Leitfaden zur Datenanreicherung – Wie man CRM-Daten anreichert und optimiert, um genaue Einblicke zu erhalten

Die Personalisierung von Kunden ist ein digitales Geschäftsgebot, das saubere, aktualisierte und angereicherte Kundendaten erfordert. Der Prozess der Datenanreicherung, der Teil eines Datenqualitätsmanagement-Frameworks ist, ermöglicht es Unternehmen, Daten von Drittanbietern zu ergänzen oder vorhandene Daten zu konsolidieren, um genaue, aufschlussreiche Informationen über ihre Kundendaten zu erhalten.

Auf dem wettbewerbsintensiven Markt von heute ist das Unternehmen, das seine Kunden am besten kennt, führend.

Doch die Datenanreicherung ist kein einfaches Unterfangen. Um eine wertvolle Initiative zu sein, muss einer Schlüsselkomponente des Prozesses Priorität eingeräumt werden – der Datenqualität. Damit ein Datenanreicherungsprozess erfolgreich sein kann, benötigen Sie saubere, zuverlässige und brauchbare Daten.

In diesem Beitrag erfahren Sie, welche Rolle die Datenbereinigung im Prozess der Datenanreicherung spielt und warum es so wichtig ist, sich auf die Datenqualität zu konzentrieren.

Was ist Datenanreicherung?

Ein CRM enthält im Allgemeinen grundlegende Kontaktinformationen wie Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern usw. Die Unternehmen benötigen mehr Informationen, um ihre Kunden besser kennen zu lernen.

Wo arbeitet zum Beispiel Kunde A? Wie lautet ihre Berufsbezeichnung? Was ist ihre bevorzugte Technikmarke? Welchen Familienstand haben sie und wie hoch ist ihr Einkommen? Demografische und firmenbezogene Informationen helfen bei der Anreicherung des CRM, so dass das Unternehmen tiefere Einblicke in seine Kunden erhält, die es zur Steigerung der Vertriebs- und Marketingleistung nutzen kann.

Hier ein Beispiel für die Datenbankanreicherung auf einfacher Ebene. Zusätzliche Informationen über das Unternehmen des Kunden und das durchschnittliche Einkommen werden den Kontaktdatensätzen hinzugefügt, um einen vollständigen Überblick über das Kundenprofil zu erhalten. In dem Maße, wie das Unternehmen seinen Kundenservice oder seine Personalisierungsziele ausbaut, werden Haushaltsdaten wie der Familienstand des Kunden, der Familienstand und mehr in diese Datenbank aufgenommen. Das ultimative Ziel ist es, eine 360°-Sicht auf den Kunden zu schaffen.

Organisationen auf Unternehmensebene wie Banken, Versicherungen und Finanzunternehmen haben es schwer, ihre Daten zu konsolidieren und anzureichern, da sie in unterschiedlichen Systemen gespeichert sind.

Fluggesellschaften und Reiseveranstalter sind das perfekte Beispiel für Unternehmen, die ihre Daten auf vier oder fünf verschiedene Datenbanken verteilen. Um das Erlebnis für die Passagiere zu verbessern, müssen die Fluggesellschaften Passagierdaten wie vollständige Namen, Adressen, genaue Geburtstage, Sitzplatzzuweisungen, Kreditkarten und alle Informationen, die eine Personalisierung erleichtern, konsolidieren. Die meisten Fluggesellschaften verfügen jedoch nicht über ein robustes Datenmanagement oder einen Plan zur Datenanreicherung, um diese Daten für ML oder KI-Initiativen. In dem Maße, wie Unternehmen von Big Data, ML und KI profitieren, müssen sie ihr CRM mit Lifestyle- und Verhaltensdaten anreichern, um personalisierte Dienste anbieten zu können. Damit dies möglich ist, müssen diese Unternehmen jedoch sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten bereinigen, aktualisieren und verwalten.

