Customer Master Data Management (CMDM) is een cruciale functie voor ondernemingen die een nauwkeurig, uniform en gestructureerd overzicht van hun klanten willen bijhouden. Het vormt de ruggengraat van talrijke bedrijfsfuncties, waaronder verkoop, marketing, financiën en klantenservice. Slecht beheerde klantgegevens kunnen leiden tot inefficiëntie, omzetverlies, nalevingsrisico’s en een slechte klantervaring.
Oplossingen voor klantstamgegevens zijn ontworpen om deze uitdagingen aan te pakken door middel van gecentraliseerde platforms en intelligente tools die zorgen voor consistentie, dubbele gegevens elimineren en realtime gegevenssynchronisatie tussen systemen mogelijk maken. Deze oplossingen helpen organisaties om één enkele betrouwbare bron voor klantinformatie tot stand te brengen, waardoor de besluitvorming wordt verbeterd en de klantbetrokkenheid via alle contactpunten wordt versterkt.
Door de digitale transformatie moeten bedrijven overstappen op een meer gestructureerd, realtime en toegankelijk systeem voor klantstamgegevens. Een goed onderhouden klantstam zorgt voor nauwkeurige rapportages, gestroomlijnde bedrijfsprocessen, gepersonaliseerde klantervaringen en een betere naleving van de regelgeving.
Model voor klantstamgegevens
Een klantstamgegevensmodel is een gestructureerd raamwerk waarin essentiële informatie over een klant wordt opgeslagen. Het is ontworpen om binnen verschillende afdelingen en applicaties één uniform en nauwkeurig beeld van de klant te bieden.
Belangrijkste kenmerken van een klantstamgegevensmodel
Algemene klantgegevens:
Klant-ID – Een uniek ID dat aan een uniek klantrecord is toegewezen
Naam (voornaam, tweede voornaam, achternaam / Bedrijfsnaam) – Voornaam en achternaam
Bedrijfsnaam – Alleen van toepassing op B2B-klanten
Type klant (particulier, bedrijf, overheid, non-profitorganisatie)
Contactgegevens (telefoon, e-mail, website)
Factuur- en verzendadressen
Financiële en kredietgegevens
Kredietlimiet
Betalingsvoorwaarden (netto 30, netto 60, enz.)
Fiscaal identificatienummer (TIN)
Bankgegevens
Betaalmethoden (ACH, overschrijving, creditcard, enz.)
Juridische informatie en informatie over naleving van regelgeving
Bedrijfsregistratienummer
Sectorclassificatiecodes (NAICS, SIC)
Gegevens inzake naleving van de AVG/CCPA
Risicobeoordeling
Klantcontacten en -geschiedenis
Aankoopgeschiedenis
Supporttickets en klachten
Marketingvoorkeuren
Klantbetrokkenheidsscore
Segmentatie en voorkeuren
Klantloyaliteitsniveau
Voorkeurskanaal voor communicatie
Speciale kortingen of prijsafspraken
Klantenstamgegevensmodel in SAP
SAP beschouwt de klantenstam als een afzonderlijke, configureerbare module. Hierin wordt klantgerelateerde informatie systematisch opgeslagen, waardoor deze gemakkelijk kan worden opgezocht en bijgewerkt. De gegevens in de SAP-klantenstam zijn onderverdeeld in verschillende weergaven om bedrijfsfuncties te vergemakkelijken. Enkele van de standaardvelden die in de SAP-klantenstam beschikbaar zijn, zijn onder meer:
Algemene informatie
Hieronder vallen essentiële klantgegevens die in meerdere boekhoudcodes en verkoopgebieden worden gedeeld.
Naam (persoon of bedrijf)
Adres (straat, plaats, postcode, land)
Contactgegevens (telefoon, fax, e-mail, website)
Sectorindeling (NAICS, SIC)
Zoekterm (Korte beschrijving om het zoeken te vergemakkelijken)
Gegevens voor belastingaangifte (btw, GST, vrijstellingscertificaten)
Gegevens over het verkoopgebied
Dit gedeelte bevat gegevens die nodig zijn voor verkooptransacties en de afhandeling van bestellingen. Het is specifiek voor een Verkooporganisatie, distributiekanaal en divisie.
