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Der Schlüssel für die Umwandlung von Kundendaten in Kundenwert Mit hoher Datenqualität von Big Data über Smart Data bis hin zur Smart Campaign Whitepaper Datenqualität

Whitepaper Datenqualität

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Der Schlüssel für die Umwandlung von Kundendaten in Kundenwert

Mit hoher Datenqualität von Big Data über Smart Data bis hin zur Smart Campaign

Whitepaper

Datenqualität

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Whitepaper Datenqualität

Datenqualität

Der Schlüssel für die Umwandlung von Kundendaten in Kundenwert

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung .................................................................................................................................. 3

2. Gründe für Defizite in der Datenqualität ................................................................................... 4

3. Warum ist Datenqualität so wichtig? ........................................................................................ 5

3.1 Kundenbindung ...................................................................................................................... 5

3.2 Marketing & Vertrieb ............................................................................................................... 6

3.3 Kosten ..................................................................................................................................... 6

4. Mit Data Governance von Big Data zu Smart Data .................................................................. 7

4.1 Data Profiling .......................................................................................................................... 7

4.2 Data Integration ...................................................................................................................... 8

4.3 Data Cleansing ....................................................................................................................... 8

4.4 Data Monitoring ...................................................................................................................... 8

5. Case Study zur CRM-Datenbereinigung mit eoda ................................................................... 9

6. Mit einem ganzheitlichen Ansatz zu hochwertigen Daten und smarten Kampagnen ............ 10

6.1 addRess ................................................................................................................................ 11

6.2 signatuRe .............................................................................................................................. 11

6.3 fuzzychekC ........................................................................................................................... 12

6.4 associateR ............................................................................................................................ 13

6.5 optimizeR .............................................................................................................................. 14

6.6 Die Vorteile von eoda | consolidate auf einen Blick ............................................................. 16

7. Fazit ........................................................................................................................................ 16

8. Über eoda ............................................................................................................................... 17

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Whitepaper Datenqualität

1. Einleitung

"Qualität ist nicht alles, aber ohne Qualität ist alles nichts!"

Prof. Dr. Walter Masing1

Im Zeitalter der Digitalisierung entwickelt sich das Thema Datenqualität immer mehr zum erfolgs-

kritischen Faktor. Korrekte, aktuelle und vollständige Daten bilden das Fundament effizienter und

erfolgreicher Geschäftsprozesse. Die unaufhaltsam wachsende Datenmenge der heutigen Zeit

stellt viele Unternehmen jedoch vor große Herausforderungen. Aus der unüberschaubaren Daten-

flut die jeweils relevanten Informationen herauszufiltern und gesammelte Daten kontinuierlich auf

dem aktuellsten Stand zu halten sind nur zwei der zahlreichen Schwierigkeiten, die sich für Unter-

nehmen im Zuge von Big Data ergeben können.

Dabei bieten Daten vor allem eines: Die Möglichkeit, wertvolles Wissen zu generieren.

Hierfür ist in erster Linie die Datenqualität von großer Bedeutung. Nur korrekte Daten können be-

lastbare, nutzenbringende Ergebnisse liefern und eine fundierte Entscheidungsfindung ermögli-

chen. Richtige, vollständige und aktuelle Daten sind somit essentiell für erfolgreiche operative Pro-

zesse. Fehlentscheidungen und Ineffizienzen im täglichen Betrieb sind dabei nur die Spitze des

Eisbergs. Die Probleme schlechter Datenqualität erstrecken sich über verschiedene Bereiche und

schwächen ganze Unternehmensabläufe – zum Beispiel im Vertrieb:

Unkoordinierte Ansprache von Kunden und Interessenten, unklare Zuordnungen von Informationen

oder falsch adressierte Weihnachtskarten sind nur drei Beispiele für die Auswirkungen unzu-

reichender Datenqualität in Vertriebsprozessen. Die Folgen für Unternehmen sind gravierend: Be-

stehende Kundenbeziehungen werden negativ beeinträchtigt, Neukundenkampagnen scheitern

und das Reporting liefert fehlerhafte Auswertungen. Auch mögliche Cross-Selling Potentiale blei-

ben ungenutzt. Die Begleiterscheinungen sind hohe Kosten und ein enormer Zeitaufwand.

