Datenqualität verbessern: 8 praktische Tipps

Datenqualität verbessern: 8 praktische Tipps So optimieren Sie Ihre Kundendaten dauerhaft

Um die richtigen Marketingmassnahmen umzusetzen, brauchen Sie Daten. Entscheidend ist jedoch nicht primär die Menge, sondern vor allem die Qualität. Schlechte Daten ergeben schlechte Analysen, obwohl der Aufwand für Erfassung, Speicherung und Verarbeitung unverändert hoch bleibt. Die folgenden 8 Tipps helfen Ihrem Unternehmen dabei, die Datenqualität nachhaltig zu verbessern.

Saubere Kundendaten gehören zum wichtigsten Kapital eines Unternehmens: Investieren Sie deshalb in die Datenqualität.

1. Entwickeln Sie eine Datenstrategie

Definieren Sie in einem ersten Schritt, welche Daten für die beabsichtigten Zwecke überhaupt notwendig sind, welche Kriterien sie erfüllen müssen und wie sie sinnvoll verknüpft werden. Führen Sie Regeln für die Prozesse der Datenerfassung ein und informieren Sie Ihre Mitarbeitenden darüber. Diese sollten wissen, wie entscheidend eine hohe Qualität der Daten für ein erfolgreiches Unternehmen ist und wie sie dazu beitragen können, die Datenqualität zu verbessern. Unterstützen Sie die Mitarbeitenden mit Tools, die ihnen das Erfassen und Bearbeiten von Data erleichtert. Beispielsweise verhindert das Hinterlegen von Referenzdaten, dass die Mitarbeitenden ungültige Adressen eingeben – eine weitere Massnahme, um die Datenqualität nachhaltig zu optimieren.

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2. Überprüfen Sie die Datenqualität

Nachdem Sie die Anforderungen an Ihre Datenqualität festgelegt haben, steht ein nächster Schritt an: Überprüfen Sie anhand der festgelegten Kriterien, wie hoch die Qualität der bestehenden Data im Unternehmen ist. Dabei helfen Ihnen etwa die folgenden Kontrollfragen zur Datenqualität:

  • Entspricht die Menge der verfügbaren Daten den gestellten Anforderungen?
  • Stammen die Daten von vertrauenswürdigen Quellen?
  • Lassen sich die Daten für unterschiedliche Zwecke verwenden?
  • Sind die Daten für alle Nutzer leicht abrufbar?
  • Werden die Informationen der Daten auf leicht verständliche Weise dargestellt?
  • Liefern die Data die für die Nutzer erforderlichen Informationen?

Wenn Sie die Datenqualität zum ersten Mal überprüfen, fokussieren Sie sich am besten auf wenige Qualitätskriterien. Steigern Sie die Anzahl der Kriterien für die Datenqualität mit jeder Prüfung.

3. Verlangen Sie von den Kunden die explizite Zustimmung

Ein wichtiges Merkmal von Datenqualität ist, wie Sie die Daten Ihrer Kunden nutzen dürfen. Holen Sie deshalb bei E-Commerce, E-Mail-Marketing oder auf anderen digitalen Kanälen mittels Double Opt-In die explizite Einwilligung der Kunden zur Datennutzung ein. So können Sie auch gleich die Richtigkeit von E-Mail-Adressen oder Mobilenummern prüfen.

4. Halten Sie die Adressen aktuell

Fürs Dialogmarketing und alle weiteren postalischen Massnahmen der Kundenkommunikation ist Ihr Unternehmen auf korrekte Postadressen angewiesen. Diese selbst zu aktualisieren, bedeutet aber einen grossen Aufwand, der sich nur selten lohnt. Deshalb bietet die Schweizerische Post verschiedene Lösungen für die Aktualisierung von Adressen an. Unter anderem überprüft die Post die Datenqualität Ihrer Adressen mit einer kostenlosen Adressanalyse. Diese Analyse zeigt Ihnen die Zahl der nicht mehr aktuellen Adressen sowie der doppelten Datensätze (Dubletten) an. Auf Wunsch kann Ihr Unternehmen dann die aktuellen Adressen beziehen, um die Datenqualität zu verbessern.

5. Verarbeiten Sie Umzugsmeldungen sofort

Sorgen Sie mit klaren Verantwortlichkeiten und Prozessen dafür, dass Umzugsmeldungen sofort verarbeitet werden. Dabei dürfen Sie aber keine Informationen verlieren. Sie sollten die Historie der Daten in Ihrem Unternehmen weiterhin nachvollziehen können – auch um sogenannte Umzugsdubletten zu verhindern. Sprechen Sie den Lieferanten Ihres CRM-Systems darauf an, wie das System eine hohe Datenqualität nach Umzugsmeldungen sicherstellt.

6. Vermeiden Sie Dubletten

Achten Sie darauf, dass Ihr CRM-System oder ein zusätzliches Tool doppelte Datensätze gleich bei der Eingabe verhindert. Dafür gibt es unterschiedliche Lösungen, die oft auf Algorithmen setzen. Ein gutes System erkennt nicht nur identische Daten, sondern auch solche, die sich phonetisch gleichen, aber anders geschrieben sind. Trotz aller Vorsicht schleichen sich in Ihre sauberen Daten mit der Zeit einige Dubletten ein. Lassen Sie sie regelmässig ermitteln und entfernen. Diesen Prozess übernimmt zum Beispiel die Post mit ihren Dienstleistungen für die Adresspflege.

7. Überprüfen Sie auch E-Mail-Adressen auf ihre Qualität

Gültige E-Mail-Adressen sind für die Kundenkommunikation und den E-Commerce längst unabdingbar. Lassen Sie neue E-Mail-Adressen daher schon bei der Eingabe durch die Kunden automatisiert auf ihre Vollständigkeit prüfen. Als Mindeststandard sollte Ihr System E-Mail-Adressen ablehnen, die kein @, keine Domain oder keine bekannte Endung haben. Pflegen Sie zudem die erhobenen E-Mail-Adressen, indem Sie die sogenannten Bounces nach einem E-Mail-Versand sofort verarbeiten. Solche Fehlermeldungen zeigen Ihnen, an welche Adressen Ihre E-Mail nicht zugestellt werden konnte. Falls Sie über andere Kontaktangaben der entsprechenden Kunden verfügen: Bitten Sie sie beispielsweise per Postkarte oder SMS darum, Ihnen die gültige E-Mail-Adresse mitzuteilen. So gelangt Ihr Unternehmen Schritt für Schritt zu einer optimalen Datenqualität.

8. Erheben Sie Mobilenummern statt Festnetznummern

Weil immer mehr Leute keinen Festnetzanschluss mehr haben, werden Festnetznummern für die Kundenkommunikation im B2C-Bereich bedeutungsloser. Erheben Sie daher konsequent Mobilenummern – zumal diese zwei gewichtige Vorteile haben: Sie erreichen die Kunden auf dem Mobiltelefon einfacher und können sie zusätzlich via SMS oder Messenger-App kontaktieren. Bei B2B-Kunden empfiehlt es sich, Festnetznummer und Mobilenummer zu erheben. Viele Geschäftskunden schätzen es, wenn sie telefonisch vorwiegend über die Festnetznummer kontaktiert werden. Für beide Arten von Nummern gilt: Achten Sie darauf, sie in einem einheitlichen Format in der Datenbank zu erfassen.

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