Verkooporganisatie (bepaalt de rapportagestructuur voor de verkoop)
Verkoopkanaal (directe verkoop, wederverkopers, online, enz.)
Divisie (productgroep)
Prijsgroep (kortingen, speciale prijsafspraken)
Verzendvoorwaarden (voorkeurswijze van levering)
Klantengroep (loyaliteitsniveaus, bedrijfstype)
Uitvoerinstellingen (factuur- en documentvoorkeuren)
Gegevens over de bedrijfscode
Hieronder vallen financiële en boekhoudkundige gegevens met betrekking tot de klant.
Afstemmingsrekening (koppelt klanten aan grootboekrekeningen)
Betalingsvoorwaarden (netto 30, netto 60, vooruitbetaling, enz.)
Aanmaningsprocedures (automatische herinneringen en incassobeleid)
Kredietbeheer (limieten en kredietwaardigheidsbeoordeling)
Belastingjurisdictiecodes (op basis van de locatie van de klant)
Betaalmethode (ACH, bankoverschrijving, creditcard, enz.)
SAP-website biedt diverse bronnen en handleidingen om inzicht te krijgen in de structuur van een klantenstam en handleidingen om deze aan te passen in het nieuwe S4/Hana
Klantenstamgegevensmodel in andere ERP-systemen
Hieronder vindt u enkele bronnen waarmee u meer te weten kunt komen over hoe klantstamgegevens in andere ERP-systemen worden beheerd en geconfigureerd.
Oracle ERP: Maakt gebruik van Customer Data Management (CDM) met hiërarchische structuren om relaties te beheren. [Handleiding voor ontwikkelaars]
Microsoft Dynamics 365: Maakt gebruik van klantentiteiten voor een 360-gradenoverzicht van klantgegevens. [Handleiding voor ontwikkelaars]
Salesforce: Bevat de objecten `Account` en `Contact` voor het beheren van klantgegevens. [Handleiding voor ontwikkelaars]
Hoe profiteren teams van een uniform klantenbestand?
Marketing: Gepersonaliseerde aanbiedingen op basis van klantsegmentatie.
Voorbeeld: Een detailhandelsbedrijf analyseert aankoopgeschiedenis en klantvoorkeuren om via e-mail en mobiele meldingen gepersonaliseerde kortingsbonnen aan te bieden.
Gebruiksscenario: Een online modemerk deelt klanten in segmenten in op basis van eerdere aankopen en beveelt producten aan die aansluiten bij hun voorkeuren.
Financiën: Nauwkeurige beoordeling van het kredietrisico en facturering.
Voorbeeld: Een financiële instelling maakt gebruik van een geïntegreerd klantbeeld om de kredietwaardigheid te beoordelen door de transactiegeschiedenis, uitstaande leningen en het betalingsgedrag te analyseren.
Gebruiksscenario: Een multinational zorgt ervoor dat facturen tijdig worden betaald door klanten met een geschiedenis van betalingsachterstanden te identificeren en de kredietlimieten dienovereenkomstig aan te passen.
Bedrijfsvoering: Een gestroomlijnde orderafhandeling en een betere klantenservice.
Voorbeeld: Een logistiek bedrijf integreert klantgegevens uit verschillende platforms om een efficiënte ordertracking en levering te garanderen.
Gebruiksscenario: Een leverancier van auto-onderdelen beperkt verzendfouten door de juistheid van het adres van de klant en de aankoopgeschiedenis te controleren voordat bestellingen worden verzonden.
Naleving: Een betere naleving van de wetgeving inzake gegevensbescherming.
Voorbeeld: Een zorgverlener waarborgt de naleving van de AVG door één beveiligde opslagplaats voor klantgegevens te onderhouden die voldoet aan de regelgeving inzake gegevensbescherming.
Gebruiksscenario: Een bankinstelling controleert regelmatig de klantgegevens om ervoor te zorgen dat aan de KYC-voorschriften (Know Your Customer) wordt voldaan, waardoor de risico’s op het gebied van regelgeving worden beperkt.
Aan de slag met een project voor klantstamgegevens
Meestal hebben klanten die ons benaderen voor een project op het gebied van klantstamgegevens een suboptimale configuratie voor het beheer van hun klantgegevens; dit leidt steevast tot een groot aantal historische problemen in de database die moeten worden opgelost voordat nieuwe processen kunnen worden ingevoerd.
