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.

Datenanalyse mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) – für 70 Prozent der von den Beratern von PWC befragten Unternehmen ist dies das vielversprechendste Einsatzszenario. Doch so attraktiv die Vision erscheint, mittels KI das eigene Geschäft oder gar eine ganze Branche zu revolutionieren, so handfest sind die Herausforderungen, die sich in der Praxis ergeben. Ein häufiges Problem ist ein bereits beim Start eines Projekts mangelhafter Datenbestand. Die KI mit qualitativ schlechten Daten zu trainieren, macht keinen Sinn, da sie falsche Informationen lernt. Ohne den Einsatz gewisser Automatisierungen und KI ist es wiederum mühsam, die unzureichende Datenbasis zu verbessern.

Das Wissen über Kundenwünsche steckt in Daten und ist entscheidend für den Erfolg einer Marketingkampagne – das ist längst eine Binsenweisheit. Und doch gelingt es Unternehmen oft immer noch nicht, ihre Kunden richtig abzuholen. Eine Customer Data Platform kann dabei helfen, Vorlieben von Kunden zu erkennen und ihr Kaufverhalten besser vorherzusehen.

Eine Umfrage der Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC aus dem Jahr 2018 hat ergeben, dass 95 Prozent der Befragten ein Master Data Management (MDM) für ihr Unternehmen als erfolgskritisch einstufen.

Ein bisher unterschätztes Potenzial birgt die Verknüpfung von Maschinen- und Geschäftspartnerdaten. Bei der Konsolidierung von Daten kann ein Multiple Golden Record bei behilflich sein.

Trotz aller Bemühungen arbeiten Unternehmen häufig noch immer mit veralteten oder nicht korrekten Geschäftspartnerdaten – manchmal sogar ohne es zu wissen. Dabei sind die Folgen schlechter Daten vielseitig. Sie reichen von falscher Ansprache der Geschäftspartner bis hin zu fehlerhaften Unternehmensentscheidungen.

Datensätze sind Kraftfutter für KI und maschinelles Lernen. Hochwertige Ergebnisse können aber nur aus gut gepflegten, qualitativen Daten resultieren.

Laut der „Trendstudie Kundendatenmanagement 2019“ von Uniserv setzt bereits jedes vierte Unternehmen KI-basierte Methoden in Marketing, Vertrieb oder Kundenservice ein. Vor allem Chatbots, Analysen und Robotic Process Automation (RPA) sind beliebt.

Der gewinnbringende Umgang mit Daten im digitalen Marketing sowie eine durchgängige Customer Experience an allen Kontaktpunkten – das waren zwei zentrale Themen der DMEXCO 2019. Wir haben auf der Messe mit vier Experten im Video-Interview darüber gesprochen.

Stammdaten (engl. Master Data) bilden die Basis für erfolgreiche Geschäftspartnerbeziehungen – sie sind wesentlich für eine gezielte Ansprache von Geschäftspartnern. Unternehmen, die auf korrekte, vollständige und aktuelle (Stamm-) Daten zugreifen können, sind zudem in der Lage, ihre Geschäfts- und Vertriebsprozesse zielführend voranzutreiben.