{"id":68386,"date":"2022-06-09T05:58:56","date_gmt":"2022-06-09T09:58:56","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/haeufige-probleme-mit-der-datenqualitaet-im-einzelhandel-und-wie-man-sie-behebt\/"},"modified":"2022-09-13T09:00:55","modified_gmt":"2022-09-13T09:00:55","slug":"haeufige-probleme-mit-der-datenqualitaet-im-einzelhandel-und-wie-man-sie-behebt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/haeufige-probleme-mit-der-datenqualitaet-im-einzelhandel-und-wie-man-sie-behebt\/","title":{"rendered":"H\u00e4ufige Probleme mit der Datenqualit\u00e4t im Einzelhandel und wie man sie behebt"},"content":{"rendered":"\n<p>Im letzten Blog <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-rolle-der-datenqualitaet-in-der-welt-des-einzelhandels\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Die Rolle der Datenqualit\u00e4t in der Welt des Einzelhandels<\/a> haben wir er\u00f6rtert, welche Rolle saubere Daten im <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/branchen\/datenqualitaetsstandards-im-einzelhandel-data-ladder\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Einzelhandel<\/a> spielen und wie Einzelh\u00e4ndler erkennen k\u00f6nnen, ob sie eine schlechte Datenqualit\u00e4t haben. In diesem Blog befassen wir uns mit der Frage, was Masterdaten im Einzelhandel sind, mit den h\u00e4ufigsten Problemen in Einzelhandelsdaten und wie man sie beheben kann.<\/p>\n\n<p>Dann fangen wir mal an.<\/p>\n\n<h2>Was sind Stammdatenbest\u00e4nde im Einzelhandel?<\/h2>\n\n<p>Jedes Einzelhandelsunternehmen nutzt eine Reihe von Datenbest\u00e4nden, um den erfolgreichen Betrieb seiner Gesch\u00e4ftsprozesse und Transaktionen sicherzustellen. Sie k\u00f6nnen je nach Art des Unternehmens unterschiedlich sein, aber im Allgemeinen umfassen sie f\u00fcr ein Einzelhandelsunternehmen Datens\u00e4tze f\u00fcr Kunden, Interessenten, Leads, Verk\u00e4ufer, Lieferanten, Produkte, Standorte, Mitarbeiter, Gesch\u00e4fte usw. Einige von ihnen werden als <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/mdm-guide\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Stammdaten<\/a> betrachtet, da sie f\u00fcr den erfolgreichen Betrieb des Einzelhandels entscheidend sind, w\u00e4hrend die \u00fcbrigen in irgendeiner Weise mit den Stammdaten verbunden sind (entweder aufgrund der \u00c4hnlichkeit der Bedeutung oder des Datenmodells). Es gibt vier Hauptdatens\u00e4tze, die bei fast jeder Einzelhandelstransaktion verwendet werden, n\u00e4mlich <em>Kunde<\/em>, <em>Produkt<\/em>, <em>Standort<\/em> und <em>Umsatz<\/em>.<\/p>\n\n<h3>Beispiel f\u00fcr Handelsstammdaten<\/h3>\n\n<p>Nehmen wir als Beispiel die h\u00e4ufigste Transaktion, die ein Einzelh\u00e4ndler mehrmals t\u00e4glich durchf\u00fchrt:<\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><em>Kunde A kauft Produkt B am Standort C.<\/em><\/p>\n\n<p>Diese Transaktion an sich gilt als Verkaufsrekord. Und damit diese Transaktion wahrheitsgetreu, genau und zuverl\u00e4ssig ist und f\u00fcr den beabsichtigten Zweck verwendet werden kann, muss es eine:<\/p>\n\n<ul><li>Kunde A im Kundendatensatz,<\/li><li>Produkt B im Produktdatensatz, und<\/li><li>Ort C im Ortsdatensatz.<\/li><\/ul>\n\n<p>Bevor wir weitermachen, werfen wir einen Blick auf ein grundlegendes Datenmodell f\u00fcr den Einzelhandel, das unten abgebildet ist:<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img width=\"909\" height=\"495\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-67576\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets.png 909w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets-300x163.