Was sind firmografische Daten?

Firmografische Daten sind der Schlüssel zur Segmentierung und Analyse des B2B-Marktes. So wie demografische Daten Zielgruppen im B2C definieren, liefern firmografische Daten ein umfassendes Bild von Unternehmen und Organisationen und stellen wesentliche Informationen wie geografische Lage, Branche und Umsatz bereit.

Wie der Vergleich mit demografischen Daten zeigt, sind diese Informationen – die durch Machine Learning und Künstliche Intelligenz angereichert werden können – entscheidend für die Ausrichtung von Marketing- und Vertriebsstrategien sowie für die Identifikation neuer Leads und Kunden, mit denen sich stabile und profitable B2B-Geschäftsbeziehungen aufbauen lassen.

Firmografische Daten: was sie sind und wie sie für die B2B-Segmentierung genutzt werden

Firmografische Daten (vom englischen Begriff firmographic data) beschreiben die Merkmale von Unternehmen, wie Größe, geografische Lage und Branche. Sie sind das Äquivalent zu demografischen Daten in der B2C-Kundensegmentierung, beziehen sich jedoch auf Unternehmen und Organisationen und finden daher vor allem im B2B-Kontext Anwendung.

Zu den häufigsten und nützlichsten firmografischen Daten für die Segmentierung von Unternehmen und Organisationen zählen:

• Branche, identifiziert durch Standardcodes wie Ateco, NAICS oder SIC;
• Unternehmensgröße (Anzahl der Mitarbeitenden, Umsatz usw.);
• Geografische Lage;
• Rechtsform und Organisationsstruktur;
• Technografische Daten, also Informationen zur technologischen Infrastruktur (CRM, Betriebssysteme, Cloud, Geräte usw.).

Mit diesen Daten lassen sich Kunden oder Zielgruppen anhand objektiver Attribute segmentieren, die ein vollständiges Bild von Geschäftskunden liefern.

Wie werden firmografische Daten genutzt?

Der wichtigste Anwendungsbereich firmografischer Daten ist, wie gezeigt, die B2B-Marksegmentierung. Firmographics sind insbesondere relevant für:

• Die Identifikation des idealen Kunden;
• Die Personalisierung von Marketing- und Vertriebsaktivitäten basierend auf den Merkmalen von Leads und Kunden;
• Die Identifikation von Wettbewerbern und die Analyse ihrer Marktposition;
• Die Bewertung der Stabilität und der zukünftigen Perspektiven von Kunden, Partnern und Lieferanten;

Wie im B2C-Markt ist das Verständnis des Kunden entscheidend für die Entwicklung optimierter Marketingkampagnen sowie für den Aufbau von Beziehungen und die Vereinfachung von Vertriebs- und Supportprozessen.

Darüber hinaus können firmografische Daten genutzt werden, um bestehende Datensätze anzureichern und so neue Analyse- und Anwendungsmöglichkeiten zu eröffnen.

Die Weiterentwicklung durch Künstliche Intelligenz und Machine Learning 

Künstliche Intelligenz und Machine Learning haben die Nutzung firmografischer Daten grundlegend verändert und ihren Anwendungsbereich sowie das Potenzial zur Datenanreicherung erheblich erweitert. 

Einige Tools zur automatisierten Datenerfassung ermöglichen es, Informationen zur Unternehmensgröße oder zum Umsatz mittels Scraping zu gewinnen, beispielsweise durch die Analyse von Web-Traffic, Interaktionen oder mit dem Unternehmen verknüpften LinkedIn-Profilen. Diese Daten können jedoch weder Genauigkeit noch Zuverlässigkeit garantieren, noch sicherstellen, dass sie aktuell sind. Ihre Nutzung unterliegt daher klaren Einschränkungen. Es ist deshalb davon auszugehen, dass die einzigen verlässlichen Informationen für den Aufbau einer Strategie aus offiziellen Daten, stammen, die im Fall von Unternehmen aus Registern von Institutionen wie den Industrie- und Handelskammern und der Finanzbehörde gewonnen werden.

Gleichzeitig ermöglicht KI, die „manuelle“ Segmentierung zu überwinden, indem sie komplexe Muster erkennt und das Kundenverhalten vorhersagt. Firmografische Daten werden so zu dynamischen Instrumenten zur Personalisierung von B2B-Strategien, etwa für Lead-Scoring, die Planung zielgerichteter Kampagnen und die Analyse von Risikofaktoren im Zusammenhang mit Kundenabwanderung.

Firmografische Daten und KI: zentrale Anwendungen im B2B

Zu den wichtigsten KI-Anwendungen im Bereich Business Information zählen:

• Erweiterte Segmentierung und Clustering: ML-Algorithmen analysieren Hunderte von Attributen, um Gruppen von Unternehmen mit ähnlichem Verhalten oder ähnlichen Bedürfnissen zu identifizieren;
• Lead- und Account-Scoring: KI vergibt dynamische Scores, die das Potenzial hinsichtlich Conversion, Rentabilität usw. abbilden;
• Churn-Analyse: fortschrittliche Algorithmen analysieren die firmografischen Daten abgewanderter Kunden, um zentrale Risikofaktoren zu identifizieren;
• Personalisierung in großem Maßstab: KI kann Inhalte von Webseiten oder E-Mails automatisch an die Branche oder die eingesetzten Technologien eines Unternehmens anpassen.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning ermöglichen es somit, Daten in prädiktive und automatisierte Maßnahmen zu überführen, etwa durch die Identifikation von Kunden mit hohem Potenzial oder besonders qualifizierten Leads und die Fokussierung der Ressourcen auf strategisch oder wirtschaftlich besonders wertvolle Beziehungen – mit erheblichen Zeit- und Ressourceneinsparungen.