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Datendieter.de ist der Handelsplatz für geschäftsprozessrelevante Datensätze, Datenbanken und Dateien. Diese Daten können für folgende Zwecke verwendet werden: Data Mining, Business Intelligence, Datenanreicherung oder Datenvalidierung. Geodaten in der Webentwicklung und Visualiserung von Geschäftsdaten. Firmenadressen im Marketing, Dialogmarketing, Direktmarketing oder der Kundenakquise. Points of Interest für Online-Verzeichnisse und Adressenlisten zur Validierung von Adressdaten und zur Adresskorrektur. Verkäufer können einfach ihren Datensatz kostenlos anbieten und lukrativ verkaufen, sofern sie die notwendigen Rechte dazu besitzen. Käufer erwerben günstig die angebotenen Daten, ohne sie aufwändig selbst zu erstellen oder sammeln zu müssen und erhalten diese direkt zu Download.

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Kundendaten



Was sind Kundendaten?
Definition lt. Wikipedia


Customer-Relationship-Management, kurz CRM (zu deutsch Kundenbeziehungsmanagement) oder Kundenpflege, bezeichnet die konsequente Ausrichtung einer Unternehmung auf ihre Kunden und die systematische Gestaltung der Kundenbeziehungs-Prozesse. Die dazu gehörende Dokumentation und Verwaltung von Kundenbeziehungen ist ein wichtiger Baustein und ermöglicht ein vertieftes Beziehungsmarketing. In vielen Branchen (z. B. Telekommunikation, Versandhandel, Dienstleistungsunternehmen) sind Beziehungen zwischen Unternehmen und Kunden langfristig ausgerichtet. Mittels einer CRM-Software werden diese Kundendaten umfassend gepflegt, was sich maßgeblich auf die Qualität der Kundenbeziehung und damit den Unternehmenserfolg auswirken soll.

Warum werden Kundendaten erfasst?


Kundenansprachen und Kundenbindungen nehmen einen immer höheren Stellenwert ein, da die Gewinnung von Neukunden bis zu fünf Mal teurer sein kann als die Kundenbindung. Daher werden bei vielen Unternehmen sämtliche Kundendaten und alle mit ihnen abgewickelten Transaktionen in Datenbanken gespeichert. Diese Daten können integriert und aufbereitet werden, um im Unternehmen an jeder Stelle in der passenden Zusammenstellung zur Verfügung zu stehen. Die Daten und Transaktionen werden immer im Kontext zu Prozessen eines Unternehmens gesehen.

CRM unterstützt die Kommunikation im Kundenprozess mit verlässlichen Zahlen, Daten, Fakten, um die Aufmerksamkeit in Beziehungen mit einem hohen Kundenwert zu konzentrieren (siehe hierzu: Key-Account-Management) und Schwachstellen im Dialog mit dem Kunden zu identifizieren. So gibt CRM-Software z. B. eine Struktur vor, um einen standardisierten Arbeitsvorgang zu gewährleisten.

Ziele von Kundenddatenerfassung


Da das CRM im starken Zusammenspiel mit dem Marketing operiert, sollten seine konkreten Ziele aus den Marketingzielen abgeleitet sein. Im Allgemeinen geht es darum,
  • a) durch Analyse des Kaufverhaltens und entsprechenden Einsatz der Instrumente des Marketing-Mix die Kundenzufriedenheit und die Kauffrequenz zu steigern,
  • b) die Bindung der Bestandskunden mit maßgeschneiderten Aktionen zu erhalten und aus Interessenten Kunden zu machen,
  • c) das Kundenpotenzial durch Up- und Cross-Selling besser auszuschöpfen sowie
  • d) durch zentrale Datenerfassung die Kosten zu senken,
  • e) die Reaktions- und Liefergeschwindigkeit zu steigern,
  • f) die Kundenorientierung zu verbessern, um dem Kunden individualisierte, seinen Bedürfnissen entsprechende Leistungen anbieten zu können,
  • g) wichtige Signale für die Früherkennung von Chancen und Risiken zu erhalten.

Durch die einfache Auswertbarkeit von Datenbanken innerhalb des CRMs können z. B. ein verändertes Kundenverhalten im großen Stil für veränderte Bedürfnisse oder neue Wettbewerber sprechen. Ziel eines Customer-Relationship-Management-Systems ist es, dokumentierte Informationen, die einem Kunden eindeutig zuzuordnen sind, durch Zusammenführung, Generalisierung, Kombination und Abstrahierung visuell darzustellen, um auf eine maximal erreichbare Anzahl von möglichen Fragestellungen des Marketings aussagekräftige Antworten bieten zu können.

