Eine 360°-Kundensicht ohne Geschäftsentscheidung ist lediglich mehr Datenmaterial.

Organisationen verfolgen das Konzept des 360-fachen Kundenblicks schon seit Jahren.

Das Versprechen klingt einfach:

Zusammenführung von Kundendaten, damit das Unternehmen den Kunden endlich verstehen kann.

Eine einheitliche Kundensicht ist jedoch kein erstrebenswertes Geschäftsergebnis.

Es reduziert die Kundenabwanderung nicht von allein.

Es verbessert den Service nicht.

Es erhöht die Konversionsrate nicht.

Es sagt dem Account Manager nicht, welcher Kunde Aufmerksamkeit benötigt.

Und das macht Kundendaten nicht automatisch für KI geeignet.

Eine 360°-Kundensicht wird erst dann wertvoll, wenn sie eine konkrete Entscheidung, Interaktion oder einen Arbeitsablauf verbessert.

Deshalb sollten sich Organisationen eine andere Frage stellen, bevor sie eine weitere Kundendateninitiative ins Leben rufen:

Welche Kundenentscheidung muss verbessert werden, wer trifft diese Entscheidung und welche Daten würden sie wesentlich verbessern?

Die Antwort bestimmt, welche Kundendaten das Unternehmen benötigt, wie aktuell und genau diese sein müssen, wie Identitäten aufgelöst werden sollen, welche Definitionen die Teams abstimmen müssen, wer Zugriff haben soll und welches Ergebnis sich ändern soll.

Für Chief Data Officers (CDOs) und Datenverantwortliche sieht ein nützlicheres Customer-360-Modell folgendermaßen aus:

Kundenergebnis → Entscheidung oder Workflow → Erforderliche Kundendaten → Identität & Kontext → Governance & Zugriff → Aktion → Gemessener Wert

Was ist Customer 360?

Customer 360 ist ein Ansatz zur Verknüpfung von Kundeninformationen aus verschiedenen Systemen, damit ein Unternehmen eine vertrauenswürdige, kontextbezogene Sicht auf eine Person, ein Konto, einen Haushalt oder eine Geschäftsbeziehung erstellen kann.

Kundendaten können in folgenden Bereichen vorliegen:

• CRM-Systeme
• Abrechnungsplattformen
• Kundensupportsysteme
• Marketingautomatisierung
• Produktnutzungsplattformen
• E-Commerce-Systeme
• Web- und mobile Interaktionen
• Verträge
• Data Warehouses und Data Lakes
• Identitätssysteme
• Einwilligungs- und Datenschutzsysteme
• KI-Anwendungen und Arbeitsabläufe

Eine Customer-360-Initiative verknüpft genügend dieser Informationen, um einen nützlichen Kundenkontext zu schaffen.

Der wichtige Satz lautet: Genug dieser Information.

Ein Kundendienstmitarbeiter benötigt möglicherweise Informationen zur Identität, zum Kontostatus, zu kürzlich aufgetretenen Fällen, zu Produkten und zur Supporthistorie.

Ein Marketingteam interessiert sich möglicherweise für Segmente, Präferenzen, Engagement und Einwilligung.

Ein Finanzteam interessiert sich möglicherweise für die Vertragspartei, den Zahlungsstatus, die Einnahmen und das Kreditrisiko.

Ein Kundenbindungsmodell benötigt möglicherweise Produktnutzung, Supportereignisse, Verlängerungsdaten, Kontomerkmale und historische Abwanderungsmuster.

Dies sind allesamt gültige Anwendungsfälle für Customer 360.

Es handelt sich nicht um denselben Kunden 360.

Warum Customer-360-Projekte oft am falschen Ort beginnen

Customer-360-Initiativen beginnen häufig mit Technologiefragen:

• Welche Kundendatenplattform sollten wir kaufen?
• Sollen wir eine goldene Schallplatte anlegen?
• Benötigen wir ein Stammdatenmanagementsystem?
• Welche Daten sollten ins Seehaus?
• Wie können wir alle Kundenquellen miteinander verbinden?
• Sollten wir einen Kundenwissensgraphen erstellen?

