Treffsichere Dublettenprüfung.
Doppelte Kundendaten eindeutig identifizieren & bereinigen. Für einen sauberen Kundendatenbestand.
Doppelte Datensätze kommen häufig vor und sind leider oft gar nicht so einfach zu erkennen. Denn: nicht alle Dubletten gleichen einander völlig. Manche Kundendatensätze sind sich nur sehr ähnlich, aber es gibt keine hundertprozentige Übereinstimmung. Das macht es oft schwer, Duplikate zu identifizieren. Diese Ähnlichkeiten innerhalb Ihrer Geschäftspartnerdaten zu erkennen ist die Aufgabe von Uniserv identity. Unser smarter Algorithmus sucht, vergleicht und identifiziert Dubletten innerhalb Ihrer Datenbanken – und zwar anhand der von Ihnen definierten Kriterien.
Mit unserer Dublettenprüfung holen Sie das Beste aus Ihren Daten heraus!
- Schnelles Durchsuchen von Datenbeständen und Finden von konkreten Dubletten.
- Müheloser Vergleich von internationalen Datensätzen über verschiedene Zeichensätze und Skripte hinweg.
- Fehlertolerante Zuordnung von ähnlichen Datensätzen entweder direkt bei der Datenanlage oder auch innerhalb ganzer Datenbestände.
- Effiziente Konsolidierung von Daten aus allen Kanälen und Quellen eines Unternehmens.
Adieu Datenredundanzen, hallo sauberes System!
Mit unserem Dublettencheck verhindern Sie redundante Datensätze.
Unsere Dublettenprüfung sorgt dafür, dass keine Redundanzen im System vorliegen. So identifizieren Sie Daten aus unterschiedlichsten Quellen eindeutig: Kunden, Lieferanten, Interessenten, Patienten oder Messebesucher. Besonders stolz sind wir auf unsere umfangreichen internen Wissensdatenbanken mit:
- Landesspezifischen Regel- und Begriffstabellen.
- sprachraumspezifischer Phonetik.
- Unicode-kompatibler Matching-Technologie.
- Adressspezifischer Fuzzy-Logik.
- Individuell konfigurierbare Abgleiche.
Trotz Hör-, Schreib- oder Transskriptionsfehlern wie Spitznamen, Abkürzungen und Schreibweisen in unterschiedlichen Schriftsätzen (Arabisch, Chinesisch, Griechisch, Kyrillisch etc.) finden Sie zielsicher und zuverlässig Dubletten in Ihren Systemen oder verhindern deren Anlage. Dank flexibler Integration gelingt die Identifikation von Geschäftspartnerdaten sowohl in Echtzeit (Einzelsatz) als auch in der Massenverarbeitung. Die Dublettenprüfung kann sowohl On Premises als auch als Dienstleistung über unser Rechenzentrum (Data Processing Services) genutzt werden.
Es kommt noch besser!
Unsere Dublettenprüfung kann mehr als Datenredundanzen verhindern!
Der Abgleich und die Identifikation funktionieren natürlich nicht nur innerhalb Ihrer eigenen Datenbank(en). Integrieren Sie zum Beispiel externe Listen in Ihr System oder gleichen Sie Ihre Daten gegen Fremdlisten (z.B. die Robinsonliste oder Umzugsdatenbank) ab. Mit unserer Sanktionslistenprüfung gleichen Sie außerdem automatisiert gegen einzelne oder mehrere Sanktionslisten ab.
Wir sind die Experten für Dublettenabgleich und Dublettenbereinigung.
Das sind unsere Stärken:
- Identifizieren ist eine unserer Kernkompetenzen. Eigens entwickelte und kontinuierlich optimierte Algorithmen garantieren eine einzigartige Abgleichqualität.
- Passgenaue und umfangreiche Konfiguration der Software mit Hilfe qualifizierter Consultants.
- Hochperformante Verarbeitung großer Datenmengen dank skalierbarer Architektur.
- Identifikation und Zuordnung von Datensätzen sowohl in Echtzeit als auch in der Massenverarbeitung.
Optimierte Prozesse dank konsolidierter Daten.
Der Golden Record als Basis für eine 360-Grad-Sicht-Kundensicht.
