Das White Paper diskutiert die Bedeutung hoher Datenqualität im CRM-System zur Optimierung und Stabilisierung von Kundenbeziehungen, da fehlerhafte Daten zu einer hohen Rückläuferquote und unzufriedenen Kunden führen können. Es werden Praktiken zur Datenbereinigung und -pflege vorgestellt, um sicherzustellen, dass die Informationen im CRM korrekt und konsistent sind. Zudem wird der Zusammenhang zwischen Datenqualität und Mitarbeitermotivation betont, da qualitativ hochwertige Daten die Effizienz im Kundenmanagement erhöhen.

1. WHITE PAPER: CRM
WHITE PAPER /
Hohe Datenqualität im CRM
(Customer Relationship Management) System:
das sprichwörtliche Salz in der Suppe
Ziel der Einführung eines CRM (Customer Relationship Manage-
ment-Systems) ist es, die Beziehungen zu den bereits bestehenden
und den zukünftigen Kunden langfristig zu optimieren und zu stabi-
lisieren. Der Schlüssel zu einer für beide Seiten zufriedenstellenden
Beziehung ist nicht nur ein intelligent aufgesetztes CRM-System,
sondern vielmehr ebenso die gute Qualität der darin enthaltenen
Daten.
Hinweise auf suboptimale Qualität der Kundendaten gibt es, wenn
bei Mailing-Aktionen die Rückläuferquote aufgrund falscher oder
unvollständiger Adressen relativ hoch ist. Oder Kunden beschwe-
ren sich über Mehrfachzustellung der gleichen Werbesendung.
Peinlich ist es obendrein, wenn in der Adresszeile eines Kunden
gar diskriminierende Kommentare zu lesen sind, weil nicht auf die
„Hygiene“ der Namens- und Adressbestandteile geachtet wurde.
Auch wenn die eigenen Mitarbeiter kein Vertrauen in den Daten-
bestand haben und manuell jeden Eintrag prüfen, bevor der Kunde
kontaktiert wird, sollte es als ein Indiz für mangelnde Datenqualität
gewertet werden. Anhand der hier aufgeführten Punkte wird deut-
lich, dass Datenqualität im CRM-System genau so wichtig ist wie
das System selbst. Ist das nicht der Fall, tritt der erhoffte Effekt der
langfristigen Kundenbindung kombiniert mit der steigenden Effizi-
enz bei der Arbeit mit Kundendaten nicht ein.
Im Folgenden wird auf die verschiedenen Einsatzszenarien eines
CRM-Systems eingegangen. Schwerpunkte sind der Bezug zur Da-
tenqualität bzw. die Folgen mangelnder Qualität der Daten. Des
Weiteren wird ein praktischer Lösungsansatz präsentiert, wie ein
noch aufzusetzendes oder ein bereits bestehendes CRM-System
qualitativ hochwertige Daten bekommt und wie dieser Status Quo
erhalten bleiben kann.
—
Alle in diesem Dokument verwendeten Firmen-, Produktnamen und Logos sind Handelsnamen und/oder eingetra-
gene Warenzeichen der jeweiligen Unternehmen.
Seite 1

2. WHITE PAPER: CRM
Inhalt
Auf Tuchfühlung mit Ihren Kunden SEITE 3
Wichtige Bausteine SEITE 4
für den Erfolg eines CRM-Systems
Das Traumpaar: CRM und Datenqualität SEITE 6
Datenqualität im CRM: how-to SEITE 8
Initiale Datenbereinigung SEITE 10
„first time right“ - Die Data Quality Firewall SEITE 13
Data Maintenance: SEITE 15
automatisierte Maßnahmen zur Erhaltung
des Datenqualitätsstandards
Jetzt einsteigen: Das Data Quality Audit SEITE 16
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3. WHITE PAPER: CRM
Auf Tuchfühlung mit Ihren Kunden
In den vergangenen Jahren ist in den Führungsetagen vieler Unternehmen zuse-
hends die Erkenntnis gereift, dass die Einführung eines Systems für das CRM
(oder auf Deutsch: Kundenbeziehungsmanagement) ein entscheidender Faktor
für den langfristigen Unternehmenserfolg ist.
Unabhängig davon, für welchen Anbieter man HIER EIN PAAR BEISPIELE:
sich entscheidet und mit welchen Komponenten
eines CRM-Systems dabei gearbeitet wird - es geht – Ein zufriedener Kunde ist bereit, durch einfache
immer um die Orientierung am Kunden und den Mund-zu-Mund-Propaganda den Anbieter und
dahinter stehenden Service-Gedanken. dessen Produkte weiter zu empfehlen.
