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Gute Datenqualität ist ein kontinuierlicher Prozess

Einmal ist keinmal: Warum gute Datenqualität kein einmaliger, sondern ein kontinuierlicher Prozess ist bzw. sein sollte

„Panta rhei – alles fließt …“ dieser Aphorismus des griechischen Philosophen Heraklit gilt ganz besonders für den Bereich Kundenstammdaten. Fast kontinuierlich ergeben sich Veränderungen und Aktualisierungen, die natürlich laufend berücksichtigt werden müssen, um die Qualität der Kundenstammdaten auf einem hohen Niveau zu halten. Aus diesem Grund sind auch alle Maßnahmen, die darauf abzielen, mit einer einmaligen Aktion für qualitativ bessere Kundendaten zu sorgen, von vorneherein zum Scheitern verurteilt. Stattdessen ist es notwendig, einen kontinuierlichen „Kreislauf“ an Maßnahmen zu definieren und zu implementieren, mit dem die Qualität der Daten sukzessive und nachhaltig verbessert wird.

Dass so eine sukzessive und nachhaltige Optimierung der Kundenstammdaten heute unbedingt erforderlich ist, ist unbestritten. Schlecht gepflegte Kundendaten kann und möchte sich kein Unternehmen mehr leisten, denn eine möglichst hohe Datenqualität ist heute zentraler Erfolgsfaktor

  • für einen 360-Grad-Blick auf den Kunden als wichtige Voraussetzung

    • für die Planung und Durchführung von Marketing- und Vertriebskampagnen,
    • für einen auf die Bedürfnisse des Kunden angepassten Support und Kundendienst,
    • für perfekt auf dessen Bedürfnisse angepasste Produkte und Services,

  • für das Erfüllen von Compliance-Anforderungen und gesetzliche Auflagen (z.B. im Banken- und Finanzwesen)
  • für richtige strategische Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage von Predictive Analytics-Methoden.

Kundenstammdaten: Nichts ist beständiger als der Wandel

Wenn sich die meisten Unternehmen der Bedeutung einer hohen Datenqualität bewusst sind, stellt sich natürlich die Frage, weshalb es immer noch vielen Unternehmen nicht gelingt, die Qualität ihrer Kundenstammdaten nachhaltig auf einem hohen Level zu halten.

Dies liegt natürlich zuerst einmal in der Natur der Sache. Persönliche Daten wie Adresse oder Telefonnummer sind heute einem fast ständigen Wandel unterzogen. Das unterstreichen allein schon die folgenden Zahlen:

  • Jedes Jahr ziehen in Deutschland acht Millionen Menschen um
  • Jedes Jahr gibt es in Deutschland mehr als 800.000 Sterbefälle
  • Pro Jahr werden in Deutschland 45.000 Straßennamen und fast 2.000 Ortsnamen umbenannt

Im Business-to-Business-Bereich sorgen Insolvenzen (im Jahr 2015 über 23.000 Unternehmen), Firmenübernahmen und -zusammenschlüsse sowie Mitarbeiterwechsel für sich ständig ändernde Firmen- und Adressdaten.

Weitere Faktoren, die die Qualität der Kundenstammdaten beeinflussen können, sind:

  • Falsche Angaben des Kunden im direkten Kontakt (Post, Telefon, Online-Formular)
  • Fehler beim Erfassen der Daten durch einen Mitarbeiter
  • Erfassen und Pflegen der Daten in isolierten Daten-„Silos“ (ERP-System, Online-Shop, Ticketing-System)

Dies führt zum einen zu einem Kundendaten-„Wildwuchs“, der auch heute von vielen Unternehmen kaum oder gar nicht bewältigt, d.h. in einer zentralen Datenbank konsolidiert werden kann. Doch es gilt: Ohne Konsolidierung keine Optimierung der Datenqualität.

Doch auch die Konsolidierung allein führt nicht zwangsläufig zu höherer Datenqualität, sondern muss um weitere Maßnahmen ergänzt werden. Dabei ist es notwendig, die einzelnen Maßnahmen in einen kontinuierlichen Kreislauf zu integrieren, denn erst damit können die kontinuierlichen Veränderungen bewältigt werden.

Der Datenqualitätskreislauf

Der Datenqualitätskreislauf ist die Grundlage für eine nachhaltige Optimierung der Kundenstammdaten und er verdeutlicht einmal mehr, dass es sich dabei nicht um eine einmalige Ad-hoc-Aktion, sondern einen „Closed Loop“ aus Maßnahmen handelt, die nahtlos ineinandergreifen und bei denen es prinzipiell keinen Anfang und kein Ende gibt. 

Data Quality Cycle

Der Datenqualitätskreislauf besteht aus den folgenden vier Phasen:

  1. Analysieren
    Überblick über den IST-Zustand der im Unternehmen verfügbaren Kundenstammdaten und Aufdecken von Defiziten, Inkonsistenzen und Verstößen gegen Vorgaben zur Datenerfassung

  2. Bereinigen
    Maßnahmen zur Beseitigung der in Phase 1 erkannten Fehler und Defizite sowie zur Optimierung der Datenqualität. Konsolidieren und Anreichern der verfügbaren Stammdaten zum „Golden Record“.

