Die Qualität Ihrer CRM-Daten wirkt sich von unten nach oben auf Ihr gesamtes Unternehmen aus.
Ihre Marketingteams verlassen sich auf hochwertige Daten, um Kontakte zu segmentieren, Nachrichten zu personalisieren und zielgerichtete Kampagnen zu erstellen.
Ihre Vertriebsteams benötigen genaue Daten, um auf die größten Anliegen Ihrer potenziellen Kunden eingehen zu können.
Ihr Kundensupport-Team benötigt genaue Daten für den Kontext in Gesprächen mit Kunden. Finanzteams benötigen für Prognosen genaue Kundendaten. Sogar Ihr Führungsteam verlässt sich bei der strategischen Entscheidungsfindung auf genaue CRM-Daten.
Die meisten Organisationen wissen das. Noch, Schlechte Daten kosten US-Unternehmen bis zu 3 Billionen US-Dollar pro Jahr und bis zu 60% der Organisationen Berechnen Sie nicht die wahren Kosten ihrer schlechten Daten.
Das signalisiert, dass es in vielen Unternehmen noch viel Verbesserungspotenzial bei der Datenpflege gibt. Unternehmen jeder Größe würden von so vielen ungenauen Daten in ihrer Kundendatenbank betroffen sein, auch wenn ihnen möglicherweise nicht bewusst ist, wie schmerzhaft die Auswirkungen sein können, da viele der alltäglichen Probleme unter dem Radar bleiben.
So viele „schlechte“ Daten stellen insbesondere für Ihre Marketingteams ein großes Problem dar. Wie können Sie die größten Anliegen Ihrer Kunden ansprechen, wenn Sie nicht sicher sein können, genau zu wissen, wer sie sind und was ihnen am Herzen liegt? Sie benötigen genaue und zuverlässige Daten, um sich auf Ihre Aussagen verlassen zu können.
Heutzutage verlassen sich Unternehmen bei der Behebung von Datenproblemen häufig zu stark auf manuelle Arbeit, was für Ihre Teams äußerst zeitaufwändig und belastend sein kann. Sich darauf zu verlassen, dass Ihre Mitarbeiter Daten exportieren, sie mithilfe komplizierter Formeln in Excel korrigieren und problemlos wieder in Ihr CRM importieren, ist eine große Herausforderung.
Betrachten wir, wie sich eine schlechte Datenqualität auf Ihre Marketingteams auswirkt, sie ausbremst und ihnen beim Start neuer Kampagnen weniger kreative Möglichkeiten bietet.
Einfluss der Datenqualität auf Ihre Marketingbemühungen
Während die Auswirkungen einer schlechten Qualität der Kundendaten in Ihrem gesamten Unternehmen spürbar sind, wirkt sich dies besonders unbeständig auf Ihre Marketingteams aus.
Alles, was ein Marketingteam tut – jede angewandte Strategie, jede gestartete Kampagne, jede übermittelte Botschaft und jedes produzierte Kreativprodukt – wird von Kundendaten beeinflusst. Zumindest sollte es so sein.
Das ist es, was großartige Marketingteams tun: Sie verstehen ihre Kunden genau und sprechen sie direkt und auf eine Weise an, die sie anspricht. Das geht nicht, wenn Sie sie nicht kennen, und Sie können nicht sicher sein, dass Sie sie kennen, wenn Sie sich nicht auf Ihre Daten verlassen können.
Sehen wir uns einige spezifische Auswirkungen von Datenproblemen und minderwertigen Daten auf Ihre Marketingteams an.
Segmentierung
Ein großer Teil der Arbeit eines jeden Vermarkters ist die Segmentierung. Oder die Praxis, lange Kundenlisten zu analysieren und sie in kleinere Listen aufzuteilen, damit Sie zuverlässiger auf die Anliegen jedes Segments eingehen können.
Sie würden Ihr B2B-Softwareprodukt nicht auf die gleiche Weise sowohl an CEOs als auch an Marketingmanager vermarkten, auch wenn beide gezielte Käuferpersönlichkeiten für Ihr Produkt sein könnten. Sie haben unterschiedliche Bedürfnisse und Anliegen. Wenn Sie es versuchen, wird die Sprache, die Sie verwenden, bei beiden nie vollständig Anklang finden.
Also zerlegen Sie die Dinge. Sie machen die Liste der Personen, mit denen Sie sprechen, kleiner und überschaubarer. Dann können Sie eine bestimmte Sprache verwenden, die bei diesem Segment Anklang findet. Wenn Ihre Daten jedoch nicht zuverlässig sind, können Sie sie nicht effektiv in diese kleineren Gruppen unterteilen.
Vermarkter können Kontakte mit inkonsistenten Daten nicht richtig segmentieren. Bei Inkonsistenzen wird die Erstellung selbst einfacher Kampagnen zu einem komplizierten Analyseaufwand, der Experten erfordert, die alle Nuancen verstehen. Dadurch werden Vermarkter daran gehindert, effektive Kampagnen zu erstellen, und ihre Fähigkeit zur schnellen Umsetzung wird beeinträchtigt.
Betrachten wir ein Beispiel. Nehmen wir an, Sie sind ein B2B-Softwareunternehmen und möchten in Ihrem HubSpot CRM eine E-Mail-Kampagne an CEOs versenden.
Wenn Sie Ihre Berufsbezeichnungsfelddaten nicht regelmäßig standardisieren und formatieren, werden Sie feststellen, dass CEOs in Ihrer Datenbank auf viele verschiedene Arten aufgeführt werden:
- CEO & Founder
- CEO
- Geschäftsführer
- Founder / CEO
- Gründer & CEO
- Inhaber und Geschäftsführer
- Usw.
Und es wird wahrscheinlich auch viele andere Variationen geben.
Um eine umfassende Kampagne durchzuführen, müssen Sie alle diese unterschiedlichen Berufsbezeichnungen zusammenführen, da es sich im Grunde genommen alle um denselben Titel handelt. Dazu müssen Sie entweder einige kreative Excel-Formeln ausführen, komplizierte Suchfilter erstellen, um alle relevanten Titel zu „fangen“, oder die Hilfe eines Entwicklers in Anspruch nehmen. So oder so ist es immer noch unwahrscheinlich, dass Sie jeden einzelnen Fehler im Feld erkennen.
Tippfehler und andere Fehler in Ihren Daten sind dabei noch nicht einmal eingerechnet. Einige Personen sind möglicherweise als „CEOn“ aufgeführt oder haben Berufsbezeichnungen, die andere Datenprobleme beinhalten. Und diese Standardisierungs- und Datenqualitätsprobleme können möglicherweise Auswirkungen auf Ihre gesamte Datenbank haben.
Dieses Standardisierungsproblem würde beispielsweise nicht nur CEOs betreffen, sondern jede Berufsbezeichnung in Ihrer Datenbank. Oder was wäre, wenn Sie Ihre CRM-Kontakte nach Stadt, Land, Vorwahl oder jahrelanger Erfahrung segmentieren möchten? Datenprobleme gibt es in jedem Bereich.
Jeder Datenpunkt in Ihrer Datenbank weist eine Vielzahl potenzieller Probleme auf, die sich auf Ihre Fähigkeit auswirken könnten, Ihre Kontakte zu segmentieren und effektive Kampagnen bereitzustellen, die Ihre KPI-Ziele erfüllen.
Datenprobleme machen Ihre Segmentierungsbemühungen kompliziert und unzuverlässig. Letztendlich werden Ihre Marketingteams gezwungen sein, seltener und weniger kreativ zu segmentieren, bis die Probleme behoben sind.
Personalisierung
Datenprobleme beeinträchtigen auch Ihre Fähigkeit, Ihre Nachrichten zu personalisieren. Und personalisierte Nachrichten sind entscheidend für erfolgreiche Kampagnen.
80% der Verbraucher eher eine Marke kaufen, die personalisierte Erlebnisse bietet. 72% der Verbraucher sagen, dass sie sich nur mit personalisierten Nachrichten beschäftigen.
