Kapitel 3 - Wie können Tourismus-Unternehmen Prozesse zur Datenqualitätsoptimierung implementieren und davon profitieren?

Welche Rahmenbedingungen und Erfolgsfaktoren fördern in Unternehmen die Verbesserung der Datenqualität?

Tourismus-Unternehmen müssen einige Voraussetzungen erfüllen, damit sie erfolgreich Prozesse zur Verbesserung der Datenqualität einführen können. Darüber hinaus sorgen anpassbare Faktoren dafür, dass die vorhandenen Rahmenbedingungen auch optimal ausgenutzt werden können. Im Folgenden werden Aspekte beider Bereiche vorgestellt:

1. Bewusstsein der Geschäftsführung

   
   Dem Management sollte bewusst sein, dass hohe Datenqualität genauso wichtig ist wie gute Zahlen. Dies ist laut Experte Dr. Michael Toedt Grundstein und Eckpfeiler für die Einführung eines Datenqualitätsmanagements. Nur wenn die Geschäftsführung realisiert, dass
   Maßnahmen getroffen werden müssen, können diese in der Realität umgesetzt werden. Die DSGVO sei ein geeigneter Startschuss, da hier direkt Datenlecks und Lücken in der gesamten Datenumgebung aufgezeigt werden. Allerdings muss Toedt zufolge die gesamte Branche
   einen Wandel vollziehen. So gebe es in Deutschland kaum Fortbildungen zu dem Thema, während andere Länder Hotelmanager bereits in diese Richtung schulen.

2. Datenstrategien zum Erfassen richtiger Daten

   Der Aufbau einer Datenstrategie ist der Kern der erfolgreichen Nutzung sauberer Daten. Die besten Daten bringen im operativen oder strategischen Geschäft kaum Vorteile, wenn man nicht weiß, woher man sie bekommt, warum man sie generiert und wie man sie sinnstiftend einsetzt. Ohne strategische Überlegungen ist es oft unmöglich, fehlerhafte Daten zu erkennen. Erst mit einer gezielten prozessorientierten Datenanalyse können die Auswirkungen schlechter Datenqualität und deren Ursachen erkannt sowie Maßnahmen zur Fehlerbereinigung und Fehlerprävention eingeleitet werden.
   
   Die Entwicklung der Datenqualität kann anhand anderer Erfolgskennzahlen wie zum Beispiel Konversionsrate oder Kundengewinnung verfolgt und verglichen werden. So misst man den positiven Einfluss dieser Prozesse auf das gesamte Unternehmen.
   
   

3. Personelle Ressourcen

   Bis künstliche Intelligenz und Machine Learning das Verstehen, Überprüfen, Analysieren und Nutzen von Daten übernehmen, sind menschliche Mitarbeiter mit guten Datenanalyse-Skills der Schlüssel für den Unternehmensfortschritt. Diese Experten können die Datenqualität erhöhen und sind in Unternehmen aller Branchen begehrt. Die Tourismus-Branche scheint ihre Bedeutung zumindest teilweise erkannt zu haben. So haben bereits 65 Prozent der Unternehmen ein eigenes Daten- und Analyse-Team. Diese Teams bestehen in der Regel nur aus 1-5 Personen.
   
   

   Wie viele Mitglieder hat Ihr Daten- und Analyse-Team? [vi]
   1-5	51%
   6-10	15,6%
   11-20	7,5%
   21-30	4,4%
   31-50	5,4%
   51-100	4,7%
   >100	10,2%
   Andere	0,7%

   
   Neben speziellen Daten-Abteilungen sollten aber auch die Fachabteilungen an der Verbesserung der Datenqualität mitarbeiten.
   