Een project voor klantstamgegevens volgt dus doorgaans een tweeledige aanpak;
Omgaan met verouderde gegevens
Beoordeling en identificatie:
Voer een gegevenscontrole uit om dubbele, overbodige en verouderde records op te sporen.
Voorbeeld: Een telecombedrijf spoort dubbele klantgegevens op en voegt deze samen om dubbele facturering te voorkomen.
Standaardisatie en normalisatie van gegevens:
Stel voor alle systemen standaardformaten vast voor namen, adressen en contactgegevens.
Voorbeeld: Een multinationale detailhandelaar standaardiseert de adresformaten van klanten om te zorgen voor consistente verzendgegevens.
Gegevensopschoning en -validatie:
Gebruik tools zoals Trillium, Informatica en Talend om records op te schonen en te valideren.
Gebruiksscenario: Een financiële instelling maakt gebruik van Informatica MDM om de belastingnummers van klanten te controleren en te corrigeren.
Beheer van toekomstige klantgegevens
Modellen voor gegevensbeheer en -eigendom opstellen:
Wijs specifieke functies toe voor gegevensbeheer en toezicht.
Voorbeeld: Een zorgverlener wijst gegevensbeheerders aan om de integriteit van patiëntendossiers te waarborgen.
Maak gebruik van AI-gestuurde tools voor gegevensverrijking:
Gebruik externe gegevensbronnen zoals ZoomInfo en Dun & Bradstreet om ontbrekende gegevens aan te vullen.
Gebruiksscenario: Een B2B-fabrikant vult onvolledige klantprofielen aan met realtime financiële gegevens van bedrijven.
Hoewel het mogelijk is om een project rond klantstamgegevens intern uit te voeren, zijn daarvoor doorgaans een groot aantal softwareplatforms, SaaS-abonnementen, toegang tot diverse eigen databases en nog veel meer nodig.
In de meeste gevallen zijn de expertise, de technische capaciteit en de beschikbare middelen voor het vernieuwen van een klantenbestand beperkt, en is het een veel betere optie om samen te werken met een specialist om de fijne kneepjes van het project aan te pakken.
Hoe dan ook, hier volgen enkele masterdataplatforms die kunnen helpen bij het beheren van klantstamgegevens
Softwareoplossingen voor CMDM
MDM Suites: Informatica MDM, SAP MDG, IBM InfoSphere MDM
Voorbeeld: Een wereldwijd opererend logistiek bedrijf implementeert SAP MDG om de klantstamgegevens te centraliseren.
Hulpmiddelen voor gegevensverrijking: Experian, Melissa Data
Gebruiksscenario: Een kredietbureau maakt gebruik van Experian om gegevens uit het kredietverleden te verifiëren en ontbrekende gegevens aan te vullen.
Platforms voor gegevensbeheer: Collibra, Alation
Voorbeeld: Een advocatenkantoor waarborgt de naleving door het gegevensbeleid via Collibra te beheren.
Vertrouwd door marktleiders wereldwijd
Strategieën voor het beheer van een klantenbestand
Naast de hierboven genoemde processen zijn er nog enkele strategieën die de moeite waard zijn om te kennen en die op eenvoudige wijze kunnen helpen bij het beheren en standaardiseren van klantgegevens.
Hier volgen enkele van die benaderingen.
Kies voor een ‘Single Source of Truth’-aanpak
Stamgegevenssystemen zijn gebaseerd op één enkele ‘golden record’ [meer informatie], één definitieve versie van de waarheid; Aangezien klantgegevens verspreid zijn over verschillende, onderling ongelijksoortige systemen – zoals een CRM, een CDP en andere soortgelijke gegevensbronnen – is het verstandiger om met één enkele database te werken om dubbele gegevens en andere problemen te voorkomen
Toegangscontrole op basis van rollen implementeren
Een van de belangrijkste oorzaken van slechte gegevenskwaliteit in een klantenstambestand – of in welk stamgegevenssysteem met meerdere domeinen dan ook – is gebrekkig gegevensbeheer;
Natuurlijke traagheid en gebrekkige kwaliteitscontrole bij het invoeren en bewerken van gegevens komen vaak voor, en juist daarom moeten organisaties een op rollen gebaseerd systeem invoeren, ondersteund door technologisch gestuurde processen, om invoer te valideren, te wijzen op tegenstrijdige informatie, ontbrekende gegevens automatisch aan te vullen en goedkeuringsmeldingen te activeren op basis van de geconfigureerde goedkeuringsmatrix
AI-systemen diep in processen integreren
Er zijn misschien maar een handvol sectoren en vakgebieden die net zo sterk worden beïnvloed door de invoering van kunstmatige intelligentie als gegevensbeheer.
