Kundendaten richtig pflegen

Sowohl große Firmen als auch KMUs sind auf die Daten ihrer Kunden angewiesen. Dabei macht die Datenqualität sehr viel in dieser Beziehung zwischen Firma und Kunde aus. Häufig sind diese Daten aber in einem schlechten oder nicht mehr aktuellen Zustand. In der Hälfte aller befragter Unternehmen dieser Studie war mehr als jede fünfte Information fehlerhaft. Auf die richtige Pflege kommt es an.

In den Kundendaten der meisten Unternehmen verbergen sich in großem Umfang Fehler. Schuld daran sind vor allem interne Nachlässigkeiten und fehlende technische Möglichkeiten zur automatischen Datenpflege. Zu diesem Ergebnis kommt eine Studie des Pforzheimer Datenqualitäts-Spezialisten Omikron Data Quality GmbH. Befragt wurden über 400 Firmen mit mehr als 50 Mio. Euro Jahresumsatz.

Jedes zweite Unternehmen gab eine Fehlerquote von mindesten 20 Prozent an. In jedem sechsten Unternehmen liegt die Quote sogar bei mehr als 30 Prozent. Bei zwei von fünf Betrieben weisen die Adressdaten eine Fehlerquote zwischen 10 und 20 Prozent auf. Dagegen gaben nur 7 Prozent der befragten Firmen zu Protokoll, dass ihre Kundeninformationen nahezu vollständig und fehlerfrei seien.

„Viele Firmen nehmen schlechte Datenqualität offenbar billigend in Kauf, ohne sich über die Konsequenzen im Klaren zu sein“, kommentiert Carsten Kraus, Geschäftsführer der Omikron Data Quality GmbH, die Ergebnisse der Studie. Beispielsweise würden Dubletten bei jedem Mailing doppeltes Geld kosten und darüber hinaus einen Image-Schaden hinterlassen. „Außerdem erhält das Management verzerrte Ergebnisse aus Analysen und Auswertungen, was wiederum zu falschen Prognosen und strategischen Fehlentscheidungen führt“, ergänzt Kraus.

Als Hauptursache für die Mängel in den Kundendaten gestehen die befragten Unternehmen zu über zwei Drittel ein, es fehle ihnen an einer ausreichenden Sensibilität für die Qualitätsansprüche. Ähnlich viele begründen die Probleme damit, dass im Unternehmen niemand zentral für Datenpflege verantwortlich sei. Auch fehlendes Personal trage in über der Hälfte der Unternehmen zu den beschriebenen Problemen bei. Nicht zuletzt deshalb vermissen 61 Prozent der Firmen Lösungen zur automatischen Datenpflege, mit denen sich beispielsweise Dublettenprüfungen, postalische Korrekturen, Adressergänzungen und Anrede-Erzeugungen vornehmen lassen.

Der Omikron-Geschäftsführer sieht aber Anzeichen für ein Umdenken im Markt: „Die Unternehmen bekommen zunehmend zu spüren, dass unzureichende Datenqualität sich nachteilig auf die Kundenkommunikation auswirkt.“ Allerdings sieht er trotz des wachsenden Bekenntnisses zu mehr Qualität in den Kundendaten noch lange keinen Grund zur Entwarnung. „Dass Anreden wie ‚Sehr geehrter Herr Einkaufsabteilung‘ in naher Zukunft nicht mehr vorkommen, dürfte keine realistische Erwartung sein“, äußert er sich skeptisch. Dafür sei der Handlungsbedarf in zu vielen Unternehmen zu groß.

Befragungsergebnisse

Wie hoch schätzen Sie die Fehlerquote in Ihren Kundendaten?
– bis 10% 7%
– 11 bis 20%: 42%
– 21 bis 30%: 34%
– über 30%: 17%
(408 Unternehmen über 50 Mio. € Umsatz; Quelle: Omikron Data Quality GmbH)

Was sind die hauptsächlichen Ursachen für die unzureichende Datenqualität?
– mangelnde Ressourcen: 57%
– Vielzahl der Datenquellen: 46%
– keine zentrale Verantwortlichkeit für die Datenpflege: 64%
– unzureichende Sensibilität für Qualitätserfordernisse: 69%
– keine Lösungen zur automatisierten Pflege: 61%
– andere Ursachen: 22%
(Mehrfachnennungen möglich)

Wie viel sind Ihre Kundenstammdaten wert?