Diese Fragen sind später wichtig.

Sie definieren die Geschäftsanforderungen nicht.

Beachten Sie bitte folgende Anfrage:

“Der Vertrieb braucht einen 360°-Kundenblick.”

Was braucht der Vertrieb eigentlich?

Mögliche Gründe sind:

• Identifizieren Sie Konten, die voraussichtlich verlängern werden
• Expansionsmöglichkeiten erkennen
• Erfahren Sie, welche Produkte ein Konto bereits besitzt.
• Sehen Sie sich die letzten Support-Eskalationen vor einem Kundentreffen an.
• Die Beziehungen zwischen Tochtergesellschaften und Muttergesellschaften verstehen
• Wissen, welche Beziehungen auf Führungsebene bestehen
• Priorisieren Sie die Accounts für die Kontaktaufnahme

Für jede Antwort werden unterschiedliche Daten benötigt.

Mit dieser Entscheidung im Vorfeld wird verhindert, dass Teams ein teures universelles Kundenprofil erstellen, das weit mehr Informationen enthält, als die meisten Benutzer benötigen.

Eine Customer 360-Perspektive sollte zunächst eine geschäftliche Frage beantworten, bevor sie eine Architekturfrage beantwortet.

Der Entscheidungsrahmen für den Kunden

Ein praxisorientierteres Customer-360-Programm geht von der Maßnahme aus, die das Unternehmen verbessern möchte.

Ein Beispiel aus der Praxis: 360°-Kundensicht auf das Verlängerungsrisiko

Stellen Sie sich vor, ein Softwareunternehmen sagt:

“Wir brauchen eine 360°-Kundenplattform.”

Diese Aussage liefert kein messbares Ergebnis.

Die Entdeckung deckt das eigentliche Problem auf.

Account Manager erfahren oft zu spät von Verlängerungsrisiken, weil nützliche Signale in verschiedenen Systemen verteilt sind:

• Verträge im CRM
• Abrechnungsstatus in Finanzsystemen
• Produktnutzung in Telemetrieplattformen
• Eskalationen im Support der Serviceplattform
• Einbindung der Führungsebene in Vertriebstools

Nun kann die Anforderung konkreter werden.

Geschäftsergebnis: Verbesserung der Kundenbindung bei wichtigen Kunden.

Entscheidung: Bei welchen Konten ist vor der Verlängerung ein Eingreifen erforderlich?

Benutzer: Account Manager und Kundenerfolgsteam.

Erforderliche Daten: Kontoidentität, Verlängerungsdatum, Produktakzeptanz, Nutzungstrends, Supporthistorie, Zahlungsstatus, Engagement und relevante Beziehungsdaten.

Frische: Nutzungs- und Supportsignale müssen möglicherweise häufiger aktualisiert werden. Vertragsinformationen ändern sich möglicherweise seltener.

Identitätsanforderung: Tochtergesellschaften, Benutzer, Verträge und Produktinstanzen müssen korrekt der Kontobeziehung zugeordnet werden.

Bedienelemente: Kundeninformationen sind gemäß Rolle, Sensibilität, Geschäftszweck, Datenschutzverpflichtungen und genehmigter Verwendung einzuschränken.

Messen: Früheres Eingreifen, höhere Erneuerungsrate in der Zielgruppe, reduzierter manueller Abgleich und stärkere Akzeptanz des Risikomanagement-Workflows.

Das Unternehmen benötigt möglicherweise noch eine Kundendatenplattform, einen Katalog, eine Identitätsauflösung, Qualitätsregeln oder eine Graphtechnologie.

Diese Fähigkeiten unterstützen nun aber ein definiertes Ergebnis.

Brauchen Sie wirklich eine einheitliche Kundensicht?

