Datenqualität langfristig sichern
Kundenstammdaten sind nur dann dauerhaft von Nutzen, wenn ihre Datenqualität langfristig sichergestellt ist.
Kundendaten verändern sich ständig. Neue Informationen werden ergänzt. Menschen ziehen um oder heiraten. Straßen und Orte werden umbenannt, neue kommen hinzu. Diese Änderungen müssen permanent überwacht und regelmäßig nachvollzogen werden, sonst sind die Daten irgendwann nicht mehr zu gebrauchen.
Warum sollte man Datenqualität langfristig sicherstellen?
Damit Datenqualität entsteht, ist eine Bereinigung des gesamten Datenbestandes notwendig. Zu Beginn eines Projekts oder einer Initiative erfolgt daher eine initiale Datenbereinigung. Allerdings ist Datenqualität keine "Einmal-Aktion", sie ist vielmehr ein auf Dauer angelegter Prozess. Denn Kundendaten unterliegen einer ständigen Veränderung. Es gilt also zum einen mit First Time Right-Maßnahmen die Qualität direkt bei der Dateneingabe sicherzustellen. Zum anderen muss mit Hilfe von Anti-Aging-Maßnahmen das Altern der Kundendaten verhindert werden. Sonst droht erneut schlechte Datenqualität.
Doch woher kommen eigentlich diese ständigen Änderungen? Welche Ursachen und kausalen Zusammenhänge gibt es? Und wie merkt man, dass man den langfristigen Aspekt der Datenqualitätssicherung nicht im Griff hat?
- Umzüge: Jeden Tag ziehen in Deutschland im Schnitt 25.000 Menschen um. Nicht alle informieren jedoch über ihre neue Anschrift, etwa Banken, Versicherungen und weitere Geschäftspartner. Ohne aktuelle Anschrift geht jedoch der Kundenkontakt verloren, beispielsweise für die Versendung wichtiger Post.
- Umbenennungen: Jährlich ändern sich in Deutschland 45.000 Straßen- und 2.000 Ortsnamen, durch Eingemeindungen, Umbenennungen oder Neubaugebiete. Auch diese Veränderungen müssen kontinuierlich in Datenbeständen nachvollzogen werden, da ansonsten nicht mehr die richtige Anschrift vorliegt.
- Dubletten: Sie sind wie ein ‚falscher Fuffziger‘ und tauchen trotz aller Umsicht doch früher oder später wieder auf. Es empfiehlt sich daher, periodisch im Gesamtbestand nach doppelt und mehrfach vorhandenen Datensätzen zu suchen und diese im Anschluss zu konsolidieren, damit keine wertvollen Informationen verloren gehen.
- Fehlerhafte Dateneingabe: Rechtschreibfehler, Abkürzungen, Vertipper oder Hörfehler - Bei der Anlage oder Änderung von Kundendaten schleichen sich schnell Fehler ein, die die Datenqualität sinken lassen und Prozesse beeinträchtigen. Dies gilt es zu verhindern.
Datenqualität "First Time Right". Saubere Daten von Anfang an.
Datenbestände sind keine statischen Sammlungen von Informationen, sie leben. Permanent gibt es Veränderungen, beispielsweise kommen neue Datensätze hinzu, oder werden durch Anpassungen und Erweiterungen ergänzt. Deswegen ist nach der ersten Bereinigung die Überprüfung im operativen Betrieb sinnvoll. Dieses Prinzip nennt sich First Time Right oder auch Data Quality Firewall. Es verhindert, dass initial geklärte Bestände durch den dynamischen Datenverkehr schleichend verschmutzen, weil wieder falsche, unvollständige oder doppelte Daten ins System kommen.
Ziel ist die langfristige Sicherstellung der Datenqualität. Nichts kommt ungeprüft ins System. Konkret bedeutet das: Wenn ein neuer Datensatz eingegeben wird, wird zunächst überprüft, ob es ihn schon gibt und ob er überhaupt korrekt ist. Das erfolgt mit einer vollautomatischen, hochpräzisen, fehlertoleranten Dublettenerkennung. Wenn nicht eindeutig klar ist, ob es sich um eine Dublette handelt oder nicht, kann die Data Quality Firewall mögliche Alternativen anzeigen. In einem Call Center oder im Service ist das von unschätzbarem Vorteil.
