Gute Daten, schlechte Daten – sind Ihre Stammdaten bereit für KI?

KI braucht Qualität – warum gute Kundendaten die Basis für intelligente Prozesse sind

In Zeiten von KI-gestütztem Vertrieb, automatisierter Kundenkommunikation und datengetriebenem Business Development ist eines klar: KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeitet. Die Qualität der Kundenstammdaten entscheidet darüber, ob KI-Prozesse überhaupt möglich sind – und ob sie echten Mehrwert liefern.

Was bedeutet „KI-bereit“ im Kontext von Kundendaten?

KI-bereite Daten sind:

• strukturiert und standardisiert – damit Algorithmen sie effizient verarbeiten können.
• vollständig und aktuell – denn veraltete oder fehlende Informationen führen zu falschen Empfehlungen.
• verknüpft und kontextualisiert – z. B. durch die Konsolidierung von Stammdaten zum Golden Record und Verknüpfen mit Transaktions-, Verhaltens- oder Feedbackdaten.

Ohne diese Eigenschaften bleibt KI blind – sie kann keine Muster erkennen, keine Prognosen erstellen und keine personalisierten Entscheidungen treffen.

Schlechte Daten = schlechte KI

Laut einer aktuellen Umfrage¹ geben 45 Prozent der Unternehmen an, dass sie mit Problemen bei der Verfügbarkeit oder Qualität ihrer Daten kämpfen. Diese Hürde verhindert nicht nur den Einsatz von KI, sondern auch die Automatisierung und Optimierung zentraler Geschäftsprozesse.

Fehlerhafte, doppelte oder unvollständige Kundenstammdaten führen zu:
 

• falschen Segmentierungen
• irrelevanten Empfehlungen
• ineffizienten Automatisierungen
• verlorenem Vertrauen beim Kunden

KI ist kein Zauberwerkzeug – sie verstärkt, was da ist. Schlechte Daten führen zu schlechten Ergebnissen.

Hochwertige Daten als strategische Voraussetzung für KI

Wer KI-Prozesse in Vertrieb oder Kundenmanagement etablieren will, muss zuerst die Datenbasis in Ordnung bringen:
 

1. Dateninventur durchführen
   Erfassen Sie systematisch, welche Kundendaten in welchen Systemen vorhanden sind – von CRM über ERP bis hin zu Marketing-Tools. Ziel ist ein vollständiger Überblick über die Datenlandschaft.
2. Qualität der Daten analysieren
   Bewerten Sie die Daten hinsichtlich Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität. Tools zur automatisierten DQ-Analyse helfen, Schwachstellen schnell zu identifizieren.
3. Daten bereinigen und harmonisieren
   Fehlerhafte, doppelte oder veraltete Daten müssen korrigiert werden. Hier sorgen bewährte Verfahren wie Dublettenabgleich, Adressvalidierung und Feldstandardisierung für Qualität.
4. Daten verknüpfen und konsolidieren
   Durch die Zusammenführung von Stammdaten aus verschiedenen Quellen entsteht mit dem Golden Record ein konsistentes Kundenbild („Single Customer View“). Dies ist essenziell für KI-gestützte Analysen und Entscheidungen.
5. Datenprozesse operationalisieren
   Die bereinigten und verknüpften Daten müssen in operative Systeme integriert werden – etwa für Kampagnensteuerung, Kundenservice oder Vertriebsautomatisierung. KI kann hier gezielt unterstützen, z. B. durch Next-Best-Action-Modelle oder Churn Prediction.

Fazit

Die Qualität der Kundenstammdaten ist kein technisches Detail, sondern eine strategische Voraussetzung für den Einsatz von KI. Unternehmen, die ihre Datenbasis systematisch aufbauen und pflegen, schaffen die Grundlage für intelligente, automatisierte und kundenorientierte Prozesse.

¹ Jedes fünfte Unternehmen nutzt künstliche Intelligenz - Statistisches Bundesamt (Zugriff 26.09.2025)