Ihre Fähigkeit, Nachrichten zu personalisieren, ist von entscheidender Bedeutung und hängt von hochwertigen, konsistenten Daten in Ihrem CRM ab. Haben Sie jemals eine E-Mail erhalten, in der Ihr Name nicht groß geschrieben wurde oder in der fälschlicherweise mit Ihrem Nachnamen gesprochen wurde?
Im Grunde genommen wissen Sie wahrscheinlich, dass es sich hier um eine einfache Datenüberprüfung handelt. Sie wollten Sie nicht mit Ihrem Nachnamen ansprechen. Aber es beeinflusst dennoch Ihre Gefühle gegenüber dem betreffenden Unternehmen, nicht wahr? Vielleicht ist es nicht absichtlich unhöflich, aber es ist unprofessionell, Ihre Kundendaten in Unordnung zu halten.
Und es geht auch nicht nur um {FirstName} oder {JobTitle}, obwohl diese wichtig sind. Zwar bezieht sich eine tiefgreifende Personalisierung möglicherweise nicht so direkt auf die Daten, sondern nutzt die aus diesen Daten gezogenen Schlussfolgerungen, um Ihre Botschaften zu leiten.
Ein häufiges Personalisierungsproblem, das sich aus CRM-Datenproblemen ergibt, ist beispielsweise auf Assoziationen zurückzuführen. In HubSpot CRM werden Ihre B2B-Kontakte mit Unternehmen verknüpft.
Wenn diese Verbindung fehlte und ein Teil Ihrer Kontakte frei schwebend wäre, wäre es unmöglich, kontobasierte Marketingstrategien umzusetzen. Darüber hinaus wird es schwierig, die Nachricht basierend auf der Kontointeraktion zu personalisieren, wenn Ihnen Daten fehlen.
Inkonsistente Assoziationen tragen auch zu ungenauen Lead-Scores im Account-based Marketing bei. Da die Bewertungen auf Kontoebene angewendet werden und auf Variablen für die unabhängigen Kontakte innerhalb des Kontos basieren, wirken sich fehlende Kontakte auf die Kontobewertungen aus. Letztendlich könnte sich der Unterschied in der Lead-Bewertung auf die Lebenszyklusphase des gesamten Kontos auswirken, seine Bewegung durch Ihre Pipeline verlangsamen und möglicherweise einen Deal zum Scheitern bringen.
Customer Experience
Probleme bei der Segmentierung und Personalisierung wirken sich letztendlich auf das Erlebnis der Kunden während ihrer Customer Journey aus. Mit weniger spezifischen Marketingbotschaften, die weniger Anklang finden, werden ihre Erfahrungen und ihre Meinung zu Ihrer Marke darunter leiden.
92% der Marketingfachleute Sehen Sie die Personalisierung als „entscheidendes“ Element des Kundenerlebnisses. Und Personalisierung hängt oft von Ihrer Fähigkeit ab, Kundendaten effektiv zu segmentieren, um relevante Nachrichten zu übermitteln. Alle diese Auswirkungen hängen miteinander zusammen und beeinträchtigen Ihren gesamten Marketingbetrieb.
Daten duplizierenstellt beispielsweise ein Problem mit der Kundenerfahrung dar, das möglicherweise den Ruf Ihrer Marke schädigen kann. Wenn Sie nicht regelmäßig Duplikate zusammenführen, erhalten viele Ihrer Kunden Ihre Nachrichten mehrmals. Dies treibt die Kosten Ihrer Kampagnen in die Höhe, schadet dem Ruf Ihrer Marke und macht Ihre Berichterstattung weniger zuverlässig.
Die Deduplizierung trägt dazu bei, eine einheitliche Kundenansicht zu erreichen, d. h. Ihre Daten zu Ihren Kontakten und Konten sind alle zuverlässig in einem System zu finden. Mit einem einzigen „Datensatz der Wahrheit“ können Ihre Marketingteams die Kommunikation effektiv segmentieren und personalisieren. Eine einzige Kundenansicht gibt Ihren Teams Vertrauen in Ihre Daten und ermöglicht es ihnen, ihre Aufmerksamkeit auf andere Bereiche zu richten.
