Oracle Senior IT

Tipps für bessere Datenqualität

Gute Daten - zufriedene Kunden

Dr. Klaus Manhart hat an der LMU München Logik/Wissenschaftstheorie studiert. Seit 1999 ist er freier Fachautor für IT und Wissenschaft und seit 2005 Lehrbeauftragter an der Uni München für Computersimulation. Schwerpunkte im Bereich IT-Journalismus sind Internet, Business-Computing, Linux und Mobilanwendungen.
Die konsequente und permanente Pflege der Daten sollte oberste Pflicht für jedes Unternehmen sein, das Wert legt auf gute Kundenbeziehungen. Um die Datenqualität von Adressen zu verbessern sollte an mehreren Stellschrauben gedreht werden.
Das Dublettenproblem: Der gleiche Kunde ist in verschiedener Schreibweise in der Datenbank gespeichert.
Das Dublettenproblem: Der gleiche Kunde ist in verschiedener Schreibweise in der Datenbank gespeichert.
Foto: SoIT

Als das größte Problem bei Kunden-Datenbanken gilt die Datenqualität. Falsche, veraltete, unvollständige und inkonsistente Daten sind weit verbreitet und mindern die Datenqualität - und die Kundenzufriedenheit. So führen nicht korrekte Daten zu einem möglichen Image-Schäden durch falsche Anrede oder Namen. Potenzielle Kunden, die mehrfach dieselben Werbeangebote erhalten oder falsch adressiert werden ("Herr" statt "Frau"), assoziieren dies mit "Massenwerbung" - und stehen einem Kauf eher ablehnend gegenüber. Unternehmen, die Wert legen auf gute Kundenbeziehungen sollten daher unbedingt auf die Qualität ihrer Kundendaten achten.

Datenqualität beginnt bereits mit der Qualität der Adresserfassung beim CRM-System. Je professioneller die Software bei der Eingabe und Pflege von Daten unterstützt, umso höher ist auch die Datenqualität. Zum Zugriff auf die Adressdaten sind professionelle CRM-Lösungen mit vielen Schnittstellen ausgestattet. Wenn die Daten extern abgelegt werden, sollten diese direkt integrierbar sein. So lassen sich etwa Adressen für Mailings aus kommerziellen Adresssammlungen wie Telefon-CDs per Mausklick übernehmen.

Eine zentrale Fehlerquelle ist die Erfassung der Daten durch viele Mitarbeiter. Hier sollte man überlegen, diese Aufgabe nur einem Mitarbeiter oder einem kleinen Team von Mitarbeitern zu überlassen, bei dem jeder für einen klar abgegrenzten Teil des Datenbestands verantwortlich ist. Kümmern sich nur wenige darum, steigt die Datenqualität. Auch sollten die Bearbeiter entsprechend motiviert werden, auf die Datenqualität zu achten, indem man ihnen den Nutzen einer gut gepflegten Datenbank vermittelt.

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