Häufig werden Fehler und Verunreinigungen bei der Dateneingabe ins System gespült. Insbesondere, wenn mehrere Abteilungen beteiligt sind, die unterschiedliche Ansprüche und Erwartungen haben bzw. der Endkunde selbst an der Eingabe beteiligt ist. Rechtschreibfehler, Vertipper, fehlende Buchstaben oder ganze Wörter, Hörfehler sowie Typo-Abkürzungen verursachen bei oft Probleme. Durch die Implementierung von automatisierter Prüfungen der Datenqualität an den Stellen, an denen Daten in das System gelangen, kann die „schleichende“ Verschmutzung der Daten verhindert werden.
Vorteile von First Time Right:
- Korrekte Kundenstammdaten direkt bei der Eingabe an allen Datenquellen gewährleisten, ist die kostengünstigste Art und Weise, Datenqualität sicherzustellen.
- Hochwertige Daten ermöglichen effiziente Prozesse von Anfang an. Nachträgliche Korrekturen der Daten sind aufwändig und werden vermieden.
- Bei manchen Fehlern, beispielsweise im Marketing, gibt es keine zweite Chance für den ersten schlechten Eindruck. Fehler lassen sich nachträglich nicht korrigieren.
- Sie managen die Kundenstammdaten mindestens mit der gleichen Aufmerksamkeit wie andere wertvolle Anlagegüter des Unternehmens.
First Time Right spielt für hohe Datenqualität in diesen Use Cases eine Rolle:
First Time Right – Hohe Datenqualität von Anfang an
Kundendaten sind ein wertvolles Gut. Viel wird investiert, um sie auf Stand zu bringen. Und dann? Passiert oft nichts mehr. Daten von schlechter Qualität breiten sich mehr und mehr im Unternehmen aus und behindern den gesamten Geschäftsbetrieb.
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Data Maintenance. Das Altern von Daten zulasten der Datenqualität verhindern.
Daten unterliegen einem täglichen Alterungsprozess. Daher ist wichtig, die Datenqualität langfristig zu sichern. Dafür sollten regelmäßige Wartungsmaßnahmen durchgeführt werden. Diese Maintenance schließt z. B. die Überprüfung auf veraltete Informationen und die Durchführung von Datenbereinigungsaufgaben in festgelegten Intervallen ein. Dazu gehört die Überprüfung auf Richtigkeit von Adressen, Telefonnummern und E-Mail-Adressen. So kann festgestellt werden, ob Fehler durch äußere oder innere Veränderungen an den Daten entstanden sind. Auch die regelmäßige Überprüfung, ob Datensätze z.B. versehentlich doppelt angelegt wurden, ist wichtig. Diese sichert die Qualität der Kundendaten langfristig und sorgt so für Anti-Aging.
Vorteile von Data Maintenance & Anti-Aging
- Bessere Entscheidungen: Aktuelle, korrekte und vollständige Daten führen zu besseren Entscheidungen und effizienteren Geschäftsprozessen. Gut gemacht wirkt sich das positiv auf die Customer Experience aus.
- Kostenreduktion: Durch die Vermeidung von Fehlern und redundanten Daten können Unternehmen Kosten senken. Dies betrifft etwa die operativen Prozesse, was sich positiv auf die operative Excellence auswirkt.
- Erhöhte Effizienz: Gut gepflegte Daten ermöglichen eine präzisere Datenanalyse. Dies führt zu besserer Planung und Optimierung von Geschäftsprozessen. Auch die Kampagnenplanung profitiert, was die Customer Centricity als Ganzes verbessert.
- Einsatz von Künstlicher Intelligenz: Intelligente kundennahe Anwendungen benötigen präzise Kundenidentitäten, auf Basis einer Unique Customer ID. Kontinuierliche Datenpflege unterstützt die Etablierung präziser Kundenidentitäten, weil sich verstreute Daten und Informationen leichter zusammenführen lassen.
- Compliance und Sicherheit: Regelmäßige Datenpflege hilft, gesetzliche Vorschriften und Datenschutzbestimmungen einzuhalten. Das reduziert das Risiko von Strafen und verbessert die Datensicherheit.
