Datenanreicherung
Optimierte Kundendaten mit First- und Third-Party-Daten wertvoller machen
Mit einer Datenanreicherung aktualisieren Sie Ihre Daten, erstellen präzisere Kundenprofile und erschließen sich bessere Möglichkeiten für Analysen und Visualisierungen. Zudem dient Datenanreicherung auch der Qualitätssicherung.
Warum eigentlich Datenanreicherung?
Bei der Datenanreicherung werden Kunden- und Interessentendaten um weitere Informationen aus internen und externen Quellen ergänzt. Das ist kein Selbstzweck, sondern schafft additiven Nutzen und neue Erkenntnisse über Ihre Kunden und Interessenten. Denn oftmals entfalten Daten erst durch die Datenanreicherung ihr volles Potenzial. Aus einfachen Informationen werden wertvolle Erkenntnisse. Zudem ermöglicht die Datenanreicherung erweiterte Analysen und Datenvisualisierungen, präzisiert Kundenprofile sowie gezielte Marketingstrategien und datengestützte Entscheidungen wie zum Beispiel:
- Sie möchten eine Datenanalyse über Ihren Bestand z. B. hinsichtlich Kaufkraft und Umsatzpotenzial durchführen.
- Sie möchten mehr über die Lebensumstände und -gewohnheiten Ihrer Kunden und Interessenten erfahren.
- Sie möchten Ihre Daten sinnvoll aggregieren und für die Haushaltsbildung aufbereiten.
- Sie möchten für Ihre nächsten Marketingkampagnen Ihre Zielgruppen noch präziser bilden und gezielter ansprechen.
- Sie möchten eine Entscheidungsgrundlage für die weitere Geschäftsentwicklung schaffen, z. B. wo Sie am besten eine neue Niederlassung eröffnen.
Data Enrichment vs. Data Enhancement
Nur ein Spiel mit Begriffen?
Im Data Management-Alltag tauchen rund um die thematische Klammer Datenanreicherung häufig die englischen Wörter Data Enrichment und Data Enhancement auf. Beide beziehen sich in ihrem Kern auf Datenanreicherung, und somit auf Maßnahmen, mit denen bestehende Daten verbessert oder ergänzt werden, um weiteren Nutzen zu generieren. Doch gibt es feine Unterschiede, die vor allem im professionellen Umfeld – etwa in der Marketing Automation, der Datenanalyse, in CRM-Systemen oder in der Data Governance – relevant sind.
Data Enrichment: Fokus auf inhaltliche Ergänzung
'Data Enrichment' bezeichnet in der Datenanreicherung den Zuwachs an Information. Bestehende Datensätze werden mit zusätzlichen Attributen oder externen Quellen angereichert. Das Ziel ist, mehr Wissen über bestehende Einheiten wie Personen oder Firmen zu erhalten. Ein Kunden- oder Interessentendatensatz wird hierbei mit soziodemografischen Merkmalen, Geokoordinaten oder Daten zum Kaufverhalten ergänzt.
Data Enhancement: Fokus auf qualitative Verbesserung
Der Begriff 'Data Enhancement' umfasst neben der reinen Datenanreicherung auch die Korrektur und Standardisierung von Daten inklusive Datenbereinigung. Erklärtes Ziel ist die Erhöhung der Datenqualität und Nutzbarkeit von Daten. Ein fehlerhafter oder unvollständiger Datensatz wird bereinigt, vereinheitlicht (z. B. Schreibweise), mit aktuellen Informationen aktualisiert – und im besten Fall auch angereichert.
Geocoding – fokussierte Datenanreicherung mit geografischem Mehrwert
Geocoding ist eine Form der kontextbezogenen Datenanreicherung, bei der bestehende Adressdaten um zusätzliche raumbezogene Informationen ergänzt werden. Dadurch entstehen völlig neue Anwendungsmöglichkeiten:
- Standortanalysen: Woher kommen meine Kunden? Wo lohnt sich eine Filialeröffnung?
- Routenoptimierung und Logistik: Welche Lieferwege sind effizient?
- Targeting im Marketing: Welche Zielgruppen leben in welchem Umfeld?
- Risikobewertung: In welcher Region liegen z. B. Hochwasserrisiken oder Betrugswahrscheinlichkeiten höher?
- Visualisierung in Karten: Datenpunkte lassen sich in Echtzeit auf Karten darstellen und analysieren.