Daten bilden die Grundlage für langfristige Unternehmensentscheidungen und können Unterneh-

men wertvolle Wettbewerbsvorteile beschaffen. Aus diesem Grund sollte das Thema Datenqualität

mit hoher Priorität behandelt und kontinuierlich auf Defizite untersucht werden, um diese beheben

zu können bevor sie sich negativ auf den Geschäftserfolg auswirken.

1 Prof. Dr. Walter Masing († 2004) war Ehrenvorsitzender der Deutschen Gesellschaft für Qualität e.V. (DGQ). Er

war maßgeblich an der Etablierung des Qualitätsmanagements in Deutschland und Europa beteiligt und Her-ausgeber des Masing Handbuch Qualitätsmanagement.

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2. Gründe für Defizite in der Datenqualität

Die Gründe für die Entstehung von Defiziten in der Datenqualität sind vielfältig. Zum einen nimmt

die Menge an gesammelten Informationen sowie die Anzahl der Kanäle, die für die Sammlung von

Daten genutzt werden können, fortwährend zu. Allein im Social Media Bereich steigt die Zahl der

Kanäle stetig. Neben etablierte Plattformen wie Facebook, Twitter und co. treten immer neue Mög-

lichkeiten, sich zu vernetzen und auszutauschen. Zum anderen sind Daten in Zeiten von Big Data

oft kurzlebig; gerade Adressdaten verändern sich schnell. So stellte die Deutsche Post in ihrer

Untersuchung „Kundendaten-Qualität 2015“ fest, dass etwa acht Millionen Umzüge, 890.000 To-

desfälle sowie 380.000 Hochzeiten und 170.000 Scheidungen jährlich zu einer Vielzahl von

Adress- und Namensänderungen führen.2 Insgesamt lag der Anteil unzustellbarer Kundenadres-

sen im Jahr 2014 bei 14,2 Prozent im Branchendurchschnitt.

Häufig sind es auch schlicht menschliche Fehler oder mangelnde Kommunikation zwischen den

Abteilungen, die zu fehlerhaften und doppelten Einträgen führen. Außerdem wird die Wichtigkeit

einer hohen Datenqualität noch immer unterschätzt und zu wenige Ressourcen für ein sauberes

Datenqualitätsmanagement eingesetzt. Ein weit verbreitetes Problem ist auch das Fehlen einer

zentralen, konsistenten Koordination und unternehmensweiter Standards für den Umgang mit Da-

ten. Die Folgen sind uneinheitliche Formatierungen sowie Duplikate und ähnliche Einträge in Da-

tensätzen. Viele Unternehmen verfügen darüber hinaus nicht über die notwendige technische Un-

terstützung, um die täglich anfallenden und sich verändernden Datenmengen zu bewältigen. Hinzu

kommt, dass sich die Probleme schlechter Datenqualität immer weiter anhäufen und sich so zu-

nehmend verschlimmern, wenn keine entsprechenden Maßnahmen ergriffen werden.

2 Deutsche Post Direkt GmbH. https://www.deutschepost.de/content/dam/dpag/images/D_d/DDP/Downloads/stu-

dien/20150318_studie_kundendatenqualitaet_2015.pdf.

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Studien zufolge leiden über 90 Prozent der Unternehmen unter gängigen Datenfehlern wie etwa

unvollständige, fehlende oder veraltete Informationen. Dabei gibt es zwischen verschiedenen Bran-

chen große Unterschiede. Während Banken mit 6,3 Prozent unzustellbaren Kundenadressen die

höchste Adressdatenqualität aufweisen, bildet der gemeinnützige Sektor mit fast 18 Prozent unzu-

stellbaren Kundenadressen das Schlusslicht im Branchenvergleich.3

3. Warum ist Datenqualität so wichtig?

3.1 Kundenbindung

Die Vielzahl täglich neuer Produkte, deren zunehmende Austauschbarkeit, die steigende Zahl der