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets-768x418.png 768w\" sizes=\"(max-width: 909px) 100vw, 909px\" \/><\/figure>\n\n<h2>H\u00e4ufige Probleme mit der Datenqualit\u00e4t in Einzelhandelsdatens\u00e4tzen und wie sie behoben werden k\u00f6nnen<\/h2>\n\n<p>Wir haben er\u00f6rtert, wie Datenqualit\u00e4tsprobleme einem Einzelh\u00e4ndler irreversiblen Schaden zuf\u00fcgen k\u00f6nnen &#8211; einschlie\u00dflich der Auswirkungen auf den Umsatz, die Kundenbeziehungen und den Ruf der Marke. Au\u00dferdem haben wir uns angesehen, was Stammdaten im Einzelhandel sind. In diesem Abschnitt werden wir versuchen zu erkennen, wie schlechte Datenqualit\u00e4t bei Einzelhandelsdaten aussieht und was Sie tun k\u00f6nnen, um Probleme mit der Datenqualit\u00e4t im Einzelhandel zu beheben.<\/p>\n\n<p>Wir werden uns hier nur auf die Datenqualit\u00e4tsprobleme konzentrieren, die bei den vier oben genannten Datenbest\u00e4nden auftreten, d. h. Kunde, Produkt, Standort und Vertrieb. Dies hilft Ihnen, Probleme in anderen, \u00e4hnlichen Datens\u00e4tzen zu erkennen, z. B. dass Probleme im Kundendatensatz denen in Interessenten, Leads, Lieferanten, Verk\u00e4ufern usw. \u00e4hnlich sind. Ebenso werden Standortdatens\u00e4tze \u00e4hnliche Probleme haben wie Speicherdatens\u00e4tze und so weiter.<\/p>\n\n<p>Ein weiterer Punkt ist, dass wir versuchen werden, die Probleme zu untersuchen, die f\u00fcr diese Art von Datenbestand spezifisch sind, und nicht die allgemeinen Datenqualit\u00e4tsprobleme, die bei allen Datens\u00e4tzen zu finden sind. In unserem letzten Blog haben wir uns mit den <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-12-haeufigsten-datenqualitaetsprobleme-und-deren-ursachen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">12 h\u00e4ufigsten Datenqualit\u00e4tsproblemen und deren<\/a> Ursachen besch\u00e4ftigt.<\/p>\n\n<h3>1. Kunde<\/h3>\n\n<p>Kundeninformationen sind einer der gr\u00f6\u00dften Verm\u00f6genswerte f\u00fcr jedes Unternehmen. Aus diesem Grund k\u00f6nnen sich Unternehmen keine fehlenden, falschen oder unvollst\u00e4ndigen Daten in ihren Kundendatens\u00e4tzen leisten. Da die Kunden jedoch \u00fcber mehrere Kan\u00e4le mit einer Marke interagieren, ist dies oft der erste Ort, an dem Unstimmigkeiten in der Datenqualit\u00e4t festgestellt werden. Sehen wir uns die drei h\u00e4ufigsten Datenqualit\u00e4tsprobleme an, mit denen Einzelh\u00e4ndler in ihren Kundendatenbest\u00e4nden konfrontiert sind.<\/p>\n\r\n  <div class=\"blogcta\">\r\n  <div class=\"container\">\r\n  <div class=\"row\">\r\n  <div class=\"col-md-12\">\r\n  <div class=\"cta-content\">\r\n  <h1>How to build a unified, 360 customer view<\/h1>\r\n  <p>Download this whitepaper to learn about why it\u2019s important to consolidate your data to get a 360 view.<\/p>\r\n  <a href=https:\/\/dataladder.com\/whitepapers\/how-to-get-the-data-you-need-to-build-a-unified-360-customer-view\/ target=\"_blank\">Download<\/a>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\n\n<h4>a. Doppelte Kundendatens\u00e4tze<\/h4>\n\n<h5>Was ist das?<\/h5>\n\n<p>Alle Interaktionen, die ein Kunde w\u00e4hrend seiner Kaufreise mit Ihrer Marke hat, werden irgendwo in einer Datenbank aufgezeichnet. Diese Aufzeichnungen k\u00f6nnen von Websites, Landing-Page-Formularen, Werbung in sozialen Medien, Verkaufsaufzeichnungen, Rechnungsaufzeichnungen, Marketingaufzeichnungen, Aufzeichnungen \u00fcber Kaufpunkte und anderen Bereichen stammen. Wenn es keine systematische Methode gibt, um Kundenidentit\u00e4ten zu identifizieren und neue Informationen mit bestehenden zusammenzuf\u00fchren, kann es zu Duplikaten in Ihren Datens\u00e4tzen kommen.<\/p>\n\n<p>Es ist ziemlich schwierig, Duplikate nachzuverfolgen und diejenigen zu identifizieren, die zum selben Kunden geh\u00f6ren &#8211; vor allem, wenn die erfassten Daten \u00fcber alle Kan\u00e4le hinweg inkonsistent sind oder es offensichtliche Tippfehler oder Abweichungen in doppelten Datens\u00e4tzen gibt. Infolgedessen kann es vorkommen, dass Sie dieselbe E-Mail mehrmals an einen Kunden senden, oder dass Ihr Team Probleme hat, einen Datensatz f\u00fcr einen Kunden auszuw\u00e4hlen, der korrekte, aktuelle Informationen \u00fcber seine Telefonnummer oder Adresse enth\u00e4lt.