Marc Schallmeyer

Data. Strategy. Business. Impact.

Data Governance & Datenqualität

Wenn jeder Kanal einen anderen Kunden sieht

Wie Unternehmen widersprüchliche Kundenansprache erkennen, priorisieren und organisatorisch beheben Ein Kunde wartet seit mehreren Tagen auf die Klärung einer Reklamation. Die Ware ist zurückgeschickt, der Eingang bestätigt, die Erstattung aber noch offen. Während der Service um eine interne Freigabe ringt, erhält der Kunde eine automatisch erzeugte Nachricht. Man habe ihn

Welche Fragen Unternehmen vor der Marketingautomatisierung klären sollten

Unternehmen automatisieren im Marketing längst mehr als den Versand von E-Mails oder die Ausspielung von Anzeigen. Systeme priorisieren Zielgruppen, verteilen Budgets, verändern Gebote, vergeben Scores und wählen Inhalte aus. Sie bestimmen, welcher Kunde welches Angebot erhält, wann ein Kontakt ausgelöst wird und welcher Kanal dafür genutzt wird. Mit jedem zusätzlichen

Der Kunde sucht nicht mehr allein. Seine KI hat längst vorsortiert.

Lange konnte das Marketing davon ausgehen, den ersten Kundenkontakt selbst zu prägen. Eine Anzeige weckte Interesse, eine Suchmaschine führte auf die Website, ein Whitepaper öffnete die Tür zum Vertrieb. Wer die ersten Schritte der Kundenreise kontrollierte, beeinflusste auch das Bild, mit dem ein Angebot im Markt erschien. Diese Ordnung verschwindet

Datenqualität entscheidet, ob KI führt oder täuscht

Lange wurde im Marketing über Daten gesprochen, als seien sie ein Rohstoff. Das Bild war bequem, aber es führte in die Irre. Rohstoff klingt nach Vorrat, nach Lager, nach etwas, das man besitzt, fördert und bei Bedarf verarbeitet. Daten verhalten sich anders. Sie altern, verlieren ihren Zusammenhang, ändern ihre Bedeutung,

Daten sind kein Projekt. Daten sind Führung

Viele Unternehmen können heute Informationen sammeln. Wenige können daraus verlässlich handeln. Zwischen beidem liegt der Unterschied, an dem viele Datenstrategien, CRM-Initiativen, Marketing-Automation-Projekte und KI-Vorhaben scheitern. Es gibt Plattformen, Reports, Architekturfolien, Use-Case-Listen und Business Cases. Doch all das beantwortet noch nicht die eigentliche Frage: Was geschieht, wenn die Daten im Alltag