Der Ausdruck einheitliche Kundensicht kann den Eindruck erwecken, dass jedes System auf einen einzigen physischen Kundendatensatz reduziert werden muss.

Das ist nicht immer notwendig oder wünschenswert.

Organisationen benötigen möglicherweise eines oder mehrere der folgenden Elemente:

• Eine aufgelöste Kundenidentität
• Eine maßgebliche Kontokennung
• Ein bewährter Satz zentraler Kundenattribute
• Vereinbarte Definitionen für wichtige Kundenkonzepte
• Ein gesteuerter Beziehungsgraph
• Ein zertifiziertes analytisches Profil
• Eine kontextbezogene Serviceansicht
• Ein KI-gestütztes Kundendatenprodukt

Die Unterscheidung ist wichtig.

Der Vertrieb kann Kunden rechtmäßig im Rahmen von Geschäftskonten organisieren.

Die Finanzbranche kann sie um juristische Personen herum organisieren.

Marketing kann sich auf Personen oder Haushalte beziehen.

Der Support kann sich um Produkte, Abonnements und berechtigte Benutzer kümmern.

Wenn man jeden Anwendungsfall in eine einzige universelle Darstellung presst, können dadurch neue Probleme entstehen, anstatt alte zu beseitigen.

Ziel sollte eine einzige, verlässliche Interpretation der Entscheidung sein, nicht eine künstliche Darstellung für jeden möglichen Anwendungsfall.

Customer 360 benötigt Identitätsauflösung, aber Identitätsauflösung ist nicht das Ergebnis.

Kundendatensätze fragmentieren leicht.

Eine einzelne Person oder ein Unternehmen kann unter folgender Kategorie erscheinen:

• Verschiedene E-Mail-Adressen
• Verschiedene Namen
• Mehrere Kontonummern
• Tochtergesellschaften oder Muttergesellschaften
• Separate E-Commerce- und CRM-Profile
• Alte und aktuelle Adressen
• Mehrere Produktidentitäten

Die Identitätsauflösung hilft Organisationen dabei, festzustellen, welche Datensätze dieselbe reale Entität oder Beziehung repräsentieren.

Mehr Treffer bedeuten aber nicht automatisch mehr Wert.

Die für das Spiel erforderliche Zuversicht hängt von der Entscheidung ab.

Ein Marketingpublikum toleriert eine gewisse Unklarheit.

Ein Finanz-, Regulierungs-, Betrugs- oder Kundenrechtsprozess kann ein deutlich höheres Maß an Vertrauen erfordern.

Organisationen sollten sich daher fragen:

• Welche Entität lösen wir auf?
• Welchen Identifikatoren können wir vertrauen?
• Welche Matching-Regeln gelten?
• Wie gehen wir mit widersprüchlichen Datensätzen um?
• Welches Vertrauensniveau ist für den Anwendungsfall erforderlich?
• Können Benutzer das aufgelöste Profil bis zu den Quelldatensätzen zurückverfolgen?

Die Identitätsauflösung sollte den Anforderungen der Kundenentscheidung entsprechen und nicht um ihrer selbst willen erfolgen.

Die Qualität der Kundendaten (360°-Sicht) sollte der Entscheidungsfindung gerecht werden.

Kunden-360-Projekte verfolgen oft noch ein weiteres, übergeordnetes Ziel:

“Wir brauchen saubere Kundendaten.”

Sauber genug wofür?

Eine sechs Monate alte Kundenadresse kann unter Umständen noch für historische Analysen verwendet werden.

Es kann zu einem Fehler im Versandprozess kommen.

Eine richtungsweisende Branchenklassifizierung kann die Segmentierung unterstützen.

Es unterstützt möglicherweise keine behördliche Entscheidung.

Ein Account-Match mit mäßiger Konfidenz kann Analysten helfen, Beziehungen zu untersuchen.