Wettbewerber sowie die Möglichkeit, Produkte und Anbieter mühelos online zu vergleichen, er-

schweren es den Unternehmen, Kunden für sich zu gewinnen und langfristig eine Bindung herzu-

stellen. Aus diesem Grund ist der optimale Umgang mit potenziellen und bestehenden Kunden in

der heutigen Zeit wichtiger denn je. Denn die Gewinnung eines Neukunden kostet etwa fünfmal

mehr als die Bindung eines Bestandskunden. Außerdem sind Stammkunden auf lange Sicht die

profitableren Kunden. Die Zufriedenheit der Kunden ist daher ein wichtiger Erfolgsfaktor, denn nur

zufriedene Kunden bleiben einem Unternehmen treu und generieren einen hohen Customer

Lifetime Value. Richtige Daten sind dafür eine essentielle Grundlage. Denn eine hohe Datenquali-

tät ist der Schlüssel für die Umwandlung von Kundendaten in Kundenwert.

Im Umgang mit Kunden entstehen täglich große und vielfältige Datenmengen. Und auch indirekt,

beispielsweise über die sozialen Medien oder mit Marketingaktionen wie Gewinnspielen, lassen

sich viele wertvolle Informationen sammeln. Über verschiedene Kommunikationskanäle häufen

sich diese im Laufe der Zeit an und entwickeln sich so zu einem riesigen Datenpool. Für das Kun-

denbeziehungsmanagement bedeutet dies in erster Linie wertvolle Informationen. Denn gerade im

Zeitalter von Big Data halten diese Daten ein enormes Wissenspotential bereit, welches in vielfäl-

tiger Weise genutzt werden kann. Voraussetzung hierfür sind valide Kundeninformationen und so-

mit eine kontinuierlich hohe Datenqualität. Kundendaten müssen stets korrekt, aktuell und mög-

lichst vollständig sein, anderenfalls können Beeinträchtigungen der Kundenbeziehungen die Folge

sein. Mit richtigen Daten können die folgenden Probleme vermieden werden:

3 Deutsche Post Direkt GmbH. https://www.deutschepost.de/content/dam/dpag/images/D_d/DDP/Downloads/stu-

dien/20150318_studie_kundendatenqualitaet_2015.pdf.

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3.2 Marketing & Vertrieb

Kundendaten sind das Fundament datenbasierter Marketingstrategien und erfolgreicher Kampag-

nen. Diese können mithilfe zuverlässiger Daten ideal an die gewünschte Zielgruppe angepasst

werden und eine höhere Wirksamkeit erlangen. Somit ist das Thema Datenqualität auch für ein

effektives Data-Driven Marketing essentiell. Daten bilden dabei die Handlungsgrundlage für Mitar-

beiter im Marketing, Service und Verkauf. Zudem liefern Informationen über das Zahlungs- und

Kaufverhalten sowie die Präferenzen der Kunden eine erhöhte Planungs- und Entscheidungssi-

cherheit. Kenntnisse über Kunden und ihre Bedürfnisse sind auch für den Vertrieb von Vorteil. Sie

tragen zu einer optimalen Ansprache der Kunden bei, erhöhen so zusätzlich deren Zufriedenheit

und Loyalität und binden sie so nachhaltig an das Unternehmen. Laut einer Studie sind jedoch

mehr als ein Fünftel aller in einem Unternehmen erhobenen Daten für Marketing oder Vertrieb

unbrauchbar, weil die darin enthaltenen Informationen unvollständig, fehlerhaft oder veraltet sind.

Das Thema Datenqualität ist also auch hier ein kritischer Faktor.

3.3 Kosten

Fehlerhafte Daten kosten Geld und zwar deutlich mehr, als die Maßnahmen zur kontinuierlichen

Erhaltung einer guten Datenqualität. Gerade im Zusammenhang mit Adressdaten wird dies deut-

lich: Dubletten und ähnliche Einträge führen auch im digitalen Zeitalter noch zu unnötig hohen

Kosten durch Mehrfachversand an denselben Empfänger. Auch unzustellbare Sendungen auf-

grund von fehlerhaften oder nicht mehr aktuellen Adressen verursachen Kosten, die durch eine

hohe Datenqualität vermieden werden könnten. Eine Studie von „The Data Warehousing Institute“

(TDWI) bestätigt das: Allein in den USA entstehen durch Fehler in Adressdatenbanken jährlich

Wirtschaftsschäden von rund 600 Milliarden Dollar. Auf Deutschland übertragen entspräche das

etwa 186 Milliarden Euro.4 Doppelt versendete oder falsch adressierte E-Mails verursachen im

4 www.marketing-boerse.de/Fachartikel/details/1428-Unternehmen-kommen-um-effizientes-Datenmanagement-

nicht-herum-1/48240.

