Erfolgreiches Datenmanagement bei ERP- und CRM-Systemen

Datenqualität schlägt Quantität

ERP- und CRM-Systeme sind in der Regel zentrale Informations- und Datendrehscheiben im Unternehmen, die sowohl die Daten des jeweiligen Unternehmens und seiner Kunden bündeln (Datenmanagement). Hinzu kommt quasi eine unbegrenzte Zahl externer Datenproduzenten jeglicher Art. Das Such- und Kaufverhalten der Kunden beispielsweise lässt sich unter den unterschiedlichsten Gesichtspunkten beobachten und analysieren. Und das weit über die Aktivitäten im eigenen Shop hinaus. So können sich Unternehmen zusätzliche Zielgruppen und Käufertypen neu erschließen oder die bestehenden genauer adressieren.

Doch stellt sich der Unternehmenserfolg nur dann ein, wenn auch die Qualität der verwendeten Daten stimmt. So müssen die Informationen auch wirklich relevant sein und die Beschreibung eines Kunden in einem CRM- oder ERP-System nachweisbar vertiefen. Zudem müssen sie verlässliche Parameter aufweisen, indem sie zum Beispiel dauerhaft, aktuell und flächendeckend vorliegend sowie flexibel nutzbar sind.

Datenqualität – die wichtigsten Faktoren auf einen Blick

Daten visuell verstehen

Abb.: Karten-Beispiel Kundenverteilung in einem Stadtgebiet

Eine zentrale Rolle spielt die Visualisierung der Daten. Ein Bild sagt bekanntlich mehr als tausend Worte. So erlaubt der Import von internen Unternehmensdaten wie auch von externen Potenzialdaten in ein geographisches Informationssystem (GIS) die räumliche Analyse etwa von Marktpotenzialen. 

 

Moderne Dashboards verbinden dabei die grafische und tabellarische Darstellung mit der Landkarte. Gemeinsam mit dem Kunden verschaffen sich die Nexiga-Experten so ein Verständnis über die jeweilige Marktsituation. Zudem erarbeiten sie Ansatzpunkte für datengetriebene Maßnahmen.

 

Datenschutz als Hürde?

All dies ersetzt nicht das intensive Beratungsgespräch zwischen dem Kunden und den Datenexperten, vor allem zu Anfang eines Projekts. Es zeigt Möglichkeiten auf und klopft bestimmte Fragestellungen auf ihren möglichen Geschäftsbeitrag ab. Auch die für den Einsatz geplanten Werkzeuge sollten erst einmal auf den Prüfstand. So können Nexiga-Kunden Software und Datenlösungen zu Projektbeginn und vor dem Kauf in der Regel erst einmal testen, um Fehlinvestitionen zu vermeiden.

 

Besonders wichtig ist eine offene Kommunikation mit dem Kunden, um ein effektives Erwartungsmanagement zu etablieren. Schließlich sollen die angestrebten Daten und Lösungen auch das halten, was sich der Kunde von ihnen verspricht. Dabei muss auch klar kommuniziert sein, was nicht geht: Daten können zum Beispiel nicht immer „tagesaktuell“ sein. Manchmal liegen sie auch in bestimmten Detailstufen nicht vor – etwa, wenn Datenschutzgründe dagegensprechen. Der Kunde muss möglichst frühzeitig wissen, was möglich ist und was er bekommt. Um hier trotz Datenschutz viel möglich zu machen, arbeitet Nexiga neben den vielen Echtinformationen auch mit abgeleiteten sogenannten „Affinitäten“ und „Scores“. Sie bieten einerseits verlässliche Informationen und erfüllen andererseits komplett die Vorgaben des Datenschutzes.

Die angebotenen Daten durchlaufen unterschiedlichste Qualitätsprozesse, bevor sie das Haus verlassen. Sie werden geprüft, validiert und immer möglichst aktuell gepflegt. Ziel ist es, Anomalien, Syntaxfehler, Ausreißer, Inkonsistenzen oder auffällige Homogenitäten in Datenmerkmalen automatisch zu erkennen und mithilfe intelligenter Algorithmen zu analysieren. Nexiga setzt hier auf umfangreiche Routinen aus unterschiedlichen Softwarelösungen. Dazu gehören unter anderem das SQL-Server Management Studio, die Analytics-Software-Lösungen von SAS, die ArcGIS Plattform von Esri und sowie die Visual-Analytics-Plattform Tableau.

Geoschlüssel schaffen Kunden- und Markttransparenz

Zudem lokalisiert Nexiga Daten über Geokodierungs- und Adressvalidierungsprozesse und versieht sie mit Geoschlüsseln. Diese Geoschlüssel stellen eindeutige räumliche Indizes dar, die eine Verknüpfung mit der Nexiga Datenbank ermöglichen. Über Anreicherungen erhält ein Kundenunternehmen schließlich ein neues, erweitertes und differenziertes Bild von seinen bestehenden und potenziellen Kunden sowie von zusätzlichen Marktpotenzialen.

Was sind die wirklich wertvollen Daten?

Hinzu kommt: Nur mit einer hohen Datenqualität ist es überhaupt erst möglich, diejenigen Informationen herauszufiltern, die wirklich geschäftsrelevant sind. Quantität ist nicht gleich Qualität. Es geht darum, die wirklich wertvollen Parameter für eine höhere Markttransparenz zu finden. Beispiel Geodaten: Basis für eine hohe Datenqualität sind hier die postalischen Adressen, amtliche räumliche Ebenen und exakten Geokoordinaten. Nexiga bringt hierzu verschiedenste Datenquellen zusammen und ist stets in der Lage, ihren Kunden eine validierte und aktuelle Adressqualität für unterschiedlichste Fragestellungen zur Verfügung zu stellen.

 

Die Qualität der Adressen ist in zweierlei Hinsicht erfolgsentscheidend: Einerseits werden die Adressen für jegliche Form räumlicher Analysen verwendet und andererseits sind sie der Schlüssel für Anreicherungen um deskriptive Informationen und aus weiteren Datenwelten. Hinzu kommt der Datenschutz. Datenqualität ist nur dann gewährleistet, wenn auch die Anforderungen an den gesetzlichen Datenschutz standardmäßig erfüllt sind. So gilt es im Sinne der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), alle Daten anonymisiert und damit unpersonalisiert zu verarbeiten und zu bewerten.

 

Viele Projekte basieren auf räumlichen Fragestellungen. Das können Fragestellungen zur Standort- oder Vertriebsplanung sein, zur Zielgruppendefinition oder zur Werbesteuerung (Demographie-Targeting). Dazu gehören zum einen die beim Kunden vorhandenen Informationen wie Filialstandorte oder Kundenadressen. Diese werden kombiniert und analysiert in Kombination mit zum Beispiel soziodemographischen Beschreibungen, produktspezifischer Kaufkraft oder Wettbewerbsinformationen. Auch kommen Methoden von Location Intelligence zum Einsatz – etwa die Visualisierung aller Daten mit Raumbezug. Diese Visualisierung macht „datenschwere“ und komplexere Sachverhalte verständlicher.

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