Von Jochen Bühler*
Pro Monat ändern sich etwa drei bis fünf Prozent aller wirtschaftlich relevanten Informationen. Alle drei Minuten wechselt in einem Unternehmen der Geschäftsführer, alle zehn Minuten bekommt ein Unternehmen einen anderen Namen. Um sinnvolle Geschäftsentscheidungen treffen und ein effektives Daten- und Risiko-Management gewährleisten zu können, sind Unternehmen mit großen Business-to-Business-Datenbeständen auf professionelle Datenpflege angewiesen.
Teure CRM- und Business-Intelligence-Systeme erfüllen ihren Zweck nur, wenn sie mit guten Daten gefüttert werden. Dennoch sind veraltete und fehlerhafte Datenbestände, Dubletten oder inkonsistent erfasste Kundendaten weit verbreitet und führen oft zu riskanten Geschäftsentscheidungen. Nicht selten fehlt es am Bewusstsein, aber auch an brauchbaren Instrumenten, um die Datenqualität messen zu können (siehe auch: Deutsche Firmen schlampen mit ihren Daten).
Klare Zuständigkeit = Klare Daten
Probleme treten auf, wenn die Zuständigkeiten für Datenqualität unzulänglich geregelt sind. Unterschiedliche Abteilungen wie Controlling, IT oder Marketing sind verantwortlich, darüber hinaus besteht in manchen Projektplänen Nachholbedarf in puncto Daten-Management - obgleich CRM-Vorhaben und Marketing-Kampagnen hohe Investitionskosten verursachen. Hier spielen Konsistenz, Aktualität und Integrität von Daten eine entscheidende Rolle für den Erfolg von Kundenbeziehungen und zielgruppenspezifischen Maßnahmen.
Mangelnde Datenqualität kann viele Ursachen haben. Beispielsweise sind Informationen oftmals fehler- oder lückenhaft gespeichert. Dies ist etwa der Fall, wenn sie aus Online-Formularen stammen. Wurden diese von Kunden selbst ausgefüllt, sind Rechtschreib- oder Tippfehler keine Seltenheit. Dies gilt ebenso für falsche Angaben, die etwa aufgrund eines mangelnden Vertrauens in den Geschäftspartner gemacht wurden. Ebenfalls häufig treten interne Fehler auf: Aufgrund von Zeitmangel werden Kundendaten nicht vollständig erfasst oder falsch in die Datenmasken eingetragen, was sogar in den besten Call-Centern vorkommt.
Folgenreiche Dubletten
Ein oft unterschätztes, aber weit verbreitetes Problem sind doppelt angelegte Adressen. Häufige Ursachen für solche Dubletten sind beispielsweise
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Schreibfehler: statt Mueller AG Meuller AG;
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verschiedene Namenschreibweisen: Aus der Ant. Schuster GmbH wird die Anton Gustav Schuster GmbH;
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Überhänge: statt Iprotech GmbH steht Iprotech Service GmbH in der Datenbank;
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Hörfehler: Maller KG statt Mahler KG;
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Vertauschungen: aus Maier Design wird Design-Maier;
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Akronyme: DRK statt Deutsches Rotes Kreuz;
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Zahlwörter: 1. Vermögensgesellschaft statt Erste Vermögensgesellschaft etc.
Auch Abkürzungen - zum Beispiel Fa. statt Firma - können zu doppelten Datensätzen führen. Bei einer Zusammenführung verschiedener Datenbestände, zum Beispiel aufgrund von Fusionen, potenzieren sich die Fehlerquellen.
Versteckte Dubletten
Besonders kritisch sind versteckte Dubletten. Diese entstehen beispielsweise, wenn bei Umzügen oder Umfirmierungen nicht alle abteilungsspezifischen Informationen angeglichen werden. In diesem Fall werden veraltete Daten noch aktiven Kunden zugeordnet. Die Folge sind Streuverluste und Mehrfachzusendungen.
Wenn der Stammkunde Autoteile GmbH 13 Prozent Stammkundenrabatt erhält und mit der gleichen Post der Neukunde Autoteile Klecker GmbH 30 Prozent Rabatt auf das Saisonangebot, ist das nicht nur imageschädigend, sondern auch teuer. Adressendoppler führen überdies zu einem falschen Bild von der Klientel. Wenn Auswertungen zur Kundenstruktur oder zum Durchschnittsumsatz pro Kunde beziehungsweise Kundenkategorie auf Basis fehlerhafter Datensätze entstehen, kann das Ergebnis nicht stimmen.