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