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Datenanreicherung: Definition, Erklärungen, Anwendungsfälle
Datenanreicherung / Data Enrichment - ein weitläufiger Begriff! Erfahren Sie in diesem Beitrag was sich dahinter verbirgt.
„Daten sind das neue Gold.“ Dieses oftmals verwendete Zitat klingt einerseits abgedroschen, ist aber andererseits nach wie vor zutreffend und oftmals ist in Big-Data-Beiträgen von der neuen Währung die Rede. Was leider häufig vernachlässigt wird, ist die Tatsache, dass nur validierte Daten wertvoll sind. Denn was haben Anbieter davon, wenn sie über Unmengen von Analyse-Informationen verfügen, aber gleichzeitig ihre Kundendaten im CRM-System nicht korrekt sind?
Korrekte Daten bilden die Voraussetzung, damit Big-Data- oder Business-Intelligence (BI)-Projekte überhaupt erst gelingen. Denn eine pure Ansammlung von Kundendaten sagt nichts aus, wohingegen sie durch eine Validierung Wissen schafft. Genau das ist die Basis, um strategische und operative Entscheidungen zu treffen. Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer des BARC, bringt es im Rahmen des „BI Trend Monitors 2020“auf den Punkt: „Im Grunde haben BI-Anwender erkannt, dass die schönste Aufbereitung von Daten in Dashboards oder auch die Bereitstellung von Analysefunktionalität nichts wert sind, wenn sie nicht die richtigen Daten erhalten oder die Qualität nicht stimmt“.1
Inhaltsverzeichnis
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Validierung am ersten Touchpoint schützt vor Fake-Daten
- Hohe Datenqualität kontinuierlich sicherstellen
- Dubletten verschlechtern die Datenqualität
- Korrekte Daten sind ein Wertschöpfungsfaktor
Validierung am ersten Touchpoint schützt vor Fake-Daten
Was aber tun, wenn sich Interessenten nicht „outen“ wollen und bewusst mickey-mouse@entenhausen.de als ihre E-Mail-Adresse oder „123456789“ als Telefonnummer angeben? Dass solche Informationen für einen weiteren Dialog unbrauchbar sind, versteht sich von selbst. Allerdings ist auch nicht immer sofort ersichtlich, dass die eingegebenen Daten falsch sind, vor allem dann, wenn sie automatisiert in ein CRM-System importiert werden. Dies verursacht unnötige Kosten, beispielsweise wenn ein Anbieter eine SMS an einen Interessenten verschickt oder erfolglos versucht, ihn telefonisch zu kontaktieren. Hinzukommt, dass Marketing-Kampagnen nur einen Bruchteil von Interessenten bzw. Kunden erreichen und Unternehmen ihr vorhandenes Potenzial nur zum Teil ausschöpfen. Mit einer Autovervollständigung können Unternehmen dafür sorgen, dass die Daten, die Kunden im Kontaktformular oder während eines Bestellvorgangs eingeben, auf ihre Korrektheit geprüft werden.
Autovervollständigung mit Express Entry (Quelle: Melissa Data GmbH)
Hohe Datenqualität kontinuierlich sicherstellen
Mit der Datenvalidierung bei der ersten Kontaktaufnahme ist es aber nicht getan. Vielmehr ist es eine dauerhafte Herausforderung, eine hohe Datenqualität zu erreichen und aufrechtzuerhalten. Schließlich ändern sich Namen, Adressen oder Telefonnummern aufgrund von Umzügen, Familienstandsänderungen oder Straßenumbenennungen. Somit ist jede siebte Kundenadresse in Deutschland fehlerhaft. Das ergab die Adress-Studie 2021 der Deutschen Post.2
Daher sollten Daten regelmäßig überprüft werden, was ebenfalls Adressvalidierungslösungen im Batchverfahren, beispielsweise in der Nacht, zuverlässig erledigen können. Die am Markt verfügbaren Produkte prüfen nationale und teilweise sogar internationale Daten und sorgen so dafür, dass Unternehmen korrekte Informationen in ihrem CRM-System haben und damit die Voraussetzung für funktionierende Big-Data-Projekte erfüllen.
Dubletten verschlechtern die Datenqualität
Auch Dubletten in einer Kundendatenbank können zu falschen Entscheidungen führen, wie ein vereinfachtes Beispiel verdeutlicht: Ein Online-Händler generiert über sein Shopsystem jährlich 400.000 Euro Umsatz. In seiner Datenbank sind 10.000 Kontaktdaten erfasst. Ergo beträgt das durchschnittliche Bestellvolumen pro Jahr 40 Euro. Um den Bestellwert zu steigern, initiiert das Unternehmen ein Treueprogramm, das Kunden, die jährlich Waren im Wert von mehr als 50 Euro ordern, belohnt. Was dabei allerdings „übersehen“ wurde, ist die Tatsache, dass 20 Prozent seiner Kontaktdaten redundant abgelegt sind. Das heißt, dass die Kunden bereits durchschnittlich im Wert von 50 Euro einkaufen. Das ausgerufene Treueprogramm wird somit den Umsatz kaum steigern und das Unternehmen hat zusätzliche Kosten durch die ausgerufenen Belohnungen. MatchUp filtert Dubletten heraus Auch hier sorgen IT-Lösungen, wie die Dublettenprüfung, dafür, dass vermeintliche Dubletten gar nicht erst gespeichert
(Quelle: Melissa Data GmbH) werden.
Korrekte Daten sind ein Wertschöpfungsfaktor
Um wettbewerbsfähig zu sein und auch zu bleiben, müssen Anbieter ihre Kundendaten mithilfe moderner Technologien validieren. Erst dann können sie diese aufbereiten und im Rahmen von Big-Data-Projekten analysieren, um sie schließlich wirtschaftlich und effizient zu nutzen.
Wenn auch Sie Big-Data-Projekte auf Basis einer hohen Datenqualität optimieren wollen, dann freuen wir uns auf Ihre Kontaktaufnahme.
Quellen:
1 https://www.bigdata-insider.de/datenqualitaet-ist-der-groesste-erfolgsfaktor-a-886949/