Mit dreistufigem Datenqualitäts-Prozess Potenziale von CRM voll ausschöpfen

Datenqualität und CRM: das Salz in der Suppe

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Sinnvoll ist auch hier eine fehlertolerante Suche. Uniserv hat die Anforderungen an die Data Quality Firewall bei CRM-Systemen mithilfe von DQ-Konnektoren umgesetzt. Diese wurden gemeinsam mit Entwicklungspartnern für die wichtigsten CRM-Systeme umgesetzt. Die DQ-Konnektoren binden die Datenqualitätsmechanismen nahtlos in die CRM-Systeme ein, eine system-individuelle Programmierung entfällt. Auf diese Weise werden bereits bei der Datenaufnahme und der satzweisen Bearbeitung konkrete Datenqualitäts-Regeln umgesetzt.

Schritt 3: Data Maintenance

Die initiale Datenbereinigung und die implementierten Mechanismen zur Aufrechterhaltung der erreichten Datenqualität sind ein großer Schritt in Richtung einer qualitativ hochwertigen Datenbasis. Darüber hinaus ist es jedoch sinnvoll, periodisch den Gesamtdatenbestand zu prüfen. So sollte beispielsweise regelmäßig eine Prüfung auf Straßen- bzw. Ortsumbenennungen erfolgen, Umzüge sollten nachvollzogen und eingepflegt und die Datensätze verstorbener Kunden zumindest gekennzeichnet werden. In Deutschland gibt es im Jahr ca. 4 Millionen Umzüge und ca. 30.000 Änderungen bei Straßen, Postleitzahlen und Orten. Unter Umständen ist es auch notwendig, bereits vorhandene Daten mit Zusatzinformationen anzureichern. Dabei ist es ratsam, diese periodischen Prüfungen ebenfalls im Batch-Verfahren durchzuführen. Alle Daten des Gesamtbestandes entsprechen dann zu bestimmten Zeitpunkten einem gemeinsamen Datenqualitätsstandard.

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Wenn Unternehmen alle drei Prozessschritte implementieren und gewissenhaft umsetzen, ist eine hohe Datenqualität im CRM-System garantiert. Die Potenziale von Kundenbeziehungsmanagement lassen sich dann sowohl auf analytischer als auch auf operativer Ebene voll ausschöpfen. Verlässliche Auswertungen als Basis für strategisch richtige Entscheidungen, gefestigte Kundenbeziehungen und motivierte, entlastete Mitarbeiter – dies sind nur einige der positiven Folgen. Fest steht: CRM ohne hohe Datenqualität, das ist wie Suppe ohne Salz – und hinterlässt mehr als nur einen faden Beigeschmack.