(openPR) Täglich erfahren CRM-Nutzer und Administratoren die negativen Auswirkungen mangelnder Datenqualität und auch aktuelle Studien belegen es, schlechtes Datenniveau ist ein Hauptproblem von Kundenmanagement-Konzepten. Die Ursachen dafür sind vielfältig und eine durchweg korrekte Kundendatenbank wohl eher Utopie. Gerade deshalb ist es notwendig Möglichkeiten wahrzunehmen, die helfen schlechter Datenqualität vorzubeugen und bestehende Daten zu verbessern.
Datenqualität
Wissenschaftliche Ergebnisse belegen einen direkten positiven Zusammenhang zwischen erfolgreichem CRM und guter Datenqualität. Qualitativ hochwertige Daten liegen vor, wenn alle im CRM-System bestehenden Informationen aktuell, relevant, richtig, vollständig und verfügbar sind. Jeder CRM-Nutzer einer Organisation ist dafür mit verantwortlich. Doch das allein reicht meist nicht.
Gründe für die Entstehung „schlechter Daten“
Auch gut gepflegte Kundendatenbanken enthalten in der Regel ca. 5% Adress-Duplikate. Sie entstehen durch Tippfehler, unterschiedliche Schreibweisen, Namenszusätze oder Firmenumzüge. Beim Zukauf externer Informationen findet oft kein Abgleich mit dem eigenen System statt. Dadurch entstehen neue Datensätze für bereits existierende Kunden.
Das Mitarbeiter Informationen nicht vollständig oder fehlerhaft eintragen, kann zur Ursache haben, dass sie die Relevanz der Daten nicht verstehen, aus Zeitmangel oder ungenügender Motivation. In anderen Fällen möchte der Kunde die geforderten Daten nicht Preis geben oder verfälscht den Eintrag im Webformular.
Auswirkungen mangelnder Datenqualität
Das Resultat einer Befragung von Marketingleitern (Quelle: sas) bringt das Problem auf den Punkt. 67% der Befragten gaben an, dass bei Ihnen die Kundenzufriedenheit wegen schlechter Datenqualität leidet und damit die gesamte CRM-Strategie. Neben Beschwerden, Imageverlust und Abwanderungen entstehen auch beachtliche Zusatzkosten. Enthält eine Mailingliste 6000 Adressen und davon sind 5% (300 Adressen) Duplikate, hätte man sich mindestens 150 Briefe plus Porto sparen können.
Ebenso geht die Zuverlässigkeit der Analysetools mit schwindender Datenqualität verloren und beeinflusst die Erfolgsmessung von Marketing, Vertrieb und Kundendienst. Ein effektives Direktmarketing ist ohne korrekte Analyseergebnisse für Cross-Selling-Analysen und Marketing-Controlling gar nicht möglich. Das führt zu einer unzureichenden Unterstützung der operativen Geschäftsprozesse, indem z.B. die falsche Zielgruppe identifiziert und angesprochen wird.
Maßnahmen zur Steigerung bzw. Sicherung der Datenqualität
Um hochwertige Kundenkontakte zu pflegen ist ein Mix aus pro-aktiven (Fehlervermeidung im Vorfeld) und reaktiven (Identifizieren von Fehlern und deren Korrektur) Maßnahmen notwendig. Um die Ursachen mangelnder Datenqualität zu identifizieren, muss der gesamte Prozess und alle damit verbundenen Aktivitäten von der Datenentstehung bis hin zur Verwendung überprüft werden.
* Definition von Datenqualitätsanforderungen in Ihrer Organisation
* Verbesserung der Nutzerakzeptanz – regelmäßige Nutzer-Befragungen und
Schulungen
* Anlegen von Gültigkeits- und Plausibilitätsregeln für die Dateneingabe im
CRM-System
* Anpassungen in der Ablauforganisation
* IT- gestützte Datenbereinigung - Entfernen von Duplikaten, Zusammenführen von
Daten des gleichen Objekts, Abgleich von Daten unterschiedlicher Datenquellen wie
z.B. externen Adresslisten
* Hilfsmittel zur Unterstützung Ihrer Mitarbeiter z.B. Visitenkartenscanner
Gern beantworten wir Ihre Fragen zum Thema Datenqualität und CRM.
ClientHouse GmbH
Carl-Zeiss-Platz 1
07743 Jena, Germany
P +49 (3641) 22096-12
F +49 (3641) 22096-22
Handelsregister: HRB 209993,
Amtsgericht Jena
