Tipps für eine gute Datenqualität

Bessere Kundendaten sorgen für bessere Geschäfte

Holger Stelz ist Director Marketing & Business Development bei Uniserv. Seit 2010 leitet der Experte für Datenmanagement die Weiterentwicklung des Geschäftsfeldes Kundendatenmanagement und verantwortet zudem seit 2011 das weltweite Marketing.

Holger Stelz hat über 20 Jahre Erfahrung in der IT-Branche. Unter anderem war er 14 Jahre lang bei SAP tätig, wo Stelz als Berater SAP Logistik einstieg und später als Accountmanager für SAP-Lösungen, Sales Executive und Fachabteilungsleiter SAP Business Intelligence beschäftigt war. Zuletzt verantwortete er als Sales Director SAP Business Intelligence, Master Data Management und Enterprise Portale drei Jahre lang das Geschäft in der Region Central EMEA.
Technisch ist es keine große Herausforderung mehr, eine Fülle an Daten zu sammeln und zu verarbeiten. Die große Herausforderung liegt vielmehr darin, eine möglichst hohe Qualität dieser Daten zu gewährleisten. Denn nur dann bilden sie wirklich eine valide Grundlage für weitergehende Analysen.

Schlechte Daten sind teuer - dies gilt insbesondere für den Bereich der Kundendaten. Die meisten Unternehmen sammeln schon heute im Rahmen der datenschutzrechtlichen Möglichkeiten Unmengen an Informationen über ihre Kunden. Doch die Quantität an Daten allein führt nicht unbedingt zum Erfolg. Vollständigkeit, Aktualität und Präzision spielen eine viel größere Rolle. Aus diesem Grund ist es heute für Unternehmen wichtig, Prozesse und Methoden einzuführen, die eine optimale und nachhaltige Qualität ihrer Kundendaten sicherstellen. Gelingt dies nämlich nicht, können daraus negative und auch kostspielige Folgen für das Unternehmen entstehen.

Die Studie "Kundendaten-Qualität: Erhebung zur Datenqualität in zehn Branchen" von Deutsche Post Direkt aus dem vergangenen Jahr ermittelte beispielsweise bei Versicherungen einen Anteil unzustellbarer Adressen von 8,6 Prozent aufgrund unvollständiger, veralteter und mehrfach im System gespeicherter Kundendaten. Verfügt eine Versicherung also beispielsweise über 300.000 Kundenadressen, so errechnen sich daraus bei veranschlagten Mailingkosten pro Kunde von 5,50 Euro Mehrkosten von 141.900 Euro.

Schlechte Daten sind schlecht für das Geschäft

Unabhängig von den Kosten haben ungepflegte Daten weitere direkte Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb eines Unternehmens. So behindern sie beispielsweise den Kundendienst und Support eines Unternehmens, was sich in der Regel direkt auf die Zufriedenheit der Kunden auswirkt. Unzufriedene Kunden wirken sich negativ auf das Image des Unternehmens aus, was in Zeiten sozialer Medien rasch zu einem handfesten Problem werden kann. Denken Sie beispielsweise nur an den Shitstorm für die Firma Vodafone vor einigen Jahren, der von einem einzigen Eintrag auf der Pinnwand einer Kundin ausgelöst wurde. Diese hatte sich dort über den schlechten Kundenservice des Unternehmens beschwert – und über 100.000 Facebook-Nutzer stimmten ihr zu.

Datenqualität, Datenanalyse, Prozess, Master Data Management
Datenqualität, Datenanalyse, Prozess, Master Data Management
Foto: Uniserv

Ziel muss es daher sein, dem digitalen Kunden eine möglichst positive Customer Experience zu bieten und sich als attraktiver und kompetenter Begleiter auf dessen Customer Journey zu erweisen. Dies gelingt aber nur, wenn Unternehmen über einen möglichst umfassenden Überblick über den Kunden, seine Interessen und sein Kaufverhalten verfügen. Die 360-Grad-Sicht auf den Kunden wird zur zentralen Herausforderung aller Bemühungen. Ohne qualitativ hochwertige Kundendaten ist es schwierig bis unmöglich, diese 360-Grad-Sicht in absehbarer Zeit zu erreichen.

Tipps für eine optimale und nachhaltige Datenqualität

Die nachfolgenden Tipps sollen Unternehmen dabei helfen, Methoden und Prozesse zu definieren, mit denen sie eine möglichst optimale und nachhaltige Qualität ihrer Kundendaten sicherstellen können, mit dem Ziel, in der digitalen Transformation möglichst rasch voranzukommen.

