Trotz hoher Bedeutung für Kundenorientierung - Qualität der Kundendaten in der CRM-Realität nur mäßig!? #shiftcx

Vor gut zwei Wochen haben wir auf Facebook mit verschiedenen Vertretern der deutschen CRM-Community eine Studie des Londoner Plattform-Spezialisten Convertr Media diskutiert. Zentrale Aussage der Studie „Global Lead Gen Stats 2018“ ist - dass 70 Prozent aller CRM-Daten der Unternehmen falsch sind! Die dazu passende Infografik bietet weitere "erschreckende" Aussagen.  Natürlich stellt sich die Frage - wie valide die Aussagen dieser "Studie" bzw. der "Infografik" sind, wenn der "Verbreiter" ein Plattform-Anbieter zur Datenbereinigung ist und die Ergebnisse auf Basis einer Auswertung von Daten dieser Plattform ermittelt wurden. Hier gilt es natürlich zu berücksichtigen, dass - auch wenn die Daten statistisch korrekt erhoben und ausgewertet wurden - die Plattform vor allem von Unternehmen genutzt wird, die ihre Daten verbessern wollen. Weiter ist die Erhebungsbasis der Daten auch nicht weiter spezifiziert - so dass die Aussagen natürlich mit Vorsicht zu bewerten sind. Dennoch stehen sie im Raum - die 70 Prozent. Und natürlich ist die Tendenz zu fehlerhaften Daten in CRM-Systemen nicht allzu weit hergeholt. Geschuldet soll die Datenfehlerhaftigkeit laut der vorliegenden Studie zu 30 Prozent falschen Telefonnummern sein, gefolgt von 28 Prozent inkorrekten E-Mail-Adressen sowie 27 Prozent falschen Namen.

Datenqualität ist wichtig für die Customer Experience

Dass so gut wie alle Unternehmen mit ihrer Datenqualität zu kämpfen haben, ist kein Geheimnis: Da gibt es haufenweise Dubletten, veraltete oder schlichtweg fehlerhafte Informationen und zahlreiche leere Felder in den Systemen. „Wenn ich frühere Vorträge von mir heranziehe würde ich sagen: Hart an der Wahrheit. Vielleicht sind nur 55 Prozent der Daten falsch“, relativiert CRM-Experte Ralf Korb in der Diskussion auf Facebook. Eine Studie sei auch immer nur ein Schlaglicht, eine Ist-Aufnahme und ein definierter Bestand von x Teilnehmern, warnt der Geschäftsführer des Beratungsunternehmens Korb & Kollegen: „Allerdings sind Datenbestände immer noch eine der großen Herausforderungen in einem CRM-Projekt, wenn sie nicht gesäubert, Dubletten-befreit und aktualisiert in das neue System fließen oder mit einer Bereinigungsaktion auf Vordermann gebracht werden.“ Auch wenn die Ergebnisse stimmen sollten, so weist Georg Blum, Geschäftsführer der Unternehmensberatung für CRM und Agentur für Dialogmarketing 1A Relations, darauf hin, dass "70 % aller Studien bei einer Wiederholung auf ein anderes Ergebnis kommen" würden. 70% fehlerbehaftete Daten seien einfach mit Vorsicht zu genießen, mahnt Georg Blum weiter an, bestätigt aber auch, dass die Tendenz zur schlechten Datenqualität - insbesondere bei der Lead-Erfassung im digitalen Bereich - zunehmend ist. Die Gründe hierfür sind vielfältig und reichen von fehlenden Prozessen zur Aktualisierung über Fehler im Prozess der Datenerfassung bis hin zu wissentlich falschen Angaben durch die Kunden und Interessenten, die letztendlich aber auch immer nur ein Ergebnis von "vorsätzlicher Bauernfängerei durch aufdringliche Methoden" seitens der datenerfassenden Unternehmen sei - so Georg Blum. Für die Customer Experience - sprich das kunden- und erlebnisorientierte Kundenmanagement - ist diese Datenlage natürlich "tödlich", da egal über welchen Kontaktpunkt eine falsche Ansprache nie ein wirklich positives Erlebnis auslöst. Die Frage aber daher, was die Maßnahmen und Ansatzpunkte sind, mit denen die Datenqualität und damit die Möglichkeit für eine - sowohl aus Kunden- als auch Unternehmenssicht - bessere Ansprache und Interaktion mit den Kunden verbessert werden kann.

