Die meisten CRM-Probleme sind Datenprobleme. Und die meisten Datenprobleme sind Prozessprobleme. Das klingt abstrakt, bis man es konkret sieht: ein Vertriebsteam, das seinen eigenen Zahlen nicht traut. Ein Forecast, der auf Bauchgefühl basiert, weil die Pipeline-Daten veraltet sind. Eine Marketingkampagne, die an Kontakte geht, die seit zwei Jahren bei der Konkurrenz arbeiten.
Unternehmen investieren in CRM-Features, in Dashboards, Automatisierungen und KI-Assistenten. Aber wenn die Datenbasis nicht stimmt, automatisiert ihr nur eure Fehler schneller. Bevor es um Features geht, muss es um Daten gehen. Und bevor es um Daten geht, muss es um die Frage gehen, warum die Daten so sind, wie sie sind.
Duplikate: das sichtbarste Symptom
Exportiert eure Kontakte und sortiert nach E-Mail-Adresse oder Firmenname. In den meisten CRM-Systemen findet ihr mindestens fünf Prozent Duplikate. Bei Systemen, die seit mehr als drei Jahren laufen und nie bereinigt wurden, liegt die Quote oft bei 10 bis 15 Prozent.
Duplikate sind nicht nur ein ästhetisches Problem. Sie verzerren Reports, führen zu doppelten Ansprachen und machen Automatisierungen unzuverlässig. Wenn ein Kontakt dreimal im System existiert, bekommt er drei E-Mails. Oder schlimmer: Drei verschiedene Vertriebsmitarbeiter sprechen denselben Kunden an, ohne voneinander zu wissen.
Die Ursache ist fast immer dieselbe: fehlende Eingaberegeln. Wenn jeder Kontakte anlegen kann, ohne dass auf bestehende Einträge geprüft wird, wachsen Duplikate exponentiell. Die Lösung beginnt nicht mit einem Deduplizierungs-Tool, sondern mit einer Duplicate-Rule im CRM, die bereits bei der Eingabe warnt.
Vollständigkeit: was in den Feldern fehlt
Nehmt eure 50 wichtigsten Accounts. Wie viele davon haben vollständige Kontaktdaten, eine aktuelle Ansprechperson, einen dokumentierten letzten Kontaktpunkt und eine gepflegte Opportunity-Historie? In den meisten Unternehmen sind es weniger als die Hälfte.
Unvollständige Daten entstehen, wenn Felder optional sind und niemand ihren Wert erklärt. Warum sollte ein Vertriebsmitarbeiter die Branche eintragen, wenn er den Kunden sowieso kennt? Warum die letzte Interaktion dokumentieren, wenn er sich daran erinnert? Das Problem ist: Was für einen einzelnen Mitarbeiter funktioniert, skaliert nicht. Sobald jemand krank wird, das Team wechselt oder ein neuer Kollege anfängt, sind die Informationen weg.
Vollständigkeit braucht zwei Dinge: Pflichtfelder, die sinnvoll definiert sind (nicht 30 Felder, sondern die 5 bis 7, die wirklich zählen), und einen klaren Prozess, wann welche Daten erfasst werden. Beim Erstkontakt reichen Name, Firma und E-Mail. Beim qualifizierten Lead kommen Branche, Unternehmensgröße und Entscheidungsstruktur dazu. Stufenweise, nicht alles auf einmal.
Vertrauen: der ehrlichste Indikator
Die wichtigste Frage zur Datenqualität ist nicht technisch. Sie lautet: Wenn jemand in eurem Team eine Entscheidung treffen muss, schaut die Person ins CRM oder fragt sie den Kollegen?
Wenn die Antwort "den Kollegen" ist, habt ihr kein CRM. Ihr habt eine Datenbank, in die Leute Informationen eintragen, weil sie müssen, und aus der niemand Informationen abruft, weil er ihnen nicht vertraut. Das ist teurer als kein CRM, denn ihr zahlt für ein System, das keinen Wert liefert.
Vertrauen in Daten entsteht nicht durch Anordnung. Es entsteht, wenn die Daten aktuell sind, wenn sie beim letzten Mal gestimmt haben und wenn das System schneller antwortet als der Flurfunk. Das ist ein Teufelskreis: Niemand pflegt Daten, die niemand nutzt. Und niemand nutzt Daten, die nicht gepflegt werden. Ihn zu durchbrechen ist Führungsaufgabe, nicht IT-Aufgabe.
Verantwortlichkeit: wer kümmert sich eigentlich?
"Datenqualität ist Aufgabe aller" steht in vielen CRM-Richtlinien. In der Praxis heißt das: Niemand fühlt sich zuständig. Datenqualität braucht eine klare Verantwortlichkeit. Nicht zwingend eine Vollzeitstelle, aber eine benannte Person, die regelmäßig prüft, berichtet und eskaliert.
Diese Person braucht drei Dinge: Zugang zu Reports über Datenqualitäts-KPIs (Duplikat-Rate, Feldvollständigkeit, Datenalter), die Befugnis, Standards durchzusetzen, und Zeit, sich tatsächlich darum zu kümmern. Ein Data Steward, der die Aufgabe neben seiner normalen Arbeit "auch noch" erledigen soll, wird sie nicht erledigen.
Datenalter: die stille Erosion
B2B-Kontaktdaten veralten mit etwa 30 Prozent pro Jahr. Jobwechsel, neue E-Mail-Adressen, Firmenfusionen, Abteilungsumstrukturierungen. Wenn ihr seit zwei Jahren kein Data Enrichment gemacht habt, ist fast ein Drittel eurer Kontakte veraltet. Nicht falsch im Sinne von Tippfehlern, sondern falsch im Sinne von: Diese Person arbeitet nicht mehr dort.
Das Tückische: Veraltete Daten sehen auf den ersten Blick korrekt aus. Die Felder sind ausgefüllt, die E-Mail-Adresse hat das richtige Format, der Name klingt plausibel. Erst wenn die Mail bounct oder der Anruf ins Leere geht, wird das Problem sichtbar. Bis dahin habt ihr Kampagnen an Phantom-Kontakte geschickt und Forecasts auf Basis von Accounts erstellt, die euch längst nicht mehr als Kunden haben.
Regelmäßige Datenanreicherung (halbjährlich bis jährlich) ist kein Luxus, sondern Grundhygiene. Tools wie Clearbit, ZoomInfo oder die Salesforce-eigene Data.com machen das Abgleichen automatisierbar. Aber auch ein manueller Durchgang der Top-100-Accounts einmal im Quartal bewirkt mehr als die meisten Teams erwarten.
Datenqualität ist kein Projekt, sondern eine Gewohnheit
Wenn ihr bei mehr als zwei der genannten Punkte Unbehagen gespürt habt: Willkommen im Club. Die meisten Unternehmen sind in derselben Situation. Der Unterschied liegt darin, ob man das akzeptiert oder etwas dagegen tut.
Die gute Nachricht: Datenqualität ist kein Mammutprojekt. Es ist eine Gewohnheit. Fangt mit den Top-50-Accounts an. Definiert fünf Pflichtfelder. Setzt eine Duplicate Rule. Benennt einen Verantwortlichen. Das dauert keine Woche und verändert die Nutzungsqualität eures CRM spürbar.
Datenqualität taucht in keiner Feature-Liste auf und kein Anbieter wird euch damit einen Vertrag verkaufen. Aber sie entscheidet darüber, ob euer CRM ein Werkzeug ist, dem euer Team vertraut, oder eine Pflichtübung, die niemand ernst nimmt. Die Entscheidung liegt nicht beim Tool. Sie liegt bei euch.