   

   Wie hoch ist aus Ihrer Sicht die Verantwortung der Fachabteilungen, an dem Thema “Verbesserung der Datenqualität” mitzuarbeiten? [xviii]
   Sehr hoch	40,76%
   Hoch	24,46%
   Eher hoch	20,11%
   Eher gering	8,70%
   Gering	2,17%
   Sehr gering	0,00%
   Kann ich nicht beurteilen	3,80%

   
   
   Es kann nicht jeder Mitarbeiter die Auswirkungen schlechter Datenqualität auf das Unternehmen einschätzen. Über eine unzustellbare E-Mail wird sich zum Beispiel am ehesten die Marketingabteilung Sorgen machen. Deshalb sollte sichergestellt werden, dass jeder Geschäftsbereich eine Mitverantwortung für die Datenintegrität trägt. Ein Bewusstsein für die Wichtigkeit einer hohen Datenqualität zu schaffen, ist dabei für Experte Dr. Michael Toedt essenziell. In Zukunft sollte jedes Unternehmen einen Datenqualitätsmanager einstellen, der die aktuellen Strukturen kontrolliert und Qualitätsstandards einführt.
   
   

4. Finanzielle Ressourcen

   
   Sowohl für die personellen Ressourcen als auch zur Akquise geeigneter externer Software oder für die Kooperation mit Partnerunternehmen werden finanzielle Mittel benötigt. Dass eine gute Datenqualität nur mit einem geeigneten Budget erzielt werden kann, ist im Bewusstsein der Verantwortlichen in der Tourismus-Branche bereits angekommen. So gehen mehr als drei Viertel davon aus, dass ihre Budgets zur Datenverwaltung steigen werden – nur knapp 4 Prozent erwarten sinkende Budgets. Wichtig ist, das Datenqualitätsmanagement als dauerhafte Investition anzusehen und nicht nur als einmalige Implementierung zu begreifen ist. Dennoch lohnt es sich, auch mit kleinem Budget in eine gute Datenqualität zu investieren. Je nach Unternehmensgröße gibt es bei bestimmten Anbietern Aktionen oder Rabatte für den Einsatz einer Datenqualitätslösung.
   
   Dies lässt sich folgendermaßen erklären. Aus einem kleinen Unternehmen - mit weniger Budget - kann durch eine gute Datenqualität schnell ein größeres Unternehmen werden, das dann zum normal zahlenden Kunden wird.
   
   

5. Laufendes Datenqualitätsmanagement

   
   Datenmanagement benötigt nicht nur regelmäßige finanzielle Unterstützung, sondern auch eine kontinuierliche Zuwendung durch Mitarbeiter. Wie u.a. eine Studie der Deutschen Post zeigt, unterliegen Kundendaten einem ständigen Wandel. Die Pflege der Daten macht daher einen mindestens genauso großen Anteil an der Datenqualität aus wie die Datenerfassung [i]. Ohne regelmäßige Überprüfung, Aktualisierung und Bereinigung von Datenbeständen werden diese immer schwieriger nutzbar und unzuverlässig. Manchen Schätzungen nach werden pro Monat 2 Prozent aller nicht gemanagten Daten unbrauchbar. Um die Kontrolle über ihre Daten zu behalten, müssen Unternehmen deshalb eine Strategie zur Datenpflege entwickeln. Ebenso wichtig ist es, dass allen Funktionsbereichen des Unternehmens die für sie relevanten Daten zur richtigen Zeit vorliegen. Eine zentrale Stelle, die sich um die fortlaufende Qualität der Daten kümmert und diese passgenau zur Verfügung stellt, ist ein elementarer Erfolgsfaktor für hohe Datenqualität.
   
   Der Aufbau und der Erhalt einer guten Datenqualität ist eine große Herausforderung. Neben der Förderung der internen Ressourcen ist es für viele Unternehmen ratsam, sich nach einem externen Partner umzuschauen, der auf unterschiedliche Formen der
   Datenqualitätssicherung spezialisiert ist.
   
   

   Wie hoch ist aus Ihrer Sicht der Aufwand, eine gute Datenqualität in Ihrem Unternehmen sicherzustellen? [xviii]
   Sehr hoch	17,11%
   Hoch	29,41%
   Eher hoch	42,78%
   Eher gering	8,56%
   Gering	0,00%
   Sehr gering	0,00%
   Weiß nicht	2,14%

Wie kann Datenqualität im Laufe der Customer Journey optimiert werden?

1. Datenbereinigung

   Verbraucherdaten verlieren jedes Jahr durchschnittlich 13 Prozent an Genauigkeit, Geschäftsdaten sogar 37 Prozent. Durch eine Bereinigung ihrer Daten können Unternehmen Rückläufe, Umsatzeinbußen, Betriebskosten, Kundenreklamationen und Reputationsschäden vermeiden.
   