Betrachtet man die Einführung eines CRM-Systems
aus einem wirtschaftlichen Blickwinkel heraus, wird – Bei einer zufriedenstellenden und bereits länger
schnell deutlich, dass das Beziehungsmanagement bestehenden Beziehung zwischen Kunden und
mit Gedanken wie z. B. dem Bestreben nach Anbieter, besteht die Möglichkeit, dass der
langfristigen Geschäftsverbindungen und der damit Kunde Verbesserungsvorschläge für Produkte
verbundenen ökonomischen Sicherheit assozi- macht, um so auf veränderte Anforderungen
iert wird. Des Weiteren soll ein CRM-System zur des Marktes aufmerksam zu machen.
Stabilisierung des Geschäftskontaktes beitragen.
– Ein zufriedener Kunde steht Preiserhöhungen
toleranter gegenüber, als potentielle Kunden,
GUT GEPFLEGTE BUSINESSBEZIEHUNGEN
die noch beim Vergleich ähnlicher Produkte und
SOWIE BEZIEHUNGEN ZU KUNDEN,
Leistungen verschiedener Anbieter sind.
SPRICH EIN STABILES BEZIEHUNGS-
GEFLECHT HABEN UNTERSCHIEDLICHE,
SEHR POSITIVE EFFEKTE AUF DAS EIGENE
– Besteht zu einem Kunden bereits eine
Geschäftsbeziehung, wird sich der Kunde
UNTERNEHMEN.
bei Unzufriedenheit mit einem Produkt oder
einer Leistung an den Anbieter wenden, um
Gut gepflegte Businessbeziehungen sowie auf die entsprechenden Mängel hinzuweisen.
Beziehungen zu Kunden, sprich ein stabiles Somit hat der Anbieter die Möglichkeit einer
Beziehungsgeflecht haben unterschiedliche, sehr Produkt- und Leistungsoptimierung. In einem
positive Effekte auf das eigene Unternehmen. für das Unternehmen negativen Fall würde der
Kunde einfach den Anbieter wechseln, ohne
die aus seiner Sicht bestehenden Mängel eines
Produktes dem Anbieter mitzuteilen.
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4. WHITE PAPER: CRM
Wichtige Bausteine
für den Erfolg eines CRM-Systems
Die zuvor genannten Beispiele verdeutlichen, dass bei einem CRM-System
immer der Kunde im Mittelpunkt des Interesses steht, da über eine zufriedenstel-
lende Beziehung direkte und indirekte Gewinne langfristig zu erzielen sind.
Ein CRM-System besteht aus verschiedenen OPERATIVES CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT
Bereichen. Alle sollen gemeinsam dabei unter- Im Gegensatz zum analytischen CRM deckt das
stützen, die unterschiedlichen Bedürfnisse eines operative CRM die Bereiche Vertrieb, Marketing
Kunden in der erwarteten Form angemessen zufrie- und Service ab. Man kann auch sagen: Alle
den zu stellen. Entsprechend können gewonne- Mitarbeiter, die in direktem oder indirektem Kontakt
ne Informationen ausgewertet werden, um diese zu dem Kunden stehen, nutzen das operative CRM.
bei Marketing-Kampagnen oder anderen Business
Intelligence-basierenden Auswertungen zu nutzen. Für den Marketing-Bereich bedeutet das,
Dabei wird zwischen einem operativen CRM und dass beispielsweise im Rahmen des
einem analytischen CRM unterschieden. Kampagnenmanagements Möglichkeiten beste-
hen, richtige Zielgruppen für die entsprechen-
ANALYTISCHES CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT den Kampagnen herauszufiltern. (In der Regel
Das analytische CRM wird genutzt, um alle mög- geben die Auswertungen des analytischen CRMs
lichen Kundendaten hinsichtlich Auswertungen im Hinweise auf die richtigen Filter.) Dabei geht
Rahmen von Business Intelligence zu betrachten. es um die richtigen Kunden, das angemessene
Zum Teil wird auch der Begriff Customer Data Informations- und Leistungsangebot, die Wahl des
Warehouse genutzt. Dieser Terminus verdeutlicht, optimalen Kommunikationskanals etc. Ziel ist, dass
dass es sich bei dem analytischen CRM nicht um die präsentierten Informationen auch tatsächlich
die Daten des eigentlichen Live-Systems handelt, die richtige Kunden-Zielgruppe erreichen. Die
sondern vielmehr um einen „Schnappschuß“ der beworbenen Kunden sollen motiviert werden, sich
CRM Daten für die Analyse. Diese sind, ähn- mit dem entsprechenden Inhalt der Kampagnen zu
lich wie Daten eines Data Warehouse, in einem beschäftigen und selbst in den Informationen (oder
eigens dafür angelegten System hinterlegt. Sie dem Produkt) einen Mehrwert für sich oder das
können über viele verschiedene Dimensionen hin eigene Unternehmen zu erkennen.
ausgewertet werden. Als Stichwort sei hier das
Online-Analytical Processing (OLAP) genannt, was
auch beim Data Warehouse zum Einsatz kommt.
