Data Management Playbook

Dein ultimativer Guide für bessere Datenqualität

Daten sind zweifelsohne die wertvollste Ressource eines jeden Unternehmens.

Doch selbst die erfahrensten Datenexperten scheitern daran, eine effiziente Datenmanagement-Strategie zu etablieren.

Genau aus diesem Grund haben wir das Data Management Playbook kreiert – deinen ultimativen Guide für alles rund ums Thema Daten.

Warum ist eine saubere Datenbank wichtig?

Messe die Qualität deiner Daten

Optimiere deine Datenqualität

Outsource unangenehme Aufgaben

Verzögere den Verfall

Kunden-Story

Starte mit dem kostenlosen Daten-Health-Check von Loqate

1 Warum ist eine saubere Datenbank wichtig?

Damit Unternehmen den maximalen Gewinn erzielt, wird gerne in die Weiterbildung von Mitarbeitern und die Wartung der Ausrüstung investiert.

Daten sollten nicht anders behandelt werden. Warum? Ganz einfach: Hochwertige Daten untermauern die strategischen Ziele deines Unternehmens und sind ein zentrales Tool, das dich darin unterstützt, deine übergeordneten Unternehmensziele zu erreichen.

1. Profitable Kundenbeziehungen

Langanhaltende, profitable Kundenbeziehungen sind der Traum eines jeden Unternehmers. Doch eine erfolgreiche Kundenkommunikation erfordert korrekte Kundeninformationen.

Mithilfe hoher Datenqualität erreichst du deine Kunden zur richtigen Zeit, über das richtige Medium und mit der richtigen Message.

2. Bessere Entscheidungen

Saubere Daten erleichtern automatisch schnellere Entscheidungen, bessere Go-To-Market-Strategien und ein tieferes Verständnis deiner Kunden.

Du erhältst wertvolle Einblicke in die Vorlieben, Interessen und Kaufgewohnheiten deiner Kunden, und kannst diese dazu nutzen, deine Kommunikationsstrategien und Programme zur Kundenbindung zu pushen.

3. Höhere Geschwindigkeit und Agilität

Dank erstklassiger Datenqualität bist du in der Lage, Erkenntnisse zu deinen Gunsten zu nutzen, fundierte Entscheidungen zu treffen und direkt oder so schnell wie möglich – entsprechend deiner eigenen Bedürfnisse und der deiner Kunden – zu agieren.

Je agiler du bist, desto schneller kannst du dich den Marktbegebenheiten und Bedürfnissen deiner Kunden anpassen, was dir wiederum einen Wettbewerbsvorteil verschafft.

4. Erfülle strenge regulatorische Anforderungen

Mangelhafte Daten können die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gefährden. Mit sauberen, qualitativ hochwertigen Daten kannst du dir sicher sein, dass dein Unternehmen GDPR-konform und im Einklang mit anderen strengen Vorschriften handelt.

5. Reduziere unnötige Marketing-Kosten

Eine schlecht gepflegte Datenbank kann dazu führen, dass du dein Marketing-Budget verschwendest oder ineffizient verteilst. Egal, ob Channel-Auswahl, Kampagnen-Performance oder Absender-Ruf: eine mangelhafte Datenqualität hat immer Auswirkungen.

6. Steigere die Produktivität interner Teams

Wenn inkorrekte Daten aktualisiert und entfernt werden, verfügen Unternehmen über die qualitativ hochwertigsten Informationen. So müssen keine Zeit und Ressourcen mehr in uninteressante und falsche Daten gesteckt werden.

2 Messe die Qualität deiner Daten

Datenaudits

Wenn du ein echtes Verständnis für die Qualität deiner Daten entwickeln willst, solltest du regelmäßige Audits durchführen.

Die Häufigkeit deiner Audits hängt dabei von der Art deines Unternehmens und dem Volumen der Daten ab. Im Allgemeinen gilt jedoch die Faustregel: Je länger die Abstände zwischen den Audits, desto höher die Kosten, um die Daten aufgrund der Verschlechterung der Datenqualität zu bereinigen.

Sei clever bei deinen Audits und lege deinen Fokus entweder auf verschiedene Produkte oder Kundentypen. Damit hast du eine Grundlage für den Vergleich und kannst eure Performance intern über Geschäftsbereiche hinweg vergleichen und Probleme sowie mögliche Ursachen identifizieren.