Für automatisierte Finanztransaktionen ist dies möglicherweise ungeeignet.

Die Qualität der Kundendaten sollte daher Folgendes widerspiegeln:

• Genauigkeit
• Vollständigkeit
• Konsistenz
• Rechtzeitigkeit
• Einzigartigkeit
• Identitätsvertrauen
• Eignung für den beabsichtigten Zweck

Ein moderner Datenverwaltung Das Programm kann Qualitätsprobleme mit Eigentumsverhältnissen, Herkunft, Richtlinien, geschäftlicher Bedeutung und Abhilfemaßnahmen verknüpfen, anstatt Qualität als isolierte Kennzahl zu behandeln.

Customer 360 ist auch ein Governance-Problem

Die Zusammenführung von mehr Kundeninformationen kann den Wert steigern.

Es kann auch die Exposition erhöhen.

Ein konsolidierter Kundenkontext kann Folgendes enthalten:

• PII
• Finanzinformationen
• Kaufhistorie
• Standortdaten
• Unterstützungsgespräche
• Verhaltensdaten
• Einstellungen
• Einwilligungsprotokolle
• Vertragsinformationen
• Schlussfolgerungen und Vorhersagen

Organisationen müssen verstehen, welche Benutzer, Anwendungen, Dienste und KI-Systeme auf diese Informationen zugreifen können und warum.

Datenzugriffsverwaltung Verknüpft Kundendaten mit Identitäten, Berechtigungen, Aktivitäten, Eigentumsverhältnissen und Sensibilität, damit Teams feststellen können, wo der Zugriff über legitime Geschäftsbedürfnisse hinausgeht.

Customer 360 benötigt daher mehr als nur Datenintegration.

Es benötigt:

• Eigentum
• Datenklassifizierung
• Qualitätsstandards
• Abstammung
• Zweck und politischer Kontext
• Zugangsverwaltung
• Datenschutzeinstellungen
• Aufbewahrungsregeln
• Sanierungsabläufe

Wie KI das Kundenerlebnis verändert

KI macht den vertrauenswürdigen Kundenkontext wertvoller.

Dadurch hat eine schwache Regierungsführung auch größere Folgen.

Ein herkömmliches Dashboard zeigt einem Menschen Kundeninformationen an.

Ein KI-Assistent kann diese Informationen automatisch abrufen.

Ein Copilot kann diese Daten mit anderen Unternehmensdaten kombinieren.

Ein Vorhersagemodell kann Rückschlüsse auf das Kundenergebnis zulassen.

Ein KI-Agent kann den Kundenkontext nutzen, um eine Aktion auszulösen.

Diese Entwicklung verändert die Fragestellung von:

“Können wir ein vollständiges Kundenprofil erstellen?”

Zu:

“Welchen Kundenkontext sollte dieses KI-System sehen und was sollte es damit tun dürfen?”

KI-Systeme können Kundendaten verwenden, um:

• Empfehlen Sie die nächstbesten Maßnahmen
• Zusammenfassung der Kontoverläufe
• Fragen des Service beantworten
• Abwanderungsrisiko identifizieren
• Leads priorisieren
• Personalisieren Sie die Interaktionen
• Betrug aufdecken
• Trigger-Workflows
• Kundendatensätze bearbeiten

Jeder Anwendungsfall erfordert eine andere Kombination aus Daten, Qualität, Zugriff und Governance.

Organisationen sollten Folgendes festlegen:

• Welche Kundenattribute die KI tatsächlich benötigt
• Welche sensiblen Informationen sollte es nicht verwenden?
• Welche Identitäten und Berechtigungen gewähren der KI Zugriff?
• Ob die KI zusätzliche sensible Informationen ableiten kann
• Welche Entscheidungen erfordern eine menschliche Überprüfung?
• Welche Aktionen die KI ausführen kann
• Wie Teams die Nutzung überwachen und prüfen werden

Dies spiegelt das übergeordnete Prinzip wider, das dahinter steckt KI-fähige DatenDaten stehen nur dann zur Verfügung, wenn sie für einen definierten Verwendungszweck vorgesehen sind.