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5. WHITE PAPER: CRM
Der Vertrieb nutzt das operative CRM für unter- Der dritte Bereich, der das CRM-System intensiv
schiedliche Aufgaben. Eine große Rolle spielt der nutzt, ist der Service-Bereich. In diesem Umfeld
persönliche Kontakt zum Kunden, um eine ent- wird in besonderem Maße auf die individuellen
sprechend intensive Kundenbeziehung aufzubauen Kundenwünsche eingegangen, der Kunde wird
und aufrecht zu erhalten. Hier sind Funktionen wie über die verschiedenen Etappen der Beziehung
beispielsweise die Einbindung von e-Mail Clients, begleitet. Auch das Beschwerdemanagement bzw.
Kalendern oder ähnlichen Features unverzichtbar. der Kundensupport sind hier wichtige Themen.
DER MITARBEITER IM DIREKTEN KUNDEN- Letztendlich kann ein CRM-System fach- und
KONTAKT IST DIE VISITENKARTE EINES abteilungsübergreifend als Kontrollinstrument für
UNTERNEHMENS. DENN ER REPRÄSEN- Geschäftsprozesse eingesetzt werden bzw. kann
TIERT NACH AUSSEN DIE QUALITÄT VON bereits bei der Einhaltung von Geschäftsregeln
PRODUKT UND LEISTUNG. wertvolle Hilfestellung leisten.
Im Zusammenhang mit der Bedeutung eines profes-
Zusätzlich werden Informationen aus dem CRM sionellen Kundenbeziehungsmanagements und der
genutzt, um z.B. Verkaufschancen zu aktualisieren. Einführung eines entsprechenden CRM-Systems ist es
Auch kann ausgewertet werden, warum der Kunde wichtig, sich immer wieder insbesondere einen zen-
das Angebot abgelehnt (lost order analysis) bzw. tralen Aspekt vor Augen zu halten: Der Mitarbeiter
das Geschäftsverhältnis beendet hat. Ebenso wird im direkten Kundenkontakt ist die Visitenkarte eines
ein CRM-System als „Logbuch“ genutzt, in dem Unternehmens. Denn er repräsentiert nach aussen
alle Aktivitäten mit einem Kunden aufgezeichnet die Qualität von Produkt und Leistung. Gestützt auf
werden. So können sich Kollegen sehr schnell ein effizient arbeitendes CRM-System lassen sich
einen Überblick über sämtliche Korrespondenz gerade hier enorme, meist noch inaktive Potenziale
mit dem Kunden verschaffen. Zusätzlich wird das im Dienste zufriedener Kunden aktivieren.
CRM-System eingesetzt, um dynamisch verlässli-
che forecast-Analysen zu erzeugen. Diese sind
extrem wichtig für die Definition weiterführender
Geschäftsstrategien.
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6. WHITE PAPER: CRM
Das Traumpaar:
CRM und Datenqualität
Unabhängig davon, ob ein analytisches oder operatives CRM betrieben wird,
zeigen die zuvor beschriebenen Einsatzbereiche die Wichtigkeit korrekter
Daten, sprich Datenqualität auf.
Beim analytischen CRM ist eine hohe Datenqualität es wichtig, dass u. a. die Kontaktdaten des Kunden
unabdingbar, um entsprechende Analysen überhaupt korrekt sind, damit entsprechende Marketingaktionen
durchführen zu können, nicht zu verfälschen und – dar- bzw. das Service-Angebot ihr Ziel, nämlich den
auf aufbauend - langfristig die richtigen strategischen Kunden, erreichen.
