Customer-Relationship-Management (CRM) hat seit den Hype-Jahren einige Entwicklungsphasen durchgemacht. Zunächst wurde es als technisches Thema verstanden, was sich oft als fatal erwies und zu unzähligen gescheiterten Projekten führte. Inzwischen haben die Unternehmen begriffen, dass Kundenorientierung eine Frage der Unternehmenskultur und Kundenbeziehungspflege eine Frage strategischer Geschäftsprozesse ist. Theoretisch sollten durch diese Erkenntnis nun alle CRM-Projekte ein optimales Ergebnis liefern. Leider hapert es häufig noch an einer Kleinigkeit: den Daten.

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Informationen über die eigenen Produkte, über die Märkte und vor allem über die Kunden sind in zahllosen Systemen abgelegt und werden zu fast allen wichtigen Entscheidungen herangezogen. Analysewerkzeuge wie CRM-Systeme bedienen sich der gesammelten Daten und geben auf dieser Basis Handlungsempfehlungen ab. Wie gut diese Daten sind, steht jedoch auf einem anderen Blatt: So kommt es fast täglich vor, dass Minderjährige Angebote für Lebensversicherungen erhalten oder einzelne Haushalte mehrmals mit dem gleichen Mailing beglückt werden. Wenn schon die grundlegende Kundeninformation nicht stimmt, misstrauen Kunden und Mitarbeiter auch anderen Daten im System. So schätzt zum Beispiel das amerikanische Data Warehouse Institute, dass der US-amerikanischen Wirtschaft durch schlechte Daten jährliche Kosten in Höhe von 600 Milliarden Euro entstehen. Und die Marktforscher der Meta Group sind der Ansicht, dass 90 Prozent aller Geschäftsentscheidungen aufgrund

mangelhafter Datenqualität suboptimal ausfallen.