Customer 360 für KI benötigt mehr als nur mehr Kundendaten

Künstliche Intelligenz schafft die Versuchung, jedes verfügbare Kundensignal zugänglich zu machen, da mehr Kontext vermutlich zu besseren Antworten führt.

Diese Annahme kann das Risiko erhöhen.

Ein KI-gestützter Kundendienstmitarbeiter benötigt möglicherweise:

• Aktuelle Kontoidentität
• Produkte im Besitz
• Aktuelle Unterstützungshistorie
• Relevante Anspruchsinformationen

Es ist möglicherweise nicht nötig:

• Mitarbeiternotizen, die nicht mit der Dienstleistung in Zusammenhang stehen
• Vollständige Zahlungshistorie
• Interne Rechtskommunikation
• Marketingprofile
• Alle historischen Aufzeichnungen, die mit dem Kunden in Verbindung stehen

Eine bessere 360°-Kundensicht für KI bedeutet nicht unbedingt ein größeres Profil. Es geht vielmehr um den richtigen, strukturierten Kontext für die KI-Aufgabe.

Dies ist besonders wichtig für autonome Agenten, da der Zugriff direkt zu einer Handlung führen kann.

Ein Agent, der Kundendaten lesen kann, birgt ein bestimmtes Risikoprofil.

Ein Agent, der auch den Kontostatus ändern, Gutschriften genehmigen, Rückerstattungen veranlassen oder extern kommunizieren kann, trägt einen weiteren in sich.

Die Kontrollstufe sollte anhand der Datensensibilität, der Berechtigungen der Agenten, des Geschäftszwecks und der Handlungsbefugnis bestimmt werden.

360-Grad-Kundensicht vs. eine einzige Datenquelle

Diese Konzepte überschneiden sich, sind aber nicht identisch.

Eine Organisation benötigt möglicherweise alle drei.

Man sollte nicht davon ausgehen, dass sie austauschbar sind.

Fünf Fragen, die Sie sich vor der Finanzierung eines Kunden stellen sollten (360°-Kundenservice)

1. Welches Kundenergebnis muss verbessert werden?

Beginnen Sie mit Kundenbindung, Konversion, Problemlösung im Kundenservice, Akquisitionskosten, Betrugsreduzierung, Kundenzufriedenheit oder einem anderen messbaren Ergebnis.

Vermeiden Sie es, die Schaffung einer 360-Grad-Sicht zum Erfolgsmaßstab zu machen.

2. Welche Entscheidung oder Interaktion führt zu diesem Ergebnis?

Ermitteln Sie, wer die Informationen benötigt und was diese Person, Anwendung oder dieses KI-System anders machen wird.

3. Welche Kundendaten beeinflussen die Entscheidung tatsächlich?

Priorisieren Sie die erforderlichen Attribute, anstatt jede mögliche Datenquelle in die Initiative einzubinden.

Fragen Sie, welche Informationen wichtig, nützlich, optional oder unangebracht sind.

4. Wie vertrauenswürdig müssen die Kundenidentität und die Kundendaten sein?

Definieren Sie die Anforderungen an die Übereinstimmungssicherheit, Frische, Qualität, Herkunft und den Abgleich entsprechend den Konsequenzen des Anwendungsfalls.

5. Was geschieht, nachdem die Kundensicht existiert?

Ein Profil, das niemand nutzt, schafft keinen geschäftlichen Nutzen.

Den Aktivierungspfad definieren:

• Wer erhält die Erkenntnis?
• Wo erscheint es?
• Welche Entscheidung folgt daraus?
• Kann ein KI-System darauf reagieren?
• Welche Genehmigungen sind erforderlich?
• Wie werden die Teams das Ergebnis messen?

