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Leadmanagement zukunftsorientiert gestaltenDatenqualität und Kundendatenmanagement als Erfolgsfaktoren

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AGENDA

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13:00 Check‐In & Warm‐up

13:30 – 15:00 Die Wasserloch‐Strategie®: Der neue Weg zum erfolgreichen Lead ManagementStefan Rottmann, SC Networks & Norbert Schuster, strike2

15:00 – 15:30 Kaffeepause

15:30 – 16:30 Das GIGO‐Prinzip –Die Bedeutung der Datenqualität im LeadmanagementSebastian Krebs, Uniserv

16:30 – 17:00 Ground Truth – Kunden(stamm)daten als solides Fundament für erfolgreiches Customer Journey Management (Leadmanagement)Holger Stelz, Uniserv

17:00 Gemeinsamer Ausklang mit Fingerfood


UNISERV ACADEMY SEMINARDas GIGO‐Prinzip

AGENDA


01 Das GIGO‐Prinzip

02 Datenqualität als Trend?

03 Datenqualität als Prozess

AGENDA





Das GIGO‐Prinzip


DATA PROCESS RESULTIN OUT

AGENDA





131 Unternehmen

Branchenübergreifend

Wichtigkeit?

Optimierungspotentiale?

DATENQUALITÄT ALS TREND?


DATENQUALITÄT ALS TREND?Wichtigkeit von Kundendatenmanagement


DATENQUALITÄT ALS TREND?Optimierungspotentiale


DATENQUALITÄT ALS TREND?Maßnahmen ergriffen und trotzdem noch Probleme?


DATENQUALITÄT ALS TREND?Was waren das für Maßnahmen?


AGENDA





‐ Was ist überhaupt Datenqualität?‐ Datenqualität als Kreislauf verstehen‐ Konkrete Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität‐ Livedemo‐ Die Königsdisziplin

Der Prozess bestimmt die Datenqualität!


Datennutzung in Prozessen

Datenauswertung (für Prozesse)

DATEN

Datendefinition

Datenpflege / Metadaten

PROZESS

WAS IST DATENQUALITÄT?

„…we define „data quality“ as data that are fit for use by data consumers.“(Wang, R. Y. & Strong D. M. 1996. Beyond Accuray: What Data Quality means to data consumers)

DATEN UND PROZESSEWoher kommen meine Daten


SOCIAL MEDIA

CRM / ERP / WEB UND CO.

E‐COMMERCE

LEAD MANAGEMENT

MANUELLE ERFASSUNG

POS‐SYSTEME CALLCENTER

FREMDDATEN FORUMLARE / RESPONSEKARTEN

DER DATENQUALITÄTSKREISLAUF


Überwachen

Überwachung und Einhaltung:

Geschäftsregeln

Gesetzesvorgaben

Permanente Kontrolleder Datenqualität

Analysieren

Erkundung spezifischer Datenbereiche

Analyse der Datenqualitätanhand von Kennzahlen

Schützen

Vermeidung von fehlerhaftenund unvollständigen Datendirekt bei der Dateneingabe

Anwenderunterstützungbei der Erfassung von Daten

Bereinigen

Identity Resolution

Datenmigration / ‐konsolidierung

DATAQUALITY CYCLE



Analysieren

Erkundung spezifischer Datenbereiche

Analyse der Datenqualitätanhand von Kennzahlen

DATAQUALITY CYCLE

Analysieren? Wir wissen doch schon Bescheid…Das Bauchgefühl…

Die Daten sind alle schlecht.

Es sind zu viele Dubletten da.

Wir können keine Kampagnen machen, weil wir die Daten nicht haben.

Die Daten sind nicht Report‐tauglich.

Die Daten aus dem Call Center sind zur weiteren Verwendung kaum geeignet.

Die Kollegen machen viel mit eigenen Schatten‐Listen

Das System ist nicht geeignet.

Wir wissen nicht, wie gut oder schlecht unsere Daten sind.

Die Kunden beschweren sich schon.

Wir haben keine Ahnung, wie viele Datentöpfe wir haben.

Wir müssen die Daten optimieren, aber wie kriegen wir die Key Stakeholder ins Boot?



IF YOU CAN'T MEASURE IT, YOU CAN'T IMPROVE IT.Peter Drucker

ALSO MESSEN WIR… ABER WIE?

© UNISERV GmbH, Pforzheim20Quelle: Deutsche Gesellschaft für Informationsqualität (DGIQ)

NACH WELCHEN REGELN?