Entscheidungen zu treffen. Beim operativen CRM ist
DATENQUALITÄT BEDEUTET GANZ KONKRET:
– korrekte Adressdaten, auch im internationa- – einen dublettenfreien Bestand der
len Umfeld, damit schriftliche Korrespondenz Kundendaten, sprich ein Kunde ist tatsäch-
den Empfänger erreicht. Dazu lich nur ein einziges Mal in der Datenbank
enthalten, um:
» müssen Adressdaten aktualisiert werden,
wenn Umbenennung von Orts- bzw. » bei Marketing-Kampagnen evtl. mehr-
Straßennamen vorliegen, fach beworbene Kunden nicht unnötig
zu verärgern und so einen Kundenverlust
» müssen Umzüge registriert und die Adressen und damit Umsatzverlust zu provozieren
dahingehend aktualisiert werden,
» bei mailing-Aktionen entsprechende
» dürfen zu verstorbenen Personen keine Informationen nicht mehrfach zu versen-
Kundenbeziehungen aufrecht erhalten den, um so Portogebühren einzusparen
werden und
» über Verkaufschancen und forecast-Ana-
» sollten Änderungen bei Unternehmen lysen verlässliche Aussagen machen zu
(Fusionen, Umzüge etc.) registriert werden können
» den Service effizienter zu gestalten, um
beim direkten Kundenkontakt alle rele-
vanten Informationen vorliegen zu haben
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7. WHITE PAPER: CRM
Vor diesem Hintergrund wird deutlich, dass Werden all diese Aspekte in einem CRM-System
Datenqualität, also korrekte und dublettenfreie nicht berücksichtigt, kann die fehlende Qualität der
Daten, wesentliche Voraussetzung für den soge- Daten schnell zum Zünglein an der Waage wer-
nannten „Single View of Customer“ oder „Single den. Auswertungen im Bereich Business Intelligence
Point of Truth“ sind. Denn nur optimale Daten erlau- verleiten zu falschen Rückschlüssen, Kunden sind
ben es, wirklich alle auf einen Kunden bezogenen mit dem Service und Marketing-Kampagnen unzu-
Daten auf einen Datensatz zu verdichten. frieden und kündigen im schlimmsten Fall die
Geschäftsbeziehungen.
VOR DIESEM HINTERGRUND WIRD
Eine schlechte Datenqualität kann sich auch
DEUTLICH, DASS DATENQUALITÄT, ALSO
direkt auf die Motivation der eigenen Mitarbeiter
KORREKTE UND DUBLETTENFREIE DATEN,
auswirken. Diese können ggfs. die Bedürfnisse
WESENTLICHE VORAUSSETZUNG FÜR
der Kunden nicht im erwarteten Maße zufrieden
DEN SOGENANNTEN „SINGLE VIEW OF
stellen, da die Informationen des CRM-Systems
CUSTOMER“ ODER „SINGLE POINT OF
nicht konsistent sind. Eine Frustration der eigenen
TRUTH“ SIND
Mitarbeiter ist die Folge.
Auf diese Weise wird die ganzheitliche Sicht auf Als Beispiel seien hier nochmals doppel-
einen Kunden ermöglicht. Soweit innerhalb eines te Datensätze von Kunden genannt, an denen
Unternehmens für die Mitarbeiter der verschiedenen jeweils relevante Informationen hängen, die zur
Abteilungen diese Sicht auch freigegeben ist. Zufriedenstellung eines Kunden benötigt werden.
Somit ist es der Mitarbeiter, der sich den Ärger fru-
strierter Kunden anhören muss und in diesem Zuge
selbst unzufrieden wird.
Die direkte Verbindung zwischen verlässlichen
Daten aus dem CRM-System heraus und der
Mitarbeitermotivation wird somit deutlich.
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8. WHITE PAPER: CRM
Datenqualität im CRM: how-to
UNABHÄNGIG DAVON, OB angestrebte hohe Datenqualität in drei Teil-
Prozessen erreicht werden:
– ein komplett neues CRM-System aufgesetzt wer-
den soll, 1. Initiale Datenbereinigung
2. „first time right“ bzw. Mechanismen, die
– die Datenqualität eines bestehenden CRM- schlechte Datenqualität bereits bei der Daten-
Systems optimiert werden soll erfassung oder -bearbeitung abfangen (Data
Quality Firewall)
– oder zwei oder mehr bisher unabhängige 3. Einsatz von Data Maintaining als Maßnahme
Systeme zu einem einheitlichen CRM- System zur Erhaltung eines hohen Standards der
zusammen gefasst werden sollen, kann die Datenqualität
DATENQUALITÄTS-PROZESS
Durchführung von
Profiling Data Profiling bzw.
Erkundung der Daten
Erstbereinigung 1.
Analyse der Datenqualität sowie
Cleansing Cleansing von Kunden-, Transaktions-,
Auftrags-, Finanz-, Statistikdaten…
Integration von externen
Daten, Bereitstellen Daten
für externe Systeme
DATENQUALITÄT IM
GESCHLOSSENEN
KREISLAUF Sicherstellen der
3. Maintaining Real-Time Check Datenqualität direkt
bei der Eingabe
Anwenden Änderungs-
meldungen von Drittunter-
nehmen (Anti-Aging)
Monitoring 2.
Laufende Überwachung der Datenqualität bzw. die Einhaltung der
Geschäftsregeln bei Transaktions-, Auftrags-, Finanz-, Statistikdaten…
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9. WHITE PAPER: CRM
Der Datenqualitäts-Prozess von Uniserv zeigt, wie Hierbei geht es nicht nur um korrekt geschriebe-
die drei angesprochenen Schritte miteinander ne Adressen oder doppelte Datensätze, sondern
zusammenhängen. vielmehr auch darum, die Struktur der zu migrie-
renden Daten ( im Falle eines neu aufzusetzenden
HIERBEI GEHT ES […] DARUM, DIE CRMs ) kennen zu lernen und bereits bestehende
STRUKTUR DER ZU MIGRIERENDEN DATEN Geschäftsregeln zu prüfen. Typischerweise wird
KENNEN ZU LERNEN UND BEREITS dieser Schritt im Rahmen eines Datenqualitäts-
BESTEHENDE GESCHÄFTSREGELN ZU Audits umgesetzt.