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Gegensatz zum Briefversand nahezu keine direkten Mehrkosten, aber auch bei Ihnen können die

entstehenden Folgekosten eminent sein.

Die Behandlung von Rückläufern und die manuelle Überarbeitung von Adressdaten kosten neben

Geld auch jede Menge Zeit. Mit der notwendigen technischen Unterstützung und automatisierten

Prozessen können sich Mitarbeiter wieder auf ihr Kerngeschäft konzentrieren.

4. Mit Data Governance von Big Data zu Smart Data

Eine rein manuelle Bereinigung solch großer Datenmengen kann nicht in effizienter Weise durch-

geführt werden. Aus diesem Grund ist der Einsatz geeigneter Technologien unabdingbar. Mit ihrer

Hilfe kann auch der Prozess der Datenintegration teilweise automatisiert werden. Eine geeignete

technologische Unterstützung ist aber nur ein Teil der Lösung, die zu konsolidierten, hochwertigen

Unternehmensinformationen führt. Daneben kommt es auch auf die richtige Methodik für den Um-

gang mit Daten, also ein effizientes Data Governance, an.

Der ideale Data Governance Prozess besteht aus mehreren Schritten, die zusammen eine umfas-

sende Strategie zur Erhöhung der Datenqualität bilden und am Ende die volle Nutzbarkeit der Da-

ten gewährleisten. Zu diesen Schritten zählen u.a. datenorientierte Maßnahmen wie

mit deren Hilfe Daten analysiert, bereinigt und überwacht werden können. Daneben geht es bei

Data Governance auch um die Festlegung von Zuständigkeiten, die Entwicklung geeigneter Stra-

tegien und die Definition möglichst einheitlicher Standards. Zusammen mit weiteren Komponenten

stellen sie eine ganzheitliche Herangehensweise dar, mit der sich der Prozess für eine verbesserte

Datenqualität erfolgreich managen lässt. Für das Thema Datenqualität nehmen insbesondere die

datenorientierten Elemente des Data Governance Prozesses eine Schlüsselrolle ein.

4.1 Data Profiling

Das Data Profiling dient dazu, Unternehmensdaten zu analysieren und Fehler, Inkonsistenzen so-

wie fehlende Einträge zu erkennen. Aus den so gewonnenen Informationen lassen sich anschlie-

ßend Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität ableiten. Das Data Profiling stellt somit den

Ausgangspunkt für die nachfolgenden Schritte dar.

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4.2 Data Integration

In diesem Schritt geht es um die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen, das

Hinzufügen neuer Daten und die Ergänzung vorhandener Einträge mit externen Informationen. Da

Daten häufig in mehreren Datenbanken parallel verwaltet werden, entstehen immer wieder Dupli-

kate und ähnliche Einträge. Bei der Data Integration erfolgt deshalb eine Konsolidierung der ver-

schiedenen Datenquellen, um diesen Datenqualitätsproblemen vorzubeugen.

4.3 Data Cleansing

Im Zuge des Data Cleansing, also der Datenbereinigung, werden Duplikate und ähnliche Einträge

in Datensätzen identifiziert und Fehler korrigiert. Auf diese Weise werden Daten bereinigt und de-

ren Qualität optimiert. Nur so können sie zuverlässig genutzt und wertvolle Informationen aus ihnen

gewonnen werden.

4.4 Data Monitoring

Mithilfe von Profiling, Integration und Cleansing wurde die Qualität der Daten optimiert. Da sich

Daten ständig verändern, ist eine einmalige Bereinigung allerdings nicht ausreichend. Stattdessen

müssen sie fortlaufend gepflegt und ihre Qualität kontinuierlich überwacht werden. Nur so kann

sichergestellt werden, dass das erlangte Qualitätsniveau nicht durch die allmähliche Rückkehr von

Datenfehlern zunichtegemacht wird. Mit dem Data Monitoring sind Unternehmen jederzeit über den

Zustand ihrer Daten informiert und können Qualitätsprobleme schnell identifizieren und korrigieren.

