Datenqualität für Einzelhändler
Nutzen Sie die Lösungen von Data Ladder für den Einzelhandel, um Datensilos aufzubrechen, das Einkaufserlebnis zu verbessern, schnellere Lieferungen zu gewährleisten und profitable Segmente zu entdecken.
Vertrauenswürdig von
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Wussten Sie das?
Wie wirken sich schlechte Daten auf Einzelhändler aus?
Einzelhändler sind unsicher, ob ihre Produktdaten korrekt sind
80 Prozent der Einzelhändler haben kein Vertrauen in ihre Produktdaten, und 86 Prozent der Verbraucher werden wahrscheinlich keine Produkte von einer Marke kaufen, wenn sie ungenaue Produktinformationen erhalten haben.
Hohe Rücklaufquoten
Ungereimtheiten und Fehler bei den Produktattributen können die Kunden zum Kauf falscher Artikel verleiten, was zu hohen Retourenquoten führt.
Mangelnde Personalisierung der Kunden
Unvollständige oder inkonsistente Daten können die Personalisierung von Kampagnen für Neukäufe, Warenkorbabbrüche usw. einschränken.
Verspätete Versandaufträge
Fehlende Straßennamen, Wohnungsnummern und ungeprüfte Adressen können zu fehlenden oder verspäteten Bestellungen führen, was wiederum die Zahl der Kundenbeschwerden erhöht.
Schlechte Reaktion auf die Kampagne
Geringe Reputation und Zustellbarkeit von E-Mail-Absendern und verpasste Zustellungen von Direktwerbung aufgrund von unsauberen E-Mail- und Telefondaten.
Ineffiziente Bestandsplanung
Silos in den Verkaufsstellen- und Bestandsdaten können zu großen Mengen an langsam umschlagenden Beständen oder Out-of-Stock-Situationen führen.
Verpasste Verkaufschancen
Keine einheitliche Kundensicht führt zu wenig oder keiner Möglichkeit der Segmentierung und der Suche nach lukrativen Umsatzmöglichkeiten.
Lösung
DataMatch Enterprise - Erreichen Sie eine einheitliche Kundensicht
DataMatch Enterprise von Data Ladder bietet robuste Datenbereinigung, Standardisierung, Abgleich und verschiedene andere Lösungen zur Verbesserung der Qualität Ihrer Kunden- und Transaktionsdaten. Überprüfen und Lokalisieren von Kundenadressen für Schnellversandaufträge und Abgleichen ungeklärter Kundenidentitäten, um eine korrekte Rechnungsstellung zu gewährleisten.
Kundengeschichten
Sehen Sie, was die Einzelhändler sagen...
Mit DataMatch™ konnten wir die Zahl der Personen, mit denen wir in diesem Jahr kommuniziert haben, deutlich erhöhen.
Der größte Vorteil von DataMatch Enterprise™ war die Fuzzy-Logik und der synthetische Abgleich. Es war einfach etwas, das ich selbst nicht reproduzieren konnte.
Kingfisher war in der Lage, seinen Online-Shop zu bestücken und seinen Kunden genauere Suchergebnisse mit standardisierten Produktattributen zu liefern, was zu einer drastischen Steigerung der Online-Verkäufe führte.
Geschäftliche Vorteile
Was springt für Sie dabei heraus?
Kundenerlebnis bereichern
Optimieren Sie das Kundenerlebnis im Laden und im E-Commerce durch bessere Auflistungen und klare Kategorien sowie die Beseitigung von Duplikaten.
Schnellere Lieferungen gewährleisten
Standardisieren Sie Adressen mit der vorgefertigten USPS-Datenbank und ermitteln Sie die Zustellkoordinaten anhand von ZIP+4-Werten für schnellere und präzisere Versandaufträge.
Lagerbestände rationalisieren
Nutzen Sie saubere Daten, um genaue Prognosen für die Schätzung von Lagerbestellungen sowohl in Spitzen- als auch in Schwachlastzeiten zu erstellen.
Verbessern Sie E-Mail-Kampagnen
Erhöhen Sie die Reputation des Absenders, die Platzierungsrate im Posteingang und das Öffnungs-/Klickverhältnis von E-Mail-Kampagnen, indem Sie veraltete und falsche Adressen aussortieren.
Rentable Segmente aufdecken
Identifizieren Sie lukrative Cross-Sell- und Up-Sell-Möglichkeiten durch konsistente und zuverlässige Daten über die Kaufhistorie der Kunden, den durchschnittlichen Bestellwert und andere Signale.
Verschaffen Sie sich einen Überblick über alle Kunden
Brechen Sie Datensilos auf, um Kundendaten über verschiedene Berührungspunkte hinweg für Omnichannel-Marketing, Segmentierung und Kundenbindung zu verfolgen.
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Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen – Herausforderungen und Lösungen
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Eine Kurzanleitung zur Adressstandardisierung und -überprüfung
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