Eine Anleitung zum Sommerputz Deiner Daten

Datenqualität ist die Grundlage jeder Kundenmanagement-Strategie. Analysen, Kampagnenmanagement, Kundenerfahrung und Reporting werden alle durch Datenqualität untermauert und können einen erheblichen Einfluss auf die Effizienz und den Ruf Deines Unternehmens haben.

Ohne qualitativ hochwertiger Daten wird ein großer Teil Deiner Kampagnen nicht die vorgesehenen Empfänger erreichen. In den meisten Fällen führen unsaubere Daten zu verpassten Chancen, niedrigeren Umsätzen und verschwendeten Marketingbudgets.

Wie wir alle wissen, sind Kontaktdaten anfällig für den Verfall. Aber wusstest Du, dass sich jedes Jahr aufgrund von Umzügen, Jobwechseln und Todesfällen die Daten von Verbrauchern um etwa 15 - 20 % und die von Unternehmen um 30 - 40 % verschlechtern?

Das bedeutet: wenn Deine Datenbank nur ein paar Jahre alt ist, ist ein großer Teil der enthaltenen Daten wahrscheinlich veraltet und verschwendet Deine Marketing-Budgets. Datenqualitätsmanagement, wie regelmäßige Datenbereinigung, Pflege und Dublettenprüfung sollte daher für jedes Unternehmen eine wichtige Rolle spielen. Finden Sie mit unserem Daten Rechner für Datenverschlechterung heraus, wie viele Kontakte Ihnen entgehen könnten.

Anstatt vor dem Start einer bestimmten Kampagne erst warten zu müssen, um Deine Daten zu bereinigen, solltest Du eine Strategie einführen, die sicherstellt, dass Du laufend über saubere und hochwertige Daten verfügst.

Das kannst Du erreichen, indem Du Deine Daten regelmäßig mit Korrektur- und Unterdrückungsdateien abgleichst. Dies geschieht am besten außerhalb der Geschäftszeiten, damit Du jeden Monat oder jede Woche mit der Gewissheit starten kannst, dass Deine Daten sauber und Deine Zahlen genau sind.

Durch die Implementierung eines „Always-fresh“-Ansatzes hast Du aktuelle Daten, die sofort einsatzbereit sind, und kannst schnell auf jedes Szenario reagieren.

Wenn Du nicht sicher bist, wie sauber Deine Daten sind, raten wir Dir, einen Data Health Check / Daten-Gesundheitscheck zu buchen. Dieser Datenqualitätsaudit ist vollkommen kostenfrei und wir vergleichen Deine Kunden- und Interessentendatensätze mit unseren eigenen Datenquellen, um herauszufinden, wie genau, vollständig und konform Deine Datenbank ist.

Wir stellen Dir eine visualisierte Datenqualitätsprüfung und einen einzigartigen Datenqualitätsindex-Score zur Verfügung, der Dir genau Aufschluss darüber gibt, wie Du im Vergleich zu anderen Unternehmen mit ähnlichen Daten abschneidest.

Auf dieser Grundlage kannst Du dann entscheiden, ob Du Deine Daten gründlich bereinigen lassen möchten oder nicht.

Wenn Du von Anfang an qualitativ hochwertige Daten erfasst, musst du sie weniger aufwändig bereinigen, wenn sie in Deiner Datenbank sind.

Durch den Einsatz von Software wie Adresserfassung und E-Mail-Validierung an den Kundenkontaktpunkten stellst Du sicher, dass Du qualitativ hochwertige Kontaktdaten bereits bei der Eingabe erfasst, was Dir auf lange Sicht Zeit und Geld spart.

Darüber hinaus senkst du Kosten, indem Du verspätete oder gescheiterte Lieferungen vermeidest, die Benutzerfreundlichkeit der Website verbesserst und die Abbruchrate von Warenkörben oder Formularen reduzierst, indem Du Deinen Kunden eine schnellere Möglichkeit zur Eingabe ihrer Daten bietest.

In einer perfekten Welt würdest Du immer über die korrekten Kontaktdaten verfügen, um mit Deinen Kunden effektiv kommunizieren zu können. Aber aufgrund der zunehmenden Geschwindigkeit der Datenverschlechterung ist dies immer seltener der Fall.

Wenn es um das Bereinigen und Pflegen von Daten geht, ist es wichtig, einen Spezialisten zu finden. Die Bereinigung und Pflege von Daten kann komplex und ohne die richtige Software mühsam und kostspielig sein. Unsere intelligente Datenbereinigungssoftware übernimmt die komplette Arbeit, damit Du es nicht selbst erledigen musst. Unter Einsatz der hochwertigsten und umfassendsten globalen Daten sind wir in der Lage, Deine Datenbank zu überprüfen und Informationen zu entfernen oder zu aktualisieren. Wir prüfen Daten, die unvollständig, falsch, falsch formatiert, doppelt vorhanden oder irrelevant sind.