Gutes Datenqualitätsmanagement: kontinuierlicher Prozess

„Panta rhei – alles fließt …“ dieser Aphorismus des griechischen Philosophen Heraklit gilt ganz besonders für den Bereich Kundenstammdaten. Fast kontinuierlich ergeben sich Veränderungen und Aktualisierungen, die natürlich laufend berücksichtigt werden müssen, um die Qualität der Kundenstammdaten auf einem hohen Niveau zu halten. Aus diesem Grund sind auch alle Maßnahmen, die darauf abzielen, mit einer einmaligen Aktion für qualitativ bessere Kundendaten zu sorgen, von vorneherein zum Scheitern verurteilt. Stattdessen ist es notwendig, für das Datenqualitätsmanagement einen kontinuierlichen „Kreislauf“ an Maßnahmen zu definieren und zu implementieren, mit dem die Qualität der Daten sukzessive und nachhaltig verbessert wird.

Dass so eine sukzessive und nachhaltige Optimierung der Kundenstammdaten heute unbedingt erforderlich ist, ist unbestritten. Schlecht gepflegte Kundendaten kann und möchte sich kein Unternehmen mehr leisten.

Daten von angemessener Qualität hingegen sind der zentrale Erfolgsfaktor:
 

• für einen 360-Grad-Blick auf den Kunden als wichtige Voraussetzung
  • für die Planung und Durchführung von Marketing- und Vertriebskampagnen,
  • für einen auf die Bedürfnisse des Kunden angepassten Support und Kundendienst,
  • für perfekt auf dessen Bedürfnisse angepasste Produkte und Services,
• für das Erfüllen von Compliance-Anforderungen und gesetzliche Auflagen (z.B. im Banken- und Finanzwesen)
• für richtige strategische Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage von Predictive Analytics-Methoden.

Datenqualitätsmanagement für Kundenstammdaten:
Nichts ist beständiger als der Wandel

Wenn sich die meisten Unternehmen der Wichtigkeit eines professionellen Datenqualitätsmanagements bewusst sind, stellt sich natürlich die Frage, weshalb es immer noch vielen Unternehmen nicht gelingt, die Beschaffenheit ihrer Kundenstammdaten nachhaltig auf einem hohen Level zu halten.

Dies liegt natürlich zuerst einmal in der Natur der Sache. Persönliche Daten wie Adresse oder Telefonnummer sind heute einem fast ständigen Wandel unterzogen. Das unterstreichen allein schon die folgenden Zahlen:
 

• Jedes Jahr ziehen in Deutschland acht Millionen Menschen um.
• Jedes Jahr gibt es in Deutschland mehr als 800.000 Sterbefälle.
• Pro Jahr werden in Deutschland 45.000 Straßennamen und fast 2.000 Ortsnamen umbenannt.

Im Business-to-Business-Bereich sorgen Insolvenzen (im Jahr 2022 fast 14.600 Unternehmen), Firmenübernahmen und -zusammenschlüsse sowie Mitarbeiterwechsel für sich ständig ändernde Firmen- und Adressdaten.

Weitere Faktoren, die die Qualität der Kundenstammdaten beeinflussen können, sind:
 

• Falsche Angaben des Kunden im direkten Kontakt (Post, Telefon, Online-Formular)
• Fehler beim Erfassen der Daten durch einen Mitarbeiter
• Erfassen und Pflegen der Daten in isolierten Datensilos (ERP-System, Online-Shop, Ticketing-System)

Dies führt zum einen zu einem Kundendaten-„Wildwuchs“, der auch heute von vielen Unternehmen kaum oder gar nicht bewältigt, d.h. in einer zentralen Datenbank konsolidiert werden kann. Doch es gilt: Ohne Konsolidierung im Rahmen des Datenqualitätsmanagements keine Optimierung der Qualität der Daten.

Doch auch die Konsolidierung allein führt nicht zwangsläufig zu besseren Daten. Sie muss um weitere Maßnahmen ergänzt werden. Dabei ist es notwendig, die einzelnen Maßnahmen in einen kontinuierlichen Kreislauf zu integrieren. Erst damit können die kontinuierlichen Veränderungen bewältigt werden.
 

Der Kreislauf für Datenqualitätsmanagement

Der Kreislauf für Datenqualitätsmanagement ist die Grundlage für eine nachhaltige Optimierung der Kundenstammdaten. Er verdeutlicht einmal mehr, dass es sich dabei nicht um eine einmalige Ad-hoc-Aktion handelt. Stattdessen geht es in einem „Closed Loop“ um ein Bündel aus Maßnahmen, die nahtlos ineinandergreifen, und bei denen es prinzipiell keinen Anfang und kein Ende gibt. 

Fazit: 

Wer die Qualität seiner Kundendaten steigern und kontinuierlich auf hohem Niveau halten möchte, darf diese Aufgabe nicht als „Einmal-Aktion“ betrachten. Es ist vielmehr dafür Sorge zu tragen, dass ein kontinuierlicher Kreislauf für das Datenqualitätsmanagement aus nahtlos ineinander greifenden Maßnahmen implementiert wird, idealerweise unternehmensweit. Erst dann wird die Herausforderung einer nachhaltig angemessenen Beschaffenheit von Daten erfolgreich gemeistert. Mit den verlässlichen Daten ist es auch möglich, das so genannte Golden Profile eines jeden Kunden zu bilden. Dies noch abgerundet mit kontinuierlichem Datenqualitätsmanagement im Closed Loop – und einem professionellen Kundendatenmanagement für eine erfolgreiche Customer Journey steht nichts mehr im Wege.