   Die Datenbereinigung ist insbesondere in der Pre- und Post-Visit-Phase relevant. Im Rahmen der Pre-Visit-Phase werden  Marketingaktionen an Bestandskunden gesendet. Hier sind aktuelle Adressen der Empfänger und eine einfache, zeitsparende Erfassung von elementarer Bedeutung. In der Post-Visit-Phase geht es insbesondere um das Einholen von Kundenbewertungen und Zahlungsvorgänge. Da hier die Datenerfassung und -verwendung nicht so weit auseinanderliegen wie in der Pre-Visit-Phase, ist die Wahrscheinlichkeit veralteter Daten etwas geringer. Die Bedeutung aktueller Daten ist dafür an dieser Stelle höher einzuschätzen, da die Kunden eher erwarten, dass kurz nach ihrer Reise alle Daten korrekt sind. Eine manuelle Korrektur von Daten und falsch adressierten Sendungen kostet viel Zeit und belastet das Marketingbudget. Daher können Datensätze auch automatisch auf ihre Gültigkeit überprüft und angepasst werden.
   
   

2. Adressvalidierung

   Die Adressvalidierung hält Experte Dr. Michael Toedt für die wichtigste Maßnahme, die Hotels zur Verbesserung ihrer Datenqualität durchführen sollten. Falsche Anreden, wie zum Beispiel Dear Herr Frank, sowie nicht ankommende Briefe sind nicht nur peinlich, sondern verursachen zudem unnötige Kosten.
   
   Die Adressvalidierung in der Tourismus-Branche ist insbesondere in der Booking- sowie in der Check-In-Phase relevant. In der Booking-Phase betrifft es meist den Kunden selber, der die Daten bei der Online-Buchung persönlich eingeben muss. Beim Check-In vor Ort spart
   eine schnelle und fehlerfreie Adresseingabe Arbeitszeit der Rezeptionsmitarbeiter. Auch die Gäste sind zufriedener, wenn ihr Vorgang schnell bearbeitet wird.
   
   Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Adressdaten zu validieren. Die Echtzeit-Suche zeigt schon Vorschläge zur automatischen Vervollständigung der Adresse an, während ein Firmenname, eine Straße oder eine Postleitzahl noch eingegeben wird. Dies sollte nicht nur auf nationaler Ebene funktionieren, sondern für alle unternehmensrelevanten Länder. Die Adressvalidierung dient ebenfalls dazu,
   sogenannte Fuzzy-Fehler zu vermeiden. Dazu gehören zum Beispiel Fehler wie fehlende oder überflüssige Leerzeichen, Rechtschreibfehler oder Buchstabendreher.

3. E-Mail-Adressvalidierung

   Eine optimale E-Mail-Kommunikation mit Kunden, Lieferanten und Partnern ist Grundlage für viele wichtige Unternehmensprozesse – vorausgesetzt die korrekten E-Mail-Adressen liegen vor. Wie die Validierung der analogen Adressen ist auch die E-Mail-Adressvalidierung besonders relevant während der Booking- und der Check-In-Phase. Das gilt auch für den digitalen Kontakt in der Pre-Booking-Phase, zum
   Beispiel wenn sich der Kunde für einen Newsletter anmeldet oder sich ein unverbindliches Angebot zumailen lässt.
   
   Um E-Mail-Adressen zu validieren gibt es unterschiedliche Maßnahmen. In Echtzeit wird neben der Prüfung auf ein vorhandenes @-Symbol oder der Gültigkeit der Domain auch gecheckt, ob das E-Mail-Postfach echt bzw. eventuell voll ist und keine E-Mails empfangen kann. Sowohl die Gültigkeit von geschäftlichen als auch von privaten E-Mail-Adressen sollte überprüft werden.

4. Bankdatenvalidierung

   Liegen Bankdaten nicht im verwertbaren Format vor, drohen Bußgelder. Jede fehlgeleitete und gescheiterte Transaktion birgt Kosten für ein Unternehmen. Zudem verärgern Zahlungsverzögerungen Kunden und Lieferanten und können so zu erheblichen Imageschäden führen.
   