Kundendaten bei der Akquise bzw. Akquisition (Kundengewinnung)


Die Rolle des CRM bei der Kundengewinnung besteht darin, in der Datenbank gespeicherte Interessenten mit Mitteln des Direktmarketings beziehungsweise des persönlichen Verkaufs weiterhin anzusprechen und so als Kunden zu gewinnen. Durch Fortführung des Dialogs (direkte Kontakte, Einladungen, Gewinnspiele, Befragungen etc.) entsteht dabei zunächst ein immer klareres Bild über den potenziellen Kunden und seine Bedürfnisse. Hieraus kann auf das generelle Potenzial des Kunden, seine genauen Produktanforderungen und (in vielen Märkten sehr wichtig) auf den nächsten geplanten Produktkaufzeitpunkt geschlossen werden. Das individuelle Angebot ist dann zumindest in der Theorie in jeder Hinsicht maßgeschneidert. Mit CRM können auch und gerade in Volumenmärkten mit 100.000 und mehr Kunden p. a. deutliche Erfolge in der Akquisition erzielt werden.

Welche Daten sind in Kundendaten enthalten?


Welche Daten gespeichert werden, ist u. a. abhängig von den konkreten Zielsetzungen des CRM und der Branche des Unternehmens.
  • Adresse und weitere Kontaktmöglichkeiten
  • komplette Kundenhistorie (Telefonate, Meetings, Briefkontakte, E-Mails)
  • Angebote mit Bewertung der Realisierungschancen
  • Lost orders (verlorene Aufträge an den Wettbewerb mit Angabe der Verlustgründe)
  • laufende und abgeschlossene Aufträge
  • private Kundendaten (Hobbys, Familie, Politik, Militär, Stammtisch, Studentenverbindung, ggf. Empfänglichkeiten, Vereine, Ess- und Trinkgewohnheiten, „schwache Punkte“)
  • finanzielle Kundendaten (Einkommen, Vermögen, Schulden, Zahlungsmoral, Bonität, Versicherungen, Erbschaften)
  • steuerliche und rechtliche Kundendaten
  • gesundheitliche Kunde (Arzt-, Krankenhausbesuche, Apotheken, Medikamente, Behandlungen)
  • Kundendaten zur Bildung (Schulen, Ausbildung, Zeugnisse, Abschlüsse)
  • Hinweise zu weiteren Datenbanken (Kreditinformation, Personalinformation, Vorstrafen, Beitreibungen).


Kritik


Bei Kundendaten handelt es sich teilweise um sehr persönliche Daten. Die Wahrung des Datenschutzes ist deswegen bei der Speicherung und Verarbeitung der Daten sowie bei der Gewährung von Zugriffsrechten unbedingt zu beachten. Das gilt uneingeschränkt auch dann, wenn im Geltungsbereich eines Datenschutzgesetzes erhobene Daten außerhalb des Geltungsbereichs dieses Datenschutzgesetzes verarbeitet werden. Wenn in der Beziehung zwischen Kunden und Mitarbeitern eine Leistungs- und Verhaltenskontrolle der Mitarbeiter möglich ist, sind auch arbeitsrechtliche Bestimmungen zu berücksichtigen. Angesichts der Rechtslage ist häufig ein Verzicht auf die Speicherung und Verarbeitung sensibler Daten (z. B. personenbezogene Daten) der praktikabelste Weg, die Rechte der Menschen, denen diese Daten zugeordnet sind, zu respektieren. Datenschutzfachleute sehen das Interesse der Kunden, dass ihre Daten vertraulich behandelt werden, durch CRM-Systeme als gefährdet oder sogar verletzt an. Der Handel mit Kundendaten von Privatpersonen unterliegt dem Datenschutzgesetz und ist in Deutschland nur unter strengsten Einschränkungen mit vorheriger Einwilligung des Kunden möglich.

Dieser Artikel basiert auf dem Artikel "Customer-Relationship-Management" aus der freien Enzyklopädie Wikipedia und steht unter der GNU-Lizenz für freie Dokumentation. Die Liste der Autoren ist unter dieser Seite verfügbar. 

Verfügbare Datensätze zum Thema Kundendaten


Firmendatenbank im deutschsprachigen Raum

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Geokoordinaten von Postleitzahlen csv txt sql xls

Dieser Datensatz enthält die geographischen Mittelpunkte (konkret der Centroid) von allen deutschen Postleitzahlen. Dies erlaubt die Entwicklung von Anwendungen wie Umkreissuche für Webanwendungen, z.B. zur Bestimmung von nächstliegenden Filialen um die PLZ des Kunden herum. Datenfelder: Postleitzahl, Ort, Latitude, Longitude Ausschnitt aus den Daten: 01445 Radebeul 51,11008977 13,65665938 01454 Radeberg 51,12070021 13,91390691 01458 Ottendorf-Okrilla 51,18251073 13,85171565 01462 Cossebaude 51,06520015 13,63036126 01465 Langebrück 51,13505656 13,85199514 01468 Reichenberg 51,16442601 13,68344452 01471 Radeburg 51,20391934 13,72944483 01474 Schönfeld-Weißig 51,03979006 13,89957011 01477 Arnsdorf b. Dresden 51,09221378 13,98687754 01478 Weixdorf 51,15283608 13,78747207 01558 Großenhain 51,29043463 13,53324356 01561 Großenhain 51,29531975 13,61404103 01587 Riesa 51,30258767 13,27414194 01589 Riesa 51,29262207 13,32353607 01591 Riesa 51,32028259 13,25521527 01594 Riesa 51,25953244 13,28431517 01609 Gröditz 51,39962368 13,43008496 01612 Nünchritz 51,28729779 13,41475972 Die vollständige Aktualität kann durch regelmäßige Änderungen/Reformen in den Postleitzahlgebieten nicht garantiert werden.