Die Qualität Ihrer Daten wirkt sich bei jedem Schritt auf die Kunden aus. Ohne verlässliche Daten wird jeder dieser Berührungspunkte verbilligt. Weniger Daten oder weniger zuverlässige Daten schränken ein, was verwendet werden kann und was Ihre Teams über jeden Kontakt wissen. Über Monate hinweg und Dutzende von Touchpoints summiert sich das.
Die einzige Möglichkeit für Unternehmen, diese Probleme zu beheben, besteht darin, die Datenverwaltungsstrategie und die regelmäßige CRM-Datenpflege zu erkennen und zu übernehmen.
Was ist CRM-Datenpflege?
Bei der CRM-Datenpflege handelt es sich um den fortlaufenden Prozess der Prüfung Ihrer CRM-Daten, der Identifizierung von Problemen und der Behebung dieser Probleme in Ihrer Datenbank.
Der größere Prozess der Pflege Ihrer CRM-Daten kann in zahlreiche Schwerpunktbereiche unterteilt werden, darunter:
- Datenqualität
- Datenbereinigung
- Datenoperationen
- Datendeduplizierung
- Datenbereinigung
- Datenüberwachung und KPIs
Datenqualität
Unter Datenqualität versteht man Daten, die zugänglich, konsistent und relevant sind. Die Qualität Ihrer Daten wirkt sich auf Ihr gesamtes Unternehmen aus – von einzelnen Kampagnen bis hin zu größeren strategischen Entscheidungen.
Zugänglich bedeutet nicht nur, dass die Daten korrekt sind, sondern auch, dass die richtigen Personen in Ihrem Unternehmen bei Bedarf darauf zugreifen können. Isolierte Daten führen zu bürokratischen Redundanzen, die Ihr Unternehmen verlangsamen.
Datenkonsistenz bezieht sich größtenteils darauf, wie konsistent Daten in Ihrer Datenbank formatiert und standardisiert sind. Sind Ihre Telefonnummern einheitlich formatiert? Sind Ihre Berufsbezeichnungen standardisiert? Sind die Namen Ihrer Kontaktpersonen in Großbuchstaben geschrieben? Konsistenz ermöglicht es Ihnen, Daten auf interessante Weise in Scheiben zu schneiden.
Dann gibt es Relevanz. Es spielt keine Rolle, ob Sie eine Million absolut korrekter Datensätze in Ihrem CRM haben, wenn sich keiner davon in Ihrem Zielmarkt befindet. Die von Ihnen erfassten Daten müssen relevant sein, um nützlich zu sein.
Die Datenqualität wird durch andere Datenpflegeprozesse wie Datenbereinigung erreicht.
Datenbereinigung
Bei der Datenbereinigung werden falsche, falsch formatierte, doppelte oder unvollständige Daten in Ihrem CRM korrigiert oder entfernt.
- Behebung von Problemen mit der Groß- und Kleinschreibung von Vor- und Nachnamen (Jane vs. Jane)
- Standardisierung von Adressen und Telefonnummern (1234567890 vs. 123-456-7890)
- Standardisierung von Berufsbezeichnungen (CEO vs. C.E.O vs. Chief Executive Officer)
- Entfernen redundanter Daten
- Entfernen falscher und gefälschter Daten
- Sonderzeichen entfernen
- Außergewöhnliche Probleme identifizieren und beheben
Der Prozess der Datenbereinigung kann zeitaufwändig sein. Oft geht es darum, Teile Ihrer Datenbank herauszubrechen und den Mitgliedern Ihres Teams Korrekturen und Aufgaben zuzuweisen. Anschließend laden sie die Daten in Excel und verwenden SVERWEIS und komplizierte Formeln, um Fehler in Ihren Daten zu identifizieren und zu beheben. Nach Abschluss müssen die Daten wieder in Ihr CRM importiert werden.
Es ist ein nicht exakter Prozess. Wenn Sie keinen echten Excel-Assistenten in Ihrem Team haben, werden Sie wahrscheinlich viele Probleme übersehen und dennoch fortlaufende Hilfe von Entwicklern benötigen, um Daten in großen Mengen zu aktualisieren.