<\/p>\n\n<h5>Wie kann man das beheben?<\/h5>\n\n<p>Um Duplikate zu beheben, m\u00fcssen Sie fortgeschrittene Algorithmen <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenabgleichssoftware-als-best-in-class-mit-96-match-genauigkeit-bewertet\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">zum Datenabgleich <\/a>ausf\u00fchren, die zwei oder mehr Datens\u00e4tze vergleichen und die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass sie zum selben Kunden geh\u00f6ren. Manchmal kann dieser Vergleich mit nur einem Kundenattribut (z. B. der <em>Sozialversicherungsnummer<\/em>) durchgef\u00fchrt werden. In Ermangelung eindeutiger Attribute m\u00fcssen Sie einen <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/fuzzy-matching-101-bereinigung-und-verknuepfung-ungeordneter-daten\/\">unscharfen Abgleich<\/a> f\u00fcr eine Kombination von Feldern durchf\u00fchren, z. B. <em>Kundenname<\/em>, <em>Wohnanschrift<\/em> und <em>Telefonnummer<\/em> zusammen verwenden.<\/p>\n\n<p>Lesen Sie mehr unter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-angst-vor-doppelten-daten-ein-leitfaden-zur-datendeduplizierung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Das Grauen der doppelten Daten &#8211; Ein Leitfaden zur Datendeduplizierung<\/a>.<\/p>\n\n<h4>b. Fehlen einer 360-Kunden-Sicht<\/h4>\n\n<h5>Was ist das?<\/h5>\n\n<p>Ein durchschnittliches Unternehmen mit 200-500 Mitarbeitern nutzt heutzutage etwa <a href=\"https:\/\/martech.org\/new-blissfully-report-most-companies-have-orphaned-saas-apps-in-their-stacks\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">123 SaaS-Anwendungen<\/a>. Die gro\u00dfe Anzahl und Vielfalt der Anwendungen, die zur Erfassung, Verwaltung, Speicherung und Nutzung von Daten verwendet werden, ist der Hauptgrund daf\u00fcr, dass die Informationen eines Kunden \u00fcber verschiedene Quellen verstreut sind. Infolgedessen k\u00f6nnen Einzelh\u00e4ndler wichtige statistische Analysen nicht durchf\u00fchren, die f\u00fcr eine bessere Entscheidungsfindung erforderlich sind, z. B. eine genaue Marketing- oder Lead-Attribution.<\/p>\n\n<p>Eine fehlende 360\u00b0-Kundensicht kann Ihre Bem\u00fchungen behindern, Kundenverhalten und -pr\u00e4ferenzen zu verstehen und reibungslose Kundenerlebnisse zu bieten.<\/p>\n\n<h5>Wie kann man das beheben?<\/h5>\n\n<p>Bei der Deduplizierung von Kundendatens\u00e4tzen geht es haupts\u00e4chlich darum, einen Datensatz eines Kunden auszuw\u00e4hlen und die anderen zu verwerfen. Bei der Anreicherung von Daten zur Erlangung einer 360-Kunden-Sicht geht es hingegen darum, alle Daten, die Sie \u00fcber einen Kunden haben, zusammenzuf\u00fchren und aus diesen gruppierten Informationen wichtige Bedeutungen abzuleiten.<\/p>\n\n<p>Dies geschieht in der Regel durch fortgeschrittene <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/merge-purge-software-integrierte-und-benutzerdefinierte-ueberlebensregeln-verwenden\/\">Datenzusammenf\u00fchrungs- und \u00dcberlebensregeln<\/a> zus\u00e4tzlich zu den <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/8-vorteile-des-datenabgleichs-mit-denen-sie-ihr-geschaeft-ausbauen-koennen\/\">Datenabgleichstechniken<\/a>. W\u00e4hrend der Datenanreicherung k\u00f6nnen Sie die Arten von Interaktionen definieren, die in einem Kundendatensatz gespeichert werden sollen, und einen goldenen Datensatz erstellen, der als einzige Quelle der Wahrheit f\u00fcr alle Mitarbeiter des Unternehmens dient.<\/p>\n\n<p>Lesen Sie mehr unter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ihr-vollstaendiger-leitfaden-fuer-eine-360-kunden-sicht\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Ihr kompletter Leitfaden zur Erlangung einer 360-Kunden-Sicht<\/a>.