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CRM-Systeme

Flüchtlingskrise: Herausforderung für die Datenqualität

Im Rahmen der Flüchtlingskrise bietet sich für Kundendatenbanken vor allem eines an: die Chance, sich zu verbessern. Selbstredend ist dies auch eine Herausforderung für CRM-Systeme.

Rund 11 Milliarden Euro wird der deutsche Staat alleine in diesem Jahr für die Bewältigung der Flüchtlingskrise aufbringen müssen. Nach dem Herbstgutachten des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung (DIW) sind die Aufwendungen aber gut angelegtes Geld – nämlich als zusätzlicher Anreiz für die Wirtschaft: „Das wirkt ähnlich wie ein Konjunkturprogramm“, sagt der DIW-Experte Ferdinand Fichtner.

Die Flüchtlinge würden nämlich den Großteil an Asylleistungen – und später Hartz IV – in den Konsum führen. Wenn die schnelle Integration in die Wirtschaft tatsächlich klappt, werden viele Zuwanderer schon bald als zahlende Kunden in den CRM-Systemen und Datenbanken vieler Unternehmen der Republik zu finden sein.

Einige Branchen spüren das schon heute, zum Beispiel die Telekommunikationsanbieter. Denn eins bringen fast alle Flüchtlinge aus der Heimat mit oder beschaffen es sich hier ziemlich schnell: Ein Smartphone. Das Handy ist im Regelfall zunächst die einzige Verbindung zu Freunden oder Verwandten der Herkunftsländer.

Oftmals sehr komplex: Arabische Namen

Auch auf Banken, Energieversorger und viele weitere Branchen kommen in der nächsten Zeit zahlreiche neue Kunden zu. Dabei stellen arabische Namen wie „Abderrahim Al Husseini“ oder „Oumaima El Khatib“ herkömmliche Kundendatenbanken vor neue Anforderungen, denn sie sind in der Regel erheblich komplexer als mitteleuropäische Namen.

Neben dem persönlichen Namen gibt es oft noch Beinamen, Ehrennamen oder Abstammungsbezeichnungen unterschiedlichster Art. Damit steigt naturgemäß auch das Risiko von Falscherfassungen und Buchstabendrehern, insbesondere bei der telefonischen Aufnahme von Kontaktdaten durch Call-Center oder ausgefüllte Onlineformulare.

Unnötige Kosten vermeiden, Datenqualität vorab sichern

Dazu kommt das Risiko der Mehrfacherfassung, weil der angehende Kunde eventuell schlichtweg nicht mehr weiß, dass er sich schon einmal bei einem Unternehmen angemeldet hat und auch die Mitarbeiter dort dies nicht bemerken. Bereits jetzt gehen Schätzungen selbst bei gut gepflegten Kundendatenbanken von zwei bis zehn Prozent Dubletten aus. Bei schlecht gepflegten Datenbanken können diese Zahlen sogar auf 20 bis 30 Prozent steigen.

Die Folgen sind unnötige Kosten. Es ist also sinnvoll, von vornherein auf die Datenqualität zu achten und dabei menschliche Intelligenz mit computergestützten Systemen zu kombinieren, um Kunden später richtig ansprechen zu können. Denn die bisher einigermaßen zuverlässig arbeitenden Prozeduren zur Dublettenerkennung und Adressvalidierung stoßen bei „exotischeren“ Namen aus Nahost schnell an ihre Grenzen.

Neben den herkömmlichen Algorithmen kommen deshalb in einer guten Datenqualitätssoftware zunehmend auch wissensbasierte Methoden zum Einsatz. Sie wenden Einsichten der Computerlinguistik zur Spracherkennung und -synthese an, um eine deutlich höhere Erkennungsquote von Dubletten und Fehlern zu erreichen.

Datenbereinigung nach First-Time-Right-Prinzip

Sinnvollerweise sollte die Datenbereinigung auch nach dem „First-Time-Right-Prinzip“ erfolgen. Hier werden Daten direkt bei der Eingabe in eine Datenbank oder ins CRM-System auf ihre Richtigkeit überprüft. So können zahlreiche Datenverunreinigungen und Dubletten zugunsten einer hohen Datenqualität verhindert werden.

Bei guten Software-Lösungen kontrolliert das System unmittelbar bei der Eingabe eines neuen Kunden die Daten beispielsweise auf ihre Groß-und Kleinschreibung, die korrekte Geschlechts-Zuordnung sowie die Syntax. Gleichzeitig können E-Mail-Adressen automatisch validiert und postalische Adressdaten geprüft werden.

Wie Unternehmen auch unter den neuen Herausforderungen eine hohe Datenqualität in ihren Kundendatenbanken sicherstellen können, lesen Sie detailliert in diesem Whitepaper: http://www.humaninference.de/unternehmen/resources/whitepapers/whitepaper-high-precision-matching

(Redaktion)


 

 

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