{"id":63070,"date":"2020-05-27T00:00:00","date_gmt":"2020-05-27T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/wie-eine-merge-purge-software-helfen-kann-probleme-mit-mailinglisten-zu-loesen\/"},"modified":"2022-04-19T18:22:57","modified_gmt":"2022-04-19T18:22:57","slug":"wie-eine-merge-purge-software-helfen-kann-probleme-mit-mailinglisten-zu-loesen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wie-eine-merge-purge-software-helfen-kann-probleme-mit-mailinglisten-zu-loesen\/","title":{"rendered":"Wie eine Merge Purge Software helfen kann, Probleme mit Mailinglisten zu l\u00f6sen"},"content":{"rendered":"

Seien wir ehrlich – es ist peinlich, wenn man Mails an die falsche Zielgruppe verschickt. Mehr noch, sie ist kostspielig. Jedes Jahr werden Millionen von Dollar verschwendet, weil Unternehmen mit der Pflege ihrer Mailinglisten zu k\u00e4mpfen haben. Aus diesem Grund ist eine Software zum Bereinigen von Mailinglisten<\/a> oft ein wichtiges Hilfsmittel bei der Bew\u00e4ltigung des Dilemmas der Mailinglisten einer Organisation.<\/p>\n

Wozu genau dienen die Tools zum Zusammenf\u00fchren und Bereinigen von Daten und wie profitieren Sie davon? Hier ist eine kurze Zusammenfassung.<\/p>\n

Die Herausforderung der Datenqualit\u00e4t <\/strong><\/h2>\n

Interessenten- und Kundendaten sind das wichtigste Kapital eines Unternehmens. Der Besitz von Daten allein reicht jedoch nicht aus – die Daten m\u00fcssen auch f\u00fcr den beabsichtigten Zweck geeignet sein. Leider glauben fast 60 % der Gesch\u00e4ftsanwender<\/a>, dass ihr Datenbestand insgesamt unzuverl\u00e4ssig ist.<\/p>\n

Schmutzige Daten sind nicht mehr nur ein gefl\u00fcgeltes Wort, und es geht auch nicht mehr darum, mit ETL-Regeln alle Kleinbuchstaben in Gro\u00dfbuchstaben zu verwandeln oder exakte Duplikate zu entfernen. Heutzutage sind die Daten komplex und die Art ihrer Ungenauigkeit ist es auch.<\/p>\n

Nehmen Sie zum Beispiel Mailinglisten. Sie m\u00fcssen nicht nur Adressdaten verwalten, sondern auch Telefondaten, E-Mail-Daten, Daten aus sozialen Medien und vieles mehr. Wenn Sie Ihre Listen nach Abteilungen und Funktionen aufteilen, haben Sie es au\u00dferdem mit einer viel komplexeren Datenmenge zu tun. Das Problem ist, dass die meisten dieser Daten unstrukturiert, un\u00fcbersichtlich und stark dupliziert sein k\u00f6nnen.<\/p>\n

Es ist nicht ungew\u00f6hnlich, dass Unternehmen mehrere Apps und Tools zur Speicherung von Kundendaten verwenden. Die meisten dieser Informationen bleiben entweder in einem Silo oder sie werden nicht beachtet. Tagt\u00e4glich arbeiten Marketingexperten und Kundendienstmitarbeiter mit veralteten, falschen Daten – die H\u00e4lfte der Zeit m\u00fcssen sie diese Daten auch noch manuell korrigieren!<\/p>\n

Hier kommt der Bedarf an einer Software zur Bereinigung von Datenzusammenf\u00fchrungen ins Spiel.<\/p>\n

Die Bedeutung von Merge Purge Software und die Komplexit\u00e4t von Duplikaten <\/strong><\/h2>\n

Eine Bereinigungssoftware ist im Grunde ein Werkzeug, mit dem Sie Daten aus einer oder mehreren Quellen zusammenf\u00fchren und doppelte Datens\u00e4tze entfernen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Es gibt Dutzende von Tools, die genau das versprechen, aber nur wenige von ihnen sind in der Lage, diese Aufgabe zu bew\u00e4ltigen.<\/p>\n

