Ein schnell wachsendes mittelständisches Unternehmen strebte die Optimierung mit Salesforce CRM und DWH an, indem es Salesforce als neues CRM-System einführte, während ein separates Data Warehouse (DWH) bereits viele der benötigten Daten – etwa Kundenprofile, Verkaufsdaten und Interaktionshistorien – enthielt. Die über Jahre gewachsene Landschaft aus Legacy-Systemen für das Kundendatenmanagement erschwerte die Integration erheblich, da diese Systeme oft veraltete Schnittstellen und inkonsistente Datenformate nutzten. Erste Objekte waren im Entity Relationship Model (ERM) des DWH vorhanden, doch die CRM-Integration gestaltete sich komplex, da die Datenstrukturen nicht vollständig kompatibel waren.
Das Business Intelligence Competence Center (BICC), zuständig für das eigenständige DWH, war nur begrenzt in den Entwicklungsprozess von Salesforce CRM eingebunden, was die Zusammenarbeit erschwerte. Die agilen Deploymentprozesse führten zu Änderungen im ERM – etwa durch neue Felder oder Beziehungen –, die dem BICC verspätet oder gar nicht mitgeteilt wurden, was die Datenbeladung destabilisierte und zu Inkonsistenzen führte. Ohne eine gezielte Optimierung mit Salesforce CRM und DWH drohten Ineffizienzen, wie etwa doppelte Dateneingaben oder fehlerhafte Berichte, sowie Herausforderungen für das Unternehmenswachstum, da die Skalierung der Kundendatenverwaltung ohne eine stabile Basis nicht möglich war.
Wir begannen mit einer detaillierten Analyse des Ist-Zustands, um die Optimierung mit Salesforce CRM und DWH zu erreichen, wobei das DWH eine separate, aber zentrale Datenbasis für historische und operative Daten bereitstellte. Die Schritte umfassten:
Ein intensives Stakeholdermanagement war entscheidend, um die Zusammenarbeit zwischen dem Salesforce-Programm und dem BICC zu stärken. Durch regelmäßige Abstimmungen und klare Kommunikationswege konnten wir die Deploymentprozesse präzise koordinieren und eine effiziente Nutzung der Daten aus dem DWH sicherstellen. Unsere Lösung wurde skalierbar gestaltet, um das schnelle Wachstum des Unternehmens zu unterstützen, etwa durch die Möglichkeit, neue Kundengruppen oder Produkte flexibel zu integrieren.
Workshops mit Vertretern beider Teams halfen, die Anforderungen an Salesforce CRM mit den Daten aus dem separaten DWH abzustimmen. Wir definierten Schnittstellen, Datenmapping-Regeln und Synchronisationsintervalle, um eine nahtlose Integration zu gewährleisten. Dies schuf die Basis für eine nachhaltige Optimierung und eine stabile, langfristige CRM-Integration, die den Anforderungen eines dynamischen Unternehmens gerecht wird.
Die Optimierung mit Salesforce CRM und DWH begann mit einer Verbesserung des Stakeholdermanagements im Salesforce-Programm, was die Einführung von Salesforce in einem schnell wachsenden Unternehmen erleichterte. Die gewonnenen Einblicke in Prozesse und Datenstrukturen ermöglichten es, das eigenständige DWH optimal auf die Anforderungen von Salesforce CRM vorzubereiten, etwa durch die Anpassung von Datenformaten und die Optimierung der Datenflüsse. Dies stabilisierte die Schnittstelle zwischen beiden Systemen, erhöhte die Datenstabilität und reduzierte den Wartungsaufwand im Entwicklerteam erheblich, da weniger manuelle Korrekturen nötig waren.
Das ERM des DWH wurde angepasst und an die Vorgaben von Salesforce CRM angeglichen, indem wir redundante Objekte konsolidierten und einheitliche Datenstandards einführten. Anschließend wurde ein klarer Backlog definiert – inklusive Prioritäten und Meilensteinen –, der schrittweise abgearbeitet wurde, um die CRM-Integration zu optimieren. Dies verbesserte das Kundendatenmanagement nachhaltig, indem die Daten aus dem DWH effizient genutzt wurden, etwa für personalisierte Marketingkampagnen oder detaillierte Verkaufsanalysen.
Unsere Lösung schuf eine skalierbare Plattform, die das Unternehmen bei der Verwaltung von Kundendaten unterstützt und die Optimierung mit Salesforce CRM zum zentralen Bestandteil der Wachstumsstrategie machte. Die robuste Infrastruktur, die durch die Einführung von Salesforce in einem schnell wachsenden Unternehmen entstand, gestaltet Deploymentprozesse zuverlässig und sichert die Datenqualität langfristig. Durch die verbesserte Transparenz und Effizienz im Kundendatenmanagement konnte das Unternehmen seine Kundenbeziehungen stärken und ist nun bestens für weiteres Wachstum gerüstet, sei es durch neue Märkte oder zusätzliche Nutzer.