Datenanreicherung kann daher als eine Aktivität zusammengefasst werden, bei der eine große Menge disparater, strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen in etwas Wertvolles verwandelt wird.

Der Prozess – Wie werden die Daten angereichert?

Es gibt zwei Möglichkeiten, wie Sie Daten anreichern können.

1. Auf dem vorhandenen Datenschatz aufbauen
2. Nutzen Sie Datendienste Dritter.

Ihr Unternehmen sammelt jeden Tag eine Fülle von Kundendaten. Jeder Verkaufs-Chat, jede Interaktion in den sozialen Medien, jede Anmeldung wird in CRMs, ERPs und Tabellenkalkulationen aufgezeichnet. Während Marketing und Vertrieb mit Kundendaten in einem CRM-System arbeiten, können Rechnungswesen oder Logistik das ERP-System zur Speicherung von Informationen nutzen. Diese uneinheitliche Sicht auf den Kunden ist ein Hindernis auf dem Weg zu den Zielen der Kundenerfahrung und Personalisierung. Daher ist es wichtig, zunächst die internen Systeme zu durchforsten, um diese Informationen auszusortieren, sie zu bereinigen (d. h. Tippfehler, Fehler zu korrigieren, veraltete Daten zu entfernen), unnötige Daten zu löschen und sie zusammenzuführen, um eine einzige Version der Wahrheit zu erstellen.

Wenn Sie z. B. ZOHO verwenden, könnten diese Informationen in den Dutzenden von Modulen und Feldern verloren gehen, die von Teammitgliedern im Laufe der Jahre eingerichtet worden sind. Datenanreicherung bedeutet in diesem Zusammenhang die Überprüfung der CRM-Daten, die Bereinigung von Inkonsistenzen, das Zusammenführen und Löschen von Feldern oder unnötigen Daten und die Erstellung eines Golden Record (d. h. des perfektesten, genauesten Datensatzes) für jeden Ihrer Kunden.

Die andere Art der Datenanreicherung umfasst die Inanspruchnahme von Diensten Dritter, die Ihnen firmenbezogene (Informationen über das Unternehmen eines Kunden), demografische und technografische (Nutzung von Technologien) Daten liefern. Diese Dienste bieten Listen mit zusätzlichen Vertikalen, die Ihre Daten anreichern, wie z. B. die Funktion und das Niveau der Stelle und sogar die Buyer Persona, um Ihre Interessenten in einem ganz anderen Licht zu sehen. Diese Dienste erledigen die harte Arbeit für Sie – sie ziehen Informationen aus Social-Media-Kanälen, Google und anderen öffentlichen Bereichen, so dass Sie vollständige Informationen über Ihr Publikum erhalten.

Unabhängig davon, welche Methode Sie verwenden, müssen Sie auf die Qualität achten. Wenn Sie Daten aus internen Systemen extrahieren, müssen Sie diese auf Duplikate und Datenhygieneprobleme (Rechtschreibfehler, Tippfehler, unstrukturierte Formate usw.) überprüfen. Wenn es sich um Daten von Dritten handelt, müssen diese sauber, verifiziert und validiert sein.

Es gibt einen Prozess zur Datenanreicherung, der, wenn er befolgt wird, zum ultimativen Golden Record führt. Der folgende Prozess ist ein Rahmenwerk, das von DataMatch Enterprise von Data Ladder bereitgestellt wird, einer Self-Service-Software zur Datenvorbereitung und Datenanreicherung.

Schritt – 1 Festlegung des Ziels der Datenanreicherung

Die Personalisierung der Kunden ist in der Regel der Hauptgrund für das Ziel der Datenanreicherung. Unserer Erfahrung nach lässt sich der Prozess der Datenanreicherung jedoch umso leichter umsetzen, je enger und gezielter das Ziel ist.