<\/p>\n\n<h4>c. Nicht \u00fcberpr\u00fcfte Informationen<\/h4>\n\n<h5>Was ist das?<\/h5>\n\n<p>Einzelh\u00e4ndler erfassen Kundeninformationen aus allen m\u00f6glichen Quellen. Zu diesen Quellen geh\u00f6ren u. a. Website-Formulare, Umfragen am Schalter, POS, Verk\u00e4ufer, Lieferanten und andere. Au\u00dferdem neigen Daten dazu, sehr schnell zu altern, sei es, dass ein Kunde seine Wohnadresse, eine E-Mail-Adresse oder seinen Nachnamen aufgrund seines Familienstandes ge\u00e4ndert hat. Solche \u00c4nderungen k\u00f6nnen dazu f\u00fchren, dass Sie Wochen oder Monate alte Daten haben, die sehr schnell ungenau oder ungepr\u00fcft werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n<h5>Wie kann man das beheben?<\/h5>\n\n<p>Da Einzelh\u00e4ndler \u00fcber riesige Mengen an Kundendaten verf\u00fcgen, kann es unm\u00f6glich erscheinen, alle Informationen zu \u00fcberpr\u00fcfen. Es ist am besten, mit einer Teilmenge von Informationen zu beginnen &#8211; vielleicht <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/messung-der-datenqualitaet-wann-sollten-sie-sich-sorgen-machen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">die ersten 100 Kunden zu \u00fcberpr\u00fcfen<\/a> oder nur die Namen der ersten 1000 Kunden im Datensatz zu \u00fcberpr\u00fcfen. Die \u00dcberpr\u00fcfung einer Teilmenge von Kundendaten gibt Ihnen eine gute Vorstellung davon, wie genau Ihre Daten sind und was Sie m\u00f6glicherweise tun k\u00f6nnen, um ungepr\u00fcfte Informationen zu korrigieren.<\/p>\n\n<p>Weitere Informationen finden Sie unter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/was-ist-datengenauigkeit-warum-ist-sie-wichtig-und-wie-koennen-unternehmen-sicherstellen-dass-sie-ueber-korrekte-daten-verfuegen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Was ist Datengenauigkeit, warum ist sie wichtig und wie k\u00f6nnen Unternehmen sicherstellen, dass sie \u00fcber genaue Daten verf\u00fcgen<\/a>?<\/p>\n\n<h3>2. Produkt<\/h3>\n\n<p>Produktdaten sind ein weiterer wichtiger Verm\u00f6genswert im Besitz der Einzelh\u00e4ndler. Ihre Bedeutung l\u00e4sst sich daran ermessen, dass sie das erste ist, was die Verbraucher in ihrer Kaufentscheidung durchst\u00f6bern oder pr\u00fcfen. Daher kann jede Ungenauigkeit oder Unstimmigkeit bei den von Ihnen pr\u00e4sentierten Produkten dazu f\u00fchren, dass Sie Kunden an die Konkurrenz verlieren. Unabh\u00e4ngig davon, ob die Informationen f\u00fcr den Verkauf von Produkten in Ihrem E-Commerce-Shop oder f\u00fcr das Verst\u00e4ndnis der Produktplatzierung in Ihrem Gesch\u00e4ft verwendet werden, kann die Sicherstellung qualitativ hochwertiger Produktdaten Ihnen einen gro\u00dfen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschaffen.<\/p>\n\n<p>Sehen wir uns die h\u00e4ufigsten Datenqualit\u00e4tsprobleme bei Produktdaten an und wie Sie sie beheben k\u00f6nnen.<\/p>\n\r\n  <div class=\"blogcta\">\r\n  <div class=\"container\">\r\n  <div class=\"row\">\r\n  <div class=\"col-md-12\">\r\n  <div class=\"cta-content\">\r\n  <h1>Kingfisher uses DataMatch Enterprise<\/h1>\r\n  <p>See how Kingfisher corrects thousands of misclassified products by driving product hierarchies in unstructured format.<\/p>\r\n  <a href=https:\/\/dataladder.com\/case-studies\/kingfisher-corrects-thousands-of-misclassified-products-by-driving-product-hierarchies-in-unstructured-format\/ target=\"_blank\">Read case study<\/a>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\n\n<h4>a. Doppelte Produktinformation<\/h4>\n\n<h5>Was ist das?<\/h5>\n\n<p>Genau wie bei den Kundendatens\u00e4tzen besteht auch bei Ihren Produktdaten die Gefahr, dass es mehrere Varianten f\u00fcr ein und dasselbe Produkt gibt. Einzelh\u00e4ndler verwenden in der Regel SKUs, die jedes Produkt eindeutig identifizieren, aber je nach Informationsquelle k\u00f6nnen SKUs fehlen oder in unterschiedlichen Formaten vorhanden sein, so dass es unm\u00f6glich ist, zu erkennen, bei welchen Produkten es sich tats\u00e4chlich um Duplikate handelt.