knotted wool that is organized in a tidy ball that looks like a light bulb

Es ist ein wenig wie beim Backen: wenn die Zutaten unvollständig sind oder eine schlechte Qualität haben, dann wird auch der Kuchen am Ende nicht schmecken. Warum Unternehmen sich unsaubere Datenbanken so wenig leisten können, wie ein Bäcker faule Eier, lesen Sie hier.

Unter unsauberen Datenbanken versteht man vieles: doppelte, unvollständige oder veraltete Datensätze, unstrukturierte Daten oder Daten, die nicht geteilt werden können, weil sie lokal in einer Excel-Tabelle eines Mitarbeiters sitzen. Vor jedem erfolgreichen Digitalisierungsprojekt steht die Frage, ob die Datenqualität dafür ausreicht. Denn Daten hat fast jeder. Gold sind jedoch nur die sauber strukturierten, zentral abgelegten und aktuellen Daten.

Doch was genau passiert, wenn ein Unternehmen mit einer Datenbank arbeitet, die einen Frühjahrsputz dringend nötig hat?

Kundensegmentierungen gelingen nicht

Kundensegmentierung ist ein perfekter Weg, um insbesondere bei Kampagnen und automatisierter Kundenkommunikation die richtigen Botschaften an die richtigen Kontakte über die richtigen Kanäle zu versenden. Fehlen jedoch notwendige Daten, sind diese nicht ordentlich hinterlegt oder lassen sich nicht verknüpfen, so fallen viele Kontakte aus den Segmenten heraus und können daher nicht genutzt werden.

Hier erfahren Sie übrigens, wie Sie Kundensegmentierung auch für B2B-Kunden effizient nutzen können.

Schlechtere Kampagnenergebnisse

Wenn eine E-Mail-Kampagne an 100 Kontakte geht, von denen nur 60 Kontakte korrekt hinterlegte E-Mail-Adressen haben, so werden die KPIs der Kampagne sehr viel schlechter aussehen als wenn alle 100 Kontakte sauber hinterlegt wurden. Das kann im schlimmsten Fall sogar Geld kosten, wenn es etwa um bezahlte Kampagnen geht oder der Aufwand der Kampagne besonders hoch ist.

Lesen Sie in unserem Factsheet, wie Sie mit KI Ihre Kampagnenergebnisse optimieren können.

Datenschutzrisiken

Datenschutzanforderungen wie beispielsweise die DSGVO basieren darauf, dass ein Unternehmen jederzeit den kompletten Überblick über alle Personendaten zur Verfügung hat. Sind Daten jedoch nicht korrekt hinterlegt, so fällt es schwerer, Nachweise zu erbringen bzw. Daten vollständig zu löschen, wenn dies erforderlich ist.

Forecasts und Reports sind nicht akkurat

Reports geben eine Übersicht über Leads und Kunden und sind so maßgeblich für die Unternehmensstrategie. Dies kann jedoch nur gelingen, wenn Entscheidung basierend auf korrekten und vollständigen Datensätzen gefällt werden. Werden Reports mit falschen oder zu wenig Daten generiert, so kann dies teilweise fatale Auswirkungen auf Unternehmensentscheidungen haben.

Notwendige Insights gehen verloren

Gerade moderne CRM- und Marketing Automation-Systeme ermöglichen es, Verknüpfungen von Kontakten transparent zu machen, um beispielsweise verschiedene E-Mail-Adressen einer Person zuzuordnen, Kontakte zu bündeln, die alle zu einem Unternehmen/Kunden/Vorgang gehören oder alle Kommunikationskanäle eines Kontaktes zu dokumentieren. Dazu sind jedoch aktuelle und saubere Daten unabdinglich.

KI-Anwendungen können nicht optimal durchgeführt werden

Künstliche Intelligenz ist in vielen verschiedenen Funktionsbereichen hilfreich, beispielsweise um Empfehlungen basierend auf Wahrscheinlichkeiten zu geben. Doch KI funktioniert nur dann, wenn die dazu verarbeiteten Daten auch korrekt sind. Unstrukturierte Daten können beispielsweise nicht genutzt werden und ungenaue/veraltete Daten führen zu falschen Ergebnissen.

Mitarbeiter verschwenden Zeit auf ungenaue Daten

Jeder Datensatz, der manuell überprüft werden muss und jeder Kontakt, der individuell nach aktuelleren Informationen gefragt werden muss, kostet Zeit. Und diese Zeit summiert sich besonders dann, wenn sich viele Fehler in eine Datenbank eingeschlichen haben.

Individuelle Kundenansprache gelingt nicht

Die Personalisierung in Marketing, Vertrieb und Service hängt unmittelbar mit den vorhandenen Kundendaten zusammen. Sind diese nicht vollständig, können automatisierte Prozesse nicht wie gewünscht ablaufen und auch die individuellen Gespräche können nicht so persönlich gestaltet werden, wie geplant. Statt dem „Hallo Frau Müller“ wird die Kundin dann mit einem „Hallo“ in ihren E-Mails begrüßt und der Vertriebsmitarbeiter muss erst einmal nachfragen, in welchem Unternehmensbereich Frau Müller denn arbeitet. Das sorgt natürlich für schlechte Kundenerlebnisse, erhöht die Absprungrate und schadet der Kundenbindung.

Opportunities gehen verloren

Gerade im Lead Management ist die richtige Botschaft zum richtigen Zeitpunkt auf dem richtigen Kanal notwendig, um aus einem Lead eine ernste Opportunity zu generieren. Doch um diese Balance zu meistern, brauchen Marketing und Vertrieb auch die richtigen Daten. Fehlen diese oder sind sie schwer zu strukturieren, so können viele Prozesse (automatisiert oder manuell) nicht schlagkräftig genug in Gang gesetzt werden und Gelegenheiten gehen verloren, weil beispielsweise das Follow-up gar nicht erst erfolgte oder nicht individuell genug war.

Geringere Umsätze

Unsaubere, veraltete, doppelte oder ungenaue Datensätze in Datenbanken sorgen für Sand im Getriebe. Prozesse geraten ins Stocken, Reports und KI-Anwendungen verlieren an Genauigkeit, Mitarbeiter verlieren Zeit beim Nachbereiten der Informationen und insgesamt leiden die Kundenerlebnisse darunter. All das sorgt am Ende dafür, dass weniger Leads generiert werden, weniger Opportunities entstehen und weniger Kunden konvertieren. Kurzum: Unsaubere Daten sorgen für weniger Umsätze (und höhere Kosten).


Was versteht man unter guten Datenbanken und wie erreicht man den höchsten Qualitätsstatus? Mit dem Data Quality Assessment finden Sie es heraus.

New call-to-action

,