Dein CRM sieht in der Übersichtsseite wahrscheinlich ganz okay aus. Die Realität darunter? Andere Geschichte.

B2B-Kontaktdatenbanken haben eine jährliche Verfallsrate von 70,3 %, laut einer von Forbes Business Council zusammengestellten Recherche. Das heißt: Fast drei Viertel deiner Interessentendaten sind innerhalb eines einzigen Jahres veraltet. Menschen wechseln den Job, Unternehmen werden übernommen, Telefonnummern werden abgeschaltet, E-Mail-Adressen prallen zurück. Die Daten, die du vor sechs Monaten eingetragen hast, gammeln schon.

Und niemand hat Zeit, das manuell zu reparieren, denn 32 % der Vertriebsmitarbeiter verbringen jeden einzelnen Tag mehr als eine Stunde mit Dateneingabe. Das sind über fünf Stunden pro Woche, nur um Informationen in Felder zu tippen, statt mit Interessenten zu sprechen. Die Ironie: Diese ganze Tipparbeit produziert trotzdem Müll, weil gestresste Leute Fehler machen und Felder überspringen, wenn der nächste Abschluss wartet.

KI verändert diese Gleichung. Nicht, indem sie den Vertrieb zu schnelleren Schreibkräften macht, sondern indem sie die Anreicherung und Pflege übernimmt, die Menschen zwangsläufig vernachlässigen.

Warum CRM-Daten veralten

Datenverfall passiert ständig, leise und auf vorhersehbare Weise.

Eine Studie mit 1.000 Visitenkarten ergab, dass sich bei 70,8 % innerhalb von nur 12 Monaten mindestens eine Angabe geändert hatte. Menschen wechselten das Unternehmen. Wurden befördert. Zogen um. Wechselten ihre Handynummer. Ihre E-Mail in deinem CRM? Falsch. Ihr Titel? Veraltet. Ihre Durchwahl? Inzwischen jemand anderes.

Das Problem verschärft sich, weil niemand zurückgeht und nachprüft. Wenn ein Abschluss gewonnen wird oder stirbt: Wer schaut sich dann den Kontaktdatensatz noch mal an und prüft, ob der VP immer noch VP ist? Niemand, weil gerade schon die nächste Chance Aufmerksamkeit fordert. Und diese Datensätze sitzen einfach da und werden still und leise nutzlos.

Stefan Repin, der beruflich mit Werkzeugen zur Datenanreicherung arbeitet, sagte es unverblümt: “Clay generates a ton of hype but has often unreliable data…Until the point that you have to check everything manually.” Die gleiche Beschwerde taucht bei jeder Anreicherungsplattform auf. Ein Apollo-Nutzer auf Reddit berichtete: “I have been getting crazy bounces from email that they claim are verified … if the data is not accurate - it’s pretty much useless.”

Die unbequeme Wahrheit: Datenqualität braucht ständige Aufmerksamkeit, und Menschen sind miserabel darin, sie zu liefern. Wir sind gut in Sprints. Wir sind schlecht in der langweiligen täglichen Pflege, die ein CRM wirklich brauchbar hält.

Was KI-gestützte Anreicherung wirklich leistet

KI-gestützte Anreicherung löst mehrere Probleme gleichzeitig – und das Beste: Sie läuft kontinuierlich, statt als einmalige Aufräumaktion, die nach einem Monat wieder einschläft.

Wenn du einen neuen Kontakt anlegst, kann KI sofort die Lücken füllen. Unternehmensgröße, Branche, Hauptsitz, Finanzierungsphase, Systemlandschaft, aktuelle Nachrichten. All die Unternehmensdaten, für die ein Vertriebsmitarbeiter sonst zwanzig Minuten manuell recherchieren müsste – in Sekunden aus öffentlichen Quellen zusammengezogen. Aus Name-und-E-Mail wird ein Datensatz, der tatsächlich nützlich ist, ohne dass jemand mehr tippt als den ersten Eintrag.

Bei bestehenden Datensätzen erkennt KI Verfall, während er passiert. Sie gleicht Kontakte mit LinkedIn und Unternehmenswebseiten ab, markiert Titeländerungen, aktualisiert, wenn jemand zur nächsten Firma wechselt. Statt erst zu merken, dass dein Champion vor drei Monaten gegangen ist, wenn deine E-Mail zurückkommt, bekommst du eine Meldung, solange noch Zeit ist, den neuen Entscheider zu finden.