Tipp 1: Identität - sichern Sie die eindeutige Identifizierung des einzelnen Kunden

Unternehmen bietet sich heute eine Vielzahl von Möglichkeiten, Kundendaten zu erfassen. Diese reichen von der manuellen Erfassung – etwa nach einem Vertriebskontakt, über Online-Formulare, telefonischen Kontakt, aber auch soziale Medien sowie die Möglichkeit, die eigenen Daten durch Fremddaten anzureichern. Diese Daten wandern dann in die unterschiedlichsten Verarbeitungs- und Archivierungssysteme (CRM, ERP, Marketing Automation, Adressmanagement). Die große Herausforderung besteht zum einen darin, Fehler bei der Datenerfassung zu vermeiden und die Daten-Silos unterschiedlicher IT-Systeme aufzubrechen. Die eindeutige Identifizierung eines jeden einzelnen Kunden über alle Kanäle und Systeme hinweg bedeutet, dass jeder Kunde zukünftig individuell angesprochen und betreut werden kann. Dies erhöht die Kundenzufriedenheit und führt zu einer höheren Kundenbindung.

Tipp 2: Präzision und Vollständigkeit - überprüfen und ergänzen Sie wichtige Daten und Informationen

Unabhängig davon, über welche Kanäle – Post, E-Mail, Telefon – Unternehmen mit Kunden kommunizieren möchten, müssen sie sicherstellen, dass alle dafür benötigten Informationen (Kundenhistorie, Kaufverhalten, Touchpoints, etc.) verfügbar, aktuell und korrekt sind. Damit sind sie in der Lage, rasch auf Kundenanfragen zu reagieren und einen noch besseren Kundenservice zu bieten, wenn der Kunde das Gefühl vermittelt erhält, dass man ihn sowie seine Vorlieben und Wünsche kennt. Darüber hinaus erhalten die Unternehmen so die Möglichkeit, zusätzliche Cross- und Upselling-Potenziale auszuschöpfen.

Tipp 3: Aktualität - die einzige Konstante ist der Wandel

Jährlich ziehen in Deutschland acht Millionen Menschen um, es werden 45.000 Straßen umbenannt und es ändern sich 1850 Ortsnamen. Diese Zahlen allein schon verdeutlichen die Notwendigkeit, alles dafür zu tun, um eine möglichst hohe Aktualität der Kundendaten zu gewährleisten. Ähnliches gilt für den B2B-Bereich. Auch hier ändern sich kontinuierlich Firmennamen, Verantwortlichkeiten und Positionsbeschreibungen. Eine mangelhafte oder fehlende Aktualität der Kundendaten wirkt sich direkt negativ auf die Kosten für Marketingkampagnen aus.

Tipp 4: Compliance - finden Sie die schwarzen Schafe

Das Erfüllen von internen wie externen Compliance-Auflagen spielt in vielen Unternehmen heute eine immer wichtigere Rolle. Wird gegen diese Vorgaben verstoßen, drohen empfindliche Strafen und Bußgelder, verbunden mit einem nicht zu unterschätzenden Imageverlust, wenn die Öffentlichkeit davon erfährt. Aus diesem Grund ist es unerlässlich, einen Prozess oder ein Verfahren zu definieren, das sicherstellt, dass die verfügbaren Kundendaten mit den wichtigsten Sperr- und Embargolisten abgeglichen werden. Dies gilt natürlich nicht nur für Kunden, sondern auch für Lieferanten und Geschäftspartner.

Tipp 5: Kontinuität und Nachhaltigkeit - steter Tropfen höhlt den Stein

Wie aus den vorherigen Tipps bereits ersichtlich wird, handelt es sich bei Data Quality nicht um eine einmalige Maßnahme oder Aktion, sondern um einen kontinuierlichen Prozess, der laufend an die sich ändernden Anforderungen des Kunden, des Marktes und des eigenen Unternehmens angepasst und aktualisiert werden muss. Aus diesem Grund ist es auch unerlässlich, Möglichkeiten zu evaluieren, möglichst viele der erforderlichen Methoden und Prozesse zu automatisieren. Erst wenn das Optimieren der Datenqualität als dynamischer, kontinuierlicher Verbesserungsprozess fest in die zentralen Geschäftsprozesse integriert ist, wird sich der Erfolg einstellen. Datenqualität im Closed Loop sollte die Devise sein. Profiling, Cleansing, First Time Right und Governance – das sind die vier sich wiederholenden Schritte.

Fazit: Die 360-Grad-Sicht auf den Kunden ist das Ziel

Alle vorgenannten Tipps führen letztendlich dazu, eine möglichst aktuelle, präzise, vollständige und korrekte 360-Grad-Sicht auf den Kunden, sozusagen ein eisernes Grundvertrauen in die eigenen Daten sicherzustellen. Um zu einer vollständigen Sicht auf den Kunden zu gelangen, sollten seine Adressdaten, sein Kaufverhalten, seine Interessen und Vorlieben, aber auch seine Kommunikation und die Interaktion mit dem Unternehmen in einem zentralen Profil gespeichert werden. Darüber hinaus müssen die Spuren, die der Kunde im Internet und den sozialen Netzwerken hinterlässt, ebenfalls in das zentrale Profil integriert werden. Es reicht daher nicht, lediglich die Stammdaten eines jeden Kunden zu betrachten. Erst die Anreicherung seines Profils mit Bewegungsdaten (Transaktions- und Interaktionsdaten) lassen wirkliche Erkenntnisse zu.