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?