Nur mit einer hohen Datenqualität gelingt die Umwandlung

von Big Data zu Smart Data

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5. Case Study zur CRM-Datenbereinigung mit eoda

In dieser Case Study erfahren Sie, wie eoda ein weltweit führendes Industrieunternehmen bei der

Bereinigung seiner CRM-Daten unterstützt hat. Im Zuge einer geplanten CRM-Migration zu Micro-

soft Dynamics CRM® führte der Konzern eine Analyse seiner Kundendaten durch und stellte dabei

fest, dass die schlechte Datenqualität keine 1:1 Migration der Daten erlaubte. Da eine manuelle

Datenbereinigung in Anbetracht des umfangreichen Datenbestands mit tausenden Kundendaten

aus über 40 Ländern nicht praktikabel gewesen wäre, wurde eoda angefragt, eine schnelle und

zielführende Verbesserung der Datenqualität mittels einer automatisierten Bereinigung und Struk-

turierung der Daten durchzuführen.

Als Spezialist für die Verbesserung der Datenqualität auch in großen Datenbeständen, passte eoda

einige der Applikationen der hauseigenen Serviceplattform „Results as a Service“ auf die speziellen

Anforderungen beim Kunden an und führte das Data Cleansing mit intelligenten Algorithmen durch.

Dies umfasst neben der Analyse auch eine Mustererkennung und Standardisierung der Daten,

welche eine einheitliche Formatierung sicherstellen. Die Lösung zum Data Cleansing von eoda hat

die Datenqualität des Unternehmens entscheidend verbessert und so die erfolgreiche CRM-Mig-

ration nach Microsoft Dynamics CRM® ermöglicht.

Die Vorteile des eoda Data Cleansing:

Hoher Automatisierungsgrad (~ 95%) entlastet Mitarbeiter und spart Zeit

Durchgängig einheitliche Formatierung nach länderspezifischen Mustern (z.B. Vorwahlen)

Einträge werden automatisch ergänzt, validiert, korrigiert und einheitlich formatiert

Kompatibilität mit sämtlichen Sprachen oder Zeichensätzen

Mithilfe von zuverlässigen Referenzlisten (z.B. Informationen über länderspezifische Adressfor-

mate der Deutschen Post) können CRM-Daten abgeglichen und auf Unstimmigkeiten und fehlende

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Einträge überprüft werden. Eine intelligente Mustererkennung kann dabei zwischen verschiedenen

Elementen der Kundendaten wie etwa Straßenname, Postleitzahl oder E-Mailadresse unterschei-

den und sie dementsprechend formatieren. Außerdem werden fehlende Einträge automatisch er-

gänzt, falsche Einträge korrigiert und alle Einträge einheitlich formatiert. Das Data Cleansing von

eoda bietet neben einer weitestgehend automatischen Strukturierung auch Unabhängigkeit von

bestimmten Sprachen oder Zeichensätzen. Somit können Kundendaten auch in der Schrift des

jeweiligen Herkunftslandes aufgenommen und bearbeitet werden.

Sehen Sie sich die komplette Case Study auf unserer Website an.

6. Mit einem ganzheitlichen Ansatz zu hochwertigen Daten und smar-

ten Kampagnen

eoda unterstützt Sie mit maßgeschneiderten IT-Lösungen aus dem Bereich Datenbereinigung und

-konsolidierung, um die Qualität Ihrer Daten nachhaltig zu optimieren. Wir bieten Ihren Mitarbeitern

in Marketing, Vertrieb und Service damit die Grundlage, Daten schneller und zielorientierter zu

nutzen. Damit erhöhen Sie nachhaltig die Effektivität Ihrer Geschäftsprozesse und Ihres Kunden-

beziehungsmanagements. Wir von eoda haben individuell anpassbare Anwendungen und effizi-

ente Methoden für die datenorientierten Maßnahmen des Data Governance Prozesses entwickelt.

