Ohne Datenhygiene kein CRM

18.11.2003
Von Mark Heijkers

Manche mehrfach geführte Kunden, etwa einzelne Töchter eines großen Konzerns oder regionale Niederlassungen, sind keine echten Dubletten. Dazu kommt, dass doppelte Einträge selten völlig identisch sind. Hier helfen nur Lösungen, bei denen sich die Kriterien frei definieren und granular einstellen lassen. Um etwa trotz der verschiedenen Schreibweisen des Namens "Maier" einen mehrfach angelegten Kunden dieses Namens zu finden, ist die Möglichkeit zur unscharfen Suche ein Muss. Erst der Vergleich mehrerer Datenfelder auf partielle Übereinstimmung bringt hier Klarheit. Doch ohne manuelle Nacharbeit geht es bei der Dublettenjagd nicht. Zwar lässt sich ein Großteil der redundanten Einträge automatisch aufspüren, doch für nicht eindeutige Fälle ist ein sachkundiger Mitarbeiter gefragt. Wieder das Beispiel einer Familie: Sollen diese Personen als ein Kunde geführt werden? Oder ist es in diesem speziellen Fall nicht sinnvoller, einzelne

Mitglieder des Hauhalts auch als separate Kunden zu betreuen? Je genauer sich in einem Datenqualitätssystem hierfür Regeln definieren lassen, desto geringer fällt der personelle Aufwand aus.

Auf Unternehmen und IT-Abteilungen, die bereits über bestehende Data Warehouses verfügen, kommt hier ein erheblicher Aufwand zu. Ein günstiger Zeitpunkt für die Datenbereinigung ist zum Beispiel der Start einer neuen CRM-Lösung. Die Kosten für hochwertige Daten sollten dabei als Teil des gesamten CRM-Projekts gesehen werden: Erst ein guter Input ermöglicht es, aus dem CRM-System wertvolle Informationen zu gewinnen.

Bestände komplett evaluieren

In der letzten Projektphase, bevor das neue System in den produktiven Betrieb geht, sind alle Parameter der Datenerfassung in der Regel definiert. Wird nun eine Datenqualitätslösung in das CRM-System integriert, lassen sich die Datenbestände auf diese Bedingungen hin evaluieren und gegebenenfalls ergänzen. So kann verhindert werden, dass relevante Informationen, die für das CRM-System als wichtig erachtet werden, bei der Datenprüfung übersehen werden. Die Prüfung und Konsolidierung selbst erfolgt im Batch-Verfahren.

Sind die Daten zum Produktivstart der CRM-Anwendung in bester Ordnung, wird durch die Echtzeitprüfung sichergestellt, dass keine lückenhaften Datensätze ins System gelangen. Auch Dublettenkontrollen sind bereits während der Dateneingabe möglich. Umfangreiche Bereinigungen im Batch-Betrieb sollten dennoch hin und wieder stattfinden, zum Beispiel wenn mehrere Datenbanken zu einer konsolidiert oder größere Mengen an Records angelegt werden.