Ein Beispiel: Eine Versicherungsgesellschaft wollte ihr Kundenerlebnis verbessern, indem sie einen Krankenversicherungsplan für Studenten einführte. Das Unternehmen musste zunächst entscheiden, welche Art von Daten es benötigte und wie stark die Segmentierung sein musste, um dieses Ziel zu erreichen. Auf einer sehr grundlegenden Ebene benötigten sie genealogische Aufzeichnungen, Familienaufzeichnungen, Eigentums- und Einkommensaufzeichnungen, elektronische Gesundheitsaufzeichnungen, Verhaltens- und Lebensstilaufzeichnungen. Die meisten Unterlagen waren bereits im Archiv der Versicherungsgesellschaft vorhanden. Die Daten über das Verhalten und den Lebensstil wurden von Dritten bezogen. Nach der Erfassung und Segmentierung begann das Unternehmen mit dem Bereinigungs-, Zusammenführungs- und Bereinigungsprozess zur Konsolidierung der internen Daten mit den Daten Dritter.

Damit die Datenanreicherung funktioniert, müssen Ziele, Zielgruppensegmentierung und Datensätze klar definiert sein.

Schritt 2 – Aufbereitung Ihrer Daten mithilfe von Datenanreicherungstools

Dies ist der wichtigste Teil des Prozesses.

Wenn Sie nicht bereits über einen Datenqualitätsplan verfügen, müssen Sie Ihre Daten vor der Anreicherung vorbereiten.

Mit DataMatch Enterprise können Sie unterschiedliche Datenquellen bereinigen, ableiten und konsolidieren, um die Daten so aufzubereiten, dass sie mit einem neuen Datensatz zusammengeführt werden können.

Der Prozess der Datenaufbereitung umfasst Folgendes:

Datenintegration: Integrieren Sie Ihre Datenquelle wie z. B. Salesforce oder HubSpot CRM direkt in die Plattform. Sie müssen keine Zeit mit der manuellen Extraktion von Daten verschwenden. Schließen Sie einfach die Datenquelle an und beginnen Sie mit der Aufbereitung der Daten.

Datenprofilierung : Dies ist ein entscheidender Schritt zur Datenbereinigung. Es hilft Ihnen, die Qualität Ihrer Daten zu bewerten und Probleme innerhalb der Datenquelle auf Zeilenebene zu erkennen. So können Sie beispielsweise sehen, in welchen Ihrer Datenzeilen E-Mail-Adressen oder Postleitzahlen fehlen. Sie werden nicht wissen, was zu tun ist, wenn Sie nicht sehen können, was falsch ist, und Probleme mit der Datenqualität sind so tief verwurzelt, dass sie einfach nicht wahrgenommen werden. Sie wissen vielleicht nicht einmal, dass einige Ihrer Felder nicht druckbare Zeichen oder Satzzeichen in Ihren Telefon- oder Adressdaten enthalten. Diese unsichtbaren Probleme werden später zu einem Engpass und erschweren einen reibungslosen Anreicherungsprozess.

Datenbereinigung : Rohdaten sind von Natur aus mit Fehlern behaftet. Er muss von Tippfehlern, Rechtschreibfehlern und Unstimmigkeiten im Format bereinigt werden. Betrachten Sie die Datenbereinigung als notwendige Datenumwandlung (Umwandlung aller klein geschriebenen Namen in Großbuchstaben oder Entfernen aller unnötigen Satzzeichen in einem Feld). Sobald Sie die Daten von diesen Ungereimtheiten bereinigt haben, werden sie brauchbar und wertvoll sein.

Daten-Deduplizierung: Es ist sehr wahrscheinlich, dass Ihre Daten drei bis vier Kopien einer einzigen Entität enthalten. Wenn Sie Daten aus mehreren Quellen konsolidieren, werden Sie mit Sicherheit Duplikate erhalten. Bevor Sie also weitere Daten hinzufügen, gleichen Sie die vorhandenen Daten ab, um Duplikate zu entfernen und sicherzustellen, dass es für jede Entität einen eindeutigen Datensatz gibt. Doppelte Daten sind gefährlich. Dies führt zu verzerrten Analysen und macht es schwierig, ein vollständiges Bild Ihrer Zielgruppe zu erhalten.