Zusammen bilden sie eoda | consolidate:

eoda | consolidate ist unser ganzheitliches Angebot zur Steigerung der Qualität Ihrer Daten. Es

ermöglicht neben der Bereinigung auch eine Mustererkennung. Diese macht es möglich, selbst in

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unstrukturierten Daten mit unterschiedlichen Fehlerbildern automatisch gewinnbringende Informa-

tionen zu identifizieren. Die Anwendungen addRess, signatuRe und fuzzychekC auf Basis der eoda

Serviceplattform Results as a Service sind Teil von eoda | consolidate und unterstützen Sie auf

dem Weg zu hochwertigen Daten.

6.1 addRess

Hochwertige Adressdaten bei gleichzeitiger Senkung des Aufwands – dafür steht addRess von

eoda. Für eine zielgruppengenaue Ansprache bedarf es stets aktueller Adressdaten und kontinu-

ierlicher Datenpflege. eoda | addRess findet automatisiert und zuverlässig die aktuellen Informati-

onen über Ihre Kunden und Partner, bereitet sie auf und ermöglicht einen anwenderfreundlichen

Abgleich mit Ihren bereits vorhandenen Adressdaten.

Die selbstlernende Adressdatenbank addRess findet eigenständig fehlende Einträge in Adressda-

tensätzen und vervollständigt sie. Zusätzlich überprüft sie vorhandene Einträge auf Fehler und

korrigiert diese. Die Datenbank aktualisiert sich selbstständig und entwickelt sich stetig weiter. Auf

diese Weise können Sie die Qualität Ihrer Adressdaten nachhaltig ohne großen Aufwand verbes-

sern. So erzielen Sie bessere Zustellbarkeits- und Response-Quoten und erhöhen den Erfolg Ihrer

Maßnahmen in Marketing und Vertrieb. Gleichzeitig senken Sie mit addRess die Kosten für Hand-

ling, Druck und Versand Ihrer Kundenansprache.

6.2 signatuRe

Automatische Signaturerfassung – schnell und zuverlässig. Auf der Basis von Kundendaten kön-

nen CRM-Systeme die gesamten Prozesse zwischen Unternehmen und Kunden systematisch und

effizient unterstützen. Dafür müssen diese Systeme aber kontinuierlich gepflegt und aktualisiert

werden. Dies durch manuelle Eintragungen zu gewährleisten ist aufwendig, zeitintensiv und unter-

bricht die wichtigen Prozessabläufe im Kerngeschäft.

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signatuRe von eoda optimiert nun diese Abläufe: Die Signaturerkennung integriert neue Kontakte

schnell und zuverlässig in Ihr CRM. Die App liest E-Mail Signaturen ein, analysiert sie und erzeugt

eine einheitliche Ausgabe für jede beliebige Signatur. So sparen Sie wertvolle Zeit, vermeiden ma-

nuelle Eingabefehler und sorgen für Entlastung in der alltäglichen Arbeit.

6.3 fuzzychekC

Mit fuzzychekC bietet eoda eine Lösung, die ähnliche Einträge in Datenbeständen wie Adressda-

tenbanken, Stücklisten etc. findet. fuzzychekC kann dabei je nach Bedarf angepasst werden und

steht Ihnen so für individuelle Anforderungsszenarien in Ihrem Unternehmen zur Verfügung. Auto-

matische oder manuelle Prozesse im Umgang mit ähnlichen Einträgen können so je nach Kunden-

anforderung beliebig gestaltet werden.

Die intelligente Mustererkennung erkennt darüber hinaus typische Muster wie Städtenamen, Tele-

fonnummern oder andere spezifische Merkmale Ihrer Datenbestände. Zusätzlich gibt es die Mög-

lichkeit, fehlende Daten automatisch durch die Anbindung weiterer zugänglicher Listen zu ergän-

zen. Beispielsweise können öffentlich zugängliche Daten genutzt werden, um Ihre Adressdaten zu

vervollständigen. Hier können Sie sich ein Screencast zur Funktionsweise von fuzzychekC anse-

hen:

Weitere Infos zu eoda consolidate finden Sie auf unserer consolidate Seite.

