Customer Analytics – mit Fuzzy-Logik die Kundenadressen für CRM fit machen!

Von |2018-10-31T12:11:16+00:001. Juli, 2015|CRM|0 Kommentare

Die Kundendatenbank ist das Herzstück eines jeden CRM-Systems, denn sie ist Grundlage einer korrekten Kundenansprache und damit ein wesentlicher Erfolgsfaktor für die Kundenbindung. Ist die Datenqualität schlecht, scheitert das beste Kundenbeziehungs-Management. Vor allem Dubletten in den Datensätzen werden für immer mehr Unternehmen zum akuten Problem. Ich zeige Ihnen, wie Sie den Dubletten den Kampf ansagen können.

Sie kennen es bestimmt selbst: Doppelt versendete Geburtstagskarten, Newsletter oder Emails erfreuen niemanden und weisen nur auf eines hin: unzureichende Datenpflege. Nicht nur aus Kundensicht sind Dubletten ärgerlich, sie erhöhen die Kosten der Werbemittelversendung unnötig und der angestrebte Dialog verliert an Glaubwürdigkeit. Die mehrfache Konfrontation des Kunden mit identischen Anliegen birgt ein erhöhtes Risiko, Abwehrreaktionen auszulösen, insbesondere im Bereich des Telefonmarketings. Zudem erzeugen mehrfach angelegte Datensätze über den gleichen Kunden große Verwechslungsrisiken und bergen damit Gefahrenpotenziale für das Kundenbeziehungsmanagement. Dies kann nachhaltig die Stabilität der Kundenbeziehung gefährden.

Damit ist eines klar: Eine qualitativ hochwertige dublettenbereinigte Kundendatenbank ist Voraussetzung jeglicher CRM-Aktivität!

Da eine Falscherkennung von Dubletten um jeden Preis vermieden werden soll, bildet eine fehlerintolerante Logik den Kern eines wirkungsvollen Dublettenabgleichs. Der Dublettenabgleich ist immer ein Trade-Off zwischen der doppelten Anlage echter Dubletten und dem fehlerhaften Gleichsetzen von vermeintlichen Dubletten.

Die aktuellen Lösungen aus dem Bereich der Fuzzy-Logik bieten nun die Möglichkeit, diese Grenze zwischen richtig und falsch flexibel zu gestalten. Damit wird der Dublettenabgleich präzise optimiert und Falscherkennungen von Dopplungen gehören künftig der Vergangenheit an!

Nicht nur die freie Auswahl der Parameter zur Berechnung der Dublettenwahrscheinlichkeit (Name, Straße, PLZ, E-Mail etc.) sollten Basisfunktionalität einer Dublettenlösung sein. Des Weiteren sollte sie die Möglichkeit bieten, festzulegen, zu welchem Grad die einzelnen Parameter übereinstimmen müssen und mit welcher Gewichtung sie bewertet werden. CRM & Datenqualität sind sensible Themen, aber keine Sorge – wir lassen Sie damit nicht alleine.

Mit unserer Expertise im Bereich Fuzzy-Logik ermöglichen wir Ihnen, den schmalen Grad der Dublettenbereinigung erfolgreich zu beschreiten!

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