Top-Tipp

Führe deine Datenaudits in fixen Intervallen durch und upgrade deine Datenqualität, sobald sie unter ein vorher festgelegtes Niveau rutscht. Mit diesem Ansatz regulierst du dein Datenmanagement-Investment und die Häufigkeit deiner Audits und schaffst die Grundlage dafür, dass sich ein Großteil deiner Datenqualität selbst pflegt.

Nutze Datenqualität-Dashboards, um die Daten zu visualisieren, die dir wichtig sind, messe sie, identifiziere Muster und setze dir Ziele zur Verbesserung.

Der Red, Amber, Green (RAG) Status ist ein Ampelsystem und eine Methode, die dazu genutzt werden kann, diejenigen Bereiche klar zu identifizieren, die besondere Aufmerksamkeit verdienen – und dir dabei hilft, die Umsetzung konkreter Erkenntnisse aus deinen Daten-Audits bestmöglich zu priorisieren.

Etabliere einen Prozess in deinem Team, um diese Verbesserungen vorzunehmen, implementiere sie, beginne den Prozess dann von vorn und messe erneut. Ganz wichtig dabei ist: Achte auf einen zyklischen Prozess, damit kontinuierliche und nachhaltige Verbesserungen möglich sind.

Daten-Benchmarking

Unser Daten-Health-Check-Tool generiert einen Benchmark-Score für die Datenqualität mithilfe eines Algorithmus, der deine Daten zuverlässig entsprechend der folgenden Messkriterien prüft:

Anzahl der doppelten Datensätzen
Anzahl der Sterbefälle (und damit wegfallende Daten)
Adressqualität
- Anzahl der Personen, die umgezogen sind und nun eine neue Adresse haben (Weggezogene)
- Anzahl der weiterleitenden Adressen
- Anzahl der Adressen, die den Royal Mail PAF-Standards erfüllen
Anzahl der identifizierten ungültigen Mobiltelefon- und Festnetznummern
Anzahl der identifizierten ungültigen E-Mail-Adressen

Wir vergleichen deine Datensätze für Kunden und Interessenten mit unseren eigenen Quellen, um zu zeigen, wie genau, komplett und konform deine Daten sind.

Anschließend erhältst du von uns ein visualisiertes Datenqualität-Audit und einen individuellen Data Quality Index Score, damit du siehst, wie du im Vergleich zu anderen Unternehmen mit ähnlichen Daten abschneidest.

Die sechs Dimensionen der Datenqualität

Um deine Datenqualität zu bewerten, definiert die Data Management Association UK sechs Eigenschaften, die deine Daten erfüllen sollten: Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Gültigkeit und Einzigartigkeit.

1 - Genau

Kundendaten sollten aktuell, korrekt und wahrheitsgemäß sein.

2 - Vollständig

Erfüllen die Daten deine Erwartungen bezüglich Umfang und Vollständigkeit?

3 - Einzigartig

Daten sind einzigartig, wenn sie nur ein Mal in einem Datensatz vorkommen.

4 - Einheitlich

Wenn Daten an verschiedenen Stellen wiederholt auftreten, müssen sie in allen Datensätzen einheitlich sein.

5 - Einheitlich

Wenn Daten an verschiedenen Stellen wiederholt auftreten, müssen sie in allen Datensätzen einheitlich sein. Gespeicherte Daten sollten korrekt und wahrheitsgetreu formatiert sein. Eine E-Mail-Adresse mit einem @-Zeichen, zum Beispiel, ist eine Mindestanforderung für die Validierung dieses Dateneingabefelds.

6 - Gültig

Gespeicherte Daten sollten korrekt und wahrheitsgetreu formatiert sein. Eine E-Mail-Adresse mit einem @-Zeichen, zum Beispiel, ist eine Mindestanforderung für die Validierung dieses Dateneingabefelds.

3 Optimiere deine Datenqualität

Erkenne den Wert deiner Daten und priorisiere, woes nötig ist

Sobald dein Datenaudit abgeschlossen ist, ist es an der Zeit, die identifizierten Probleme zu priorisieren und einen umsetzbaren Plan zur Verbesserung und Pflege deiner Datenqualität zu implementieren.

Die Herausforderung bei Daten besteht darin, dass es oft große Mengen davon gibt und dein Audit womöglich mehrere Probleme in unterschiedlichen Bereichen aufdeckt. Doch welche Probleme sollten zuerst angegangen werden?