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Whitepaper Datenqualität

Mithilfe von Smart Data zur Smart Campaign

Nachdem die Qualität der Daten optimiert wurde, können diese in vielfältiger Weise genutzt wer-

den. Sie können zum Beispiel Kunden anhand der vorliegenden Informationen clustern und Mar-

ketingkampagnen für alle Zielgruppen optimieren. Auf diese Weise können Sie Ihre Kundendaten

ideal zur Verbesserung der Kundenansprache nutzen. Mit unseren Anwendungen bieten wir einen

ganzheitlichen Ansatz für die Umwandlung von Kundendaten in Kundenwert und unterstützen Sie

auf dem Weg von Big Data über Smart Data bis hin zur Smart Campaign:

Wir bieten Ihnen neben den eoda | consolidate Anwendungen auch Apps für eine effiziente Nut-

zung Ihrer Daten, unter anderem in den Bereichen Marketing und Verkauf. Hierfür haben wir bei-

spielsweise associateR und optimizeR entwickelt.

6.4 associateR

Das richtige Angebot für die richtige Kundengruppe zur richtigen Zeit am richtigen Platz – auf Basis

der Erkenntnisse der Warenkorbanalyse ist dies möglich. Statistische Verfahren, die unter dem

Begriff Assoziationsanalyse zusammengefasst werden, nutzen historische Kaufdaten, sog. Wa-

renkörbe, um Muster und Regeln innerhalb des Kaufverhaltens für Produkte und Dienstleistungen

zu detektieren. Entdecken Sie so auf Basis anschaulicher Visualisierungen Abhängigkeiten im

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Kaufverhalten Ihrer Kunden und erhalten Sie neue Grundlagen für die Ausrichtung Ihres Unterneh-

mens. Nutzen Sie hierfür associateR von eoda, die Anwendung für Warenkorbanalysen.

Die Daten für eine Warenkorbanalyse sind insbesondere im Handel oft vorhanden und werden mit

bestehenden Warenwirtschaftssystemen – wie beispielsweise Scannerkassen – permanent er-

fasst. Kundenkarten ermöglichen es darüber hinaus, den Warenkörben demografische Informatio-

nen wie Alter, Geschlecht, Wohnort und Bildungsstand zuzuordnen und in die Analyse einzubezie-

hen. Weitere Informationen finden Sie auch auf unserer customer analysis Seite.

6.5 optimizeR

optimizeR ist die Lösung für Ihre individuellen Optimierungsaufgaben. Gemeinsam mit Ihnen er-

mitteln wir Ihre Bedürfnisse und Anforderungen und passen den optimizeR an Ihren Anwendungs-

fall und Ihre Zielsetzung an. Nutzen Sie die Verbesserungspotentiale Ihres Unternehmens mit em-

pirisch nachvollziehbaren und verlässlichen Optimierungsverfahren.

Optimieren Sie Ihre betriebswirtschaftlichen Tätigkeiten, finden Sie die bestmögliche Alternative für

Ihr Unternehmen und verbessern Sie so Ihre Wettbewerbsposition. Der optimizeR liefert Ihnen Er-

kenntnisse, die Sie wirklich weiter bringen. Er unterstützt Sie dabei, Ihre Kampagnen ganzheitlich

über alle Zielgruppen hinweg unter Berücksichtigung verschiedenster Randbedingungen wie

Sperrfristen oder Budgetrestriktionen zu optimieren. Mit optimizeR unterbreiten Sie dem richtigen

Kunden das richtige Angebot zur richtigen Zeit über den richtigen Kanal.

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Whitepaper Datenqualität

Anwendungsbeispiel: Kampagnenmanagement im Weinhandel mit optimizeR

Ein Weinhändler strebt durch die simultane Planung der beiden Dimensionen Kampagnen

und Kunden eine Maximierung des Kampagnenerfolgs an. Dabei muss er unter anderem

folgende Rahmenparameter beachten:

Kampagnen für verschiedene Produkte wie Rotwein, Weißwein, Sekt etc.

Verschiedene Kanäle wie Telefon, Brief, Mail etc.

