Was wir bauen - CRM-Automatisierung
Ein CRM soll der eine Ort sein, auf den sich alle einigen. In den meisten Unternehmen ist es ein Ort, an dem Menschen widerwillig Daten eingeben, denen sie teilweise vertrauen und aus dem sie ständig exportieren — das ist kein Disziplinproblem, sondern ein Systemproblem.
Wir reparieren die Systeme. Datensätze werden bei Anlage automatisch angereichert und geroutet, Dubletten zusammengeführt, bevor sie ins Reporting gelangen, Pflichtdaten durchgesetzt statt erbeten, und Integrationen laufen weiter, wenn upstream etwas ausfällt.
4 Min. Lesezeit5 AbschnitteWas wir bauen
Das nehmen Sie mit
- Datenqualität entsteht beim Schreiben. Nachträgliches Aufräumen ist ein Laufband.
- Jeder manuelle CSV-Export ist eine fehlende Integration mit messbaren Stundenkosten.
- Routing- und Scoring-Logik gehört in die Versionskontrolle, nicht in eine Anbieter-UI, die niemand prüft.
- Fester Umfang, Code in Ihren Accounts, Monitoring für jeden automatisierten Job.
Was wir automatisieren
- Lead- und Account-Routing
- Zuweisung nach Territory, Segment, Named Account, Round-Robin und aktueller Kapazität, bei Anlage ausgeführt, mit Audit-Trail, der zeigt, welche Regel warum gegriffen hat.
- Enrichment bei Anlage
- Firmografische und technografische Daten im Moment der Entstehung befüllt, damit Routing, Scoring und Segmentierung vollständige Eingaben zum Entscheidungszeitpunkt haben statt drei Tage später.
- Deduplizierung und Merge
- Fuzzy-Matching auf Domain, Firmenname und Kontaktidentität, automatischer Merge oberhalb einer Konfidenzschwelle und eine menschliche Prüfliste darunter.
- Validierung und Pflichtdaten
- Austrittskriterien und Datenvollständigkeit als Validierungsregeln durchgesetzt — der vereinbarte Prozess ist damit das, was das System zulässt, statt das, woran sich Menschen erinnern sollen.
- Lifecycle-Automatisierung
- Kontakte und Accounts nach definierten Kriterien zwischen Lifecycle-Phasen bewegt, jeder Übergang mit Zeitstempel für spätere Analyse.
- Bidirektionale Integrationen
- CRM verbunden mit Marketing-Automation, Produkt, Billing und Support — mit Konfliktbehandlung, Retry-Queues und Alerting statt eines nativen Connectors, der still ausfällt.
- Gesprächs-Rückschreibung
- Gesprächszusammenfassungen, nächste Schritte und Einwände automatisch zurückgeschrieben — repariert Datenqualität, indem der manuelle Schritt entfällt, der sie verschlechtert.
Wie wir arbeiten
Datenmodell und Handarbeit prüfen
Wir bilden ab, welche Systeme welche Felder in welcher Reihenfolge schreiben, und erfassen jeden wiederkehrenden manuellen Prozess mit den verbrauchten Stunden. Diese Liste ist das bepreiste Backlog.
Zuerst das Datenmodell reparieren
Felddefinitionen, Pflichtfelder, Standardisierung von Auswahllisten und Objektbeziehungen. Automatisierung auf einem inkonsistenten Modell erzeugt inkonsistente Ergebnisse schneller.
Enrichment und Deduplizierung bauen
Alles Nachgelagerte liest diese Daten, deshalb kommen sie zuerst — mit Dry-Run-Bericht, bevor ein Merge Produktivdaten berührt.
Routing mit Audit-Logging ausrollen
Zuweisungslogik in Code mit Tests, jede Entscheidung mit Eingaben und Regelversion protokolliert, plus SLA-Alerting, wenn der Erstkontakt verrutscht.
Hygiene-Jobs und Monitoring ergänzen
Normalisierung, Umgang mit veralteten Datensätzen und Validierungs-Monitoring planmäßig — plus Alerting auf die Jobs selbst, denn stiller Ausfall ist der teure Ausfall.
Dokumentieren und übergeben
Datenwörterbuch, Runbooks, Fehlerfälle und eine Arbeitssitzung mit dem künftigen CRM-Verantwortlichen.
Was Sie bekommen
- Routing in Produktion mit Audit-Trail
- Jede Zuweisung auf die auslösende Regel zurückführbar, mit Reaktionszeit vorher und nachher gemessen.
- Automatisiertes Enrichment und Deduplizierung
- Bei Anlage und planmäßig laufend, mit Prüfliste für uneindeutige Treffer.
- Durchgesetzte Validierungsregeln
- Der vereinbarte Prozess als Systembeschränkung umgesetzt statt als Dokumentation.