<\/p>\n\n<p>Wenn Kunden auf Ihrer Website nach einem Produkt suchen und mehrere Suchanfragen f\u00fcr etwas finden, das fast identisch aussieht, ist es sehr wahrscheinlich, dass sie sich nicht wohl dabei f\u00fchlen, in Ihrem Gesch\u00e4ft zu kaufen.<\/p>\n\n<h5>Wie kann man das beheben?<\/h5>\n\n<p>Die Produktduplizierung wird durch den Prozess des <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/product-matching-software-abgleich-von-produktdaten-zur-produktklassifizierung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Produktabgleichs<\/a> behoben. Produkte werden miteinander verglichen (in Bezug auf Titel, Bilder, Merkmale und andere verf\u00fcgbare Attribute), um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass sie gleich oder \u00e4hnlich sind. Dieselben Produkte werden dann zusammengef\u00fchrt, um die Produktinformationen zu verbessern und den Besuchern mehr Details \u00fcber ein Produkt zu bieten.<\/p>\n\n<p>Lesen Sie mehr unter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/produktabgleich-der-schluesselfaktor-fuer-genaue-vertriebs-und-marketinginformationen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Produktabgleich: Der Schl\u00fcsselfaktor f\u00fcr genaue Vertriebs- und Marketinginformationen<\/a>.<\/p>\n\n<h4>b. Fehlende Produkttaxonomie<\/h4>\n\n<h5>Was ist das?<\/h5>\n\n<p>Die Produkttaxonomie bezieht sich auf eine logische, hierarchische Struktur, die Ihnen hilft, Ihre Produkte zu organisieren. Wenn Ihre Produkte logisch organisiert sind, wird die Produktnavigation, die Auffindbarkeit und der Zugriff darauf wesentlich erleichtert. Oft haben Einzelh\u00e4ndler zwar die richtigen Produkte, die von den Kunden ben\u00f6tigt werden, aber dennoch gehen ihnen potenzielle Ums\u00e4tze verloren, weil die Kunden nicht in der Lage sind, die ben\u00f6tigten Waren schnell und effizient zu finden. Das passiert, wenn Ihre Produkte nicht logisch strukturiert sind oder eine Taxonomie fehlt.<\/p>\n\n<h5>Wie kann man das beheben?<\/h5>\n\n<p>Gro\u00dfe Einzelh\u00e4ndler stellen oft Taxonomen ein, die ihre Produkte auf der Grundlage \u00e4hnlicher Muster oder Merkmale kategorisieren. Allerdings k\u00f6nnen es sich nicht alle Einzelh\u00e4ndler leisten, solche Fachleute einzustellen. Sie nutzen <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/produkte\/productmatch-automatisierte-erkennung-und-abgleich-von-unstrukturierten-produktdaten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Self-Service-Tools zur Produktkategorisierung<\/a>, die riesige Mengen an Produktinformationen analysieren und Produkte intelligent in eine hierarchische Struktur einordnen.<\/p>\n\n<p>Lesen Sie mehr unter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/produkttaxonomie-101-kategorisierung-ihrer-shop-hierarchie-zur-umsatzsteigerung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Produkttaxonomie 101: Kategorisieren Sie Ihre Shop-Hierarchie, um den Umsatz zu steigern<\/a>.<\/p>\n\n<h4>c. Fehlen einer standardisierten Produktklassifizierung und -benennung<\/h4>\n\n<h5>Was ist das?<\/h5>\n\n<p>Kleine Einzelh\u00e4ndler f\u00fchren die Produktkategorisierung oder Taxonomie intern durch, d. h. sie erstellen ihre eigenen benutzerdefinierten Kategorien und klassifizieren die Produkte entsprechend. Andererseits ben\u00f6tigen Einzelh\u00e4ndler, die weltweit handeln, mehr standardisierte Klassifizierungsregeln &#8211; nicht f\u00fcr die Kategorisierung von Produkten, sondern auch f\u00fcr die Zuweisung eindeutiger IDs oder Produktnummern.<\/p>\n\n<p>Nehmen wir zum Beispiel die Produktnummer 00121. Diese Nummer entspricht dem von den Vereinten Nationen verwalteten System der Standard International Trade Classification (SITC) f\u00fcr Produktkategorien. Diese Norm verwendet folgende Hierarchie: Abteilungsgruppe &#8211; Untergruppe &#8211; \u00dcberschrift.