Primäres Ziel des Database-Marketing (DM) ist die Identifikation erfolgsversprechender Interessenten und Kunden, um auf Basis individueller produkt-, preis-, distributions- und kommunikationsorientierter Maßnahmen eine dauerhafte und lukrative Kundenbeziehung aufzubauen. Die durch Database-Mar-keting erzielbaren Informations-potentiale und die Qualität der Informationen über Kunden beziehungsweise Interessenten werden immer mehr zur Voraussetzung für die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen. Aus der Nutzung unternehmensspezifischer Ressourcen in Verbindung mit dem Einsatz von kundenorientierten Informa-tionssystemen ergeben sich entscheidende Wettbewerbsvorteile. Hierzu zählen beispielsweise Rentabilitäts-, Umsatz- und Kundeneffekte. Da diese Wettbewerbeseffekte die strategische Ausrichtung betreffen, sollten Database-Marketing-Projekte innerhalb der Unternehmensführung positioniert werden, nicht zuletzt auch deshalb, weil Belange unterschiedlicher Bereiche (Marketing, Vertrieb, Controlling) integriert werden müssen.
Keine Standardlösungen
Die Einführung von professionellem Database-Marketing im Unternehmen ist nicht als Standardlösung denkbar, da sich die Realisierung eng an unternehmensspezifischen Zielen orientieren muss - Ziele, die teilweise auch erst noch zu erarbeiten sind. Eingebettet in das Projekt-Management ergeben sich bei der Hardware- und Software-Ausstattung sowie bei den Input/Output-Komponenten individuelle Lösungen. Aus diesem Grund kann die nachfolgend beschriebene Vorgehensweise bei der Einführung eines Database-Marketing-Systems auch nur als grobes Raster dargestellt werden.
In einer ersten Planungsphase sollten Unternehmen zunächst ihre konkreten Zielvorstellungen definieren. Hierzu gehören unter anderem Fragen wie: Sind die typischen Anwendungen und Einsatzfelder eines Database-Marketing-Sys-tems für das eigene Unternehmen bekannt? Werden bereits Database-Marketing-orientierte Funktionen zur Pflege und Erweiterung des Kundenstamms genutzt? Werden DM-orientierte Analysefunktionen, Marktforschungs- und Statistikreports für die Unternehmenssteuerung und -planung sowie das Berichtswesen eingesetzt? Oder DM-basierte Instrumente zum Erfassen von Reaktionen beziehungsweise DM-orientierte Testfunktionen zur Identifizierung effizienter Marketing-Aktivitäten? Geklärt werden sollte zudem, was im Unternehmen bereits Database-Marketing-spezifisch vorhanden beziehungsweise realisiert ist. Bekannt sein sollte auch der notwendige und aktuelle Datenbedarf, der sich aufgrund der unternehmerischen Betätigung ergibt: Es muss also überprüft werden, welche Daten- beziehungsweise Kundenmerkmale bereits vorhanden, zusätzlich noch zu erheben oder extern zu beziehen sind.
Keinesfalls unterschätzt werden sollte die weitreichende Tragweite bei der Einführung eines DM-Informationssystems. An einem Database-Marketing-System partizipieren die verschiedensten Funktionsbereiche eines Unternehmens - angefangen von Marketing, Vertrieb, Außendienst über das Rechnungswesen und die Verwaltung bis hin zur EDV und zum Personalwesen. Je komplexer Database-Marketing-Systeme sind, um so weitreichender sind die Verflechtungen mit diesen Funktionsbereichen. Beispielhaft hierfür ist das Konzept der Kunden-Deckungs-beitragsrechnung, das auf Informationen aus dem Rechnungswesen zurückgreift. Hier kommt es vor allem auf das Schnittstellen-Management zwischen den Funktionsbereichen an. Bereits in einem frühen Stadium sollte die Projektorganisation festgelegt werden, die sich erfahrungsgemäß am besten aus Teilnehmern sämtlicher Funktionsbereiche des Unternehmens zusammensetzt. Auch externe Berater sollten projektbegleitend hinzugezogen werden.
Welche Daten gehören in die Database?
Im Zentrum der Database stehen Informationen über bestehende und potentielle Kunden, wobei die Entscheidung darüber, welche Informationen aufgenommen werden, letztlich von branchen-, unternehmens- und aufgabenspezifischen Gegebenheiten abhängig ist. Die jeweils erforderlichen Daten lassen sich in Grund-, Potential-, Aktions- und Reaktionsdaten sys-tematisieren. Zu den Grunddaten gehören vor allem gleichbleibende und weitgehend kontaktunabhängige Verbraucherinformationen. Neben Adressdaten ("Trivialdaten") gilt es darüber hinaus, möglichst viele jener Merkmale zu speichern, die für ein kundenspezifisches Marketing von Bedeutung sein könnten.
Die Potentialdaten spiegeln kaufverhaltensrelevante Merkmale wider. Sie stellen Anhaltspunkte dar, um den Kunden beziehungsweise Interessenten zeitnah mit "seinen" Produkten zu versorgen. Dieser Bedarf ist bei vielen Unternehmen nicht bekannt, lässt sich aber häufig aus einer Kombination bisheriger Informationen rekonstruieren. Auch die psychografischen Informationen aus den Grunddaten lassen gelegentlich Rückschlüsse auf das Kaufverhalten zu. Zu den Aktionsdaten gehören alle Informationen über kundenbezogene Maßnahmen hinsichtlich ihrer Art, Intensität, Häufigkeit und ihres Zeitpunktes, gegebenenfalls auch ihrer jeweiligen Kosten. In Verbindung mit den Reaktionsdaten dokumentieren die Aktionsdaten den Einsatz des Database-/Direktmarketing-Instrumentariums und stellen damit eine Grundvoraussetzung für die Erfolgskontrolle und die Planung weiterer DM-Aktivitäten dar.
Die Reaktions- oder Auswertungsdaten umfassen wichtige Details über die Verhaltensweise der Kunden beziehungsweise Interessenten und geben in Verbindung mit den Aktionsdaten Aufschluss über die Wirksamkeit der Maßnahmen. Neben der Auswahl der abzuspeichernden Merkmale ist es entscheidend, dass die Merkmale ständig aktualisiert werden. Während einzelne Datenfelder der Grunddaten zeitlich nahezu unverändert bleiben, sind Bereiche innerhalb der Aktions- und Reaktionsdaten extrem dynamisch. Die Datenpflege ist also das A und O für die Qualität der Database.
Quellen für die Informationsbeschaffung
Durch die gezielte Nutzung verschiedenster Quellen ist es möglich, das jeweils notwendige Informationspotential zu erlangen. Hierbei ist freilich zu beachten, dass sich die Informationsquellen hinsichtlich Aktualität, Validität und Nutzungsgrad unterscheiden und damit die Qualität des Database-Managements maßgeblich beeinflussen. Zudem bestimmen sie als Kostenfaktor die Effizienz eines Database-Marketing-Systems. Informationen durch Schlussfolgerungen werden in der Regel aus der Verknüpfung und Interpretation bereits vorhandener, weiterer Daten generiert. Neben den bereits klassischen Schlussfolgerungen, die sich beispielsweise auf Berufsangaben (ungefähres Einkommen und Kaufkraftklasse) beziehen, kann unter anderem die bisherige Verhaltensweise des Kunden und das Lieferverhalten des eigenen Unternehmens herangezogen werden, um so die psychographische Variable "Kundenzufriedenheit" zu generieren.