Datenqualität im Closed Loop

Datenqualität im Closed Loop

Die Qualität von Kundendaten permanent im geschlossenen Kreislauf perfekt managen
17 Minuten

Beschreibung

vor 1 Jahr
In der aktuellen Uniserv-Trendstudie Kundendatenmanagement 2019 haben über 90 Prozent der Teilnehmer der Datenqualität eine eher hohe bzw. hohe Bedeutung zu gewiesen. Ein Wert, ähnlich hoch wie in der Umfrage 2018. Damit die Daten dieser hohen Bedeutung in den Unternehmen praktisch aller Branchen auch gerecht werden können, müssen Sie in qualitativ hochwertiger Form vorliegen. Damit die Daten dieser hohen Bedeutung in den Unternehmen praktisch aller Branchen auch gerecht werden können, müssen Sie in qualitativ hochwertiger Form vorliegen. Obwohl es laut der aktuellen Trendstudie verschiedenste Gründe für das Nicht-Optimieren der Datenqualität gibt, wie beispielsweise fehlende Kapazitäten, andere Prioritäten oder auch fehlendes Bewusstsein, ist die Umkehr gar nicht so schwierig, wie oft angenommen wird. Jetzt Podcast anhören [Link] Zum einen muss ein Datenqualitätsprojekt kein Alles-oder-Nichts-Projekt sein, sondern kann kompakt und überschaubar starten. Ideal sind zu Beginn eine postalische Prüfung und ein Dublettencheck. Ggfs lässt sich auch mit einem DQ-Check starten. Wichtig ist dann jedoch, im wahrsten Sinne des Wortes dran zu bleiben, den sprichwörtlichen „Schwung“ zu nutzen und die ersten Maßnahmen in einen kontinuierlichen und insbesondere ganzheitlichen Prozess innerhalb eines geschlossenen Kreislaufs, dem Closed Loop, zu überführen, bestehend aus Datenanalyse, Datenbereinigung, Datenschutz und Datenüberwachung. Kunden erwarten heute im digitalen Zeitalter, dass Sie verstanden werden, dass beispielsweise bestellte Waren auch ankommen. Verärgerte Kunden hingegen sind schneller weg als man denkt. Denn der Wettbewerber ist nur den einen Mausklick entfernt.

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