Zuerst solltest du den Wert deiner Daten für dein Unternehmen und deren Auswirkungen erkennen.

Daten sind, genau wie die Ausrüstung eines Unternehmens, eine sehr wertvolle Ressource. Stell dir vor, alle Daten deines Unternehmens gingen morgen verloren, was würde das bedeuten? Wie viel würde es kosten, diese zu ersetzen?

Gibst du dem Ganzen einen monetären Wert, wirst du nicht nur besser priorisieren und verstehen, wo du am dringendsten ansetzen solltest, sondern du wirst Investments in dein Datenmanagement auch besser verteidigen und rechtfertigen.

Lege deinen Fokus beim Bestimmen eines Wertes auf das Konzept, die Bedeutung der Daten und deren regelmäßige Pflege – anstatt auf genaue Details, wie die Frage, ob deine Unternehmensdaten nun 5 Millionen oder 5,2 Millionen Euro wert sind.

Hier sind drei mögliche Ansätze, um den Wert deiner Daten zu ermitteln:

Überlege, wie viel dein Unternehmen wert wäre, wenn du es ohne Kundendaten verkaufen würdest. Nimm den Marktwert deines Unternehmens und weise einen Prozentsatz davon deinen Daten zu - diese Berechnung ist rudimentär, kann aber zum Nachdenken anregen und Diskussionen starten.
Du könntest die zusätzlichen Verkäufe betrachten, die durch Daten generiert werden, und die Kosteneinsparungen durch die Nutzung qualitativ hochwertiger Daten hinzufügen. Das ist eine genauere, aber schwerer durchzuführende Berechnung. Hier geht es nicht nur um Antwort- und Conversion-Raten. Auch andere Faktoren, wie Zusatz- und Sonderangebote oder die Effektivität der Verkäufer können die Ergebnisse beeinflussen.
Abschließend kannst du den Wert aus dem Volumen und der Vollständigkeit deiner Daten ermitteln. Diese Art der Berechnung ist ein Mix aus Punkt eins und zwei, und nicht besonders zeitaufwendig oder kompliziert in der Ausführung.

Lass uns ein Beispiel für die Berechnung von Unternehmen A ansehen:

Die Kunden von Unternehmen A sind jeweils 200 Euro wert und wir wissen, dass Kunden ihren Vertrag jedes Jahr erneuern müssen. Du weist den Daten 20% dieses Werts zu und teilst diesen Betrag dann gleichmäßig auf folgende vier Variablen auf: Kundenname, Kundenadresse, E-Mail und Telefonnummer.

Sobald du diese Berechnung angewendet hast, kannst du deinem Management drei Zahlen präsentieren:

Den Wert deiner Daten
Die potenzielle Wertsteigerung, wenn Ungenauigkeiten behoben würden
Die Investition, die erforderlich ist, um die Datengenauigkeit- und qualität aufrechtzuerhalten

4

Outsource unangenehme Aufgaben

Deine Audit ist abgeschlossen, du hast wichtige Bereiche identifiziert und priorisiert. Jetzt geht’s ans Bereinigen deiner Daten. Wie fangen wir damit nun an?

Datenbereinigung kann kompliziert sein. Und da du nun weißt, wie wertvoll deine Daten sind, willst du sichergehen, dass sie optimal bereinigt werden. Zum Glück gibt es externe Partner und Spezialisten, an die du dich wenden kannst.

Bei der Auswahl eines Partners solltest du Folgendes beachten:

Stelle sicher, dass der Partner deine InfoSec- und Compliance-Anforderungen erfüllt. Deine Daten sind eine sehr wertvolle Ressource, und sollten gut geschützt sein. Du willst sie vor Sicherheitsrisiken schützen und verhindern, dass sie über ihre Zwecke hinaus geteilt werden.
Stelle sicher, dass die Datensätze, die du zur Validierung deiner Daten verwendest, zuverlässig und vielfältig sind. Einige Anbieter verlassen sich auf ihre eigenen intern generierten Datensätze und decken dabei häufig nicht alle Quellen ab.
Prüfe, ob der Partner Zugang zu verschiedenen umfassenden Datensätzen hat.
Frage nach, ob er deine Daten selbstständig gegen ein breiteres Spektrum an Datenquellen validieren kann. Ein Unternehmen, das nicht eigenständig agiert, validiert möglicherweise nur gegen die eigenen Daten. Die mögliche Folge ist eine weniger umfassende Validierung.