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Vornamen in Deutschland csv txt sql xls

Dieser Datensatz einhält eine sehr große Liste mit deutschen Vornamen und eignet sich zur Namensforschung und zur automatischen Herkunftsbestimmung von Personendaten. Insgesamt enthält die Liste über 44.000 Vornamen - männlich wie weiblich - aus dem deutschen Raum. Die Namen sind absteigend nach ungefährer Verbreitungshäufigkeit geordnet. Die verfügbaren Dateiformate sind .SQL, .CSV und .XLS für die Verarbeitung in Excel. Die Dateicodierung ist UTF8. Damit ist der Datensatz für die automatische maschinelle Weiterverarbeitung gut geeignet. Ausschnitt aus den Daten: Peter Michael Wolfgang Maria Werner Thomas Manfred Klaus Ursula Heinz Helmut Andreas Jürgen Gerhard Josef Hans Günter Monika Elisabeth Horst Dieter Petra Sabine Helga Renate Karin Brigitte Walter

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Liste deutscher Nachnamen csv txt sql txt

Was ist in diesem Angebot enthalten Dieser Datensatz enthält eine Liste mit typisch deutschen Nachnamen und eignet sich zu Validierung von Webformularen, Datenreinigung, Marketing sowie zur Namensforschung. Insgesamt über 280.000 Nachnamen mit ihrer ungefähren relativen Häufigkeit in Deutschland. Datenformat ist SQL für Datenbanken, TXT als Volltext, XLS oder CSV für Excel. Ausschnitt aus den Daten: Müller Schmidt Schneider Fischer Weber Meyer Wagner Becker Schulz Hoffmann Schäfer Bauer Koch Richter .... INSERT INTO deutscheNachnamen (nachname, count) VALUES ('Müller', 0.0093420892867869), ('Schmidt', 0.00686185376133498), ('Schneider', 0.00425821153864757), ('Fischer', 0.003572982518439), ('Weber', 0.00316020458807341), ('Meyer', 0.00297253812926703), ('Wagner', 0.00293376893138738), ('Becker', 0.00266525361400467), ('Schulz', 0.00261931174668809), ('Hoffmann', 0.00255133691017806),

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Bankleitzahlen-Verzeichnis txt xls

Offizielle Bankleitzahlendatei der Bundesbank mit einem Verzeichnis alles Banken und zugehöriger Bankleitzahl. Gültig bis 6.3.2011 Ausschnitt aus den Daten: Bankleitzahl Merkmal Bezeichnung PLZ Ort Kurzbezeichnung 10000000 1 Bundesbank 10591 Berlin BBk Berlin 10010010 1 Postbank 10916 Berlin Postbank Berlin 10010111 1 SEB 10789 Berlin SEB Berlin 10010222 1 The Royal Bank of Scotland, Niederlassung Deutschland 10105 Berlin RBS NDL Deutschland 10010424 1 Aareal Bank 10666 Berlin Aareal Bank 10019610 1 Dexia Kommunalbank Deutschland 10969 Berlin Dexia Berlin 10020000 1 Berliner Bank -alt- 10890 Berlin Berliner Bank -alt- 10020200 1 BHF-BANK 10117 Berlin BHF-BANK Berlin 10020400 1 Citadele Bank Zndl Deutschland 80331 München Citadele Bank München 10020500 1 Bank für Sozialwirtschaft 10178 Berlin Bank für Sozialwirtschaft 10020890 1 UniCredit Bank - HypoVereinsbank 10896 Berlin UniCredit Bank-HypoVereinbk 10020890 2 UniCredit Bank - HypoVereinsbank 14532 Kleinmachnow UniCredit Bank-HypoVereinbk 10020890 2 UniCredit Bank - HypoVereinsbank 16515 Oranienburg UniCredit Bank-HypoVereinbk 10020890 2 UniCredit Bank - HypoVereinsbank 14776 Brandenburg an der Havel UniCredit Bank-HypoVereinbk 10020890 2 UniCredit Bank - HypoVereinsbank 15711 Königs Wusterhausen UniCredit Bank-HypoVereinbk 10020890 2 UniCredit Bank - HypoVereinsbank 15517 Fürstenwalde /Spree UniCredit Bank-HypoVereinbk 10022200 1 Landesbank Berlin - ehemals Bankgesellschaft Berlin 10889 Berlin Landesbank Berlin Copyright: Deutsche Bundesbank, Frankfurt am Main, Deutschland

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