<\/p>\n\n<h5>Wie kann man das beheben?<\/h5>\n\n<p>Anstatt Ressourcen f\u00fcr die \u00dcberpr\u00fcfung globaler Klassifizierungsstandards und die manuelle Klassifizierung und Benennung jedes Produkts in Ihrem Bestand einzustellen, ist es am besten, Tools zu verwenden, die eine automatische Kategorisierung nach universell identifizierten Standards unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n<p>Lesen Sie mehr unter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/produktdaten-klassifizieren-klassifizierungsstandards-und-wie-man-sie-problemlos-implementiert\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Produktdaten klassifizieren: Klassifizierungsstandards und wie man sie problemlos implementiert<\/a>.<\/p>\n\n<h3>3. Standort<\/h3>\n\n<p>Standortdaten sind ein weiteres wichtiges Gut im Besitz von Einzelh\u00e4ndlern. Unabh\u00e4ngig davon, ob es sich dabei um die Standorte Ihrer Einzelhandelsgesch\u00e4fte oder um Kundenadressen handelt, m\u00fcssen diese Daten unbedingt frei von Datenqualit\u00e4tsproblemen wie fehlenden Informationen oder ungepr\u00fcften Adressen sein.<\/p>\n\r\n  <div class=\"blogcta\">\r\n  <div class=\"container\">\r\n  <div class=\"row\">\r\n  <div class=\"col-md-12\">\r\n  <div class=\"cta-content\">\r\n  <h1>Gibraltar Group uses DataMatch Enterprise<\/h1>\r\n  <p>See how Gibraltar Group consolidates address silos to spearhead sales campaigns.<\/p>\r\n  <a href=https:\/\/dataladder.com\/case-studies\/gibraltar-group-consolidates-address-silos-to-spearhead-sales-campaigns\/ target=\"_blank\">Read case study<\/a>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\n\n<h4>a. Nicht standardisierte Adressen<\/h4>\n\n<h5>Was ist das?<\/h5>\n\n<p>Nicht standardisierte Adressen beziehen sich auf das Vorhandensein von unformatierten, unstrukturierten oder halbstrukturierten Adressinformationen in Ihren Datens\u00e4tzen. Normung bezieht sich entweder auf:<\/p>\n\n<p>die Struktur Ihrer Adressen (z. B. ob sie sich \u00fcber mehrere Adressfelder erstrecken oder alle Informationen in einem einzigen Adressfeld enthalten sind) oder<\/p>\n\n<p>Das Format der in diesen Feldern verf\u00fcgbaren Werte; zum Beispiel werden Staaten abgek\u00fcrzt (NY) oder richtig geschrieben (New York).<\/p>\n\n<h5>Wie kann man das beheben?<\/h5>\n\n<p>Dieses Problem der Datenqualit\u00e4t kann durch die <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/adressstandardisierung-und-normierung-eingebaute-usps-und-cass-adressverifizierung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Standardisierung von Adressen<\/a> behoben werden. Adressstandardisierung (oder Adressnormalisierung) ist der Prozess, bei dem das Format von Adressen anhand einer ma\u00dfgeblichen Datenbank \u2013 wie USPS in den USA \u2013 \u00fcberpr\u00fcft und Adressinformationen in ein akzeptables, standardisiertes Format umgewandelt werden.<\/p>\n\n<p>Eine standardisierte Adresse wird korrekt geschrieben, formatiert, abgek\u00fcrzt, geokodiert und mit genauen ZIP+4-Werten angeh\u00e4ngt. Standardisierte Adressinformationen sind wichtig, um zuverl\u00e4ssige Lieferungen und Sendungen sowie effektive Direktmailing-Kampagnen basierend auf dem Standort des Kunden zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n<p>Lesen Sie mehr unter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/eine-kurzanleitung-zur-adressstandardisierung-und-ueberpruefung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Eine Kurzanleitung zur Adressennormung und -\u00fcberpr\u00fcfung<\/a>.<\/p>\n\n<h4>b. Nicht gepr\u00fcfte Adressen<\/h4>\n\n<h5>Was ist das?