- Bessere Kundenbeziehungen: Aktuelle und genaue Kundendaten ermöglichen eine personalisierte Kundenansprache und verbessern die Kundenzufriedenheit.
Wie steuern Sie die Data Maintenance in den zentralen Use Cases? Ganz einfach!
Identity Resolution: Dubletten erkennen und vermeiden
Kämpfen Sie mit Dubletten in Ihrem CRM System? Kunden sind in verschiedenen Datensätzen doppelt und dreifach angelegt? Hier setzen wir mit unserer Identity Resolution Lösung an: Aus unterschiedlichen Quellen werden relevante Datensätze identifiziert, und Sie können schnell und präzise Ähnlichkeiten aufdecken.
Das Businesswhitepaper ‚Identity Resolution‘ zeigt Ihnen, wie wichtig die fehlertolerante Identitätsbestimmung für die personalisierte Kundenansprache ist.
Wie Data Maintenance in Branchen Use Cases die Datenqualität langfristig sichert
Im Handel und E-Commerce steht und fällt der Erfolg insbesondere mit der Qualität von Kundendaten. Kaufabbrüche und Retouren sind nur zwei Folgen schlechter Datenqualität. Veraltete Kundendaten erschweren die gezielte Ansprache und personalisierte Angebote. Um die Datenqualität langfristig sicherzustellen, setzen erfolgreiche Unternehmen auf die Automatisierung der Datenabgleiche mit Lieferanten, kontinuierliche Dublettenprüfung und Systeme, die Plausibilitätschecks in die täglichen Prozesse integrieren.
Ein weiterer Use Case ist die konsistente Preis- und Bestandsdatenpflege über alle Kanäle hinweg – im Online-Shop, auf Marktplätzen oder im stationären Handel. Fehlerhafte Preise oder nicht verfügbare Produkte schaden nicht nur der Conversion Rate, sondern auch dem Vertrauen der Kunden.
Im Bankensektor ist das Thema Datenqualität nicht nur eine Frage der Effizienz, sondern auch der regulatorischen Compliance. Ob bei der Identitätsprüfung im Rahmen von „Know Your Customer“ (KYC) oder der laufenden Überwachung von Transaktionen zur Betrugserkennung – fehlerhafte oder unvollständige Daten gefährden die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und können empfindliche Strafen nach sich ziehen.
Eine langfristige Sicherung der Datenqualität wird durch mehrstufige Prüfprozesse, Abgleiche mit externen Quellen wie Meldeämtern oder Wirtschaftsauskunfteien sowie automatisierte Datenqualitäts-Reports sichergestellt. Auch die Qualität der Datenbasis für Risikomodelle und Kreditwürdigkeitsprüfungen wird laufend überwacht – denn nur mit verlässlichen Daten lassen sich fundierte Kreditentscheidungen treffen.
Versicherungen verwalten über die gesamte Vertragslaufzeit hinweg viele Datenpunkte – von der Antragsstellung über die Vertragsverwaltung bis hin zur Schadensregulierung. Unvollständige oder fehlerhafte Kundendaten führen zu verzögerten Auszahlungen, erhöhtem Bearbeitungsaufwand und Unzufriedenheit bei Kunden.
Langfristig sichern Versicherer die Qualität ihrer Daten durch automatisierte Validierungsschritte in digitalen Workflows, regelmäßige Datenqualitätschecks und die Integration von Daten aus externen Quellen, wie Schadenhistorien oder Bonitätsauskünften. Auch die Qualität historischer Daten spielt eine entscheidende Rolle – denn sie bildet die Grundlage für Risikomodelle und Prämienkalkulation.
Datenqualität ist ein Prozess
Unabhängig von der Branche gilt: Höchste Datenqualität ist von größter Bedeutung. Keine einmalige, sondern eine langfristig verankerte Datenstrategie mit Daten von hoher Datenintegrität ist das Ziel. Dazu gehören klare Verantwortlichkeiten, transparente Prozesse, der Einsatz geeigneter Tools sowie eine Unternehmenskultur, die den Wert von Datenqualität erkennt und fördert. Wer dies konsequent umsetzt, legt in der täglichen Arbeit die Grundlage für effiziente Prozesse, fundierte Entscheidungen und nachhaltigen Geschäftserfolg – in jeder Organisation.