Die Datenerfassung ist der Schlüssel zur besseren Datenqualität

Den Schlüssel zur besseren Datenqualität sieht Georg Blum ganz klar in der Datenerfassung: "Wenn [die Daten die] Wahrheit bei den Befragten entspricht, ist bei der Registrierung schon einiges falsch.“ Seiner Meinung nach besteht eine erste Sorgfaltspflicht bereits darin, wie die Unternehmen die Daten ihrer Kunden erfassen. Hierbei zählt er einige Basis-Anforderungen auf, die für jedes Lead-Erfassungsformular gelten sollten. Viele banal, aber doch allzu oft doch mißachtet:

• Wie lang sind die Felder für das jeweilige Kriterium?
• In welcher Reihenfolge sind die Felder angeordnet?
• Was sind Pflichtfelder und wie gut erkennt man, dass es ein oder kein Pflichtfeld ist?
• Welche Incentives werden für Qualität gegeben? Welche Echtzeit-Checks der eingegebenen Daten finden statt? Etc.“
• Welche Incentives werden für Qualität gegeben und welche Echtzeit-Checks der eingegebenen Daten finden statt? E-Mail Konventionen, Straße und Hausnummer sowie PLZ-Check gegen Referenztabellen, Vorschlag durch Auto-Vervollständigen?
• Gibt es Plausibilitätschecks z.B. von Anrede und Geschlecht versus Vornamen?

Ralf Korb führt ergänzend an, dass insbesondere die EU-DSGVO für Unternehmen "hier ein tolles Feld" ist, "die Chancen zu nutzen, Klarheit in die Daten und deren Prozesse zu bringen".

Noch nicht strategisch verstanden: Prozesse zur langfristigen Sicherung der Datenqualität

Egal wie hoch die Zahl nun wirklich sein mag: Nachholbedarf was das Thema Datenqualität und Lead-Aufbereitung betrifft, scheint es allemal und so gut wie überall zu geben. Hierzu hatten wir auf vergangenen Veranstaltungen auch oft schon Norbert Schuster (strike2) als Referenten - und im verlinkten Beitrag als Video-Mitschnitt. Fest steht: Wer seine Kunden nicht kennt, kann diese auch nicht optimal betreuen. So gilt es natürlich insbesondere für das Zeitalter der Customer Experience, Prozesse und Maßnahmen zu definieren, die eine dauerhafte und nachhaltige Verbesserung der Datenqualität ermöglichen. „Getreu nach Goethe geht es um das „Tun“, das „richtige“ Tun ist dann ein weiterer Aspekt“, so Korb. Seiner Meinung nach wäre die Integration von Datenbereinigungstools der erste Ansatz für eine langfristige Datenqualitätssicherung in den Unternehmen. Eine weitere Möglichkeit wäre, alle Kunden anzuschreiben und sie beispielsweise um ein erneutes Einverständnis zum Empfang des Newsletters zu bitten: „Außerdem kann man Kunden beispielsweise einen Preis für die Korrektur/Pflege ihrer Adressdaten anbieten. Ein weiterer Aspekt kann ein Matching der eigenen Datenbank gegen eine Referenz-Datenbank eines Listbrokers oder Adressprofilhändlers sein. Die meisten Datenbereinigungstools (im Sinne von Überprüfung untereinander und Referenzdatenbestände wie Omikron, uniserve, human inference oder Adress plus) wären mal der erste Ansatz". -- Wir planen im weiteren Verlauf der Vorbereitungen zu Shift/CX noch weitere Interviews zu dem Thema - sowie eine Diskussion zur Datenqualitätssicherung in Zeiten der EU-DSGVO sowie Customer Experience am 09. Mai auf der Shift/CX in Frankfurt. Verpassen Sie nicht unsere Expertenvorträge und Praxisbeispiele und registrieren Sie sich noch heute für unseren Newsletter bzw. sichern Sie sich noch heute Ihr Ticket für die Veranstaltung!