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Gute Daten – schlechte Daten: Datenqualität in CRM-Systemen

Die Qualität der Kundendaten entscheidet über Erfolg oder Misserfolg bei Marketingkampagnen

Jedes Unternehmen sollte eine möglichst hohe Datenqualität im Kontakt- und Kundenmanagement aufweisen können. Datenqualität – das Maß für Korrektheit, Vollständigkeit und Einheitlichkeit von Daten im Unternehmen – steht in vielen Unternehmen im Fokus des Informationsmanagement.

Es gibt vielfältige Gründe, warum die Datenqualität in CRM-Systemen unzureichend ist. Einfache Tippfehler beim Eingeben von Daten, über doppelten Einträgen (das leidige Dubletten-Thema) bis hin zu Umzüglern, die nicht in einer gewissen Regelmäßigkeit berücksichtigt werden, führen zu einem schlechten Datenbestand.

Jedes Jahr:

  • ziehen in Deutschland acht Millionen Menschen um
  • gibt es in Deutschland mehr als 800.000 Sterbefälle
  • werden in Deutschland ca. 45.000 Straßennamen und fast 2.000 Ortsnamen umbenannt

Wenn diese Umstände nicht regelmäßig berücksichtigt werden, wird der Datenbestand an Kundenstammdaten mit jedem Jahr schlechter.

Erreichen Sie Ihre Zielgruppe bei Marketingaktionen nicht, weil die Kundenstammdaten falsch erfasst oder veraltet sind, verursacht das Kosten, die vermieden werden können. Viel schlimmer sind die tatsächlich erreichten Kunden, die mit falscher Anrede, falschen Namen oder Adressdaten angeschrieben werden – oft erweckt das beim Kunden den folgenden Eindruck: „Wenn mit meinen Adressdaten schon so schluderig umgegangen wird, wie sind denn dann generell die Produkte dieses Unternehmens?“. Dieser Eindruck muss auf jeden Fall vermieden werden. Ein Ansatz zur Vermeidung von schlechter Datenqualität liefert dieser Blog-Beitrag.

Kriterien für eine gute Datenqualität

In der einschlägigen Literatur wird beschrieben, auf welche Kriterien geachtet werden soll, wenn Sie eine gute Datenqualität erreichen möchten:

  • Korrektheit: Die Daten müssen mit der Realität übereinstimmen.
  • Konsistenz: Ein Datensatz darf in sich und zu anderen Datensätzen keine Widersprüche aufweisen.
  • Zuverlässigkeit: Die Entstehung der Daten muss nachvollziehbar sein.
  • Vollständigkeit: Ein Datensatz muss alle notwendigen Attribute enthalten.
  • Genauigkeit: Die Daten müssen in der jeweils geforderten Exaktheit vorliegen.
  • Aktualität: Alle Datensätze müssen jeweils dem aktuellen Zustand der abgebildeten Realität entsprechen.
  • Redundanzfreiheit: Innerhalb der Datensätze dürfen keine Dubletten vorkommen.
  • Relevanz: Der Informationsgehalt von Datensätzen muss den jeweiligen Informationsbedarf erfüllen.
  • Einheitlichkeit: Die Informationen eines Datensatzes müssen einheitlich strukturiert sein.
  • Eindeutigkeit: Jeder Datensatz muss eindeutig interpretierbar sein.

Prozesse zur Verbesserung der Datenqualität

Die richtige Technologie zu besitzen, ist nur ein Weg, der zur Verbesserung der Datenqualität in CRM-Systemen führt. Viel wichtiger ist der Einsatz der richtigen Methodik. Dazu können Sie sich dem folgenden Datenqualitätskreislauf mit seinen vier Prozesskomponenten bedienen.

Datenqualität

Der Datenqualitätskreislauf mit den 4 wichtigen Prozessschritten

Prozessschritt 1 – Daten Analysieren

In diesem Schritt geht es darum, sich einen Überblick über die Daten im Unternehmen zu verschaffen. Was sind die Haupteigenschaften und Attribute meiner Daten? Wie und von wem wurden die Daten erstellt? Welche Benutzer greifen am häufigsten auf den jeweiligen Datenbestand zu? Wenn diese Statistiken vorliegen, können Fehlerquellen ermittelt, Priorisierungen durchgeführt und Ursachen von Qualitätsproblemen behoben werden.

Prozessschritt 2 – Daten Bereinigen

Beim Bereinigen der Daten werden Maßnahmen ergriffen, zur Beseitigung der im Prozessschritt 1 erkannten Fehler und Defizite. Dubletten werden identifiziert und bereinigt. Fehlerhafte oder unvollständige Datensätze können mit externen Datenbanken (z.B. Umzugsdatenbanken) abgeglichen und ergänzt werden.

Prozessschritt 3 – Daten Anreichern

Bei der Datenanreicherung können bestehende Datensätze angereichert werden, um den Informationswert und die Nützlichkeit dieser Daten zu erhöhen. Kundendaten können z.B. geocodiert werden oder es können aufgrund des Einkaufsverhalten bestimmte analytische CRM-Kennzahlen ermittelt (z.B. RFM-Analyse, ABC-Analyse – siehe Blog Artikel zum analytischen CRM) und den Kunden zugeordnet werden. Dies ermöglicht eine effektive Kundensegmentierung.

Prozessschritt 4 – Daten Kontrollieren

Im Prozessschritt der Datenkontrolle geht es darum, das erreichte Datenqualitätsniveau möglichst langfristig zu erhalten. Definieren Sie einheitliche Workflows und Verfahrensrichtlinien, wie Daten zu erfassen und zu bearbeiten sind. Nur so ist gewährleistet, dass der Datenqualitätserfolg nicht durch die Rückkehr von Datenfehlern wieder gefährdet wird. Eine Datenkontrolle kann z.B. über ein automatisiertes Reporting erfolgen, bei dem außergewöhnliche Ereignisse (z.B. unsinnige E-Mail-Adressen oder Postadressen, Dubletten) in Echtzeit erfasst werden und als Systemmeldung an Verantwortliche kommuniziert werden.

Zusammenfassung

Eine gute Datenqualität bildet in jedem Unternehmen die Grundlage für faktenorientierte Entscheidungen, ohne die jeder Unternehmenserfolg fraglich wird. Die Verbesserung der Datenqualität kann zu signifikanten Einsparungen und zur wesentlichen Verbesserung bestehender Geschäftsprozesse führen. Das Thema Datenqualität muss als Geschäftsprozess und nicht als rein technische Angelegenheit betrachtet werden. Wichtig ist die Erkenntnis, dass sich Veränderungen und Aktualisierungen im Datenbestand täglich ergeben. Deshalb ist es erforderlich einen Regelkreislauf an Maßnahmen zu definieren und zu implementieren, um das Datenqualitätsniveau dauerhaft hoch zu halten.

1 Antwort
  1. Ann-Kathrin
    Ann-Kathrin says:

    Danke für die übersichtliche Zusammenfasssung der Prozessschritte. Das ist auch für uns ein leidiges Thema, da die Datenqualität nur langsam besser wird. Leider ändern sich Firmendaten so schnell, dass wir teilweise kaum eine Chance haben eine Quote von über 50 Prozent zu erreichen.

    Antworten

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