Datenmanagement Der Mehrwert guter Datenqualität

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Datenqualität ist ein kleines Rädchen im großen Getriebe eines Unternehmens, könnte man meinen. Weit gefehlt – die Folgen fehlerhafter Daten reichen weit. Dieser Beitrag erläutert, welche Vorteile und langfristigen Mehrwerte eine gesichert hohe Datenqualität bringt.

Dr. Barbara Müller sen. oder Dr. Barbara Mueller, ein Zahlendreher in der Postleitzahl – keine große Sache. Oder? Doch! Aus solchen Beispielen entstehen schnell redundante oder fehlerhafte Datensätze. Erst recht, wenn die Informationen organisationsweit in verschiedenen Datensilos oder Systemen liegen. Eine IDC-Studie aus dem Vorjahr zeigt, dass Unternehmen im Schnitt 23 Datensilos vorhalten, die zum Teil geografisch und technologisch voneinander getrennt sind – mit hohem Aufwand für das Datenmanagement, da für die Silos auch unterschiedliche Datenrichtlinien gelten können.

Die Pflege der Datenqualität steht nicht bei allen Unternehmen konsequent auf der Agenda, wie eine Uniserv-Umfrage unter Entscheidern zum Umgang mit Geschäftspartnerdaten im vergangenen Jahr herausfand: Rund jedes dritte befragte Unternehmen räumt dem Datenmanagement keine Priorität ein. Es kommt vor, dass Datenbestände in Unternehmen bis zu 50 Prozent Dubletten enthalten. Selbst bei gut gepflegten Datenbeständen sind im Schnitt noch 5 Prozent redundante Datensätze vorhanden. Was auf den ersten Blick ein kleines Problem zu sein scheint, kann sich aufgrund fehlerhafter oder mehrfach vorhandener Datensätze jedoch zu einer großen Last aufsummieren – monetär wie auch geschäftsstrategisch.

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Die Folgen schlechter Datenqualität

Laut Uniserv-Umfrage bemängelt mehr als ein Viertel der befragen Führungskräfte die Datenqualität im Unternehmen. Dies ist insofern nicht verwunderlich, als dass Datensätze nicht starr so bleiben, sobald sie einmal angelegt wurden, sondern quasi ein (fremdgesteuertes) Eigenleben führen. Sowohl auf Unternehmensseite finden laufend diverse Änderungen wie etwa Vertragsanpassungen statt als auch bei Kund*innen und Lieferanten selbst, zum Beispiel durch Umzüge, Namensänderungen oder einen Wechsel der Bankverbindung. Ein Datensatz kann also kaum dauerhaft als aktuell gelten, sondern bedarf kontinuierlicher Pflege. Sind Kundendaten fehlerhaft oder veraltet, kann das dazu führen, dass Unternehmen ihre Kund*innen und Geschäftspartner*innen nicht mehr eindeutig identifizieren können. Aus Marketing-Sicht kann das fatale Folgen haben: Schreibfehler im Namen, eine falsche Anrede oder schlimmstenfalls die Ansprache bereits Verstorbener sorgen auf Kundenseite nicht nur für Unmut, sondern enden mit Loyalitätsverlust. Falsche Adressdaten führen dazu, dass das E-Mail-Marketing mit hohen Bouncerates ins Leere läuft. Außerdem verursachen falsche Daten postalische Fehlsendungen und unnötige Rückläufer, die schon direkt finanzielle Aufwände bedeuten – genau wie auch mehrfache Versände an mehrere Personen eines Haushalts. Letzteres ließe sich beispielsweise über die richtige Datennutzung mit einer Haushaltsabbildung vermeiden. Sind Vertragsdaten nicht eindeutig und unternehmensweit aktuell zugeordnet, führt das zu fehlerhaftem Kundenservice. Und auch individuell zugeschnittene Angebote oder Cross Selling für neue Vertragsabschlüsse sind schwer möglich. Letztlich kann weder das Unternehmen seine Kundschaft entlang der Customer Journey begleiten noch eine positive Customer Experience entstehen. Und das wirkt sich unmittelbar auf die Kundenbindung aus.

Was die Uniserv-Studie zudem noch zeigt: Fast jeder fünfte befragte Entscheider sieht die Datenqualität noch als so kritisch an, dass sie nicht für Analysen und Prognosen ausreiche. Und das, obwohl 88 Prozent der Befragten längst klar ist, dass eine gute Datenbasis wichtig für ein positives Kundenerlebnis und die Entwicklung neuer Dienstleistungen ist. Ohne eine belastbare und hochwertige Datenbasis sind weder Analysen noch zielgerichtete Marketingaktivitäten möglich, von einer ganzheitlichen Sicht auf die Geschäftspartner ganz zu schweigen.