Een van de grootste kostenposten en uitdagingen bij MDM-implementaties hield rechtstreeks verband met menselijke inspanningen. Het was namelijk uiterst lastig voor een algoritme om een MRO-record te „begrijpen“ en te verwerken zonder menselijke tussenkomst.
Met de opkomst van kunstmatige intelligentie zijn er echter verschillende afzonderlijke toepassingen voor AI binnen MDM, namelijk
1. Autonome classificatie: AI-systemen kunnen automatisch gegevens zoals voornaam, achternaam, appartementnummer, straatnaam en land van herkomst uit een klantdossier halen uit ongestructureerde vrije tekst
2. Verrijking: Continu actieve AI-agenten zijn in staat om ontbrekende informatie in een bepaald klantstamrecord op te sporen en deze informatie zonder enige menselijke tussenkomst aan te vullen met gegevens uit eigen of externe bronnen; dit werkt bijzonder goed wanneer er rechtstreeks via API’s wordt geïntegreerd, zoals we hieronder nader zullen bespreken.
3. Gegevensbeoordeling: We zijn nog ver verwijderd van de dag waarop een leger van AI-agenten je klantenbestand zelfstandig zal beheren, dus een handmatige controle door mensen is op dit moment vrijwel onmisbaar.
AI-systemen kunnen echter bijdragen aan een hogere efficiëntie door gegevensrecords te beoordelen, waardoor menselijke controles veel beter schaalbaar en effectiever worden
API’s integreren met databases van First & Third Party
Een klantendatabase is omvangrijk en complex en bevat diverse velden met onder meer persoonlijke gegevens, bankgegevens, juridische gegevens en zelfs firmografische gegevens voor B2B-klanten.
Het komt vaak voor dat deze gegevens geen „volledige informatie“ bevatten en dat softwaregestuurde systemen automatisch gebruikmaken van API’s van derde partijen om diverse soorten informatie te verkrijgen; enkele voorbeelden hiervan zijn:
1. Contactdatabases: Databases zoals ZoomInfo en D&B bevatten persoonlijke gebruikersgegevens, waaronder e-mailadressen, telefoonnummers enz.
2.Belasting- en financiële informatie: D&B slaat transactie- en financiële gegevens op, zoals het TIN-nummer
3. Kredietinformatie: Equifax, Transunion en andere kredietinformatiebureaus verstrekken eveneens kredietrapporten en andere gerelateerde informatie die via API’s in het klantenbestand kunnen worden geïntegreerd
In grote ondernemingen vormen first-party-gegevensbronnen, zoals het CRM-systeem en het CDP, ware schatkamers aan informatie en kunnen ze uitstekende bronnen zijn waarvan de gegevens weer kunnen worden doorgegeven aan het CMD-systeem.
Klantenstamgegevens versus klantrelatiebeheer
Hoewel zowel klantstamgegevenssystemen als CRM-systemen klantgegevens beheren, dienen ze verschillende doelen, bieden ze binnen een organisatie verschillende functionaliteiten en worden ze door verschillende teams voor verschillende toepassingen gebruikt.