5 Verzögere den Verfall

Deine Datenbank ist bereinigt - die Arbeit ist hier aber noch nicht getan.

Daten verlieren mit der Zeit an Qualität – manche schneller, manche langsamer. Zum Jahresende werden deine Kundendaten im Schnitt um 15-20% „gealtert“ sein oder an Qualität eingebüßt haben, deine Business-Daten sogar um 30-40%.

Deshalb ist anhaltende Pflege entscheidend für eine nachhaltig saubere und qualitativ hochwertige Datenbank.

Top-Tipp

Lässt deine Audit-Analyse Muster in der Art auftretender Fehler erkennen, dann nutze diese Informationen, um zu verstehen, wo genau Änderungen nötig sind. Du könntest das Problem vielleicht durch eine andere Art der Datenerfassung an der Quelle lösen.

Datenmanagement und -pflege sollten immer als zyklische Prozesse gesehen werden – Stichwort: kontinuierliche Optimierung.

Datenzyklus für kontinuierliche Optimierung

1 - Validiere, verifiziere und reichere deine Daten an

2 - Prüfe, analysiere und priorisiere

3 - Bereinige deine Daten

4 - Überwache die Datenqualität

Indem du von einem reaktiven zu einem präventiven Datenmanagement-Ansatz wechselst, vermeidest du zukünftige Kosten, indem du die Grundlagen im Voraus schaffst.

Die reputationsbezogenen, finanziellen und rechtlichen Kosten, die durch eine mangelhafte Datenpflege entstehen, setzen dein Unternehmen einem Risiko aus und sind im Vergleich zu den Investitionen, die zur Aufrechterhaltung der Datenqualität erforderlich sind, übermäßig hoch.

6 Kunden-Story

Herausforderungen

Die Effektivität der Kundenkommunikation über die verschiedenen Marken der Rank Group hinweg steigern
Einen sichereren Gaming-Ethos im gesamten Unternehmen etablieren und gefährdete Kunden identifizieren und ansprechen
Strenge branchenspezifische Datenvorschriften einhalten

Lösung

Wir führten eine groß angelegte Datenbereinigung für Kunden durch, die in den letzten 24 Monaten mit der Rank Group interagiert hatten. Abgeglichen mit dem Royal Mail PAF – der aktuellsten Postcode Address File – wurden die Adressen in der Datenbank geparst, standardisiert, verifiziert, bereinigt und formatiert. Anschließend wurde eine Unterdrückungsbereinigung durchgeführt, um Umzüge oder verstorbene Kunden zu kennzeichnen.
Außerdem wurde eine Validierungsbereinigung für E-Mail-Adressen und Mobilnummern durchgeführt. Beide Bereinigungen waren entscheidend, um die Kommunikationsstrategie der Rank Group zu verbessern, den Kundenservice zu optimieren und sicherzustellen, dass das Interventionsteam bei Problemen schnell mit den Kunden in Kontakt treten konnte, um Schutzmaßnahmen zu bieten.

Ergebnisse

Verbesserte Kundenkommunikation und Kundenerfahrung
Reduzierte Marketing-Kosten (hauptsächlich für Post- und SMS-Versand) um bis zu 500.000 Euro pro Jahr
Höhere Genauigkeit der Einzelkundenansicht, um betrügerische Konten schneller zu erkennen und Gaming-Schäden zu mindern
Erstellung eines Datenqualität-Dashboards, sodass Datenqualitätskennzahlen im gesamten Unternehmen geteilt werden können

7 Starte mit dem kostenlosen Daten-Health-Check von Loqate

Wir wissen alle, wie wichtig Daten für unser Unternehmen sind – aber die Aufgabe kann überwältigend erscheinen. Wir helfen dabei gerne.

Du wählst die Daten aus und sendest sie uns zur Analyse, wir stellen sicher, dass dieser Austausch sicher, geschützt und konform ist.

Daraufhin analysieren wir deine Daten, erstellen einen visuellen Bericht und besprechen die Ergebnisse mit dir. Oder wir senden dir den Bericht direkt zu, du entscheidest.

Buche deinen kostenlosen Daten-Health-Check