Wie wichtig ist Datenqualitätsmanagement? Welche Relevanz hat es für Unternehmen und warum sollte Ihr Marketing das Thema beachten?
Data-Driven Marketing ist die Königsdisziplin des modernen Marketers. Die Datenanalyse: sein wichtigstes Werkzeug. Doch datengetriebene Marketingmaßnahmen können schnell ihr Ziel verfehlen, wenn die Daten nicht sorgsam gepflegt werden oder schlichtweg fehlerhaft sind. Marketingabteilungen stehen, gemeinsam mit allen Unternehmensabteilungen, die Daten gewinnen, vor einer großen Herausforderung: Es gilt Datensilos, die von unterschiedlichen Verantwortlichen verwaltet werden, zu konsolidieren, zu speichern, aufzubereiten und bedarfsgerecht weiterzuverteilen. Nur so gelingt die lückenlose Nachbildung der Customer Journey, die intelligentes Marketing ermöglicht.
Korrekt, aktuell, valide, redundanzfrei (dublettenfrei), verständlich und verlässlich müssen Daten sein. Dabei hängt das Kriterium „Qualität“ auch immer mit dem jeweiligen Verwendungszweck zusammen, denn Daten müssen exakt die Informationen liefern, die im jeweiligen Kontext benötigt werden. Datenqualität, Verwendungszweck und Informationsqualität hängen also maßgeblich zusammen.
Aus dem Alltag: Ein kleiner Fehler in der Kundendatenbank mit großer Auswirkung.
„Ihre HU-Erinnerung: Bei Ihrem Fahrzeug steht im Oktober die Hauptuntersuchung an. Vereinbaren Sie am besten noch heute einen Termin. Online unter […] Ihr Autohaus Max Müller“
Der Fahrzeughalter freut sich über den Reminder seines Autohauses und nutzt die Möglichkeit, online einen Termin zu vereinbaren. Am vereinbarten Tag bringt er sein Kfz noch vor der Arbeit in die Werkstatt und lässt sich von einem guten Freund abholen und zu seiner Arbeitsstätte fahren. Dort angekommen klingelt sein Telefon. Der Werkstattleiter informiert ihn, dass die Hauptuntersuchung erst im Januar fällig sei. Am Abend lässt er sich von einem Arbeitskollegen zur Werkstatt bringen, um sein Auto wieder abzuholen.
Freut sich der Fahrzeughalter immer noch über die serviceorientierte Erinnerungsmail? Sicher fällt es ihm schwer… Und die Werkstatt? Sie hätte diesen Termin bestimmt an einen anderen, zahlenden Kunden vergeben können.
Das Ergebnis: Ein verärgerter Kunde und ein nicht-realisierter Umsatz in der Werkstatt.
Zwischenfazit: Datensilos, Redundanzen, Duplikate, Lücken, Eingabefehler & Leichtsinnsfehler: Ein schlechtes Datenmanagement wirkt sich negativ auf alle Folgehandlungen aus und verhindert eine gelungene User Experience. So schafft das Unternehmen irritierende und inkonsistente Markenerlebnisse, verärgert seine Kunden und sorgt im schlimmsten Fall dafür, dass Kunden abwandern.
Um die Qualität von Daten bestimmen zu können, müssen vorab Kriterien, die Auskunft über die Güte der Daten geben, definiert werden. Qualitätskriterien können – je nach Unternehmen oder Anforderungen – ganz unterschiedlich klassifiziert sein.
Exemplarisch haben wir vier Qualitätskriterien und jeweils ein entsprechendes „Negativ-Beispiel“ aufgeführt:
Kunden und Interessenten hinterlassen bei nahezu jeder Interaktion Informationen – online und offline: personenbezogene Daten, Verhaltensdaten, Transaktionsdaten, Website-Trackingdaten und viele mehr. Eine Customer Data Platform bildet die „zentrale Sammelstelle“ aller Daten und ist die Basis für spätere Analysen und Auswertungen.
Lesetipp: Sie möchten mehr über die systemischen Möglichkeiten des Datenmanagements erfahren? Wir empfehlen unseren Blogbeitrag „CDP vs. DMP – Was ist der Unterschied?“.
Ob in der Cloud oder On-Premise: Der Schlüssel zum erfolgreichen Datenmanagement ist ein zentraler Ablageort, eine Datenbank, an dem Kunden- und Interessentendaten gespeichert und wieder abgerufen werden können – nur so sind holistische Kundenprofile und damit eine 360-Grad-Kunden- und Interessentensicht möglich.
Jedes Unternehmen generiert im Sekundentakt neue Daten. Datenqualitätsmanagement ist heute kein „Nice-to-have“, sondern eine absolute Notwendigkeit, um die schiere Flut der Informationen in den Griff zu bekommen, langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben und Budget gewinnbringend einzusetzen. Datenqualitätsmanagement betrifft nahezu alle Unternehmensbereiche. Die Qualität einer Entscheidung hängt maßgeblich von der Qualität der zu Grunde liegenden Daten ab.
Datenmanagement und explizit das Datenqualitätsmanagement ist daher keine „Einmal-und-dann-nie-wieder-Disziplin“, sondern eine fortlaufende, dynamische Aufgabe. Eine feste Verankerung in der Unternehmenskultur, in den Prozessen und eine feste Zuordnung von Zuständigkeiten, helfen, die definierten Qualitätskriterien und rechtlichen Vorgaben zu erfüllen. Ist die Komplexität im eigenen Unternehmen zu hoch und die Informationen zu fragmentiert, lohnt es sich, Expertenrat einzuholen.
Sie haben Fragen zum Datenqualitätsmanagement, suchen Unterstützung oder interessieren sich generell für das Thema? Wir freuen uns über Ihre Kontaktaufnahme!