Wer kennt das Szenario nicht? Gleich dreimal im Monat findet man Werbung im Briefkasten vom selben Anbieter. Und obwohl man seit langer Zeit beim gleichen Unternehmen einkauft und von diesem Anbieter verschiedene Produkte besitzt, lässt der Service deutlich zu wünschen übrig.
Schuld daran sind zumeist unsaubere Adressen im Datenbestand dieses Unternehmens, die dazu führen, dass ein und derselbe Kunde mit verschiedenen Verträgen als unterschiedliche Person betrachtet wird. Hat z.B. Werner Müller drei Verträge auf die Namen „Werner Müller“, „W. J. Müller“ und „Werner Josef Mueller“ abgeschlossen, werden intern im Unternehmen drei verschiedene Kunden angelegt, ohne zu berücksichtigen, dass es sich dabei tatsächlich um einen Kunden mit drei verschiedenen Verträgen zu unterschiedlichen Produkten handelt. Die Folgen sind offensichtlich: Anstatt einer einzigen Werbemail erhält Herr Müller gleich mehrere Anschreiben. Zusätzlich ist Herr Müller im Kundencenter nur als „Ein-Vertrags-Kunde“ gelistet und erfährt dort dementsprechend eine weniger freundliche Zuwendung als ein „Drei-Vertrags-Kunde“.
Der Ausgangspunkt für derartige Namensunterschiede liegt in den Verkaufs- und Serviceabteilungen der Unternehmen. Unterschiedliche Formulare, die einmal vom Kundenberater, das andere Mal vom Kunden selbst ausgefüllt werden, sorgen für unterschiedliche Eintragungen an sich gleicher Daten. Werden verschiedene Verträge über einen längeren Zeitraum abgeschlossen, kann sich der Kunde nicht mehr erinnern, ob er sich beim ersten Mal mit „Werner Müller“ oder „Werner Josef Müller“ oder „Werner J. Müller“ eingetragen hat. Beim Eintrag der Daten in den Computer und in die Datenbank des Unternehmens bleibt dann keine Möglichkeit, die Abweichung der Daten zu erkennen und gegebenenfalls zu ändern. Im schlimmsten Fall ist der Kunde beim Ausfüllen des Vertrages als neuer Kunde vom System erkannt und eingetragen worden, anstatt zu erkennen, dass der Kunde und das Unternehmen bereits eine lange gemeinsame Geschichte haben.
Die negativen Folgen wurden oben bereits sichtbar. Das Unternehmen kann nicht auf eine einheitliche Sicht des Kunden zurückgreifen. Sollte der Kunde sich einmal beschwert haben, dass er keine weiteren Werbeanrufe wünscht, so wird dies nur einer Person, z.B. „Werner Müller“ zugeordnet. Wenn der Kunde dann wenige Wochen später erneut kontaktiert wird, da das Unternehmen sich nun an Herrn „Werner Josef Müller“ wendet, ist die Frustration beim Kunden hoch. Im schlimmsten Fall sieht der Kunde sich nicht ernst genommen und kündigt seine drei Verträge. Dieser Prozess kann zu einer weiteren Kundenunzufriedenheit führen, wenn während des Kündigungsbearbeitungsprozesses das Unternehmen sämtliche drei Herren Müller versucht zu kontaktieren und zu halten. Der Kunde wird auf soviel Unternehmensansprache deutlich ungehalten reagieren, so dass der Kündigungsprozess nicht zu stoppen ist.
Abhilfe schaffen hier nur eine gründliche Adressbereinigung und ein so genanntes Adressmatching. Innerhalb der Adressbereinigung werden Plausibilitätsprüfungen und Korrekturen auf die vorliegenden Adressen vollzogen. Aus der „Elisabhetstr. 7“ wird die „Elisabethstrasse 7“, so dass eine Vereinheitlichung der Orts- und Namensschreibweise hergestellt wird. Gleichzeitig erfolgt auch eine Prüfung auf Postleitzahl, Orts- und Straßenebene. Die Postleitzahlen werden den richtigen Orten zugeordnet, bzw. aufgefüllt, falls diese nicht vorhanden sind, und es wird geprüft, ob die genannten Strassen wirklich in den angegebenen Orten existieren.
Das Adressmatching dient im nächsten Schritt dazu, die Kunden, die als unterschiedliche Kunden in der Datenbank gespeichert sind, zusammen zu führen. Ein spezieller fehlertoleranter Algorithmus sucht nach Übereinstimmungen der Namen, Adressen und zusätzlichen Informationen wie Geburtstag, Kontodaten und Telefonnummern. Der Prozess ist aufwendig und nicht trivial. „Werner Müller“ und „W. J. Müller“ können ein und dieselbe Person sein, aber auch Vater und Sohn „Wilhelm Josef Müller“. Hilfestellungen könnten hier das Geburtsjahr und unterschiedliche Kontonummern angeben.