Ein praktischer 360°-Bereitschaftscheck für Kunden

Wie BigID vertrauenswürdige Kundendaten unterstützt

BigID verfolgt den Ansatz „Kunde 360°“ ausgehend von den Daten.

Anstatt die Konsolidierung zum Endziel zu machen, hilft BigID Unternehmen dabei, die über ihr gesamtes Unternehmen verteilten Kundendaten zu verstehen und sie mit dem Kontext zu verknüpfen, der für vertrauenswürdige Geschäftsprozesse, Analysen, Sicherheit, Datenschutz und den Einsatz von KI erforderlich ist.

BigID unterstützt Organisationen:

• Kundendaten entdecken: Identifizieren Sie strukturierte und unstrukturierte Kundeninformationen in unterstützten Cloud-, SaaS-, Datenbank-, Data-Lake-, Data-Warehouse-, Datei-, Anwendungs- und On-Premise-Umgebungen.
• Sensible Kundendaten klassifizieren: Identifizieren Sie persönliche, regulierte, vertrauliche, finanzielle und andere hochwertige Kundendaten.
• Kundenkontext verbinden: Daten mit geschäftlicher Bedeutung, Definitionen, Eigentumsverhältnissen, Herkunft, Qualität, Richtlinien und anderen Metadaten anreichern.
• Vertrauen verbessern: Identifizieren Sie inkonsistente, veraltete, unvollständige, doppelte oder anderweitig unzuverlässige Kundeninformationen und verknüpfen Sie die Probleme mit den verantwortlichen Verantwortlichen.
• Herkunft von Kundendaten nachverfolgen: Verstehen, woher wichtige Kundeninformationen stammen, wie Teams sie verarbeiten und welche nachgelagerten Prozesse sie nutzen.
• Zugriff verwalten: Verknüpfen Sie Kundendaten mit Benutzern, Gruppen, Anwendungen, Servicekonten, Maschinenidentitäten und KI-Systemen, die darauf zugreifen können.
• Datenschutz- und Richtlinienkontext anwenden: Verstehen Sie, welche Kundendaten zusätzliche Kontrollen hinsichtlich Zweck, Zugriff, Aufbewahrung, Verwendung und Weitergabe erfordern.
• Kontrolle der von KI verwendeten Kundendaten: Verknüpfen Sie KI-Assets mit sensiblen Daten, Identitäten, Berechtigungen, Herkunft, Eigentumsverhältnissen, Richtlinien, Risiken und Nachweisen.
• Korrekturmaßnahmen einleiten: Kundendatenprobleme zuweisen, Abhilfemaßnahmen koordinieren, Richtlinien durchsetzen und die Lösungsfindung verfolgen.

Der umfassendere Ansatz von BigID zur Daten-Governance verknüpft technische Metadaten mit Sensibilität, Eigentumsverhältnissen, geschäftlicher Bedeutung, Zugriff, Herkunft, Richtlinien, Qualität und Risiko, sodass Unternehmen Kundendaten in einen geregelten Kontext für Analysen und KI umwandeln können.

Ziel ist nicht einfach nur ein vollständigeres Kundenprofil. Ziel ist ein vertrauenswürdiger Kundenkontext, der Entscheidungen verbessert, ohne unnötige Datenrisiken zu schaffen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ) zum Kundenfeedback (360°)

Was ist Customer 360?

Customer 360 ist ein Ansatz zur Verknüpfung von Kundeninformationen aus verschiedenen Systemen, um eine verlässliche, kontextbezogene Sicht auf eine Person, ein Konto, einen Haushalt oder eine Geschäftsbeziehung zu schaffen. Die einbezogenen Daten sollten die Entscheidungen oder Arbeitsabläufe widerspiegeln, die das Unternehmen zur Unterstützung benötigt.

Welchen Zweck hat Customer 360?