Bereinigung von Daten : Wenn Sie Daten aus mehreren Quellen extrahiert haben, z. B. aus einem CRM- und einem ERP-System, müssen Sie diese in einem einzigen Datensatz zusammenführen. Denken Sie jedoch daran, dass beide Quellen den oben beschriebenen Bereinigungs- und Deduplizierungsprozess durchlaufen müssen, bevor sie zusammengeführt werden können. Sobald Sie diese Datensätze zusammengeführt haben, können Sie die überflüssigen Felder entfernen und nur die Felder behalten, die Sie benötigen. In der Vergangenheit wurde dieser Prozess mit Hilfe von Excel oder komplexen Datenverwaltungslösungen durchgeführt, deren Umsetzung Monate in Anspruch nahm. Mit einem Self-Service-Tool zur Datenanreicherung wie DataMatch Enterprise können Sie dies in nur wenigen Minuten erreichen.

Überleben der Daten: Dies ist die letzte Phase des Anreicherungsprozesses. Unter der Voraussetzung, dass Ihre Drittanbieterdaten sauber sind (falls nicht, müssen Sie diese ebenfalls durch den obigen Prozess führen), können Sie diesen Datensatz nun mit Ihrem endgültigen Datensatz zusammenführen und einen Stammsatz erstellen. Dieser Stammdatensatz kann in die Datenbank Ihrer Wahl exportiert werden, und Sie verfügen nun über zuverlässige Daten, die Sie für Ihre Kampagnen nutzen können!

Es ist notwendig, einen wichtigen Punkt zu wiederholen: Jede Datenquelle, egal ob es sich um Daten von Dritten oder um Ihre eigenen Daten handelt, muss sauber, eindeutig und aktualisiert sein, bevor sie für Anreicherungszwecke verwendet werden kann.

Wenn Sie sich über die Qualität der Daten Dritter unsicher sind, prüfen Sie die ersten 100 oder 200 Stichproben, um festzustellen, ob sie Qualitätsprobleme aufweisen. Wenn sie Duplikate, Formatierungs- oder Strukturprobleme aufweist, müssen Sie sie bereinigen und abziehen. Dies gilt insbesondere für Daten, die von Websites sozialer Medien und Online-Angeboten stammen.

Ein Wort der Warnung: Jeder Versuch, zwei Erstanbieter-Datensätze abzugleichen, muss einen gemeinsamen Faktor haben, der die beiden Datensätze miteinander verbindet. Dies kann ein gewöhnlicher Name, eine Telefonnummer, eine ID oder eine E-Mail-Adresse sein. Fehlt dieser gemeinsame Faktor, wird die gesamte Aktivität ungültig, weil Sie nicht wissen, welcher Faktor sich auf dieselben Kunden in zwei verschiedenen Datensätzen bezieht.

Schritt 3 – Halten Sie Ihre Daten auf dem neuesten Stand

Sobald Sie saubere Datensätze erstellt haben, müssen Sie Ihre Daten auf dem neuesten Stand halten. Datenanreicherung ist keine einmalige Angelegenheit. Kundendaten, wie detailliert sie auch sein mögen, sind im Grunde nur eine Momentaufnahme. Das Einkommensniveau steigt und fällt, der Familienstand kann sich ändern, der Autotyp und die Adresse können sich ändern. Auch Namen können sich ändern, insbesondere wenn sich der Familienstand ändert.

