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.
"Wer Datenqualität langfristig denkt und Verunreinigungen verhindert, sichert nachhaltig Mehrwerte für seine Kunden und sein Unternehmen."
Sebastian Krebs, Head of Customer Success bei Uniserv
"Wer Datenqualität langfristig denkt und Verunreinigungen verhindert, sichert nachhaltig Mehrwerte für seine Kunden und sein Unternehmen."
Sebastian Krebs, Head of Customer Success bei Uniserv
