Datenqualität: überprüfen, optimieren und etablieren

    von Alexander Wicki am 18.02.21 14:34

    Daten sind für kundenzentriertes und kundenorientiertes Sales und Marketing essenziell. Informationen zu Interessen, Verhaltensweisen oder Marktpräferenzen von Kunden ermöglichen es Ihnen automatisiert Inhalte zur Verfügung zu stellen.

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    Wir treffen in Unternehmen oft die Situation an, dass zwar viele Daten gesammelt wurden, diese jedoch an unterschiedlichen Orten gespeichert und unvollständig oder gar falsch sind. Unser Tipp: Überprüfen Sie die Daten vor der Archivierung unbedingt auf Richtigkeit, Vollständigkeit und Relevanz. Definieren Sie zudem, wo Sie die Daten speichern und sorgen Sie dafür, dass alle nötigen Systeme miteinander verbunden sind. Bei der Wahl der passenden Lösung sollten Sie zuvor einen Anforderungskatalog erstellen und wichtige Prozesse (z. B. Customer Journey, Aufgabenverteilung, Datenerfassung) aufskizzieren. Das gewählte System muss zu Ihnen passen und nicht umgekehrt.

    Datenqualität für mehr Effizienz

    Gemäss einer Untersuchung haben Unternehmen mit einer guten Datenqualität ein zweimal höheres Wachstum als der Branchendurchschnitt (Quelle: Aberdeen Group, Boston). Die Digitalisierung fordert Unternehmen, in neue Technologien zu investieren. Diese arbeiten mit künstlicher Intelligenz, welche auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen sind.

     

    «Eine hohe Datenqualität erhöht nicht nur die Arbeitseffizienz, sondern auch die Motivation der Mitarbeitenden.»

     

    Eine hohe Datenqualität ...

    ... ist die Grundlage für digitale Geschäftsmodelle
    ... macht Arbeitsprozesse einfacher und effizienter
    ... erhöht die Zufriedenheit der Mitarbeitenden
    ... verbessert den Erfolg von Sales und Marketing Aktionen
    ... führen durch Analysen zu den richtigen Schlussfolgerungen 

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    Datenqualität im Marketing

    Bei der manuellen Erfassung von Kontaktdaten im CRM kommt
    es leider immer wieder dazu, dass Daten falsch oder unvollständig eingegeben werden. Dies ist ein grosses Ärgernis und führt zu Folgefehlern. Sensibilisieren Sie deshalb Ihre Mitarbeitenden auf das Thema Datenqualität und integrieren Sie es in die Zielvorgaben.
    Flexible Softwarelösungen können dabei als Unterstützung dienen. So lässt sich beispielsweise festlegen, welche Eigenschaftsfelder im CRM zwingend ausgefüllt werden müssen. Darüber hinaus erkennt das System automatisch mögliche Duplikate, welche zusammengeführt werden können.

    Folgende nicht abschliessenden Massnahmen helfen dabei, die durchschnittliche Datenqualität zu erhöhen:

    • Definieren Sie Ihre Datenstrategie: Bevor Sie wahllos mit dem Sammeln von Daten beginnen, sollten Sie festlegen, welche Informationen für welchen Zweck erhoben werden sollen.
    • Klären Sie die Rechtslage: Vergewissern Sie sich, dass Sie
      Ihre gesammelten Daten gemäss aktuellem Datenschutzgesetz speichern. Das Schweizer Datenschutzgesetz wurde 2020 überarbeitet und bringt einige Änderungen mit sich.
    • Bounce Management: Kann eine E-Mail den Empfänger nicht erreichen, erzeugt sie einen Bounce, der den Absender darüber informiert. Überprüfen Sie die Bounce-Listen regelmässig
      und löschen Sie nicht mehr gebrauchte E-Mail-Adressen.
    • Daten zentralisieren: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten zentral (z. B. im CRM) gespeichert sind und alle Änderungen im Daten-Master vorgenommen werden.
    • Datenhygiene: Prüfen Sie Ihre Daten regelmässig auf Fehler, Unvollständigkeit, unzulässige Formate oder Duplikate.

    Falls Sie sich bis heute nicht mit der Datenqualität auseinandergesetzt haben, dann ist es höchste Zeit, damit zu starten. Sie steigern damit die Effizienz und legen die Basis für die Einführung neuer Technologien.

    Das Wichtigste auf einen Blick


    • Eine hohe Datenqualität bildet die Basis für die Einführung von zukunftsgerichteten Technologien.
    • Qualitativ hochwertige Daten sorgen für mehr Effizienz und erhöhen die Zufriedenheit der Mitarbeitenden.
    • Machen Sie Ihren Mitarbeitenden bewusst, warum eine hohe Datenqualität wichtig ist.

     



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    Themen: Lead Management, Marketing Automation, Sales & Marketing, digitalisierung, know-how, datenanalyse, data, datenhygiene, datenqualität

    Autor: Alexander Wicki

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