Duplikate werden erkannt, selbst wenn die Namen nicht perfekt übereinstimmen. John Smith bei Acme Corp und J. Smith bei ACME Corporation und Jonathan Smith bei Acme Inc. könnten dieselbe Person sein – und KI sieht Muster, die einfache Abgleichregeln übersehen. Das ist wichtig, weil Duplikate deine Aktivitätshistorie zerschneiden, deine Pipeline-Zahlen aufblasen und peinliche Situationen schaffen, in denen zwei Leute aus deinem Team dieselbe Person im Abstand von einem Tag kontaktieren.

Allein die Standardisierung spart dir Kopfschmerzen. Telefonnummern einheitlich formatiert. Adressen normalisiert. Firmennamen bereinigt, sodass du endlich saubere Berichte bekommst, ohne siebzehn Varianten desselben Accounts herauszufiltern.

Welche Anreicherung zählt

Nicht jede Datenanreicherung bringt den gleichen Wert. Bevor du anfängst, jedes mögliche Feld zu füllen, frag dich: Was schiebt Abschlüsse wirklich nach vorn?

Kontaktdaten, die zählen: aktueller Titel und Aufgaben, LinkedIn-Profil für die Recherche, Dauer im aktuellen Unternehmen (hohe Fluktuation bedeutet weniger Stabilität), frühere Arbeitgeber (vor allem, wenn sie früher schon Kunden waren) sowie aktuelle öffentliche Inhalte oder Vorträge, die dir einen konkreten Aufhänger für die Kontaktaufnahme geben.

Unternehmensdaten, die zählen: Mitarbeiterzahl-Spanne, Finanzierungsphase und jüngste Runden, eingesetzte Systeme (vor allem Integrationspartner oder Wettbewerber), aktuelle Nachrichten, die einen Gesprächsanlass schaffen, sowie zentrale Produkte oder Leistungen, damit du ihr Geschäft verstehst.

Lass die Eitelkeitsmetriken weg. Du musst wahrscheinlich nicht wissen, wie viele Twitter-Follower jemand hat oder wie sein Alexa-Ranking aussieht. Du brauchst die Informationen, die dir helfen, das erste Gespräch klüger zu führen und schneller zu qualifizieren.

Anreicherung in deinen Ablauf einbauen

Ziel ist nicht, einmal ein riesiges Anreicherungsprojekt durchzuziehen. Ziel ist, Anreicherung automatisch und unsichtbar zu machen – etwas, das einfach passiert, ohne dass jemand darüber nachdenken muss.

Wenn ein neuer Lead aus irgendeiner Quelle in dein CRM kommt, stoß die Anreicherung sofort an. Der Datensatz sollte mit grundlegenden Unternehmensdaten gefüllt sein, bevor überhaupt jemand aus dem Vertrieb draufschaut. Das löst das Problem „Ich recherchiere sie später“, weil später nie kommt, wenn Anrufe zu machen und E-Mails zu schreiben sind.

Nach jeder Besprechung: Zieh CRM-Updates aus deinen Notizen oder dem Transkript. Die KI kann neue erwähnte Kontakte, besprochene Entscheidungszeitleiste, Budget-Signale, angesprochene Einwände und genannte Wettbewerber herausziehen. Statt sechs Felder manuell zu aktualisieren, während du schon zum nächsten Gespräch hetzt, fügst du deine Notizen ein und bekommst strukturierte Daten, die bereit sind, den Datensatz zu aktualisieren.

Bei E-Mail-Verläufen gilt dasselbe Prinzip. In deinem Postfach steckt Abschluss-Intelligenz, die nie im CRM landet, weil Protokollieren bedeutet: Apps wechseln, Text kopieren, in Felder tippen. KI zieht das Signal heraus: neue Beteiligte im CC, erwähnte Zeitplanänderungen, geäußerte Bedenken, vereinbarte nächste Schritte. Die Information wird erfasst, egal ob jemand daran denkt, sie manuell einzutragen.

Wöchentliche Pipeline-Reviews werden zu Gelegenheiten, Verfall früh zu entdecken. Prüfe bei jeder aktiven Verkaufschance, ob die Schlüsselkontakte noch in ihren Rollen sind. Schau nach Unternehmensnachrichten, die das Bild verändern. Markiere Accounts, bei denen sich die Daten abgestanden anfühlen. Das dauert Minuten, wenn KI die Arbeit macht. Es dauert Stunden, wenn Menschen alles manuell nachsehen müssen – und dann passiert es eben nicht.

Das Duplikat-Problem

Duplikate verdienen besondere Aufmerksamkeit, weil sie überproportionalen Schaden anrichten.