Budget und Kapazität-Restriktionen für die Kanäle

Verschiedene Kosten pro Kontakt je Kanal

Sperrfristen (gesamt und individuell je Kanal)

Maximale Gesamtkontakte

Verschiedene erwartete Erfolgswerte (Response, Umsatz, Deckungsbeitrag) in

den Zielgruppen

optimizeR gibt unter Berücksichtigung der gegebenen Restriktionen Auskunft über den

Kampagnenverlauf, also wann welcher Kunde mit welcher Teilkampagne über einen Kanal

optimal angesprochen werden kann. Außerdem ermittelt optimizeR die aufzuwendenden

Kosten, um ein für die Kampagne vorgegebenes Umsatzziel zu erreichen. Sehen Sie sich

die Funktionsweise des optimizeR in einem Screencast an:

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Whitepaper Datenqualität

6.6 Die Vorteile von eoda | consolidate auf einen Blick

Verbesserung der Datenqualität durch:

Erkennung und Vermeidung von Duplikaten und ähnlichen Einträgen

Vereinheitlichung von Formaten und Schreibweisen

Eliminierung ungültiger Angaben

Anreicherung von Daten

Effiziente Projektdurchführung

Zuverlässige Zusammenführung mehrerer Datenquellen

Schneller ROI durch Verbesserung der Prozessqualität auf Basis der Datenqualität

Individuelle Konfiguration des Automatisierungsgrades, um Aufwand und Nutzen zu justieren

Integrationsfähigkeit der eoda Lösungen in bestehende Systeme

Mit unseren Data Mining Verfahren decken wir zusätzliches Wissenspotential in Ihren Daten

auf und unterstützen Sie bei der Umsetzung gewinnbringender Handlungsmöglichkeiten

7. Fazit

„Qualität ist nicht alles, aber ohne Qualität ist alles nichts!“ – dieses Zitat von Prof. Dr. Masing hat

dieses Whitepaper eingeleitet und es ist im Zeitalter von Big Data aktueller denn je. Daten gelten

als das Gold der digitalen Welt, doch es mangelt zu oft an Ihrer Reinheit. Über 90% der Unterneh-

men haben Probleme mit unzureichender Datenqualität. Die Folgen davon bekommen die Kunden

zu spüren. Schlecht gepflegte Kunden- und Adressdaten belasten das Kundenbeziehungsmanage-

ment, die Neukundenakquise und kosten die Unternehmen in Deutschland jährlich Milliarden. Eine

manuelle Bereinigung der zum Teil riesigen Datenbestände ist nicht umzusetzen.

Für eine nachhaltige Verbesserung der Datenqualität braucht es die Kombination aus einem um-

fassenden Data Governance Prozess und einem unterstützenden Toolset. eoda bietet genau die-

ses umfassende Paket aus Know-how und maßgeschneiderten Lösungen, die sich einfach in be-

stehende IT-Umgebungen integrieren lassen. Mit eoda | consolidate wird aus Big Data Smart Data.

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Whitepaper Datenqualität

8. Über eoda

Wir bei eoda haben eine Leidenschaft für Daten und Analysen. Wir sind Data Scientists, Software-

entwickler, Unternehmensberater und Schulungsanbieter mit einem Fokus auf alle Aspekte von

Big Data. Auf der Basis reichhaltiger Erfahrung in Data Mining und Predictive Analytics generieren

wir strategische Wettbewerbsvorteile aus Daten.

Unser Team entwickelt Handlungsempfehlungen und Lösungen, die Ihnen helfen, sich bestmöglich

an kommende Trends oder anstehende Marktveränderungen anzupassen. Dieses Wissen teilen

wir auch gerne mit Ihnen – in unserer R-Akademie bieten wir Ihnen die Möglichkeit, zu erlernen,

wie Sie selbst sinnvoll mit statistischen Methoden und den anfallenden Daten in Ihrem Umfeld

umgehen. Ebenso bieten wir Ihnen maßgeschneiderte Individualsoftware sowie cloudbasierte

SaaS-Lösungen. Vor neuen Herausforderungen und individuellen Anliegen schrecken wir nicht zu-

rück. Mit unserer Hands-on-Mentalität sowie unseren bewährten Methoden und Technologien sind

wir bereit für neue und spannende Aufgaben – sprechen Sie uns an.

eoda GmbH

Universitätsplatz 12

34127 Kassel

Tel. +49(0) 561 202724 40

Fax +49(0) 561 202724 30

Web: www.eoda.de

Mail: [email protected]