Redaktionsbeitrag

Klasse trotz Masse: So sichern Sie die Datenqualität im CRM

Um was geht es in diesem Beitrag:

Lesen sie hier den Beitrag:

Klasse trotz Masse: So sichern Sie die Datenqualität im CRM

Daten sind im digitalen Zeitalter eine eigene Währung. Doch nur wenn die gesammelten Informationen qualitativ überzeugen, sind sie ihr Geld wert. Wie Sie die Güte Ihrer Daten garantieren, verrät Ihnen dieser Beitrag.

Klasse trotz Masse: So sichern Sie die Datenqualität im CRM

Die EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) setzt neue Standards. Dies gilt nicht nur für den reinen Datenschutz, sondern auch für die Korrektheit der Informationen: Nur Unternehmen mit einer fehlerfreien Datenbank können die gesetzlich geforderte Auskunfts- und Löschpflicht erfüllen. Qualitativ hochwertige Daten sind zudem Basis für eine optimierte Kundenkommunikation und tiefergehende Analysen.

Was kennzeichnet Datenqualität?

Wichtig ist es, nur einen Datensatz pro Kunden anzulegen. Die größte Fehlerquelle liegt in der Vermengung veralteter und aktueller Daten. Eigentlich selbstverständlich, aber dennoch wichtig: Name, Postanschrift und Mail-Adresse müssen auf jeden Fall korrekt sein.

Bei automatisch erhobenen Tracking- und Transaktionsdaten ist eine hohe Qualität meist gegeben, sofern sie den richtigen Personen zugeordnet werden.

Zwei Maßnahmen für höhere Datenqualität

1. Klare Prozesse sind die Grundlage einer hohen Datenqualität

Das bedeutet: Innerhalb einer Organisation muss bekannt sein, in welcher Form welche Daten wann erhoben werden und welches Tool dafür verwendet wird. Auch wegen der DSGVO ist dies wichtig. Fehlen nämlich entsprechende Opt-ins, werden die Daten unbrauchbar.

2. Die Systemlandschaft sollte sinnvoll strukturiert sein

Häufig sind einzelne Kundendaten über verschiedene Systeme wie Newsletter-Tool und E-Commerce-Software verteilt. Ziel ist es daher, eine Software-Architektur zu etablieren, in der nur eine Datenbank die Kundeninformationen enthält.

Transparenzhinweise zum Beitrag:

weitere Beiträge zum Thema:

KI - Künstliche Intelligenz

Vier Fallstricke bei KI-Projekten

Einer aktuellen Databricks-Umfrage setzen bereits 94 Prozent der Unternehmen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen über alle Geschäftsbereiche hinweg ein; mehr als die Hälfte erwartet, dass

Weiterlesen »