Der Grund daf\u00fcr ist die Komplexit\u00e4t der Duplikate.<\/p>\n

Grundlegende Werkzeuge markieren oder entfernen nur deterministische oder exakt \u00fcbereinstimmende Duplikate. Schauen Sie sich das folgende Beispiel an:<\/p>\n

Dies ist ein deterministisches Duplikat. Alles ist gleich, nur das Geburtsjahr ist anders. Mit einfachen Mitteln l\u00e4sst sich das im Handumdrehen feststellen.<\/p>\n\n\n\n\n\n
Name<\/strong><\/td>\nDOB<\/strong><\/td>\nE-Mail Adresse<\/strong><\/td>\nTelefon<\/strong><\/td>\nAdresse<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
John Senior<\/td>\n14-09-1956<\/td>\nJohn.senior.56@gmail.com<\/a><\/td>\n361-306-8877<\/td>\n165 Washington Stra\u00dfe<\/td>\n<\/tr>\n
John Senior<\/td>\n14-09-1959<\/td>\njohn.senior.56@gmail.com<\/a><\/td>\n361-306-8877<\/td>\n165 Washington Stra\u00dfe<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Sehen Sie sich nun das folgende Beispiel an:<\/p>\n

Dies sind probabilistische Duplikate, die am schwierigsten auszusortieren sind. Sie ben\u00f6tigen ein Zusammenf\u00fchrungs- und Bereinigungstool, das diese Duplikate auf der Grundlage von Fuzzy-Matching-Algorithmen<\/a> (und im Fall von DataMatch Enterprise einer Kombination aus etablierten Algorithmen und einem propriet\u00e4ren Algorithmus) identifizieren kann.<\/p>\n\n\n\n\n\n
Name<\/strong><\/td>\nDOB<\/strong><\/td>\nE-Mail Adresse<\/strong><\/td>\nTelefon<\/strong><\/td>\nAdresse<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
John Senior<\/td>\n14-09-1956<\/td>\nJohn.senior.56@gmail.com<\/a><\/td>\n361-306-8877<\/td>\n165 Washington Stra\u00dfe<\/td>\n<\/tr>\n
John F. Senior<\/td>\n13-09-1956<\/td>\njohn.senior.56@outlook.com<\/a><\/td>\n361-206-5577<\/td>\nFronleichnam, TX<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

In diesem speziellen Fall hat der Name des Benutzers nun ein mittleres Alphabet und eine k\u00fcrzere Form von Senior. Das Geburtsdatum ist falsch. Die Telefonnummer wurde ge\u00e4ndert und die Adresse ist unvollst\u00e4ndig. Einfache Zusammenf\u00fchrungs-\/Bereinigungswerkzeuge werden es schwer haben, diese \u00dcbereinstimmung zu finden – vor allem, wenn diese Dublette in mehreren Datens\u00e4tzen vorkommt.<\/p>\n

Das obige Beispiel wurde stark vereinfacht, aber die Tatsache bleibt bestehen, dass die Beseitigung von Duplikaten immer komplexer wird. Es gibt keine M\u00f6glichkeit, dies zu verhindern, daher ist es ratsam, in ein erstklassiges Tool zum Zusammenf\u00fchren und Bereinigen von Daten zu investieren, mit dem Sie dies besser bew\u00e4ltigen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Wie funktioniert ein Merge Purge Tool? <\/strong><\/h2>\n

Ihre Mailingliste stammt nicht unbedingt aus einer einzigen Quelle. Es ist ziemlich wahrscheinlich, dass Sie Listen aus dem Marketing und der Kundenbetreuung ben\u00f6tigen – sagen wir, Sie wollen eine Mailingliste f\u00fcr ein bestimmtes Kundensegment, das Ihre wichtigsten Online-K\u00e4ufer sind und auch Ihre aktivsten Nutzer sozialer Medien. Dazu ben\u00f6tigen Sie Datens\u00e4tze aus mehreren Abteilungen, und genau hier werden Sie wahrscheinlich auf Duplikate sto\u00dfen.<\/p>\n