PRÜFEN. TYPISCHERWEISE WIRD DIESER
SCHRITT IM RAHMEN EINES Um den Status Quo der Datenqualität permanent
DATENQUALITÄTS-AUDITS UMGESETZT. bestimmen und prüfen zu können, empfiehlt sich
ein nachgelagertes Monitoring. Hier kann die
Einhaltung von Geschäftsregeln automatisch über-
Damit eine initiale Bereinigung zielgerichtet erfol- prüft und kritische Schwellenwerte festgelegt wer-
gen kann, ist es empfehlenswert, sich in einem den, um dann zeitnah Optimierungsmaßnahmen
ersten Schritt einen Überblick über die Qualität der durchführen zu können. Solche Schwellenwerte
Daten zu verschaffen. können auch key performance indicators (KPI) sein,
die Aussagen über den Status Quo definierter
Unternehmensziele zulassen.
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10. WHITE PAPER: CRM
1. Initiale Datenbereinigung
Zunächst steht das initiale Cleansing der Daten im Vordergrund. Hierbei wird
der gesamte Datenbestand in einem Batch-Lauf geprüft und bereinigt. Dabei ist
es unerheblich, um wie viele unterschiedliche Datenquellen es sich handelt oder
aus welchen Ländern die Daten stammen.
WAS GESCHIEHT TYPISCHERWEISE BEI DIESEM INITIALEN – Die Namensbestandteile werden analysiert.
CLEANSING: Sehr komplexe Namenszeilen, die entwe-
der aus mehreren Personen bestehen oder in
– Die Daten werden in ein einheitliches denen der Firmenname inklusive Abteilung und
Format gebracht. Ansprechpartner stehen, werden analysiert. Bei
Beispiel: einheitliches Format bei Telefon- der Analyse wird festgestellt, ob es sich um
Nummern. Consumer-Daten oder Firmen-Daten handelt.
Ebenso werden alle Elemente der Namenszeile
++49 72319360 in eigens zugewiesene Felder geschrieben, so
das z. B. Auswertungen über akademische Titel
0049-7231-9360 0049-7231-9360 oder Rechtsformen der Unternehmen gemacht
werden können.
+49 (0) 72 31/9 36 – 0
Beispiel: UNISERV GmbH
– Die Feldinhalte unterschiedlicher Datenquellen
Firmenname:
werden einheitlichen Feldern zugeordnet. UNISERV
Beispiel: Der Name des Ansprechpartners UNISERV GmbH
Rechtsform:
steht in unterschiedlich benannten Feldern pro
GmbH
Datenquelle.
Datenquelle A:
Name: Pfeiffer, Roland
Datenquelle B:
Vorname: Roland
Nachname: Pfeiffer
Datenquelle C:
Kontakt: Roland Pfeiffer
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11. WHITE PAPER: CRM
– Eine Prüfung der Adressen wird vorgenommen. – Die Adressen werden in spezifische Formate
Unabhängig davon, ob es sich hierbei um gebracht. In bestimmten Ländern wie
nationale oder internationale Adressen handelt, z.B. Frankreich ist eine Formatierung der
wird eine postalische Prüfung vorgenommen. Adresse gemäß den Vorgaben der nationa-
Dabei werden Postleitzahl, Ort, Straße und len Landespostbehörde erforderlich, um bei
Hausnummer auf ihre Korrektheit geprüft. Wenn Portooptimierungsmaßnahmen möglichst günsti-
möglich, werden fehlende Adressbestandteile ge Versandoptionen zu nutzen.
korrigiert und / oder ergänzt. Offiziell umbe- Beispiel einer Adresse aus Frankreich:
nannte Straßen und Orte werden automatisch
Eingabe formatierte Ausgabe
aktualisiert. Für bestimmte Länder stehen auch
eine Postfach-Prüfung und eine Großkunden- Stephane Petit STEPHANE PETIT
Postleitzahlprüfung zur Verfügung. Immeuble de corbusier IMMEUBLE DE CORBUSIER
Beispiel: Esc B
12 Route de Locmine ESCALIER B
Rastaterstrasse 13 Rastatter Str. 13
56150 BAUD 12 ROUTE DE LOCMINE
75197 Forzheim 75179 Pforzheim
56150 BAUD
– Adressen von Umzüglern werden aktualisiert.
