Saubere Daten sind gut für Ihr Geschäft

Ihr Schlüssel zum erfolgreichen Kundenerlebnis

Wettbewerbsvorteil ja oder nein?

Daten sind ein enormer Wettbewerbsvorteil für nahezu jedes Unternehmen. Diese Aussage ist im Zuge der Digitalisierung nicht neu. Eine verlässliche Kenntnis zur Datenlage im eigenen Unternehmen ist dafür von großer Bedeutung. So wissen aber nur wenige Unternehmen, was schlechte Datenqualität sie wirklich kostet. Sichtbar ist oft nur die Spitze des Eisbergs.

Auch für Kundenkampagnen sind Daten ein entscheidender Erfolgsfaktor. Kunden- und produktebezogene Affinitäten ermitteln, Kundensegmentierung, Ermittlung von Käuferprofilen, Kundenpriorisierung, Minimierung der Streuverluste, Steigerung der Rücklaufquoten und vieles mehr. Um der Dynamik der Märkte sowie den steigenden Anforderungen der Kunden gerecht zu werden, brauchen Unternehmen verlässliche Analysen ihrer Kundendaten.

Die Achillesferse für eine erfolgreiche Kampagne und ein optimales Kundenerlebnis liegt zunächst aber nicht darin, Affinitäten oder die richtigen Kundensegmente zu finden. Der entscheidende Schwachpunkt sind die Daten selbst.

Wie wollen Unternehmen sinnvolle Segmente und Zielgruppen definieren und eine Kampagne aufsetzen, wenn sie nicht wissen, welche Informationen in den Daten stecken und ob die Daten sich überhaupt als valide Entscheidungsbasis eignen? Einfache Beispiele, die jedes Unternehmen kennt, sind etwa Dubletten im Datenbestand, fehlende Daten im Kundenstamm (E-Mail, Anrede Nachname) sowie Schreib- oder Tippfehler.

Immer wieder führen vermeintlich einfache Fehler zu falschen Rückschlüssen und am Ende zu unzufriedenen Kunden. Existieren etwa für einen Kunden zwei Datensätze, kann dies dazu führen, dass er unterschiedliche Hinweise zu einer Aktion erhält, dass er doppelt kontaktiert oder wie ein C-Kunde behandelt wird, obwohl er tatsächlich zu den B-Kunden zählt. Das heißt, durch Dubletten können Inkonsistenzen und widersprüchliche Datensätze entstehen. Viele Schwachstellen in Datenbeständen bleiben unerkannt, da Unternehmen es nicht schaffen, einen ganzheitlichen Überblick über die Datenbestände sicherzustellen. Kurzum: Eine schlechte Datenqualität beeinflusst die Effizienz und das Ergebnis einer Kundenkampagne maßgeblich.

Folgen schlechter Datenqualität

Neben direkt messbaren gibt es auch vermeintlich unsichtbare Konsequenzen mangelnder Datenqualität.

1. Schritt: Datenverständnis und Transparenz schaffen

Mit geeigneten Maßnahmen verbessern Unternehmen die Kundenkommunikation, indem sie Schwachstellen in Daten aufdecken und die Transparenz in ihrem Datenbestand erhöhen.

Doch wie kann Transparenz in Millionen von Datensätzen geschaffen werden, die unter Umständen auch noch auf mehrere Systeme verteilt sind? Data Literacy, das Schaffen von Datenverständnis, ist die Lösung. Data Literacy bezieht sich in erster Linie auf die Fähigkeiten, Daten zu lesen, zu verstehen, zu analysieren und zu kommunizieren. Es umfasst zudem das Verständnis von Datenquellen und -typen, Datenanalyse-Tools und -Techniken sowie der Datenvisualisierung und -kommunikation. Datenkompetente Unternehmen, die diese Bereiche vereinen, können Daten nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Geschäftsprozesse zu verbessern, neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren und um komplexe Probleme zu lösen. Ausgangspunkt hierfür ist, den Ist-Zustand der Daten zu kennen.

Das bestätigt auch der aktuelle BARC Data, BI & Analytics Trend Monitor 23. Bereits zum 6. Mal in Folge landen die Themen Datenqualität und Master Data Management im BARC Data, BI & Analytics Trend Monitor auf Platz 1 der befragten Anwender. Das Gesamtbild zeigt, dass sich Unternehmen auf die Grundlagen der Nutzung und Verwaltung der Daten konzentrieren, bevor sie die Prioritäten auf fortgeschrittene Analysemethoden verlagern.