Datendeduplizierung
Alle Unternehmen haben mit doppelten Daten zu tun. Doppelte Kontakt- oder Unternehmensdatensätze können durch manuelle Eingabe erstellt werden, entweder durch Ihre Kunden in Formularen oder durch Ihr Team über Ihr Backend-CRM. Oder sie können durch Datenimporte oder Integrationen mit anderer Software erstellt werden.
Unabhängig davon, wie viele doppelte Datensätze erstellt werden, können sie Ihrem Marketingteam ein Dorn im Auge sein.
Doppelte Daten führen zu höheren Kampagnenkosten und Produktivitätsverlusten. Da Ihre Teams Zeit damit verbringen, Datenprobleme zu beheben, anstatt sich auf andere Bereiche zu konzentrieren, werden Chancen verpasst. Jede Sekunde, die sie damit verbringen, Datensätze zu durchsuchen, um den „richtigen“ oder vollständigsten Datensatz zu ermitteln, ist verschwendete Zeit. Doppelte Daten zerstören Ihre einheitliche Kundensicht, da es keine einheitliche „Quelle der Wahrheit“ gibt, auf die man sich verlassen kann.
Wenn Sie hohe Duplikatraten haben, werden sich Ihre Marketingteams dieser Tatsache immer bewusst sein. Sie wissen, dass sie vor der Veröffentlichung neuer Kampagnen sämtliche Listen mit Interessenten oder Kunden deduplizieren müssen, was bei jedem Kampagnenstart eine neue Aufgabe mit sich bringt.
Am kritischsten ist, dass doppelte Daten das Kundenerlebnis beeinträchtigen. Nicht nur, weil sie wahrscheinlich gemischte Nachrichten und redundante Nachrichten erhalten. Aber weil Ihre Fähigkeit, sie zu verstehen, im Laufe des Kundenlebenszyklus halbiert wird, was immer wieder zu weniger erfüllenden Interaktionen führt.
Datenoperationen
Der Datenbetrieb umfasst die laufenden täglichen Aufgaben, die erforderlich sind, um Ihre CRM-Daten zu pflegen und die Nutzbarkeit dieser Daten in Ihrem gesamten Unternehmen sicherzustellen.
Zu den Aufgaben des Datenbetriebs gehören die tägliche Massenaktualisierung von Daten, das Konsolidieren von Feldern und redundanten Daten, das Migrieren von Freitextfeldern in Auswahllisten, das Importieren von Daten (aus Ereignissen oder Quellen von Drittanbietern) und andere Aufgaben.
Diese Aufgaben sind eine Notwendigkeit für qualitativ hochwertige Daten und um Ihre Daten in eine Position zu bringen, in der die Datenbereinigung so effektiv wie möglich sein kann.
Datenbereinigung
Die Datenbereinigung umfasst die Entfernung von Mülldaten, veralteten Daten, redundanten Daten und Daten von geringer Qualität, die nur dazu führen, dass Ihre Datenbank überfüllt wird und sich negativ auf Ihren Ruf und Ihre E-Mail-Öffnungsraten auswirkt.
Es gibt viele Arten von Datenproblemen, die Datensätze möglicherweise zu einem guten Kandidaten für die Bereinigung machen könnten. Beispiele beinhalten:
- Nicht zugestellte E-Mails
- Offensichtlich gefälschte Daten
- Veraltete Aufzeichnungen
- Unqualifizierte Interessenten
- Schlechte Aufzeichnungen von Integrationen
- Unvollständige Kontaktdaten
- Kostenlose und rollenbasierte E-Mail-Adressen
- Nicht engagierte Kontakte
- Unqualifizierte Kontakte
- Doppelte Kontakte
Die Bereinigung dieser Daten ist entscheidend für die Verbesserung der Nutzbarkeit Ihrer CRM-Daten insgesamt. Ohne ständig Datenmüll für Kampagnen durchsuchen und entfernen zu müssen, wird sich Ihre Produktivität verbessern.
Ohne Unordnung können Sie die Kosten für die Datenspeicherung und die kontaktbasierten CRM-Gebühren niedrig halten, zusammen mit der Zeit, die Ihre Teams normalerweise mit der Bearbeitung der gelöschten Datensätze verbringen würden.
Da Ihre E-Mail-Zustellung und Ihre Öffnungsraten nicht durch minderwertige Daten beeinträchtigt werden, vermeiden Sie Strafen und profitieren von einer verbesserten Reputation des Absenders.
Datenüberwachung und KPIs
Um Probleme in Ihrer CRM-Datenbank zu beheben, müssen Sie in der Lage sein, herauszufinden, wo diese Probleme liegen. Wenn Sie wissen, um welche Probleme es sich bei den verschiedenen Datenproblemen handelt, die Sie in Ihrer Datenbank finden, und um welche Art von Problemen es sich handelt, können Sie die Behebung der schwerwiegendsten Probleme priorisieren.
Natürlich können Sie Ihre KPIs überwachen und Berichte manuell erstellen. Dazu gehört aber auch die Erstellung von Berichten oder der Export von Daten nach Excel und deren Analyse. Einige Tools können jedoch die Diagnose und Erfassung von KPIs automatisieren.
So befasst sich beispielsweise die CRM-Datengrader ist ein Tool, das eine direkte Verbindung zu HubSpot herstellt, die CRM-Datenbank analysiert und spezifische Probleme aufdeckt, die Sie beheben müssen. Dies stellt sicher, dass Sie Einblick in die Qualität Ihrer Daten haben und umsetzbare Erkenntnisse für die Bewältigung dieser Probleme erhalten.
Mit einem klaren Leistungsindikator, wie z. B. dem Prozentsatz sauberer Datensätze in Ihrer Datenbank, können Sie Ihren Fortschritt verfolgen und den Gesamtzustand Ihrer Kundendaten schnell beurteilen.
Unterschiede zwischen Datenpflege und Standardbereinigungsprojekten
Standardprojekte zur Datenbereinigung sind kurzfristig und taktisch. Wenn man ein Feuer findet, löscht man es. Datenbereinigungsprojekte sind reaktiv, weil sie es sein müssen. Manchmal können unerwartete Datenprobleme zu Problemen führen und müssen sofort behoben werden. Diese Anforderungen werden immer vorhanden sein, bei einer Datenpflegestrategie jedoch seltener.
Im Gegensatz zu einmaligen Bereinigungsprojekten ist die Datenpflege eine fortlaufende Strategie. Es erfordert kontinuierliche Investitionen und Aufmerksamkeit, aber mit Hilfe moderner Datenverwaltungstools können Sie einen Großteil Ihrer Datenpflegeaufgaben automatisieren und so die Abläufe in Ihren Teams verbessern.
Wenn Ihre Kundendaten wachsen, wird die Verwaltung dieser Daten immer komplizierter. Es erfordert mehr Fokus und Planung, um sicherzustellen, dass Ihre Daten zugänglich, konsistent und relevant sind.
In diesem Fall durchlaufen Unternehmen auf dem Weg zu einer echten Datenpflegeoptimierung tendenziell mehrere Phasen:
- Undefiniert und chaotisch. Kein Verständnis für die Probleme und keine Prozesse zur Bewältigung dieser Probleme vorhanden.
- Sichtweite. Wenn Sie sich datenbezogener Probleme bewusst sind, erhalten Sie Einblick in die spezifischen Probleme in Ihrer Datenbank, wobei regelmäßig automatisch Berichte erstellt werden.
- Standardisierung. Etablierung von Datenqualitätsstandards und Abstimmung zwischen funktionsübergreifenden Teams hinsichtlich Datenerwartungen und -zielen. Für eine effektive Umsetzung müssen Standards automatisch durchgesetzt werden.
- Optimierung. Nutzen Sie die Automatisierung, um Daten proaktiv zu bereinigen und zu pflegen, sich wiederholende manuelle Arbeiten zu vermeiden, Datenkorrekturen und die Zusammenarbeit zu optimieren und bei Ausnahmen zu warnen.
Datenpflege ist nichts, was man einmal macht und dann nie wieder. Dieser Vorgang muss immer wieder durchgeführt werden. Sie benötigen genaue Dokumentation und Prozesse, um Ihren Zeitaufwand zu minimieren.