- Überwachte Integrationen
- Mit Retry-Queues, Konfliktbehandlung und Alarm bei fehlgeschlagenem Sync — auch nachts um zwei.
- Ein Datenqualitäts-Dashboard
- Validierungsquote, Dublettenquote, Enrichment-Abdeckung und Anteil veralteter Datensätze, damit Qualität sichtbar bleibt statt still zu verfallen.
Typische Projekte
| Problem | Was wir bauen | Typisches Ergebnis |
|---|---|---|
| Leads liegen Stunden vor der Zuweisung | Routing-Service mit Enrichment und SLA-Alerting | Reaktionszeit von Stunden auf Minuten |
| Zwei Vertriebler kontaktieren denselben Account | Deduplizierung mit Fuzzy-Matching und Prüfliste | Dublettenquote sinkt, Pipeline wird nicht mehr aufgebläht |
| Niemand traut der Pipeline-Zahl | Validierungsregeln, Veraltungs-Automatisierung, Snapshots | Forecast auf durchgesetzten Kriterien statt auf Optimismus |
| Jeden Montag exportiert jemand eine CSV | Bidirektionale Integration mit Monitoring | Wiederkehrende Stunden dauerhaft zurückgewonnen |
| Vertriebler verbringen täglich eine Stunde mit Dateneingabe | Gesprächs-Rückschreibung und Feld-Automatisierung | Verkaufszeit zurück, ohne mehr Disziplin einzufordern |
| Marketing- und Vertriebsdaten stimmen nicht überein | Feld-Eigentümerregeln und Konfliktbehandlung | Ein maßgeblicher Wert je Feld |
Warum sich das richtig gemacht lohnt
- Zurückgewonnene Zeit ist dauerhaft
- Anders als eine Schulungsinitiative bleibt automatisierte Arbeit automatisiert. Die Stunden kommen jede Woche zurück, nicht nur im Monat nach dem Workshop.
- Datenqualität kumuliert
- Jedes nachgelagerte System — Scoring, Reporting, Forecasting, KI — erbt die Qualität des CRM. Einmal repariert, verbessert das alles, was danach darauf aufbaut.
- Logik wird prüfbar
- Landet ein Lead überraschend irgendwo, sehen Sie, welche Regel gegriffen hat und wann sie sich geändert hat. In einer Anbieter-UI ist das nicht möglich.
- Es läuft weiter
- Versionskontrolle, Tests, Monitoring und Dokumentation als Standard, damit das System lange nach Projektende noch arbeitet.
Häufige Fragen
Mit welchen CRMs arbeiten Sie?
- Wir bauen gegen das, was Sie nutzen — die Muster sind plattformübergreifend gleich, und die wichtige Arbeit liegt im Datenmodell, in der Logik und in den Integrationen statt in plattformspezifischer Konfiguration. Wir verkaufen keine CRM-Lizenzen weiter, haben also keinen Anreiz, einen Wechsel zu empfehlen.
Geht das nicht mit einem Workflow-Tool?
- Einfache Feld-Syncs ja. Routing, Scoring, Deduplizierung mit Konfidenzschwellen und alles, was entscheidet, wer an einem Deal arbeitet, gehört in Code mit Tests und Versionshistorie — diese Logik muss prüfbar sein, wenn sie überrascht, und umkehrbar, wenn ein Merge schiefgeht.
Wie lange dauert die Umsetzung?
- Ein Routing- und Enrichment-Projekt dauert typischerweise vier bis acht Wochen inklusive Bereinigung des Datenmodells. Vollständige Hygiene-Automatisierung und Integrationen kommen mit weiteren vier bis sechs hinzu. Die Datenmodellarbeit ist meist der längste und am häufigsten unterschätzte Teil.
Was, wenn unsere CRM-Daten bereits ein Chaos sind?
- Das ist der Normalfall zu Beginn. Wir führen als Teil des Projekts einen Bereinigungsdurchlauf durch — Deduplizierung, Normalisierung und nachträgliches Enrichment bestehender Datensätze — bevor die Automatisierung ausgerollt wird, die es künftig sauber hält.
Muss unser Team seine Arbeitsweise ändern?
- Weniger als erwartet. Das meiste, was wir bauen, entfernt Schritte statt welche hinzuzufügen. Die eine spürbare Änderung ist die Validierung beim Phasenwechsel — zwei Wochen unbeliebt und danach der Grund, warum dem Forecast zu trauen ist.
Hören Sie auf, Ihr CRM zu putzen. Fangen Sie an, es durchzusetzen.
Wir bauen Routing, Enrichment, Deduplizierung und Validierung, die Umsatzdaten schon beim Schreiben korrekt halten — mit Monitoring, damit es so bleibt.