DQ Score

BASIS (FELDER) HIERARCHIE‐LEVEL 1 (GRUPPEN)

HIERARCHIE‐LEVEL 2 (DQ DIMENSIONEN)

NAME

TELEFON

EMAIL

STRASSE

PLZ

ORT

PRODUKTE

DATEN

PERSONEN‐DATEN

ADRESS‐DATEN

„CUSTOMER EXTENDED DATA“

VOLLSTÄNDIGKEIT

GENAUIGKEIT

EINDEUTIGKEIT

REGRESSION

MESSENMit einer Scorecard




Bereinigen

Identity Resolution

Datenmigration / ‐konsolidierung

DATAQUALITY CYCLE

BEREINIGENWas benötigen Sie hierfür?


Menschen:‐ Verantwortlichkeiten‐ Experten

Prozesse:‐ Steuerung der Bereinigung‐ Nachkontrollen‐ Umgang mit Problemen

Technologie:‐ Automatisierung‐ Referenzdaten‐ Klass. Datenmanagement

Menschen

ProzesseTechnologie

BEREINIGENProcess


Dublettenprüfung

Nachbearbeitung (Datenkorrektur, Dubletten Monitoring)

Datenanreicherungg (externe Daten)

Data Quality Audit Cleansing mit Uniserv ReferenzdatenAdressencheck, Namenscheck, Bankprüfung, etc.

Transformation

Arbeitsbereich

Extraktion

Quellsysteme

Laden

Zielsysteme

...

Alles sauber!Und jetzt?



Schützen

Vermeidung von fehlerhaftenund unvollständigen Datendirekt bei der Dateneingabe

Anwenderunterstützungbei der Erfassung von Daten

DATAQUALITY CYCLE

SCHÜTZENWovor?


BETRUG

CRM / ERP / WEB UND CO.

OCR‐FEHLER

MEHRFACHE REGISTRIERUNG

MANGELNDE SORGFALT

TIPPFEHLER HÖRFEHLER

DUBLETTEN UNTERSCHIEDLICHE PROFILE

SCHÜTZEN


Namensanalyse

Anreicherung Anrede

Postalische Prüfung

E‐Mail‐Validierung

Formatierung Tel.Nr.

DATA PROTECTION

Herr Max von Muster

Max | von Muster

Rastatter Straße 1375179 Pforzheim

[email protected]

+49 7231 9360123

INPUT: Max von Muster Rastattastr. 13 [email protected] (07231) 936/ 0123

SCHÜTZEN DURCH PRÜFENbei Neuanlagen oder Änderungen


E‐Mail unzustellbar? Erkennen Sie, warum.Eingabe [email protected] [email protected] [email protected]

Validierung der Syntax Syntax fehlerhaft OK OK

Validierung der Domäne OK Domäne fehlerhaft OK

Validierung der Mailbox E‐Mail nicht zustellbar Nicht geprüft E‐Mail nicht zustellbar

Freemailer Nein Nein Nein

Typische Gruppenadresse Nicht geprüft Nein Nein

Wegwerf‐E‐Mail‐Adresse Nein Nein Nein

Fehlerbeschreibung

Zwei Punkte hintereinanderwidersprechen den definiertenNormen (RFC) für das Formateiner E‐Mail‐Adresse.

Domain nicht existent. Mailboxwird nicht mehr geprüft, da imersten Schritt schon in der Domain ein Fehler erkannt wurde.

Nutzer ist unter dieser Domainnicht existent.

Demo

SCHÜTZEN DURCH UNTERSTÜTZENbei der manuellen Eingabe ‐ AutoCompletion




Überwachen

Überwachung und Einhaltung:

Geschäftsregeln

Gesetzesvorgaben

Permanente Kontrolleder Datenqualität

DATAQUALITY CYCLE

ÜBERWACHENKontinuität – Ihre Daten ändern sich


8,0 Mio.Umzüge pro Jahrin Deutschland

1.850Ortsnamen ändern

sich pro Jahr

45.000umbenannte Straßennamen

pro Jahr

ÜBERWACHENRegeln definieren


01: Das Feld Vorname ist gefüllt.

02: Das Feld Nachname ist gefüllt.

03: Das Feld Straßenzeile ist gefüllt.

04: Das Feld PLZ ist gefüllt.

05: Das Feld Ort ist gefüllt.

06: Das Feld email‐Adresse ist gefüllt.

Vollständigkeitsregeln

07: Der Nachname ist mind. 3 Zeichen lang.

08: Die eMail‐Adresse ist syntaktisch richtig.

09: Die Adresse ist korrekt.

10: Es gibt keine Dubletten.

Weitere Regeln

DATENFELDERVorname, Nachname, Straßenzeile, Postleitzahl, Ort, eMail‐Adresse

ÜBERWACHENRegeln abbilden



Fragen?Sebastian Krebs – Senior Presales [email protected]

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