Spezielle Einstellungen helfen, je nach Bedarf, die Kundendaten hart oder weich abzugleichen. Bei einem harten Matching werden nur verschiedene Einträge zu einem Kunden zusammen geführt, wenn eine sehr hohe Übereinstimmung der Kundendaten vorliegt. Der Vorteil liegt in einer sehr klaren Kundenidentifikation, wobei aufgrund der harten Matchingregeln unter Umständen viele Kunden, die zusammen geführt werden müssten, nicht erkannt werden. Beim weichen Matching reichen schon geringere Übereinstimmungen, um (unterschiedliche) Kunden als ein und denselben Kunden zu erkennen. Der Vorteil ist, dass deutlich mehr Kundendubletten erkannt werden. Andererseits wächst die Gefahr, dass diese Übereinstimmungen eine größere Fehlertoleranz besitzen und daher nicht immer korrekt sind. Der Grad der Härte des Matchings kann allerdings individuell auf das Ziel des Adressmatchings eingestellt werden.
Wurden beide Schritte (Datenbereinigung und Adressmatching) auf den Datenbestand ausgeführt, ist der Erfolg zumeist direkt sichtbar. Die Adress- und Namensbereinigung führt zu einer Verbesserung sämtlicher Mailing-Aktionen. Wurde z.B. im Datenbestand 5% der Adressen in Bezug auf Anschrift und Name korrigiert, so werden in der nächsten Mailing-Aktion von 100.000 ausgesandten Briefen bis zu 5.000 weniger aufgrund von Unzustellbarkeit zurückkommen. Kosten und Aufwand im Direktmarketing lassen sich durch die Datenbereinigung somit mindern.
Das Zusammenführen verschiedener Kunden zu einem Kunden führt ebenfalls zu einer Reduzierung der Kosten unter zusätzlicher Erhöhung der Kundenzufriedenheit. Einerseits wird nun nicht länger ein und derselbe Kunde mit mehrfachen, sondern nur noch einer Werbeaktion, kontaktiert, was deutlich Geld spart. Andererseits steigen Kundenzufriedenheit und die Wahrscheinlichkeit eines Kaufabschlusses dadurch, dass der Kunde sich nicht länger durch massiven „Werbebeschuss“ belästigt fühlt. Die Gewinner dieser Datenbereinigungsaktion sind damit sowohl der Kunde, als auch das Unternehmen.
Altran IT ist Anbieter solcher Prozesse zur Datenbereinigung und zum Adressmatching. Mit Schwerpunkt Daten Management wird der Kunde vor Ort zu den Themen Datensicherheit, Datenbereinigung und Performance beraten und betreut. Dr. Jörg Reinnarth, Berater bei Altran IT, kennt die Wichtigkeit von Daten- und Adressqualität: „Im Business Intelligence Umfeld ist das Problem unzureichender Datenqualität bekannt. Leider ist das Budget für Projekte zum Thema Datenqualität und Adressbereinigung auch heutzutage meist noch sehr beschränkt. Dabei hat die Adress- und Datenqualität direkten Einfluss auf die Qualität und Durchschlagskraft von Reportings, Vorhersagemodellen im Data Mining, Direktmarketingkampagnen, und vor allem Einfluss auf die anfallenden Kosten dieser Prozesse. Das Einsparpotential durch sauberere Daten ist bei vielen Unternehmen noch sehr hoch.“
Ralf Geerken, Geschäftsführer von AS Address Solutions, einem führenden deutschen Anbieter von Adressbereinigungssoftware, weiß um die Notwendigkeit von sauberen Adressdaten: „Kundenverständnis wird von vielen Unternehmen als der Schlüssel zu Erfolg und Wachstum betrachtet. Allerdings verstehen viele Unternehmen dies nur als Blick auf das Kaufverhalten der Kunden. Dabei wird oft übersehen, dass ein sauberer Kundendatenbestand die Basis für ein gesamtheitliches Kundenverständnis ist. Die Investition für unsere Software zur Adressbereinigung hat sich dabei meist schon nach wenigen Monaten amortisiert.“
Unsaubere Daten und Adressen führen somit nicht nur zu einer Verärgerung der Kunden, sondern auch über die Jahre zu hohen Verlusten für die Unternehmen. Wer es also schafft, seine Daten und Adressen sauber zu halten, spart nicht nur, sondern erhöht die Kundenzufriedenheit und den Erfolg seiner Marketing-Aktionen.
Bei Fragen und Interesse an weiteren Informationen kontaktieren Sie bitte Business Manager Markus Ehl – m.ehl@altran-it.de
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