Jedes Duplikat zerschneidet Historie. Die Hälfte deiner Kontaktpunkte in einem Datensatz, die andere Hälfte in einem anderen. Keiner zeigt das volle Bild. Leute kontaktieren, ohne zu wissen, dass der Kunde letzte Woche schon drei E-Mails von jemand anderem aus dem Team bekommen hat. Berichte zeigen aufgeblähte Kontaktzahlen und zu wenig Engagement pro Kontakt. Prognosen kippen, weil derselbe Abschluss mehrfach auftaucht – nur mit kleinen Varianten.

Die meisten Duplikate entstehen über harmlose Wege. Verschiedene Personen legen denselben Kontakt aus unterschiedlichen Quellen an. Jemand importiert eine Liste, ohne gegen bestehende Datensätze zu prüfen. Ein Lead wird konvertiert, aber der Kontakt existierte schon aus einem früheren Gespräch. Die Duplikatprüfung deines CRMs findet offensichtliche Treffer, verpasst aber die Varianten, die in echten Daten tatsächlich vorkommen.

KI-gestützte Duplikaterkennung findet Muster, die einfacher Abgleich verpasst: gleiche E-Mail-Domain mit ähnlichen Namen, dasselbe Unternehmen mit mehreren Kontaktvarianten, überlappende Telefonnummern mit unterschiedlicher Formatierung. Statt Duplikate erst Monate später in einem Aufräumprojekt zu finden, erwischst du sie, bevor sie Probleme verursachen.

Wenn Duplikate erkannt werden, führ die Datensätze zusammen und behalte die vollständigere Historie. Die meisten CRMs haben eine Zusammenführen-Funktion. Der schwierige Teil war, überhaupt erst herauszufinden, welche Datensätze zusammengehören.

Datenqualitätsprüfungen

Selbst mit kontinuierlicher Anreicherung: Plane regelmäßige Prüfungen ein, um das zu erwischen, was durchrutscht.

Monatlich: Mach einen Qualitätscheck deiner aktiven Pipeline. Datensätze mit fehlenden kritischen Feldern wie E-Mail, Telefon, Firmenname oder Titel. Datensätze ohne Aktivität seit 60+ Tagen, die abgestanden sein könnten. Kontakte, die seit über zwei Jahren im aktuellen Unternehmen sind (höhere Wahrscheinlichkeit, dass bald ein Wechsel ansteht). Formatierungsinkonsistenzen, die Berichte oder Integrationen kaputtmachen.

Vierteljährlich: Geh tiefer. Schau dir verlorene Chancen an und prüfe, ob die Daten die Realität widerspiegeln. Überprüfe gewonnene Accounts, ob alle Beteiligten erfasst wurden – nicht nur der Hauptkontakt. Sieh dir Datensätze aus ruhenden Accounts an und entscheide, ob du sie archivieren, anreichern oder für eine Reaktivierung markieren willst.

Die Prüfung selbst dauert mit KI-Unterstützung eine Stunde. Du schaust nicht manuell Tausende Datensätze durch. Du schaust dir markierte Ausnahmen an und triffst Entscheidungen über die Ausreißer.

Die echten Kosten schlechter Daten

Der finanzielle Schaden ist messbar – und damit ist auch der ROI, ihn zu beheben, messbar.

Laut Harvard Business Review belaufen sich die kollektiven jährlichen Kosten schlechter Datenqualität auf 3,1 Billionen US-Dollar für US-Unternehmen. Das ist eine Gesamtsumme, aber sie skaliert auch auf einzelne Firmen herunter. Gartner beziffert den Durchschnitt auf 12,9 Millionen US-Dollar pro Organisation und Jahr – inklusive verschwendetem Marketingbudget, verpassten Verkaufschancen, operativen Ineffizienzen und schlechterer Prognosegenauigkeit.

Noch direkter: Vertriebsmitarbeiter verschwenden 27,3 % ihrer Zeit, indem sie schlechte Leads verfolgen – wegen veralteter oder ungenauer Kontaktdaten. Das ist ungefähr ein Viertel der Verkaufszeit, die darauf geht, Leuten hinterherzulaufen, die längst weg sind, Nummern anzurufen, die nicht funktionieren, und Adressen zu mailen, die zurückprallen.

Auch das Gegenteil ist messbar. Unternehmen, die saubere Daten halten, sehen 20 % bessere Kampagnen-Antwortraten, 15 % höhere Abschlussraten innerhalb von sechs Monaten und 12 % höhere Konversionsraten. Der Effekt kommt aus einfacher Mechanik: Deine E-Mails erreichen echte Menschen, deine Anrufe kommen durch, deine Personalisierung passt tatsächlich zur Person, die du kontaktierst.