Datenanreicherung setzt saubere Daten voraus – dafür sorgt die Datenbereinigung. Sie entfernt Dubletten, korrigiert Fehler, vereinheitlicht Formate, ergänzt fehlende Werte, prüft Inhalte gegen Referenzen, normalisiert Einträge und dokumentiert alle Schritte. So entsteht eine verlässliche Datenbasis für Anreicherung, Analyse und automatisierte Prozesse. Ordnung schafft Vertrauen und Nutzbarkeit.
Quick Facts zur Datenanreicherung
- Aus "Adresse" wird "Insight": Aus einer einfachen Postanschrift kann die Grundlage für zielgenaues Marketing werden, oder für Standortanalysen sowie Kaufkraft- oder Milieueinschätzungen.
- Greifbar statt anonym: Durch kontinuierliche Datenanreicherung entsteht die Grundlage für individuelle Erlebnisse, die Kunden wirklich begeistern.
- Extern trifft intern: Die Datenanreicherung kombiniert eigene Daten mit vorzugsweise externen Quellen - etwa sozia-demografische Merkmale oder Wirtschaftsdaten.
- Mehrwert statt Mehraufwand: Automatisierte Datenanreicherungsprozesse liefern frische Insights - ganz ohne manuelle Pflege und mit maximaler Skalierbarkeit.
- Kontext macht den Unterschied: Ein einzelner Datenpunkt ist oft wenig aussagekräftig - durch passende Zusatzinformationen entsteht hingegen echter Nutzen. Aussagen und Ableitungen sind jetzt datenbasiert.
- Data Governance & Datenanreicherung: Die Datenanreicherung sollte Teil einer übergreifenden Data Strategy sein – inklusive Kontrolle, Dokumentation und Monitoring.
Welche Daten können zur Datenanreicherung herangezogen werden?
Die Anreicherung der Daten von Kunden und Interessenten ist kein starres Konzept – sondern extrem vielseitig. Grundsätzlich lässt sich fast jede Art von Daten anreichern - vorausgesetzt, es gibt sinnvolle, passende Zusatzinformationen. Ob Kunden oder Interessenten, und damit verbunden auch Standorte oder Prozesse: Jede Datenart lässt sich intelligenter machen. Entscheidend ist immer der Kontext: Welche Ziele verfolgen Sie mit den Daten?
Die Daten von Kunden und Interessenten sind ein Klassiker der Datenanreicherung. Typische Ergänzungen können zum Beispiel soziodemografische Merkmale sein, aber auch Verhaltensdaten und Information über Interessen oder Affinitäten. Die veredelten Daten dienen insbesondere einem besseren Targeting, einer personalisierten Ansprache sowie besseren Segmentierung.
Für Vertrieb, Risikomanagement und Partnernetzwerke lassen sich firmenbezogene Datensätze z. B. mit Branchenklassifikationen wie den NACE-Codes anreichern. Hierzu gehören aber auch Bonitätsauskünfte oder Zahlungsverhalten sowie Beteiligungsstrukturen oder Konzernverflechtungen. So ergänzt dienen die Daten zum Beispiel dem Lead-Scoring, dem Leadmanagement, der Risikobewertung und Marktanalysen.
Adressen oder Koordinaten lassen sich z. B. anreichern mit Einzugsgebieten und Infrastrukturdaten. Auch Mikrozensus-Informationen, Wirtschaftsdaten und Konkurrenzstandorte stehen zur Verfügung. Interessant ist das für Logistik, Expansion und Standortanalysen. Die ergänzten Daten dienen der Optimierung von Lieferketten, der Standortwahl sowie der Zielgruppen- und Potenzialplanung.
Für eine bessere Planung, Forecasts und Kontextanalysen können Kunden- und Interessentendaten auch mit Informationen wie Feiertagen, Ferienzeiten und Wetterdaten angereichert werden. Auch Markt- und Branchentrends bzw. Saisonalitäten und historische Entwicklungen sind möglich. Interessant sind diese Daten etwa für Reporting, Prognosen sowie saisonale Planungen.
Die vier Stufen der Datenqualität
Wir zeigen Ihnen vier Steps, die bei der Qualität der Daten beachtet werden müssen, damit sie am Ende zum echten Asset für Ihr Unternehmen gelten. Für Ihre Daten nur das Beste.
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Vorteile der Datenanreicherung
In der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt sind reine Datensätze, auch wenn sie qualitativ optimiert sind, oft nicht genug. Sie liefern lediglich einen Ausschnitt der Realität – unvollständig, isoliert und mitunter schwer interpretierbar. Die Datenanreicherung verwandelt diese Rohdaten in wertvolle Informationen. Die Vorteile sind vielfältig:
Wir sind für Sie da.
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