Jährlich wechseln ca. 8 Millionen Menschen in
Deutschland ihren Wohnsitz. Nur die wenigsten – Die Adressen werden mit Zusatzinformationen
teilen ihre neue Adresse aktiv mit. Mit einem angereichert. Je nach Bedarf können die
Umzugscheck über die Gesamtdatenbasis kön- Adressen noch mit relevanten Informationen
nen die Datensätze betroffener Personen initial angereichert werden. Das können z.B.
oder später periodisch (siehe Punkt 3) aktuali- Geokoordinaten oder Branchenschlüssel sein.
siert werden. Möglich ist auch die Anreicherung mit unter-
nehmenseigenen Informationen oder eigene,
benutzerdefinierte Informationen können den
Datensätzen angehängt werden.
Beispiel: Die Adresse Rastatter Str. 13,
75179 Pforzheim wird mit den geografi-
schen Koordinaten angereichert:
Rastatter Str. 13 Y-Koordinate +04889883
75179 Pforzheim X-Koordinate +00866723
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12. WHITE PAPER: CRM
– Dubletten werden identifiziert. Nach individuell – Der „Golden Record“ wird gebildet. Gerade
angepassten Such-Algorhythmen werden poten- wenn Daten aus unterschiedlichen Quellen
tielle Dubletten identifiziert. Bei der Suche kön- kommen und diesen neben den postalischen
nen entsprechende Geschäftsregeln angewen- Informationen noch weitere relevante Inhalte
det werden, so dass eine spätere Eliminierung anhängen, ist die Bildung eines „Golden
teilweise automatisch erfolgen kann. Zusätzlich Record“ fundamental. Damit besteht hier die
werden die Dubletten noch bewertet, so Möglichkeit, sämtliche Informationen von
dass Aussagen über die „Sicherheit“, sprich den Folge- in die Kopfdublette, d.h. in einen
Wahrscheinlichkeit einer Dublette gemacht Datensatz zu übernehmen. Auch wenn dop-
werden können. Selbstverständlich stehen hier pelte Datensätze nicht eliminiert werden sollen,
bereits standardisierte Abgleichschemata zur ist ein Markieren (flagging) möglich, so dass
Verfügung, die jeweils auf Consumer- oder dem späteren Nutzer des CRM-Systems die
Business-Daten angewendet werden kön- Information einer Dublette angezeigt werden
nen. Im Rahmen zusätzlicher Freifelder ist es kann.
auch möglich, weitere, individuelle Felder Beispiel: Der zweiten Datensatz hat ein zusätz-
in die Dublettensuche mit einzubeziehen. liches Feld mit Koordinaten, die an den ersten
Datensatz gehängt werden sollen. Sollte der
Datensatz 1 Datensatz 2
zweite Datensatz aus dem Bestand gelöscht
Roland Pfeiffer R. Pfeifer werden, verfügt der erste Datensatz, der dann
Rastatter Str. 13 Rastaterstrasse 31 der „Golden Record“ ist, auch über diese
75179 Pforzheim 75179 Forzheim Informationen.
Datensatz 1 Datensatz 2
Der Vergleich beider Datensätze ergibt ein (Kopfdublette) (Folgedublette)
hohes Ähnlichkeitsmaß, da sich Name, Strasse,
Hausnummer und Ort unterscheiden. Allerdings Roland Pfeiffer R. Pfeifer
ist der Unterschied in diesem Beispiel und bei Rastatter Str. 13 Rastaterstrasse 31
dem gewählten Abgleich-Algorhythmus nicht so 75179 Pforzheim 75179 Forzheim
gravierend, dass die Datensätze als Einzelsatz Y-Koordinate +04889883 Y-Koordinate +04889883
identifiziert werden. X-Koordinate +00866723 X-Koordinate +00866723
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13. WHITE PAPER: CRM
2. „first time right“ -
die Data Quality Firewall
Nach der Übernahme des initial bereinigten Datenbestandes ist es wichtig,
bestimmte Standards festzulegen. Nur so kann die bereits erreichte, hohe
Datenqualität erhalten werden. Hier bieten sich unterschiedliche Möglichkeiten
- aus dem online-Bereich - an:
Zum einen kann der Anwender im CRM-System Da speziell in Call Centern in Spitzenzeiten
selbst darauf achten, dass bestimmte Eingaberegeln unter hohem Zeitdruck gearbeitet wird, muss die
eingehalten werden. So sollten z.B. Straßennamen Adressprüfung sehr schnell erfolgen.
nur in die dafür vorgesehenen Felder eingetra-
gen werden. Bei Feldern für Telefonnummern oder WELCHE TECHNIK AUCH IMMER ZUM
e-Mail-Adressen ist eine Syntax-Prüfung möglich. EINSATZ KOMMT, FUNDAMENTAL IST DIE
Zusätzlich gibt es noch die Möglichkeit, die ange- MÖGLICHKEIT EINER EINFACHEN,
gebene Adresse auf ihre Richtigkeit zu prüfen. SCHNELLEN UND FEHLERTOLERANTEN
SUCHE NACH EVTL. BEREITS
Das ist wichtig, wenn z.B. die Adresse in einem VORHANDENEN KUNDENDATEN.