  3. Schützen
    Langfristiges und nachhaltiges Wahren eines hohen Datenqualitätsniveaus durch Einrichten von „DQ-Checks“. Damit wird ein „schleichendes Verschmutzen“ der Daten verhindert. „First Time Right“ durch Einrichten einer DQ-Firewall.

  4. Überwachen
    Kontinuierliches Überwachen und Dokumentieren der Datenqualität, z.B. über eine DQ-Scorecard. Die Ergebnisse bilden dann wieder die Grundlage für eine erneute Analyse der Datenqualität und schließen damit den Datenqualitätskreislauf.

Der Golden Record ist gut, das Golden Profile“ ist besser

Immer mehr Unternehmen erkennen die zentrale Bedeutung, die eine möglichst aktuelle, präzise, vollständige und korrekte 360-Grad-Sicht auf den Kunden, sozusagen ein eisernes Grundvertrauen in die eigenen Daten, für ihren zukünftigen Geschäftserfolg hat. Allerdings reichen dazu die im Unternehmen gesammelten Kundenstammdaten allein nicht mehr aus, um diese 360-Grad-Sicht zu erreichen. Denn in den Zeiten einer immer rascher fortschreitenden Digitalisierung des Kunden hinterlässt dieser eine ganze Reihe von „Spuren“ und zwar nicht nur an den vielfältigen Touch Points des Unternehmens (Webseite, Online-Shop, Newsletter, etc.), sondern auch in Online-Communities, Bewertungsportalen und sozialen Medien, die ebenfalls in die 360-Grad-Sicht einfließen müssen.

Ground Truth

Mit Ground Truth hat die Firma Uniserv eine Lösungs- und Prozess-Methodik entwickelt, die Unternehmen entsprechend dabei unterstützt, in einem mehrstufigen Vorgehen letztendlich das Golden Profile eines jeden Kunden zu erstellen, das dessen Adressdaten, sein Kaufverhalten, seine Interessen und Vorlieben, aber auch seine Kommunikation und Interaktion mit dem Unternehmen zu einem zentralen Datensatz aggregiert. Darüber hinaus werden in den Golden Profiles die oben genannten „Spuren“ integriert, die der Kunde im Internet und den sozialen Netzwerken hinterlässt. Konkret bedeutet dies, dass die Stammdaten eines jeden Kunden (Golden Record) sowie die Bewegungsdaten (Transaktions- und Interaktionsdaten) zusammengeführt werden. Ground Truth sorgt darüber hinaus für eine kontinuierliche Aktualisierung dieser Daten sowie eine Synchronisierung der Daten über die unterschiedlichen Datenquellen hinweg. 

Ground Truth wird damit zur zentralen Komponente für eine optimale und nachhaltige Datenqualität im Unternehmen.

Fazit: Wer die Qualität seiner Kundendaten steigern und kontinuierlich auf hohem Niveau halten möchte, darf diese Aufgabe nicht als „Einmal-Aktion“ betrachten, sondern muss dafür sorgen, dass ein kontinuierlicher Datenqualitätskreislauf aus nahtlos ineinander greifenden Maßnahmen zur Optimierung der Datenqualität implementiert wird, idealerweise unternehmensweit. Erst dann wird er die Herausforderung einer nachhaltig hohen Datenqualität erfolgreich meistern. Mit der Ground Truth-Methode ist er darüber hinaus in der Lage, das so genannte Golden Profile eines jeden Kunden zu bilden. Als Gesamtheit aus Stammdaten und Bewegungsdaten bildet das Golden Profile die wirkliche, echte 360-Grad-Sicht auf den Kunden, als Basis für ein Grundvertrauen in die Daten. Dies noch abgerundet mit kontinuierlicher Datenqualität im Closed Loop – und einem professionellen Kundendatenmanagement für eine erfolgreiche Customer Journey steht nichts mehr im Wege.

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Ground Truth von Uniserv sowie die dazugehörigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der Uniserv GmbH in Deutschland und anderen Ländern. Alle anderen Namen von Produkten und Dienstleistungen sind Marken der jeweiligen Firmen.

Ground Truth ist das Fundament für Umsatzwachstum und neue Geschäftsmodelle vor dem Hintergrund der digitalen Transformation, beispielsweise für die Optimierung von Vertriebs- und Marketingaktivitäten, Kampagnenmanagement, von Blacklist Matching, Compliance oder auch Customer Relationship Management. Im Mittelpunkt steht das Golden Profile eines jeden Kunden, sprich der Golden Record, angereichert mit Interaktions- und Transformationsdaten (Bewegungsdaten). Mit dem Ground Truth bewegen sich Entscheider nicht mehr im luftleeren Raum, sondern haben Bodenhaftung im Decision-Making.