Je nach dem von Ihnen gew\u00e4hlten Tool k\u00f6nnen Sie Mailingdaten zwischen, \u00fcber und innerhalb von Datens\u00e4tzen abgleichen. DataMatch Enterprise bietet beispielsweise die M\u00f6glichkeit, Daten zusammenzuf\u00fchren und zu bereinigen, indem die Benutzer zun\u00e4chst ein Profil ihrer Daten erstellen<\/a>, um Fehler zu ermitteln, diese Fehler zu bereinigen und die Daten dann durch die Abgleichsfunktion laufen zu lassen, um Duplikate zu entfernen. Sobald die Duplikate entfernt oder bereinigt sind, k\u00f6nnen Sie Ihre Datens\u00e4tze zu einem endg\u00fcltigen Stammsatz zusammenf\u00fchren, mit dem Sie Ihre Versandaktivit\u00e4ten beginnen k\u00f6nnen.<\/p>\n

\"merge<\/strong><\/p>\n

Warum ein Tool und nicht ein Team? <\/strong><\/h2>\n

Duplikate sind ein st\u00e4ndiges Problem, und Sie m\u00fcssen sie immer wieder beseitigen. Jedes Mal, wenn Sie Ihre Mailingliste aktualisieren, brauchen Sie eine L\u00f6sung, in die Sie die Daten einfach einspeisen k\u00f6nnen, um die Arbeit zu erledigen.<\/p>\n

Im Laufe der Jahre haben wir mehrere F\u00fchrungskr\u00e4fte kennengelernt, die versucht haben, ein Team zur Bereinigung von Duplikaten einzustellen – und leider gescheitert sind.<\/p>\n

Die Duplizierung von Daten<\/a>, das Zusammenf\u00fchren und Bereinigen von Listen usw. sind allt\u00e4gliche Aufgaben, die jetzt leicht durch Automatisierung erledigt werden k\u00f6nnen. Wof\u00fcr ein Team Monate braucht, braucht ein effizientes Tool nur Minuten. Stellen Sie sich vor, Sie k\u00f6nnten Millionen von Datenzeilen in weniger als 30 Minuten zusammenf\u00fchren und bereinigen. Stellen Sie sich vor, Sie k\u00f6nnten dies wiederholt tun und f\u00fcr jeden Verwendungszweck neue und aktualisierte Datens\u00e4tze erstellen. Stellen Sie sich vor, Sie k\u00f6nnten dies mit allen m\u00f6glichen Datenquellen innerhalb des Unternehmens tun.<\/p>\n

Die Einstellung eines Teams mag sich wie ein Erfolg anf\u00fchlen, aber insgesamt wird dies die Moral Ihres Teams beeintr\u00e4chtigen. Ihre Data Scientists und Analysten sind nicht dazu da, Datenfehler zu beheben – sie sollen Ihnen helfen, Ihre Daten besser zu verwalten, wichtige Erkenntnisse daraus abzuleiten und eine solide datengesteuerte Organisation aufzubauen.<\/p>\n

Zum Abschluss <\/strong><\/h2>\n

Sie wollen keine peinlichen Fehler machen? Sie m\u00f6chten Ihre Mailinglisten sortieren und Ihre Zielgruppe besser ansprechen? Verwenden Sie ein erstklassiges Tool zum Zusammenf\u00fchren und Bereinigen und geben Sie Ihren Teams die M\u00f6glichkeit, mit Daten zu arbeiten, denen sie vertrauen k\u00f6nnen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Seien wir ehrlich – es ist peinlich, wenn man Mails an die falsche Zielgruppe verschickt. Mehr noch, sie ist kostspielig. Jedes Jahr werden Millionen von Dollar verschwendet, weil Unternehmen mit der Pflege ihrer Mailinglisten zu k\u00e4mpfen haben. 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