Außerdem werden Sie im Verlauf Ihrer Kampagne oder Ihrer Ziele feststellen, dass Sie sie weiter ausbauen müssen. Sie möchten nicht jedes Mal den gesamten Bereinigungs- und Deduplizierungsprozess durchlaufen müssen. Um unnötige Komplikationen zu vermeiden, empfiehlt es sich, einen Zeitplan für die Datenbereinigung aufzustellen. Wenn Ihre Erstanbieterdaten sauber und optimiert sind, brauchen Sie nur ein paar Minuten, um die Daten von Drittanbietern zu bereinigen und sie an Ihre Datenbank anzuhängen.

Fast jedes Fortune-500-Unternehmen, mit dem wir zusammengearbeitet haben, ist bestrebt, die Ziele der Datenanreicherung zu erreichen, aber nur wenige bekommen den Prozess richtig hin. Andere sammeln Daten und deponieren sie in einem Datensee, wo sie schlummern, bis sie verfallen sind. Mit einer Datenverfallsrate von 2,1 % pro Monat und 22,5 % pro Jahr, können Sie es sich nicht leisten, Daten zu verlieren, die Sie mühsam gesammelt haben. Wenn Sie Ihre Daten nicht in regelmäßigen Abständen aktualisieren, verlieren Sie an Wert.

Warum ist Datenqualität wichtig?

Sie müssen nicht auf große Ziele wie die Personalisierung warten, um die Qualität Ihrer Unterlagen zu erhalten. Wenn Sie jetzt eine strenge Datenqualitätspolitik einführen, verhindern Sie später kostspielige Fehler. Wenn Sie Ihre Aufzeichnungen auf dem neuesten Stand halten, wirkt sich das direkt auf Ihren Kundenservice und Ihre Kundenerfahrung aus. Nehmen wir ein kleines Beispiel: Wenn Sie eine Einführungs-E-Mail versenden und Ihre Liste aus 5.000 veralteten Datensätzen besteht, entgehen Ihnen Millionen an potenziellen Umsätzen. Datenqualität erspart Ihnen praktisch Umsatzverluste!

Unabhängig von Struktur, Typ oder Format sollten Quelldaten, die zur Anreicherung bestimmt sind, im Hinblick auf die folgenden Schlüsselattribute validiert werden:

• Relevanz: Ist sie für den beabsichtigten Zweck relevant?
• Genauigkeit: Ist sie korrekt und objektiv, und kann sie validiert werden?
• Integrität: Weist er eine kohärente, logische Struktur auf?
• Konsistenz: Ist sie konsistent und leicht verständlich?
• Vollständig. Enthält sie alle erforderlichen Informationen?
• Gültigkeit: Liegt sie innerhalb der für das Unternehmen akzeptablen Parameter?
• Aktualität: Ist sie aktuell und bei Bedarf verfügbar?
• Zugänglichkeit: Kann man leicht darauf zugreifen und sie in die Zielanwendung exportieren?
• Einhaltung: Entspricht es den gesetzlichen Normen?

Wenden Sie diese Qualitätsprüfungsmetriken sowohl auf Erstanbieter- als auch auf Drittanbieterdaten an und stellen Sie sicher, dass die Qualität Ihrer Daten für den vorgesehenen Zweck geeignet ist.

Abschließend: Bereichern Sie Ihre Daten, aber vergessen Sie nicht die Datenqualität

Fehlende, unvollständige und veraltete Datensätze beeinträchtigen in erster Linie die Qualität der Kundendaten. Wenn Sie wirklich wollen, dass Ihre Datenanreicherung erfolgreich ist, müssen Sie zunächst sicherstellen, dass die Qualitätsprobleme beseitigt werden. Die Datenanreicherung ist kein einmaliger Prozess. Wie alles andere auch, müssen Sie die Daten auf dem neuesten Stand halten, damit sie nützlich und effektiv sind.

Möchten Sie wissen, wie wir Ihnen helfen können, den Prozess in Gang zu bringen? Sprechen Sie noch heute mit unserem Lösungsarchitekten und erhalten Sie eine kostenlose Demo unseres Self-Service-Tools zur Datenanreicherung.