<\/h5>\n\n<p>Wie oft haben Sie schon Bestellungen f\u00fcr die Zustellung an Kunden aufgegeben, nur damit Ihr Zusteller stundenlang nach der Adresse suchen musste &#8211; oder schlimmer noch, sie \u00fcberhaupt nicht finden konnte, weil die angegebene Adresse kein g\u00fcltiger, zustellbarer Ort war. So sehen ungepr\u00fcfte Adressen in Ihren Datens\u00e4tzen aus.<\/p>\n\n<h5>Wie kann man das beheben?<\/h5>\n\n<p>Dieses Datenqualit\u00e4tsproblem kann durch Techniken zur <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/adressverifizierungssoftware-integrierter-adressabgleich-bereinigung-und-geokodierung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Adress\u00fcberpr\u00fcfung<\/a> behoben werden. Bei der Adress\u00fcberpr\u00fcfung werden die Adressen mit einer ma\u00dfgeblichen Datenbank &#8211; z. B. dem USPS in den USA &#8211; abgeglichen und die Echtheit der Informationen \u00fcberpr\u00fcft. Dabei wird \u00fcberpr\u00fcft, ob es sich bei der Adresse um einen f\u00fcr die Postzustellung geeigneten, genauen und g\u00fcltigen Ort innerhalb des Landes handelt.<\/p>\n\n<p>Der Prozess beginnt in der Regel mit der Standardisierung von Adressen und geht dann weiter zu Parsing, Geokodierung, Formatierung usw.<\/p>\n\n<p>Lesen Sie mehr unter Ist die <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/address-verification\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Adress\u00fcberpr\u00fcfung eine Option?<\/a><\/p>\n\n<h3>4. Verk\u00e4ufe<\/h3>\n\n<p>Betrachten wir den letzten, aber ebenso wichtigen Verm\u00f6genswert f\u00fcr einen Einzelh\u00e4ndler &#8211; die Verkaufsunterlagen. Da Verkaufsdatens\u00e4tze Transaktionen nachverfolgen, beziehen sie sich in ihren Transaktionsinformationen h\u00e4ufig auf eine oder mehrere Dateneinheiten, wie z. B. Produkte, Kunden, Standorte, Gesch\u00e4fte usw. Diese Aufzeichnungen sind f\u00fcr den Einzelhandel sehr wichtig, da wichtige Entscheidungen auf Verkaufsinformationen beruhen, wie z. B. die \u00dcberwachung des Jahresumsatzes und des Gewinns sowie die Ermittlung unserer Stammkunden, der meistverkauften Produkte, der Kundenpr\u00e4ferenzen zu einer bestimmten Jahreszeit usw.<\/p>\n\r\n  <div class=\"blogcta\">\r\n  <div class=\"container\">\r\n  <div class=\"row\">\r\n  <div class=\"col-md-12\">\r\n  <div class=\"cta-content\">\r\n  <h1>Integrating Salesforce with DataMatch Enterprise<\/h1>\r\n  <p>Improve business opportunities and customer experience by fusing the industry\u2019s fastest data cleansing software with the industry\u2019s leading CRM. <\/p>\r\n  <a href=https:\/\/dataladder.com\/guide\/integrating-salesforce-with-datamatch-enterprise\/ target=\"_blank\">Download whitepaper<\/a>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\n\n<h4>a. Fehlende referenzielle Integrit\u00e4t<\/h4>\n\n<h5>Was ist das?<\/h5>\n\n<p>Da sich Verkaufsdatens\u00e4tze auf andere Entit\u00e4ten beziehen, ist eines der gr\u00f6\u00dften Datenqualit\u00e4tsprobleme bei Verkaufsdaten die fehlende referenzielle Integrit\u00e4t. Referentielle Integrit\u00e4t bedeutet, dass die Datens\u00e4tze ihrem referenzierenden Gegenst\u00fcck entsprechen. Einzelh\u00e4ndler speichern ihre Verkaufsdaten wahrscheinlich in einer Verkaufstabelle, und in jedem Datensatz ist vermerkt, welches Produkt verkauft wurde, als der Verkauf stattfand. Daher erwarten Sie wahrscheinlich, dass Sie in der Verkaufstabelle sowohl Verkaufs- als auch Produkt-IDs finden. Wenn jedoch ein Verkaufsdatensatz auf Produkt-IDs verweist, die in der Produkttabelle nicht vorhanden sind, ist es offensichtlich, dass Ihre Datens\u00e4tze keine referenzielle Integrit\u00e4t aufweisen. Diese Probleme k\u00f6nnen dazu f\u00fchren, dass Ihre Teams falsche Berichte erstellen, falsche Produkte ausliefern oder Produkte an Kunden liefern, die es gar nicht gibt, und so weiter.<\/p>\n\n<h5>Wie kann man das beheben?