Call Center nur telefonisch durchgegeben wird
und schnell Fehler in der Schreibweise auf Grund Alternativ ist der Einsatz eines Rapid Entry Clients
unterschiedlicher Interpretation des Gehörten oder möglich, der die Adressbestandteile nach Eingabe
Tippfehler entstehen. Ist die am Telefon aufge- der ersten Buchstaben bzw. Zahlen selbst vervoll-
nommene Information nicht korrekt bzw. eindeu- ständigt.
tig, kann der Mitarbeiter sofort nach fehlenden
Zusatzinformationen wie z.B. dem Ortsteil fra- Welche Technik auch immer zum Einsatz kommt, fun-
gen, um die Adresse dann postalisch korrekt ins damental ist die Möglichkeit einer einfachen, schnel-
System zu übergeben. In der Regel erfolgt die len und fehlertoleranten Suche nach der jeweiligen
Adressprüfung auf „Knopfdruck“ oder auch ohne Adresse mit korrekter Schreibweise. Dauert diese
Interaktion. Prüfung zu lange oder bringt nicht die gewünsch-
ten Ergebnisse, wird diese Funktion nicht genutzt.
Ausschlaggebend hier für die Nutzung und Die Data Quality Firewall wird umgangen.
Akzeptanz dieser Prüfmechanismen ist die
Performance der dahinter stehenden Technik.
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14. WHITE PAPER: CRM
Ein Beispiel aus dem Alltag verdeutlicht diesen Sollte auf diese Weise eine bereits in der Datenbank
Sachverhalt: dauerte die Suche nach Informationen vorhandene Firma oder Person gefunden werden,
bei den bekanntesten Internet-Suchdiensten Google bekommt der Mitarbeiter über die Eingabemaske
oder Yahoo länger als die typischen 0,3 Sekunden, einen entsprechenden Hinweis.
würde man diese Suchmaschinen aufgrund der
Langsamkeit nicht mehr nutzen wollen. Sinnvoll ist auch hier eine fehlertolerante Suche,
so dass trotz Hörfehlern oder der Angabe von
UNISERV HAT […] ENTSPRECHENDE DQ Synonymen oder unvollständigen Firmennamen der
KONNEKTOREN FÜR DIE WICHTIGSTEN entsprechende Datensatz gefunden werden kann.
CRM SYSTEME WIE SAP CRM, MICROSOFT Selbstverständlich muss auch diese sog. implizite
DYNAMICS CRM, SIEBEL SOWIE UPDATE. Suche sehr schnell und präzise geschehen, so
SEVEN UND SALESFORCE.COM ERSTELLT, dass der Mitarbeiter in seinem Arbeitsfluß am CRM
DIE DIE EINBINDUNG VON DATENQUALI- System nicht behindert wird.
TÄTSMECHANISMEN BEREITS BEI DER DA-
TENAUFNAHME UND SATZWEISEN BEAR- Diese Anforderungen an die Data Quality Firewall
BEITUNG ERMÖGLICHEN. werden mit Hilfe der DQ Konnektoren umgesetzt.
Uniserv hat gemeinsam mit Entwicklungspartnern
entsprechende DQ Konnektoren für die wich-
Ebenso wichtig ist die vollautomatische Vermeidung tigsten CRM Systeme wie SAP CRM, Microsoft
neuer Dubletten. Auch hier besteht die Möglichkeit, Dynamics CRM, Siebel sowie update.seven
bereits bei der Datenanlage zu prüfen, ob der und salesforce.com erstellt, die die Einbindung
Kunde bereits im System registriert ist. Ist das der von Datenqualitätsmechanismen bereits bei der
Fall, muss kein neues Kundenkonto angelegt wer- Datenaufnahme und satzweisen Bearbeitung
den. Die bestehenden Informationen können sogar ermöglichen. Damit steht der Implementierungen
noch durch den aktuellen Vorgang angereichert wer- dieser für eine hohe Datenqualität im CRM-System
den. Diese Suche läuft im Hintergrund ohne einen wichtigen Funktionen nichts mehr im Weg.
speziellen Anstoß durch den Mitarbeiter bei jeder
Neuanlage oder Änderung der Adressdaten ab.
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15. WHITE PAPER: CRM
3. Data Maintenance: automatisier-
te Maßnahmen zur Erhaltung des
Datenqualitätsstandards
Trotz der initialen Datenbereinigung und implementierter Mechanismen zur
Erhaltung des gewonnenen Status Quo der Datenqualität ist es sinnvoll, den
Gesamtdatenbestand periodisch zu prüfen.
