Datenarchitektur zur Kunden Touchpoint Analytics

Um im B2B Bereich eine möglichst gesamtheitliche Sicht auf die Customer Journey zu erhalten, sollten Kunden-Touchpoints aus einer Vielzahl von internen und externen Quellen zusammengeführt werden. Die Integration erwies sich mit den verfügbaren Mitteln als sehr komplex.

• Viele unterschiedliche Datenquellen mit unterschiedlichen Datenmodellen
• Komplexe Konsolidierung von durchgängigen Customer Journeys
• Geringe Flexibilität bei der Ergänzung von neuen Datenquellen

Mithilfe einer innovativen Datenarchitektur basierend auf Knowledge Graph Technologie wurden eine Vielzahl unterschiedlicher Systeme (ERP, CRM, Marketing Automation etc.) in ein durchgängiges Customer Journey Modell integriert.

• Eine Gesamtsicht auf die Touchpoints innerhalb der Customer Journey
• Tiefe Einblicke in die Kundensicht (Outside-In)
• Machine Learning zur Erkennung von Churn-Risiken (Kundenverlust) und Kundenzufriedenheits-Risiken

Die gesteckten Ziele für das Account Management und Touchpoint Management wurden durch die darunterliegende Datenarchitektur in drastisch verkürzter Zeit realisiert.

• Stark effizientere Datenintegration
• Gesteigerte Flexibilität und Kosteneffizienz über den gesamten Projektlebenszyklus
• Kürzerer Time-to-Market von CRM Prozessen