Was bedeutet & wie funktioniert das Flatten in CRM Analytics?
- Einführung in CRM Analytics
- Was versteht man unter Flatten?
- Flatten in CRM Analytics: Bedeutung und Nutzen
- Technische Umsetzung des Flatten-Prozesses
- Fazit
Einführung in CRM Analytics
CRM Analytics ist ein leistungsfähiges Tool, das Unternehmen dabei unterstützt, Kundendaten zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Es kombiniert Customer Relationship Management (CRM) mit erweiterten Analysefunktionen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen. Ein häufig genutztes Konzept im Bereich der Datenanalyse und insbesondere auch in CRM Analytics ist das sogenannte Flatten. Doch was genau verbirgt sich dahinter und warum ist dieses Verfahren so wichtig?
Was versteht man unter Flatten?
Der Begriff Flatten stammt aus dem Englischen und bedeutet so viel wie abflachen oder vereinfachen. Im Kontext von Datenanalysen beschreibt Flatten den Prozess, verschachtelte oder hierarchische Datenstrukturen in eine flache, tabellarische Form zu überführen. Das ist besonders relevant, wenn komplexe Datensätze vorliegen, die beispielsweise aus mehreren Ebenen oder verschachtelten Objekten bestehen. Diese komplexen Strukturen sind für analytische Abfragen meist ungeeignet oder schwer zu handhaben. Durch Flatten werden diese Daten auf eine Ebene gebracht, sodass jede Information in einer einzigen Zeile oder Spalte abgebildet werden kann.
Flatten in CRM Analytics: Bedeutung und Nutzen
In CRM Analytics ist Flatten besonders wichtig, weil Kundendaten oft sehr umfangreich und verschachtelt gespeichert werden. Ein Kunde kann zu Beispiel mehrere Kontakte, Transaktionen oder Interaktionen mit unterschiedlichen Datentypen haben, die in mehreren Tabellen oder Objekten abgelegt sind. Um diese umfangreichen Daten ganzheitlich analysieren zu können, müssen sie vereinheitlicht und in einer flachen Struktur vorliegen. Das Flatten erlaubt es, komplexe Beziehungen zwischen Datenobjekten aufzubrechen und in leicht verständliche Formate zu transformieren.
Technische Umsetzung des Flatten-Prozesses
Technisch gesehen wird beim Flatten in CRM Analytics eine Sammlung von untergeordneten Daten (z.B. Listen oder verschachtelte Objekte) aufgelöst und mit den übergeordneten Daten verknüpft. Dabei entstehen häufig Duplikate von übergeordneten Datensätzen, um den Bezug zu den einzelnen untergeordneten Elementen herzustellen. Dadurch wird es möglich, Daten in einem tabellarischen Format darzustellen, das für Auswertungen, Berichte und Dashboards einfacher zu verarbeiten ist. Beispielsweise können Umsätze, Kundendaten und Produktinformationen, die ursprünglich getrennt gespeichert waren, so kombiniert und analysiert werden.
Fazit
Das Flatten in CRM Analytics ist ein essenzieller Schritt, um komplexe und verschachtelte Kundendaten in eine flache, auswertbare Struktur zu überführen. Es erleichtert die Analyse und Berichtserstellung, indem es Datenströme transparent und zugänglich macht. Wer CRM Analytics effektiv nutzen möchte, sollte den Flattening-Prozess verstehen und gezielt anwenden, um umfassende Erkenntnisse aus vielseitigen Datenquellen zu gewinnen.