gewinnt. Und die seine Zufriedenheit maßgeblich beeinflussen.
Salesforce zeigt deutlich, wie ernst KMU dieses Konzept nehmen sollten: Wachsende KMU nennen Customer Experience als wichtigste Priorität, noch vor Neukundengewinnung, Kostensenkung oder dem effektiven Einsatz von Tools und Technologien.
Besonders konkret zeigt sich fehlende Datenqualität in den einzelnen Bereichen:
- Im Marketing entsteht mehr manuelle Vorarbeit vor Kampagnen. Daten müssen bereinigt, Listen abgeglichen, Informationen ergänzt oder aus verschiedenen Systemen zusammengeführt werden, bevor eine Maßnahme starten kann. Das kostet Zeit und verschiebt Energie von der eigentlichen Vermarktung hin zur Datenreparatur.
- Im Vertrieb sinkt das Vertrauen ins CRM. Wenn Datensätze unvollständig, doppelt oder veraltet sind, arbeiten Mitarbeiter irgendwann um das System herum. Dann entstehen persönliche Notizen, Excel-Listen oder individuelle Routinen. Das CRM bleibt zwar offiziell die zentrale Quelle, wird im Alltag aber nicht mehr als verlässlich betrachtet.
- Im Management entstehen Entscheidungen auf wackeliger Grundlage. Wenn Zahlen aus Marketing, Vertrieb und anderen Bereichen nicht zusammenpassen, fehlt ein klares Bild: Welche Maßnahme wirkt? Wo entsteht Aufwand? Wo gehen Chancen verloren? Dann entscheiden Teams über Budgets, Prioritäten und nächste Schritte auf Basis von Ausschnitten.
Die Auswirkungen von schlechter Datenqualität ziehen sich also von einzelnen Marketing-Kampagnen und Vertriebsalltag über die Zusammenarbeit im Unternehmen bis hin zur Außenwirkung und richtungsweisenden Entscheidungen.
Die Schlussfolgerung
Datenmanagement braucht Priorität, aber keinen Aktionismus
Die Schlussfolgerung liegt also nahe: Datenmanagement muss in vielen Unternehmen höher priorisiert werden. Die Salesforce-Studie zeigt, dass dieser Ansatz teilweise schon verstanden wurde, denn KMU wollen hier mehr investieren und erhoffen sich davon Umsatz- und Produktivitätssteigerung.
Das ist richtig. Doch höhere Priorität darf nicht in blinden Aktionismus kippen. Wenn Verknüpfungen fehlen, entsteht schnell der Gedanke: Dann verbinden wir eben alles mit allem. Genau das führt aber selten zu besserer Steuerung. Nötig ist zuerst eine klare Logik: Es muss eine Strategie entstehen, die relevante Use Cases klar definiert und die dafür nötige technische Umsetzung plant. Denn wenn alle Daten überall sind, entsteht die nächste Form von Datenchaos. Aus unserer Projekt-Erfahrung ist die MARINI DataEngine dafür eine besonders geeignete Systemlösung. Mit dieser Customer Data Platform lassen sich Daten und Tools Use-Case-orientiert verbinden, sodass eine nutzbare Grundlage für Marketing, Vertrieb und Management entsteht.
Genauso riskant ist die Vorstellung, die Datenqualität lasse sich mit einer einmaligen Aktion herstellen. Auch eine einmalig gut entwickelte Strategie, verbundene Systeme und vereinheitlichte Standards reichen nicht aus, wenn danach niemand verantwortlich bleibt. Neue Kontakte entstehen, Zuständigkeiten ändern sich, Zielgruppen verschieben sich, Kampagnen liefern neue Signale und der Vertrieb sammelt weitere Informationen. Die Datenbasis bewegt sich ständig.
Deshalb braucht Datenmanagement nicht nur einen Startpunkt, sondern Verantwortung. Jemand muss den Überblick behalten, Standards prüfen, Entscheidungen treffen und nachhalten, ob Daten wirklich so genutzt werden, wie sie gedacht waren. Das kann ein Datenverantwortlicher sein, ein kleines Team oder eine klar definierte Rolle zwischen Marketing, Vertrieb und Management.
Höher priorisieren heißt also nicht: einmal Struktur schaffen und hoffen, dass sie hält. Es heißt: Datenqualität als dauerhafte Aufgabe verstehen, die Menschen im Unternehmen kontinuierlich aktiv steuern.
Die praktischen Konsequenzen
Der erste Schritt: Datennutzung ehrlich prüfen
Der erste praktische Schritt dazu ist eine Bestandsaufnahme der aktuellen Datennutzung.
Die entscheidenden Fragen lauten: Wie entstehen Daten im Unternehmen aktuell? Wie werden sie gepflegt, übergeben und verwendet? Diese Prüfung sollte gemeinsam mit den beteiligten Abteilungen stattfinden. Marketing, Vertrieb und Management müssen gemeinsam prüfen, welche Informationen fehlen, welche Angaben wirklich relevant sind und welche Zahlen als Entscheidungsgrundlage tragen. Erst wenn diese Perspektiven zusammenkommen, wird sichtbar, wo Datenqualität wirklich verbessert werden muss. Und nur wenn alle abgeholt werden, entsteht Akzeptanz für die Veränderungen.
Der Hebels sind also nicht mehr Daten oder mehr Tools, sondern deren Kopplung. Erst wenn Informationen durchgehend fließen und genutzt werden, entsteht Geschwindigkeit, Relevanz und damit echter Marktvorsprung.
Dann geht es nicht um Datenpflege als Pflichtaufgabe, sondern um effizientere Vermarktung im Alltag. Aus unserer Projekterfahrung wird genau das jetzt dringlicher: Gewachsene Systemlandschaften, knappe Ressourcen und hohe Anforderungen an Datenschutz machen Datenmanagement nicht einfacher. Gleichzeitig steigen die Erwartungen an digitale, automatisierte und KI-gestützte Vermarktung. Wer hier nicht zurückfallen will, braucht eine Datenbasis, die trägt.
Auf einen Blick
Die nächsten Schritte für B2B-Unternehmen
- Datennutzung prüfen: Wo entstehen Daten, wo werden sie gepflegt, wo brechen Übergaben ab und welche Informationen fehlen Marketing, Vertrieb oder Management im Alltag?
- Use Cases priorisieren: Nicht alles mit allem verbinden, sondern zuerst klären, welche Fragen beantwortet werden sollen und welche Daten dafür wirklich gebraucht werden.
- Verantwortung festlegen: Datenqualität bleibt nur belastbar, wenn jemand Standards prüft, Entscheidungen trifft und die Datennutzung dauerhaft steuert.
Mit diesen Schritten ist die Grundlage für eine Verbesserung der Datenqualität in deinem Unternehmen gelegt. Und erst wenn diese vorhanden ist, entsteht eine steuerbare digitale Vermarktung. Unser Blueprint kann dir dabei helfen, den Stand der Vermarktungsfähigkeit in deinem Unternehmen einzuordnen und die nächsten Lücken gezielt zu erkennen.