Diese Notwendigkeit ergibt sich auch, wenn Gesamtbestandes auch im Batch-Verfahren durch-
z.B. nach Firmenübernahmen die Datenbestände führen. Das gewährleistet, dass alle Daten zu
konsolidiert werden sollen. Ein anderes Szenario bestimmten Zeitpunkten einem gemeinsamen
ist die periodische Prüfung auf Straßen- bzw. Datenqualitätsstandard entsprechen.
Ortsumbenennung. Umzüge müssen nachvollzogen
und eingepflegt werden, und die Datensätze ver- Erst wenn die hier beschriebenen drei Prozessschritte
storbener Kunden sollten zumindest gekennzeich- implementiert und in die Praxis übernommen werden,
kann von einer so guten Datenqualität ausgegangen
ERST WENN DIE HIER BESCHRIEBENEN werden, dass die eigentlichen Aufgaben des CRM-
DREI PROZESSSCHRITTE IMPLEMENTIERT Systems erfüllt werden. So entfaltet das CRM-System
UND IN DIE PRAXIS ÜBERNOMMEN WER- seine volle Leistungsfähigkeit, ein Return of Investment
DEN, KANN VON EINER SO GUTEN DATEN- wird überhaupt erst möglich.
QUALITÄT AUSGEGANGEN WERDEN,
DASS DIE EIGENTLICHEN AUFGABEN DES Die Auswertungen im analytischen CRM sind jetzt
CRM-SYSTEMS ERFÜLLT WERDEN. verlässlich. Die Daten im operativen CRM lassen
ein kundenorientiertes Handeln in allen Bereichen
zu. Letztendlich werden die Kundenbeziehungen
net werden. Auch die Notwendigkeit, die bereits langfristig gefestigt. Im gleichen Zug steigt das
vorhandenen Daten mit Zusatzinformationen anzu- Vertrauen der eigenen Mitarbeiter in die Daten.
reichern, ist nicht ausgeschlossen. Idealerweise Das führt dazu, dass eine zusätzliche Überprüfung
sollte man diese periodischen Prüfungen des der Daten entfällt. Effizienzsteigerung und
Kostenersparnis sind die direkten Folgen.
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16. WHITE PAPER: CRM
Jetzt einsteigen: Das Data Quality Audit
Um überhaupt Aussagen zum Status Quo der eigenen Daten im CRM System
machen zu können, bietet sich das Uniserv DQ Audit an.
Das Audit ist der zielführende erste Schritt für
verlässliche Entscheidungen. Und markiert Ihren Für mehr Informationen
persönlichen Einstieg in das Projekt „Datenqualität
über CRM besuchen Sie uns im Internet unter
in Ihrem CRM-System“. www.uniserv.com/CRM.
Oder nehmen Sie direkt mit uns Kontakt auf:
Während des Audits wird mit Unterstützung
der Datenqualitäts-Tools von Uniserv primär die
Qualität der Adressen bewertet. In einem zwei-
ten Schritt besteht die Möglichkeit, im Rahmen
einer Prozess-Analyse möglichen Ursachen für
Wir freuen uns auf Sie und beraten und
die mangelnde Datenqualität auf den Grund zu begleiten Sie gerne bei und in Ihrem Projekt.
gehen. Kontaktieren Sie uns deshalb am besten
jetzt gleich!
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17. WHITE PAPER: SOA
Über Uniserv
Uniserv ist der größte, spezialisierte Anbieter von Data Quality Solutions in
Europa mit international einsetzbarem Softwareportfolio sowie Services zur
Qualitätssicherung von Daten in Business Intelligence, bei CRM-Anwendungen,
Data Warehousing, eBusiness sowie Direct- und Database-Marketing.
Mit mehreren Tausend Installationen weltweit unterstützt
Uniserv Hunderte von Kunden in ihrem Bemühen, den
Single View of Customer in ihrer Kundendatenbank ab- DATEN-
MIGRATIONS-
zubilden. Uniserv beschäftigt am Stammsitz in Pforzheim PROJEKTE
sowie in der Niederlassung in Paris, Frankreich, über eBUSINESS
110 Mitarbeiter und zählt branchenübergreifend und
international zahlreiche renommierte Unternehmen wie ERP
beispielsweise ADAC, Allianz, BMW, Commerzbank,
DBV Winterthur, Deutsche Bank, Deutsche Börse Group, COMPLIANCE/
France Telecom, Greenpeace, GEZ, Heineken, Johnson SPERRLISTEN
CRM
& Johnson, Nestlé, Payback, PSA Peugeot Citroën so-
wie Time Life und Union Investment zu seinen Kunden.
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