Maßnahmen zur Datenpflege kosten Zeit und Geld. Damit Sie einschätzen können, wie viel von beidem Sie investieren sollten, müssen Sie einen Eindruck vom Wert Ihrer Daten haben und davon, wie er sich durch gute oder schlechte Datenpflege verändert. Die entscheidenden Fragen lauten:

1. Wem nützen gute Daten?
2. Was nützen gute Daten?
3. Welche Berechnungsmöglichkeit gibt es?

Nicht nur das Marketing braucht gute Daten…

Nehmen Sie sich einen Moment Zeit und denken Sie darüber nach, wer in Ihrem Unternehmen auf die Daten zugreift. Und wer sich alles schon geärgert hat, wenn etwas nicht richtig gespeichert war.

Sie dürften ungefähr auf folgende Liste kommen:
1. Marketing
Klar: Mailings leben von den Daten.
Aber auch Marketing-Controlling, Messeplanung usw. benötigen gute und korrekte Daten.

2. Außendienst
Wenn der Ansprechpartner anders heißt, die Adresse nicht mehr stimmt oder wichtige Kundeninformationen auf zwei Datensätze verteilt sind, reduziert das die Effizienz.

3. Service
Rückfragen wie „Könnten Sie mir Ihre Adresse bitte noch einmal zur Sicherheit geben, ich weiß nicht, ob wir die hier richtig haben?“ kosten Zeit; und erhöhen nicht gerade das Vertrauen des Kunden.

4. Strategieplanung
Warenkorb-Analysen, Kundenlebenswert-Berechnung… moderne Analyse-Verfahren basieren auf Daten. Wenn diese verfälscht, doppelt oder nicht vorhanden sind, können die Analysen nicht greifen – und Sie lassen sich wichtigen Input für die Strategie entgehen.

5. Buchhaltung
Die Rechnungsanschrift muss die richtigen Ansprechpartner enthalten, sonst kommt es zum üblichen „leider haben wir Ihre Rechnung nicht erhalten“.
Außerdem braucht die Buchhaltung bei Mahnverfahren an Firmen den rechtsgültigen Firmennamen und den korrekten Namen des Geschäftsführers.

Zusammenfassung:

Bessere Daten nützen Ihnen auf sechserlei Weise:

1. Sie reduzieren Kosten durch Vermeidung von unzustellbaren und doppelten Aussendungen

2. Sie erhöhen die Effizienz Ihrer Werbung durch präzise Zielgruppenansprache

3. Sie vermeiden Kundenverlust durch Peinlichkeiten

4. Erst durch korrekte Daten wird Ihre Datenbank zur Quelle von Information für die Strategieplanung

5. Ihre Mitarbeiter ärgern sich seltener, was ihre Motivation erhöht…

6. …und können effizienter arbeiten durch Vermeidung von Redundanzen

Berechnungsmöglichkeit

Es gibt verschiedene Modelle zur Bewertung. Mit ausgefeilten statistischen Verfahren ist es heute möglich, den zukünftigen Ertragswert jedes einzelnen Kunden abzuschätzen. Zu solchen präzisen Möglichkeiten erhalten Sie im Anhang unter dem Stichwort „Database Marketing“ ein paar kleine Einblicke – genaueres steht in anderen Büchern. Ob sich die aufwendigen statistischen Verfahren für Sie lohnen, müssen Sie selbst entscheiden. Eine Durchschnittsabschätzung, die Ihnen wenigstens einen Grundwert liefert, können Sie aber auch ohne Statistik-Studium durchführen:

Bewertung nach Kosten der Interessentengewinnung

Ein gut gangbarer Weg zur Bewertung ist, die typischen Kosten zur Gewinnung eines Interessenten zugrundezulegen:

– Nehmen Sie als Grundlage Werbemaßnahmen, die Sie regelmäßig durchführen und beibehalten möchten

– Berechnen Sie die Kosten dieser Werbemaßnahmen über einen bestimmten Zeitraum, z.B. das letzte Vierteljahr

– Teilen Sie diese Kosten durch die Anzahl der Interessenten, die in diesem Zeitraum durch diese Werbemaßnahmen gewonnen wurden.