Ziel von Customer 360 ist es, einen verlässlichen Kundenkontext bereitzustellen, der definierte Geschäftsentscheidungen, Interaktionen oder Arbeitsabläufe verbessert. Beispiele hierfür sind Kundenservice, Kundenbindung, Vertrieb, Personalisierung, Betrugserkennung, Analysen und KI-Anwendungen.

Ist die 360°-Kundensicht dasselbe wie eine einheitliche Kundensicht?

Die Begriffe überschneiden sich häufig, aber ein Customer 360-System erfordert nicht immer einen physischen Kundendatensatz. Unternehmen können aufgelöste Identitäten, verwaltete Kundenbeziehungen, vertrauenswürdige Attribute und Daten aus verschiedenen autoritativen Systemen nutzen, um den für einen bestimmten Anwendungsfall erforderlichen Kontext bereitzustellen.

Welche Daten sollte ein Customer 360-Profil enthalten?

Die Antwort hängt vom Anwendungsfall ab. Relevante Daten können Identitäts-, Konto-, Transaktions-, Produkt-, Service-, Verhaltens-, Interaktions-, Einwilligungs-, Vertrags- und Beziehungsinformationen umfassen. Unternehmen sollten nur die minimal erforderlichen Kundendaten erfassen, um die angestrebte Entscheidung zu verbessern.

Warum scheitern Customer-360-Projekte?

Zu den häufigsten Problemen gehören unklare Geschäftsergebnisse, widersprüchliche Kundendefinitionen, schwache Identitätsauflösung, schlechte Datenqualität, fragmentierte Zuständigkeiten, begrenzte Governance, übermäßiger Umfang und das Versäumnis, das resultierende Kundenprofil mit einem operativen Arbeitsablauf zu verknüpfen.

Wie unterstützt Data Governance den 360°-Kundenblick?

Data Governance verknüpft Kundeninformationen mit Definitionen, Eigentumsverhältnissen, Qualität, Herkunft, Zugriff, Datenschutz, Richtlinien und Maßnahmen zur Datenbehebung. Dies hilft Unternehmen dabei, festzulegen, welchen Kundendatenteams sie vertrauen können und wie Benutzer, Anwendungen und KI-Systeme diese Daten nutzen sollen.

Wie verändert KI das 360°-Kundenbild?

KI-Systeme können Kundendaten abrufen, kombinieren, daraus Schlüsse ziehen und darauf reagieren. Unternehmen müssen daher festlegen, auf welche Kundendaten die KI zugreifen darf, welche Identitäten und Berechtigungen diesen Zugriff ermöglichen, was die KI mit den Informationen tun darf und welche Aktionen einer menschlichen Überprüfung bedürfen.

Benötigt Customer 360 perfekte Kundendaten?

Nein. Kundendaten müssen hinsichtlich Genauigkeit, Aktualität, Vollständigkeit, Konsistenz und Identitätssicherheit den Anforderungen der beabsichtigten Entscheidung genügen. Eine analytische Nutzung mit geringem Risiko und eine automatisierte Maßnahme mit hoher Auswirkung können sehr unterschiedliche Qualitätsstandards erfordern.

Was sollten Organisationen vor dem Start eines Customer-360-Projekts tun?

Definieren Sie das Kundenergebnis, die Entscheidung oder den Workflow, den Benutzer, die erforderlichen Kundendaten, die Anforderungen an die Identitätsauflösung, die Qualitätsschwellenwerte, die Governance-Kontrollen, den Aktivierungspfad, den verantwortlichen Eigentümer und die Erfolgsmetrik, bevor Sie die Technologiearchitektur auswählen.

Wie unterstützt BigID Customer-360-Initiativen?

BigID unterstützt Organisationen bei der Ermittlung, Klassifizierung, Katalogisierung, Kontextualisierung und Verwaltung von Kundendaten und verknüpft diese mit Eigentumsverhältnissen, Herkunft, Qualität, Sensibilität, Zugriff, Richtlinien, Datenschutz, KI, Risiken und Abhilfemaßnahmen.