Das Ergebnis verwundert nicht, denn wollen Unternehmen Daten erfolgreich nutzen, müssen Sie zunächst folgende Fragen beantworten können:

  • Welche Daten haben wir und wo liegen diese?
  • Welche Daten brauchen wir?
  • Wie sieht die Qualität aus?
  • Können wir mit den vorhandenen Daten unsere Ziele erreichen?
  • Wo gibt es Handlungsbedarf?

2. Schritt: Daten interpretieren und Konsens schaffen

Es ist wichtig, Kolleg:innen die richtigen Skills an die Hand zu geben, um Daten auch interpretieren zu können. Hiermit ist die Befähigung von Mitarbeitern gemeint, gemeinsam mit allen Beteiligten über Daten zu sprechen und Konsens über die Datenlage zu schaffen. Hierfür benötigen Unternehmen geeignete Tools, die sich nicht an IT-Spezialisten richten, sondern die die jeweiligen Fachabteilungen dabei unterstützen, die Daten zu interpretieren.

Vorhandene Lösungen wie CRM- oder ERP-Systeme liefern hier keine Funktionalität. Und auch BI-Tools legen ihren Fokus häufig eher auf die Analyse bestehender Daten und nicht auf die Visualisierung und vorherige Bereinigung von Schwachstellen im Datenbestand.

Aufgrund der hohen Marktdurchdringung wird dann aus der Not geboren häufig auf Microsoft Excel zurückgegriffen. Aber auch Excel kommt insbesondere bei großen Datenmengen schnell an seine Grenzen und ist weit von einer Best-of-Breed-Lösung entfernt, die Transparenz in Datenbestände bringt.

Letztlich bedarf es ergänzender Tools, die darauf spezialisiert sind, eine gemeinsame Datengrundlage herzustellen und Datenschwachstellen aufzuzeigen und zu beseitigen. Nur dann ist es möglich, eine valide Entscheidungsgrundlage für die nächste Kundenkampagne zu gewinnen.

Auswirkungen von Dubletten

Auswirkungen von Dubletten im Kundenstamm

3. Schritt: Wissensvorsprung durch Ad-hoc Analysen

Nach abgeschlossener Bewertung des Ist-Zustandes und der Bereinigung der Daten geht es darum, Muster und Trends zu erkennen, die eine erfolgreiche Kundenkampagne auf den Weg bringen. Entscheidend ist hierbei ebenfalls die Flexibilität und die einfache Handhabung, so dass sich Mitarbeitende aus den unterschiedlichen Fachabteilungen auch ohne IT-Kenntnisse sicher in Datenbeständen bewegen und diese genauer unter die Lupe nehmen können.

Das entlastet nicht nur die IT-Abteilung, sondern sorgt dafür, dass Analysen endlich dort entstehen, wo die eigentlichen Ideengeber und Spezialisten sitzen. Völlig freie Filter- und Selektionsmöglichkeiten sowie ein intuitiver Umgang mit Daten unterstützen Mitarbeiter dabei, Zusammenhänge aufzudecken und innovative Kundencluster oder -segmente zu bilden.

4. Schritt: Serviceorientierte Kommunikation statt Informationen mit der Gießkanne

Wer die Kontrolle behält und die Massendaten jederzeit flexibel auswerten kann, kennt den Bedarf seiner Kunden und verschafft sich den nötigen Wissensvorsprung für treffsichere Vertriebs- und Marketingkampagnen. So berichten Unternehmen immer wieder von langwierigen Selektionsdurchläufen im CRM-System, die aufgrund großer Datenmengen oft erst nach einigen Stunden die gewünschten Abfrageergebnisse liefern.

Eingriffe oder Korrekturen während des Durchlaufs sind nicht möglich, eine flexible Anpassung und ein Nachsteuern der Abfragekriterien über CRM-Systeme daher meist nicht gegeben. Dabei basiert gezieltes Kampagnenmanagement auf sauberen Daten und der Möglichkeit, ad hoc Filter- und Selektionsmechanismen anpassen zu können. Mit genau platzierten Kampagnen verzeichnen Unternehmen höhere Erfolgsquoten, während Kosten und Ressourcen in Vertrieb und Marketing im Blick bleiben.

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