Kontakt für mehr Datenqualität auch in Ihrer Branche
Ihre Branche ist nicht dabei? Sprechen Sie uns gerne an. Wir haben auch in Ihrer Branche die Lösung für Ihren Use Case. Mit unserer Consulting-Expertise, vor allem in den Bereichen Datenkonzeption und Solution Design, aktivieren wir auch Ihre Datenqualität langfristig.
Warum nachhaltige Datenqualität mit Uniserv?
Wir von Uniserv sind ausgewiesene Customer Data Experts. Daten sind unser Metier. Das ist unsere DNA, seit unserer Firmengründung von über 50 Jahren.
- Alle unsere Datenqualitätsfunktionen stehen auf High-End-Niveau bereit.
- Beratung und Begleitung durch erfahrene Berater und 50+ Jahre Erfahrung.
- Konkret nutzbare Ergebnisse schnell verfügbar, direkt in Ihre Workflows integriert.
- Leidenschaft und Mindset, um für Sie und Ihre Daten das beste Ergebnis zu erreichen.
- Mit uns werden Sie selbst "Data Excellent".
FAQ zu Datenqualität langfristig sicherstellen
Bei Datenqualität geht es um die Beschaffenheit von Daten; in unserem Kontext um die Beschaffenheit von Kunden- und Interessentendaten. Kunden- und Interessentendaten sind Daten, die im Zusammenhang mit Kunden und Interessenten stehen, also Vorname, Nachname, Straße, Hausnummer, Postleitzahl und Ort. Aber auch eine E-Mail-Adresse, eine Telefonnummer und eine Bankverbindung zählen dazu. Kauf- und Bestellhistorien sowie Interaktionen erweitern die Kundendaten zusätzlich.
Und die Qualität? Wir sprechen dann von qualitativ hochwertigen Kundendaten, wenn sie folgende Kriterien erfüllen:
- Aktualität
- Vollständigkeit
- Korrektheit
- Eindeutigkeit
Daten-Governance-Richtlinien legen fest, wer für die Pflege, Nutzung und Sicherheit von Daten verantwortlich ist. Sie definieren Standards für Datenstrukturen, Integrität und Aktualität. Ohne klare Governance kann es zu Inkonsistenzen, Redundanzen und Sicherheitsrisiken kommen. Ein effektives Governance-Framework sorgt für kontinuierliche Qualitätssicherung und verhindert, dass fehlerhafte oder veraltete Daten die Geschäftsprozesse beeinträchtigen.
Schulungen und klare Richtlinien sind essenziell, um ein Bewusstsein für Datenqualität zu schaffen. Mitarbeitende sollten verstehen, welche Auswirkungen fehlerhafte Daten haben und wie sie dazu beitragen können, die Qualität zu erhalten. Gamification-Ansätze, regelmäßige Audits und Anreize für fehlerfreie Dateneingabe können ebenfalls helfen, eine datenbewusste Unternehmenskultur zu etablieren.
Typische Kennzahlen für die Datenqualität sind Vollständigkeit (wie viele Datensätze sind vollständig?), Konsistenz (passen die Daten in verschiedenen Systemen zusammen?), Genauigkeit (entsprechen die Daten der Realität?) und Aktualität (wie oft werden die Daten gepflegt?). Dashboards und Monitoring-Systeme helfen, diese KPIs kontinuierlich zu überwachen und Maßnahmen zur Verbesserung abzuleiten.
Doppelte Datensätze entstehen oft durch manuelle Eingaben oder fehlende Integrationen zwischen Systemen. Um Redundanzen zu vermeiden, sollten Unternehmen deduplizierende Algorithmen und Master Data Management (MDM) nutzen. Einheitliche Identifikationsnummern für Kunden, Produkte oder Lieferanten helfen ebenfalls, Dubletten zu verhindern.
Die Häufigkeit hängt von der Art der Daten ab. Kunden- und Transaktionsdaten sollten kontinuierlich geprüft werden, während Stammdaten regelmäßig – etwa quartalsweise – auditiert werden sollten. Automatisierte Prüfmechanismen und Alerts helfen, Fehler in Echtzeit zu erkennen und zu korrigieren.
Wir sind für Sie da.
Kontaktieren Sie uns über das Formular oder rufen Sie uns direkt an.
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