   Die Bankdatenvalidierung ist nicht an eine bestimmte Stelle der Customer Journey geknüpft. Relevant ist der Zeitpunkt, an dem die Zahlung fällig wird. Dies kann sowohl bei der Buchung oder beim Check-In, aber auch erst beim Check-Out oder noch später der Fall sein.
   
   Bankdatenvalidierungssysteme überprüfen unter anderem den Ländercode. Dies ist für die Tourismusbranche besonders relevant, da hier eine Vielzahl internationaler Kunden auftritt. Zudem wird die korrekte Zeichenanzahl zum Beispiel von IBAN und BIC verifiziert und die Daten werden auf Substitutions-, Transpositions- und Shift-Fehler überprüft.

Case Studies und Best Practices für die Zusammenarbeit mit Unternehmen, die zu einer Verbesserung der Datenqualität führen

Case Study | International tätige Hotelkette [xx]

Herausforderung und Ziel: Eine international tätige Hotelkette stand nach Übernahme einer anderen Hotelkette vor der Herausforderung, die CRM-Daten beider Unternehmen zu konsolidieren. Dabei sollten Duplikate und andere Fehler vermieden werden. Es hat sich zudem herausgestellt, dass die vorhandene Datenlage, gerade im Hinblick auf die Entfernung der Duplikate, nicht befriedigend war.

Lösung: Zunächst wurden die vergleichsrelevanten Adresseinträge der beiden Datensätze bereinigt und mittels Adressvalidierungssoftware standardisiert. Gemeistert wurde hier neben der Integration der unterschiedlichen Systeme auch die Standardisierung internationaler Adressformate zu einem einheitlichen Format.

Auch die Mailadressen beider Unternehmen wurden zueiner Datenbank zusammengeführt. Dabei entfernte die Software zunächst unzulässige Sonderzeichen aus den E-Mail-Adressen und überprüfte die Formate. Dadurch konnte eine Eliminierung von Duplikaten mühelos durchgeführt werden.

Outcome: Die beiden Datensätze konnten vereinheitlicht, die Daten kombiniert und die Duplikate entfernt werden. Die zusammengeführten Daten stellen für das Unternehmen nach der Fusion eine wichtige Grundlage für alle kundennahen Prozesse dar.

Best Practice

Wichtig bei allen Formen der Datenqualitätsverbesserung ist die Zusammenarbeit mit dem richtigen Partner. Es gibt viele Anbieter auf dem Markt, die behaupten alles zu können. Tatsächlich sind nur wenige Partnerunternehmen in der Lage, ein geeignetes Datenmanagementsystem aufzubauen und die dauerhafte Integration sauberer Daten zu garantieren. Mit dem richtigen Partner dauert der technische Einbau eines Prozesses nur ca. zwei bis drei Monate, wie der Experte Dr. Michael Toedt bestätigt. In dieser Zeit sollte das technische Gerüst stehen und der bestehende Datenbestand in der Regel bereinigt sein. Das Bewusstsein für hohe Datenqualität beim Mitarbeiter zu verankern, ist dagegen ein längerer Prozess. Auch hier können die Partner das Unternehmen unterstützen, so dass innerhalb weniger Monate eine deutliche Verbesserung zu erkennen ist.

Immer noch schrecken Unternehmen vor anfänglichen Investitionen in ihre Datenpflege zurück. Dabei verlieren sie die nachträglich höheren Kosten und die möglichen Schäden einer schlechten Datenqualität aus dem Blick. Für eine hohe Datenqualität ist es besser, von vornherein gute Daten zu erfassen als schlechte später zu korrigieren. Der Fokus der Bemühungen während der Customer Journey sollte bestenfalls auf der Datenerfassung liegen. Fehler entstehen häufig bei der Dateneingabe, zum Beispiel weil die Eingabemaske den Kunden gar nicht oder nur teilweise unterstützt und falsche Angaben nicht korrigieren kann. Mit den richtigen Maßnahmen können Unternehmen schon an dieser Stelle ihre Datenqualität deutlich steigern.