– Beispiel: Sie geben für eine Coupon-Anzeige in einem Fachmagazin jeden Monat 5.000 € aus. Diese Anzeige schalten Sie regelmäßig, es ist auch nicht geplant, sie abzusetzen. Pro Vierteljahr sind das 15.000 €. Pro Vierteljahr gewinnen Sie durch diese Anzeige ca. 500 Interessenten. 1.5000 € geteilt durch 500 sind 30 € . Es kostet Sie also 30 €, auf diesem Wege einen Interessenten zu gewinnen. Da Sie diese Methode der Interessentengewinnung beibehalten, kann man davon ausgehen, dass Ihnen jeder Interessent mindestens 30 € wert ist.

Folgerungen aus dem ermittelten Adress-Wert

– Da Sie die Adresse des Interessenten 30 € gekostet hat, bedeuten selbst aufwendige Qualifizierungsvorgänge, die Sie z.B. Sie 1,50 € pro Adresse kosten, nur eine Erhöhung der Kosten um 5%.

– Ein telefonisches Nachfassen, um einen unleserlichen Ansprechpartner richtig zu buchstabieren und damit korrekt anzuschreiben, rechnet sich bei 30 € pro Adresse ebenfalls.

– Auch nicht ohne: Jetzt können Sie andere Methoden der Interessentengewinnung daran messen, ob sie pro Interessent mehr oder weniger als 30 € kosten.

Der Beispiel-Wert von 30 € ist übrigens niedrig: Soweit ich aus Unternehmen bisher konkret errechnete Werte gehört habe, waren diese stets höher. Unsere eigene Bewertung einer zielgruppenkonformen Interessenten-Adresse ist ebenfalls ein Vielfaches dieser 30 €. – – Auf welchen Wert kommen Sie?

Gesamtwert

Wenn Sie jetzt einmal den ermittelten Wert mit der Anzahl selbst gewonnener Interessenten-Adressen aus Ihrer Datenbank multiplizieren, dann haben Sie eine Abschätzung für den (Mindest-(!))Gesamtwert Ihrer Kundendatenbank. Wahrscheinlich sind Sie auf einen ziemlich hohen Wert gekommen und fragen sich jetzt, ob er stimmen kann. Und wie sich dieser Wert tatsächlich in Erträgen konkretisiert.

Beispielrechnung

Nehmen wir an, Sie haben für 20.000 eigene Adressen einen Wert von je 50 € = 1 Mio. € errechnet. Jetzt können Sie leider nicht zu einem Adressverlag hingehen und einfach sagen: „Hier ist meine Kundendatenbank – bitte geben Sie mir 1 Mio. €“.

Der Wert manifestiert sich dadurch, dass Sie es wesentlich leichter haben, mit diesen Kunden und Interessenten Umsätze zu machen als mit fremden Adressen. Das wissen Sie, und deshalb schicken Sie an diese 20.000 Adressen z.B. zweimal jährlich Ihren Gesamtkatalog. Je nach Detail-Zielgruppe gibt es außerdem verschiedene Mailings, durchschnittlich erhält jeder drei Mailings pro Jahr.

Wenn Sie je Katalog 5 € ausgeben und je Mailing 80 Ct., dann haben Sie jedes Jahr ca. 250.000 € nur für diese Maßnahmen ausgegeben. Rechnen sich die Maßnahmen doppelt, erzielen Sie also mit diesen Maßnahmen einen Deckungsbeitrag von 500.000 €, dann haben Sie durch den Besitz dieser Kundenadressen 250.000 € „Verzinsung“ auf die 1 Mio. € erzielt: 25% Zinsen sind nicht schlecht, oder?

Zum Vergleich: Bei direkt verkaufenden Mailings an Fremdadressen können Sie in den meisten Branchen froh sein, wenn Sie Ihre Mailing-Kosten wieder hereinholen: Die meisten Maßnahmen rechnen sich nur, um die Kundendatenbank zu vergrößern und mit den so gewonnenen Kunden in der Zukunft weitere Umsätze zu machen.

Übrigens würde eine Verbesserung um 10% bereits 50.000 € zusätzlichen Gewinn bringen. Und dabei haben wir bisher ausschließlich den Effekt für Mailings gewertet.

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