Bestandsaufnahme und Sicherung der Datenqualität

Ist die Datenpflege noch nicht auf der wiederkehrenden Agenda, empfiehlt sich im ersten Schritt eine Bestandsaufnahme. Denn die Einschätzung der Datenqualität ganz zu Beginn beruht oft eher auf einem Bauchgefühl anstelle von belastbarer Transparenz. Diese Bestandsaufnahme kann zunächst abteilungsbezogen erfolgen und sukzessive ausgeweitet werden. Eine Anforderungsanalyse bildet die Grundlage, anhand derer die Qualität und Vollständigkeit eines Datensatzes geprüft werden kann. Steht im Unternehmen ein grundlegendes System-Update oder gar eine Migration wie jetzt im Falle von SAP S/4HANA an, so sollten die Anforderungen hieraus bereits berücksichtigt werden. Sinnvollerweise holt man sich bereits hier entsprechende technologische Unterstützung, on premise oder cloudbasiert. So ausgerüstet lassen sich etwa auch Datenfragmente wie auch doppelt und mehrfach vorhandene Datensätze identifizieren. Ist nach einer solchen Erstbereinigung die Qualität hergestellt, müssen Unternehmen eine konsequente „Pflegeroutine“ einrichten, damit das Erreichte nicht wieder verloren geht.

Externe Daten können Datensätze anreichern

Gerade für Marketing-Zwecke, insbesondere für die Personalisierung von Inhalten, Botschaften und Maßnahmen, können aber über die bloßen Kundendaten hinausgehende Informationen, wie etwa Vorlieben und Anforderungen, von großem Wert sein. Diese sind aber nicht immer aus primärer, eigener Quelle – wie etwa in einer Kauf- oder Vertragshistorie, aus dem Kundenservice oder aus der Buchhaltung – ablesbar. Sogenannte sekundärstatistische Haushaltsdaten aus externen Quellen können Aufschluss über sozio-ökonomische Lebensbedingungen geben und so ein lebendiges Kundenprofil erzeugen. Zu berücksichtigen ist hier jedoch vor allem der Datenschutz.

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Die Bedeutung von Daten für erfolgreiche Kundenbeziehungen

Der Nutzen guter Datenqualität

Um seine Kund*innen und Geschäftspartner*innen stets rundum im Blick zu haben, lassen sich vollständige und hochwertige Kunden- und Geschäftspartnerdatensätze zum sogenannten „Golden Record“ zusammenführen. Diese einheitliche 360-Grad-Sicht bildet dann wiederum die Grundlage für eine reibungslose Customer Journey und Customer Experience. Weitere geschäftsentscheidende Mehrwerte lassen sich aus belastbaren Daten generieren: Datengestützte Geschäftsentscheidungen, die Etablierung einer Data Governance und auch die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle können nur auf einer Analyse einer korrekten Datenbasis erfolgen. Auch um auf Marktgegebenheiten besser reagieren zu können, ist ein gutes Datenmanagement hilfreich: Wie die aktuelle Capgemini-Studie „The Age of Insight: How Consumer Product and Retail Organizations can accelerate Value Capture from Data“ zeigt, können 73 Prozent der befragten datengetriebenen Einzelhändler und Konsumgüterhersteller einen quantifizierbaren Wertbeitrag durch den Einsatz von Daten erzielen. Diese sogenannten „Data Master“ erreichen eine 30 Prozent höhere Gewinnmarge als der Branchendurchschnitt. Wer schon vor der Pandemie eine gute Datengrundlage hatte, konnte sich im vergangenen Jahr schneller an die Digital-First-Umgebung und zügiger an die Markt- und Kundenbedürfnisse anpassen. Ein weiterer Benefit eines guten Datenmanagements also, der sich an den Marktgegebenheiten orientiert.

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Unternehmen, gerade im B2B-Bereich, sollten tunlichst beginnen, auch ihre Kundendaten als Asset und Wissensschatz zu behandeln und entsprechend zu pflegen. Am Bewusstsein dafür mangelt es den befragten Entscheidern dabei nicht, sondern an der Umsetzung, die Daten kontinuierlich auf einem hohen Niveau zu halten und dabei eine einheitliche Strategie zu fahren. Die Sicherung und Pflege der Datenqualität müssen als fest etablierter und kontinuierlicher Prozess im Unternehmen verstanden werden. Denn eine schlechte Datenqualität kann sich ein Unternehmen auf lange Sicht nicht leisten.

*Jürgen Brunner ist Senior Account Manager bei der Uniserv GmbH.

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