Hier volgt een kort fragment waarin het verschil tussen beide wordt toegelicht.
| Functie | Systeem voor klantstamgegevens | Systeem voor klantrelatiebeheer |
|---|---|---|
| Doel | Biedt een gecentraliseerde, betrouwbare opslagplaats voor klantgegevens, waardoor consistentie en nauwkeurigheid binnen de hele organisatie worden gewaarborgd. | Beheert de contacten met bestaande en potentiële klanten, met de nadruk op verkoop-, marketing- en klantenserviceactiviteiten. |
| Gegevenstype | Slaat belangrijke klantkenmerken op, zoals identificatienummers, officiële namen, contactgegevens en financiële gegevens. | Legt dynamische gegevens vast, waaronder interacties met klanten, aankoopgeschiedenis, serviceverzoeken en reacties op marketingcampagnes. |
| Gebruikers | Wordt gebruikt door teams voor gegevensbeheer, IT-afdelingen en systemen die gevalideerde klantgegevens nodig hebben. | Wordt voornamelijk gebruikt door verkoop-, marketing- en klantenserviceteams om de dagelijkse contacten met klanten te beheren. |
| Integratie | Fungeert als gegevensbron voor CRM-systemen en zorgt ervoor dat alle klantgerelateerde applicaties toegang hebben tot consistente en nauwkeurige informatie. | Haal gegevens op uit het klantstamgegevenssysteem om gebruikers tijdens interacties te voorzien van actuele klantinformatie. |
Klantenstamgegevens versus klantgegevensplatform
Een Customer Data Platform is een vrij nieuw concept en het ontstond rond 2013 toen de term voor het eerst werd bedacht door David Raab, een consultant op het gebied van marketingtechnologie en oprichter van het CDP Institute.
CDP’s zijn ingevoerd om tegemoet te komen aan de groeiende behoefte aan geïntegreerde, duurzame en toegankelijke klantgegevens via diverse marketing-, verkoop- en klantenservicekanalen. Het doel was om datasilo’s opheffen en maak een één totaaloverzicht van klanten die bedrijven zouden kunnen gebruiken om de personalisatie, de doelgerichtheid en de klantbetrokkenheid te verbeteren.
Het is dus begrijpelijk dat er verwarring ontstaat door de overlapping in doelstellingen tussen klantstamgegevens en een klantgegevensplatform. In de onderstaande tabel worden enkele van de verschillen tussen beide
| Categorie | Customer Data Platform (CDP) | Klantenstamgegevensdatabase (CMD) |
|---|---|---|
| Hoofddoel | Verbetert de marketing en de klantbetrokkenheid door middel van realtime gegevensverzameling en segmentatie. | Zorgt ervoor dat gegevensbeheer, nauwkeurigheid en consistentie door een één enkele betrouwbare bron. |
| Focus | Klantbeleving en personalisatie | Gegevensintegriteit en -beheer |
| Gegevensbronnen | Marketingplatforms (CRM, sociale media, interacties via de website, e-mailcampagnes, advertentieplatforms, klantenservicelogboeken). | Bedrijfsbrede bronnen (ERP, CRM, facturering, klantenservice, externe databases). |
| Gegevensverwerking | Aggregeert, bundelt en segmenteert klantgegevens voor realtime gebruik bij marketing en klantbetrokkenheid. | Reinigt, standaardiseert, verwijdert dubbele gegevens en beheert klantgegevens om de nauwkeurigheid te waarborgen. |
| Toepassingsvoorbeelden |
– Gepersonaliseerde klantervaringen – Marketingautomatisering en doelgroepgerichtheid – Het volgen van het klanttraject – Omnichannel-campagnes |
– Nauwkeurigheid en consistentie van gegevens – Naleving van regelgeving (AVG, CCPA) – Geconsolideerde klantgegevens in ERP-, CRM- en financiële systemen – Ervoor zorgen dat betrouwbaar gegevens voor zakelijk gebruik |
| Realtime versus statisch | Werkt in in realtime, waarbij dynamische interacties met klanten worden vastgelegd ten behoeve van personalisatie en analyse. | Biedt een statisch maar gezaghebbend klantprofiel, waarbij de nauwkeurigheid wordt gewaarborgd voor transactie- en operationele systemen. |
| Eigendom en gebruikers | Marketing- en klantervaringsteams gebruik het voor gepersonaliseerde interactie en analyse. | IT-, databeheer- en nalevingsteams dit beheren om de betrouwbaarheid van de gegevens binnen de hele onderneming te waarborgen. |
| Reikwijdte van de integratie | Kan worden geïntegreerd met tools voor marketingautomatisering, analyseplatforms en systemen voor digitale reclame. | Kan worden geïntegreerd met ERP-, CRM-, financiële, supply chain- en operationele systemen om de nauwkeurigheid van de gegevens te waarborgen. |
