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Migrationsprojekte als Chance für eine bessere Datenqualität nutzen


Die aktuellen Softwarelösungen entsprechen nicht mehr den Anforderungen, der bisherige Software-Anbieter ist in die Insolvenz gegangen, die Unternehmens-IT wechselt in die Cloud – es gibt zahlreiche Gründe, bestehende Softwareprodukte abzulösen. Damit einhergehend müssen auch die Daten in eine neue Lösung migriert werden. Eine gute Gelegenheit, die bestehenden Bestände der Kundendaten zu prüfen und die Datenqualität zu optimieren.

Oftmals liegen Kundendaten verteilt in unterschiedlichen Systemen vor und stehen damit nicht zentral zur Verfügung. Hinzu kommt, dass die Daten häufig redundant gehalten werden – womöglich noch in unterschiedlichen Versionen in Hinblick auf ihre Aktualität, ihre Struktur, die Formate etc. Daher ist es im Zuge der Ablösung eines Softwareproduktes empfehlenswert, die darin enthaltenen Daten nicht nur zu migrieren, sondern auch mit anderen Datenbeständen zu konsolidieren.

Inhaltsverzeichnis

Datenqualität schrittweise optimieren

Dazu werden die in dem abzulösenden System enthaltenen Daten überprüft und bereinigt. Hierzu gehört in einem ersten Schritt, mögliche Dubletten zu erkennen und zu eliminieren. Erfolgt die Prüfung manuell, müssen Mitarbeiter jeden einzelnen Datensatz aufrufen und prüfen, ob dieser nochmals vorhanden ist. Diese Variante ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Mithilfe geeigneter Softwarelösungen gelingt das Identifizieren von Dubletten deutlich effizienter und schneller. Anschließend wird ermittelt, welche Daten in anderen Systemen bzw. Datenbanken redundant abgelegt sind. Auch dabei geht es zunächst darum, Dubletten zu entfernen. Die Daten liegen somit konsolidiert in einem System vor.

Um sicherzustellen, dass diese Kundendaten korrekt sind, müssen sie in einem zweiten Schritt validiert werden. Auch dies geschieht mithilfe Software-gestützter Lösungen wesentlich effizienter als bei einer manuellen Vorgehensweise. Im Ergebnis verfügen Unternehmen über eine saubere, konsolidierte Datenbasis in einem System.

Kundendaten bei der Eingabe automatisch vervollständigen

Adressen-Autovervollständigung

Damit die so entstandene hohe Datenqualität erhalten bleibt, ist es empfehlenswert, Kundendaten bereits bei ihrer unmittelbaren Eingabe zu validieren. Dies führt zusätzlich zu einer besseren Customer Experience, denn mithilfe einer automatischen Vervollständigung der eingegebenen Daten verbessert sich das Einkaufserlebnis. Grundlage dafür bildet eine standardisierte Datenbank mit validen Orts- und Straßennamen. Der Kunde braucht nur die Anfangsbuchstaben einzugeben und erhält passende Vorschläge. Erfahrungsgemäß halbieren sich so die Tastenanschläge und damit einhergehend das Risiko einer falschen Eingabe. So beschleunigt sich das Erfassen der Adressdaten, sodass der Kunde seine Bestellung wesentlich schneller abschließen kann. Ein weiterer Aspekt ist die sogenannte „Google-Mentalität“ der internetaffinen und kaufkräftigen Generationen X, Y und Z. Nutzer möchten kaum noch Zeit darauf verwenden, aufwendig ganze Adressen in eine Maske einzutippen, sondern bevorzugen es, wenn das Tool qualifizierte Vorschläge unterbreitet. Anbieterseitig hat diese Herangehensweise den Vorteil, dass die eingegebenen Kontaktdaten in Echtzeit geprüft werden und so nur validierte Informationen in das Mastersystem gelangen. Dabei verifizieren leistungsfähige Systeme Titel, Name, Straße, Postleitzahl, E-Mail-Adresse und Telefonnummern.

Hohe Datenqualität kontinuierlich sicherstellen

Dies ist allerdings nur eine Momentaufnahme, denn Stammdaten sind keinesfalls statisch, sondern verändern sich durch Umzug, einen neuen Familienstand, Mitarbeiterwechsel in Unternehmen oder Mergers and Acquisitions (M&A). Würden Unternehmen die Daten ihrer Kunden nur periodisch beispielsweise einmal pro Quartal prüfen, dann würde die Qualität der Daten dem Abbild einer Sinuskurve entsprechen. Unmittelbar nach der Datenbereinigung wäre die Qualität hoch, dann bis zur nächsten Aktion würde sie fallen und anschließend wieder steigen. Daher sind Unternehmen gefordert, ihre Kundendaten regelmäßig zu überprüfen und so die Datenqualität auf einem hohen Level zu halten. Auch dies gelingt mithilfe Software-gestützter Lösungen am effizientesten.

Sinuskurve der periodischen Datenbereinigung
Die periodische Datenprüfung entspricht einer Sinuskurve (Quelle: Melissa Data GmbH)
 

Fazit

Zweifelsohne ist das Ersetzen vorhandener Software-Produkte mit einem hohen Aufwand verbunden. Doch unabhängig davon sollten Unternehmen solche Projekte auch als Chance nutzen, um die Qualität ihrer Kundendaten zu optimieren. Denn die Einführung einer leistungsfähigeren Software, die dann mit „schlechten“ Daten arbeiten muss, ist im Hinblick auf effizientere Prozesse wenig zielführend.

Steht auch bei Ihnen ein Migrationsprojekt an, bei dem Sie Ihre Kundendaten überprüfen und aus unterschiedlichen Systemen in ein System konsolidieren möchten? Dann freuen wir uns auf Ihre Kontaktaufnahme.

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