Damit der Vertrieb es wirklich nutzt

Das beste Anreicherungssystem scheitert, wenn der Vertrieb ihm nicht vertraut oder es nicht nutzt.

Die Salesforce-Admin-„Org Confessions“-Foren sind voll von Horrorgeschichten über gescheiterte Einführungen. Ein Admin erbte eine Org, in der “all contacts saved under an Account called ‘none,’ which had accumulated around 60.000 contacts causing account data skew issues.” Ein anderer fand “738 Apex triggers developed over the last 8 years by external consultants. No documentation.” Solche Chaoszustände entstehen, wenn Systeme verordnet statt angenommen werden.

Mach Anreicherung unsichtbar. Wenn sie zwölf Klicks braucht oder Apps gewechselt werden müssen, passiert sie nicht zuverlässig. Die beste Anreicherung läuft automatisch beim Erstellen und Aktualisieren von Datensätzen – und der Vertrieb sieht nur das Ergebnis.

Zeig den Nutzen. Wenn Leute erleben, dass angereicherte Datensätze besser konvertieren und ihnen Recherchezeit sparen, werden sie zu Fürsprechern statt Skeptikern. Teile Vorher-Nachher-Kennzahlen. Heb Beispiele hervor, in denen angereicherte Daten einen peinlichen Fehler verhindert oder eine versteckte Chance sichtbar gemacht haben.

Prüfe und teile Werte. Miss Datenqualität pro Person oder Team. Mach sie sichtbar, ohne sie strafend zu machen. Menschen achten auf das, was gemessen wird – und wenn sie ihren Datenqualitätswert neben dem der Kollegen sehen, motiviert das zur Verbesserung, ohne Drohungen zu brauchen.

Starten, ohne zu überfordern

Du brauchst kein Riesenprojekt, um Datenqualität zu verbessern.

Erste Woche: Konzentrier dich nur auf neue Datensätze. Richte automatische Anreicherung für jeden Kontakt und jedes Unternehmen ein, das ab jetzt ins CRM kommt. Das stoppt die Blutung, ohne dass du sofort die Altlasten aufräumen musst.

Zweite Woche: Reichere deine aktive Pipeline an. Das sind die Datensätze, die gerade zählen. Stell sicher, dass jede offene Verkaufschance vollständige, aktuelle Daten zu den wichtigsten Kontakten und zum Unternehmen hat.

Dritte Woche: Bau den Besprechungs-zu-CRM-Ablauf. Nach jedem Kundengespräch: Updates aus Notizen ziehen und in Datensätze bringen. So wird die Intelligenz erfasst, die sonst verdunstet.

Vierte Woche: Mach deine erste Datenqualitätsprüfung. Jetzt verstehst du den Zustand deiner historischen Daten und kannst Aufräumen nach Wirkung priorisieren, statt Datensätze alphabetisch abzuarbeiten.

Kleine Gewohnheiten, die bleiben, schlagen ambitionierte Projekte, die aufgegeben werden, sobald etwas Dringendes dazwischenkommt. Und etwas Dringendes kommt immer.

Mehr als nur Basis-Anreicherung

Wenn die Grundlagen laufen, ermöglicht KI anspruchsvollere Datenabläufe.

Mustererkennung in deinem CRM zeigt, welche Account-Merkmale Erfolg vorhersagen. Unternehmensgröße, Branche, Systemlandschaft, Finanzierungsphase. KI kann deine Gewinne und Verluste analysieren und die Unternehmensmuster sichtbar machen, die wirklich zählen – und dann neue Leads danach priorisieren, wie gut sie passen.

Kaufsignale erkennen heißt: Veränderungen beobachten, die auf eine Chance hindeuten. Neue Finanzierung, Führungswechsel, Bürowachstum, Wettbewerber in den Nachrichten erwähnt. Statt Zielaccounts manuell zu überwachen, lässt du dir von KI die zeigen, bei denen sich etwas bewegt.

Beziehungszuordnung verbindet die Punkte zwischen Kontakten. Wer kennt wen aus früheren Firmen? Wer ist mit deinen bestehenden Champions verbunden? Diese Netzwerke existieren, bleiben aber ohne bewusste Zuordnung unsichtbar – und manuelle Zuordnung in der Breite ist unmöglich.

Der rote Faden: KI übernimmt die kontinuierliche Aufmerksamkeit, die Menschen nicht durchhalten. Wir sind gut in Sprints. KI ist gut in der langweiligen täglichen Wachsamkeit, die Daten nützlich hält.

Wie steht es gerade um deine CRM-Daten? Und noch wichtiger: Was ist der erste kleine Schritt, den du diese Woche gehen könntest, um sie zu verbessern?