Ständig fließen neue Daten in Ihre CRM-Datenbank ein, und mit diesen Daten gehen eine Reihe von Problemen und Fehlern einher, die nahezu jedes Team in Ihrem Unternehmen ausbremsen können. Werkzeuge wie System helfen Ihnen, Ihre vorhandenen Daten zu prüfen, häufige Datenprobleme zu identifizieren und diese nach einem automatisierten festgelegten Zeitplan zu beheben.
Durch die Verbesserung Ihrer CRM-Datenpflegeprozesse können Ihre Marketingteams durch verbesserte Segmentierung, Personalisierung und Pflege mehr marketingqualifizierte Leads generieren.
Hochwertige Daten bedeuten, dass Sie Ihre Marke in der gesamten Kommunikation mit Kunden professionell repräsentieren und gleichzeitig deren Erfahrung während des gesamten Kundenlebenszyklus verbessern können.
Quelle: https://blog.hubspot.com/marketing/what-is-crm-data-maintenance
- &
- Zugang
- Konto
- Alle
- Zulassen
- unter
- Analyse
- Bereich
- Prüfung
- Automatisiert
- Automation
- B2B
- Größte
- Kampagnen (Campaign)
- Kampagnen
- Kapitalisierung
- österreichische Unternehmen
- Ringen
- CEO
- Chef
- Chief Executive Officer
- Stadt
- Durcheinander
- Code
- Zusammenarbeit
- gemeinsam
- Kommunikation
- Unternehmen
- Unternehmen
- Gespräche
- Korrekturen
- Kosten
- Erstellen
- Kreativ (Creative)
- CRM
- Customer Experience
- Kundenreise
- Kundensupport
- Kunden
- technische Daten
- Datenmanagement
- Datenqualität
- Datenspeichervorrichtung
- Datenbase
- Deal
- Behandlung
- Lieferanten
- Entwickler:in / Unternehmen
- Entwickler
- Effektiv
- Mitarbeiter
- Veranstaltungen
- Excel
- Exekutive
- Erfahrungen
- Experten
- exportieren
- Fälschung
- Honorare
- Felder
- Filter
- Finanzen
- Feuer
- Vorname
- Fixieren
- Setzen Sie mit Achtsamkeit
- Frei
- Gartner
- Unterstützung
- gut
- groß
- Wachsen Sie über sich hinaus
- Guide
- Gesundheit
- High
- Ultraschall
- HTTPS
- HubSpot
- riesig
- identifizieren
- Impact der HXNUMXO Observatorien
- Einfuhr
- Einschließlich
- Einblicke
- Integrationen
- Investition
- Probleme
- IT
- Job
- Wesentliche
- Sprache
- starten
- führen
- führenden
- LERNEN
- Niveau
- Liste
- Listen
- Belastung
- Lang
- Mehrheit
- Management
- Markt
- Vermarkter
- Marketing
- Mitglieder
- Messaging
- Million
- gemischt
- Überwachung
- Monat
- schlauer bewegen
- Namen
- Zahlen
- Offizier
- XNUMXh geöffnet
- Einkauf & Prozesse
- Meinung
- Optionen
- Andere
- Personen
- Leistung
- Personalisierung
- Planung
- Plattform
- Arm
- Gegenwart
- Produziert
- Produkt
- PRODUKTIVITÄT
- Projekte
- Kauf
- Qualität
- Qualitätsdaten
- Radar
- Angebot
- Honorar
- RE
- Aufzeichnungen
- Meldungen
- Führen Sie
- Laufen
- Vertrieb
- Suche
- kompensieren
- Einfacher
- Größe
- Verlangsamung
- So
- Software
- verbringen
- Stufe
- Normen
- Lagerung
- Strategisch
- Strategie
- erfolgreich
- Support
- System
- taktisch
- Target
- Zeit
- Top
- verfolgen sind
- uns
- Aktualisierung
- Nutzbarkeit
- Anzeigen
- Sichtbarkeit
- Was ist
- WHO
- .
- Arbeiten
- Jahr
- Jahr