<\/h5>\n\n<p>Um dieses Datenqualit\u00e4tsproblem zu l\u00f6sen, ist es wichtig, Beziehungseinschr\u00e4nkungen (Prim\u00e4rschl\u00fcssel, Fremdschl\u00fcssel) in Ihrem Verkaufsdatenmodell durchzusetzen. Es ist jedoch ratsam, auch die Probleme mit der referentiellen Integrit\u00e4t zu pr\u00fcfen, die derzeit in Ihrem Datensatz vorhanden sind. Dies kann mit Hilfe von intelligenten Suchformeln geschehen, um sicherzustellen, dass alle referenzierenden IDs im Verkaufsdatensatz in ihren jeweiligen Datens\u00e4tzen vorhanden sind.<\/p>\n\n<h2>Einpacken<\/h2>\n\n<p>Wir haben viele Details \u00fcber Datenqualit\u00e4t und ihre Bedeutung f\u00fcr den Einzelhandel besprochen. Von den Vorteilen sauberer Daten und Indikatoren f\u00fcr schlechte Daten bis hin zur genauen Art von Datenqualit\u00e4tsproblemen im Einzelhandel und wie sie m\u00f6glicherweise behoben werden k\u00f6nnen. Da wir seit \u00fcber einem Jahrzehnt Datenl\u00f6sungen f\u00fcr Fortune-500-Kunden bereitstellen, sind wir vielen F\u00fchrungskr\u00e4ften begegnet, die die Bedeutung von Datenqualit\u00e4tsl\u00f6sungen f\u00fcr ein erfolgreiches Einzelhandelsgesch\u00e4ft hervorheben. Aus diesem Grund haben wir eine L\u00f6sung entwickelt, die fast alle Probleme mit der Datenqualit\u00e4t im Einzelhandel effizient behebt.<\/p>\n\r\n  <div class=\"blogcta\">\r\n  <div class=\"container\">\r\n  <div class=\"row\">\r\n  <div class=\"col-md-12\">\r\n  <div class=\"cta-content\">\r\n  <h1>Major retailer uses DataMatch Enterprise<\/h1>\r\n  <p>See how a major wholesaler beats a two-year data merger project deadline by several months.<\/p>\r\n  <a href=https:\/\/dataladder.com\/case-studies\/major-wholesaler-beats-a-two-year-data-merger-project-deadline-by-several-months\/ target=\"_blank\">Read case study<\/a>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\r\n\r\n  <\/div>\r\n  <\/div>\n\n<p>Unsere L\u00f6sung <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/produkte\/datamatch-enterprise-bewertetes-datenqualitaetsmanagementprodukt-nr-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DataMatch Enterprise<\/a> bietet robuste <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenbereinigungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-crm-datenbereinigungstool\/\">Datenbereinigung<\/a>, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenstandardisierungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-datenstandardisierungstool\/\">Standardisierung<\/a>, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenabgleichssoftware-als-best-in-class-mit-96-match-genauigkeit-bewertet\/\">Abgleich<\/a> und verschiedene andere L\u00f6sungen, um die Qualit\u00e4t Ihrer Produkt-, Kunden- und Transaktionsdaten zu verbessern, Kundenadressen f\u00fcr schnelle Auftragslieferungen zu verifizieren und zu lokalisieren sowie ungekl\u00e4rte Kundenidentit\u00e4ten abzugleichen, um eine korrekte Rechnungsstellung zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n<p>Wenn Sie mehr dar\u00fcber erfahren m\u00f6chten, wie wir Ihnen helfen k\u00f6nnen, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/kostenlose-testversion-datenabgleichssoftware\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">laden Sie<\/a> noch heute <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/kostenlose-testversion-datenabgleichssoftware\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">eine kostenlose Testversion herunter<\/a> oder <a href=\"https:\/\/link.dataladder.com\/Book-a-Demonstration\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">buchen Sie eine Demo<\/a> mit unseren Experten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Im letzten Blog Die Rolle der Datenqualit\u00e4t in der Welt des Einzelhandels haben wir er\u00f6rtert, welche Rolle saubere Daten im Einzelhandel spielen und wie Einzelh\u00e4ndler erkennen k\u00f6nnen, ob sie eine schlechte Datenqualit\u00e4t haben. 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