Dublettenfreie Datenbestände bilden die Basis für die Optimierung Ihrer Prozesse. Die Zuordnung und Konsolidierung der Kundeninformationen über alle Kanäle hinweg ermöglicht zudem eine 360-Grad-Kundensicht. Beides sind wichtige Voraussetzungen für den Erfolg Ihres Business. Daher ist es nicht immer das Ziel bei der Identifizierung doppelter Datensätze, diese zu bereinigen. Unter Umständen ist es notwendig, dass Kundendaten bewusst über verschiedene Systeme hinweg mehrfach vorhanden sind. Dabei ist es wichtig, nicht den Überblick über die Gesamtheit der vorliegenden individuellen Kundeninformationen zu verlieren. Unsere Identifizierungs- und Matching-Technologien bilden daher die Basis für den Uniserv Customer Data Hub. Mit dem Customer Data Hub können Sie Ihre Kundenstammdaten aus unterschiedlichsten Datenquellen extrahieren und im Hub konsolidieren. So werden eindeutige Kundenstammdatensätze über das gesamte Unternehmen hinweg bereitgestellt – die Golden Records. Damit stehen exakte und konsistente Kundendaten für die weitere Verwendung zur Verfügung.
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.
Top-Unternehmen vertrauen auf die Dublettenprüfung von Uniserv
Wir sind für Sie da.
Kontaktieren Sie uns über das Formular oder rufen Sie uns direkt an.
FAQs
Für eine effiziente und zielgerichtete Kundenansprache fehlen Ihnen wichtige Informationen? Sie können nicht eindeutig identifizieren, welche Geschäftspartner vertrauenswürdig sind? Kunden sind nicht nur einmal in Ihren Systemen erfasst? Kundenservice und Call Center können nicht sofort ermitteln, mit wem sie gerade sprechen? Sie vertrauen den Analyse-Ergebnissen Ihrer Kundendaten nicht oder erhalten nicht die gewünschten Informationen? Automatisierte Prozesse geraten ins Stocken? Oftmals sind hier doppelte Kundendaten oder eine fehlende Konsolidierung mehrerer Datenquellen die Ursache.
Die Einsatzmöglichkeiten rund um die Identifizierung doppelter Datensätze sind vielfältig. Als Methode im Datenqualitätsmanagement kommt es beispielsweise seit langem bei der Einrichtung von Data Warehouses zum Tragen. Oder im analytischen CRM beim Aufbau einer einzigen Sicht auf den Kunden. Auch im Direktmarketing ist Identity Resolution nichts Neues und sorgt durch die Dublettenbereinigung hier für reibungslose Prozesse. Aber auch bei der Konsolidierung von Adressbeständen, Bestandsbereinigung, Fremdbereinigung, Listenmischung, beim Cluster-Abgleich, Negativ-Abgleich (z. B. Robinsonliste), Positiv-Abgleich zur Datenanreicherung oder im internationalen Abgleich bei unterschiedlichen Schriftsatz-Räumen – der richtige Umgang mit Kundenidentitätsdaten ist hier erfolgsentscheidend.
Die Identifikation und Zuordnung von Datensätzen mit Uniserv identity kann in Echtzeit in den Geschäftsprozess integriert ablaufen. Aber auch bei der Massenverarbeitung im Batch-Lauf spielt die Uniserv Lösung ihre Stärken aus, beispielsweise bei der Bereinigung oder Zusammenführung großer Datenbestände. Durch die skalierbare Architektur der Lösung können sehr viele Datensätze in kurzer Zeit hochperformant verarbeitet werden. Ihre weiteren Prozesse werden dadurch schneller und effizienter mit den erforderlichen Daten versorgt. Trotz der vielfältigen Einsatzszenarien und umfangreichen Konfiguration ist Uniserv identity dank Standard-Software schnell installiert und schon nach kürzester Zeit rentabel. Für den Einsatz von Uniserv identity ist kein aufwändiges Projekt nötig. Einfach Plug & Play installieren und los geht’s!
Mit Uniserv identity bieten wir eine Out-of-the-Box Gesamtlösung, die sofort Mehrwerte liefert – mit schnellem ROI. Denn Identifizierung & Matching sind unsere Kernkompetenzen. Eigens entwickelte und kontinuierlich optimierte Algorithmen und vielfältigen Konfigurationsmöglichkeiten garantieren eine einzigartige Abgleichqualität. Wir liefern Ihnen keine langen Auswahllisten, sondern zielgenaue Treffer. Zudem unterstützen Sie unsere erfahrenen Consultants bei Bedarf beim Customizing mit Fach-Know-How und Best-Practice-Wissen. Wir bieten eine flexible Bereitstellung on Premise als lokal installierte Software-Lösungen bei Ihnen im Haus, oder wir übernehmen die Dublettenbereinigung in unserem hauseigenen Rechenzentrum.
Das könnte Sie auch interessieren:
