Datenqualität und Master Data Management als Basis für Multikanal-Kommunikation

In dem Whitepaper “ Die drei Säulen einer erfolgreichen Multichannel-Strategie (http://www.humaninference.de/unternehmen/resources/whitepapers/whitepaper-multichannel) “ stellt der niederländische Datenqualitätsspezialist Human Inference die wesentlichen Aspekte der kanalübergreifenden Kommunikation vor.

Nur noch vier von zehn Verbrauchern mit Internetzugang kaufen am liebsten alles im stationären Geschäft. Das ist ein Ergebnis der neuesten Verbraucherstudie des Consultingunternehmens KPMG und der Standardisierungsorganisation GS1 Germany. Danach sind für routinierte Online-Kunden die Vorteile des klassischen Einzel- und Fachhandels nicht mehr so wichtig. Stattdessen achten sie auf Transparenz, schnelle und allumfassende Verfügbarkeit von Informationen und Waren sowie komfortable Lieferung.

Folglich – so die Studie – gehört die Zukunft zunehmend dem Online-Handel und dem Einkauf per Smartphone. Wichtigster Faktor dabei ist jedoch laut der Befragung die Einhaltung des Datenschutzes: er ist für 96 Prozent der Befragten absolute Pflicht. Da spielen selbst niedrige Preise mit 72 Prozent Zustimmung bei Verbrauchern nicht so eine große Rolle.

Doch der richtige Umgang mit den Kundendaten ist in der Multichannel-Kommunikation eine besondere Herausforderung. „Wer einmal einen ungeschönten Blick auf sein Unternehmen wirft, wird feststellen, dass in den meisten Fällen nicht das Maximum aus den Ergebnissen herausgeholt wird“, beklagt Holger Wandt, Principal Advisor bei Human Inference. Das sei eigentlich schade, denn „mit der richtigen Verwaltung sind die erworbenen Kundendaten von unschätzbarem Wert“.

Um Handelsunternehmen, die sowohl stationär wie online die Verbraucher ansprechen wollen, zu unterstützen, hat das niederländische Softwarehaus das Whitepaper „Die drei Säulen einer erfolgreichen Multichannel-Strategie“ vorgestellt.

Es betrachtet auf 20 Seiten den Einfluss eines cleveren Datenmanagements auf den Verkaufserfolg:

Säule 1: Datenqualität

Da die Kundendaten und der Regel in verschiedenen Systemen gesammelt und bearbeitet werden – wie etwa in CRM-Lösungen, in Finanz-Anwendungen, im Callcenter oder auch von externen Datenlieferanten stammen – kommt es schnell zu „Sprachproblemen“. Denn jedes System hat seine eigenen Funktionen, Einteilungen und Formate. Um dieses „Silos“ zu überwinden bedarf es einer Master-Data-Managements (MDM).

Säule 2: First Time Right

Das First Time Right-Prinzip bildet die zweite Säule einer erfolgreichen Multi-Channel-Strategie. Damit wird eine Verschmutzung der Daten bereits an der Quelle verhindert, wodurch eine hohe Datenqualität der operativen Systeme dauerhaft gewährleistet bleibt. Anhand klarer Richtlinien wird durch Mitarbeiter im Kundendienst bei Eingabe von persönlichen Daten über ein Self-Service-Formular oder über andere Kanäle automatisch, schnell und zuverlässig kontrolliert, ob die neuen Informationen bereits vorhanden sind. Darüber hinaus können die Daten validiert und bei Bedarf korrigiert, ergänzt und standardisiert werden.

Säule 3: Ein zentrales Kundenbild

Wenn ein Unternehmen auf Basis einer zentral gespeicherten und von überall zugänglichen Schnittstelle in der Lage ist, von jedem Kunden ein vollständiges und zuverlässiges Bild aufzurufen, das Daten aus diversen Quellen zu einer ganzheitlichen 360-Grad-Ansicht kombiniert, ist ein großer Schritt für eine erfolgreiche Multichannel-Strategie geschafft. Der Trick besteht dabei darin, dass alle Kanäle so eingerichtet werden, dass das Unternehmen damit wie ein Mensch interagieren kann. Aus B2B oder B2C wird so H2H – Human to Human-Kommunikation.

„Bei jedem Touchpoint und nach jeder Form von Interaktion mit dem Kunden sollten Handelsunternehmen immer besser in der Lage sein, ihre Bestands- und potenziellen Kunden sowohl online als auch offline auf Basis spezifischer Wünsche und Verhaltensweisen zu kontaktieren“, sagt Holger Wandt. In der Praxis jedoch zeige sich jedoch, dass dies noch längst nicht immer der Fall ist.

Der Grund: mangelhaftes Datenmanagement. Kundendaten sind unvollständig, verschmutzt und unzuverlässig. Die unterschiedlichen IT-Systeme können nicht voneinander profitieren und in der Zwischenzeit werden durch die mangelhafte Validierung Tag für Tag weitere unzuverlässige Daten in den Systemen gespeichert. „Durch die Sicherstellung einer verlässlichen Datenqualität, die Beachtung des First Time Right-Prinzips bei der Eingabe von Daten sowie durch die Schaffung eines zentralen Kundenbildes mit Hilfe von Master Data Management kann ein einheitliches Erlebnis für den Kunden auf allen Kanälen hergestellt werden“, bringt Holger Wandt das Whitepaper auf den Punkt.

Kostenloser Download des Whitepapers „Die drei Säulen einer erfolgreichen Multichannel-Strategie“ (http://www.humaninference.de/unternehmen/resources/whitepapers/whitepaper-multichannel)

Über Human Inference
Human Inference ist ein führender Anbieter von Lösungen für das Management von Kundendaten. Die Lösungen ermöglichen es, die Interaktion zwischen Unternehmen und ihren Kunden zu optimieren. Die Anwendung von Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung auf Basis umfangreicher Wissenskorpora garantiert erstklassige Resultate. Human Inference besteht seit 1986 und genießt großes Ansehen auf dem Gebiet der Datenqualität und der Datenintegration. Neben dem Firmensitz in Arnheim (NL) verfügt Human Inference über eine Niederlassung in Deutschland. Im Dezember 2012 hat Neopost, der in Europa führende und weltweit zweitgrößte Anbieter für Postbearbeitungs- und Logistiklösungen, die Übernahme von Human Inference abgeschlossen. Die börsennotierte Neopost-Gruppe mit Hauptsitz in Frankreich sowie 29 Niederlassungen weltweit, bietet Produkte und Dienstleistungen in 90 Ländern an und beschäftigt rund 5.900 Mitarbeiter. Zudem verfügt sie über 1.300 Vertriebsbeauftragte und 450 Entwicklungsingenieure. Seinen mehr als 250 Kunden, darunter Allianz, Center Parcs, DHL, E.ON, Hülsta, NordLB und Schufa, verhilft Human Inference zu mehr Kundennähe, optimierten betrieblichen Prozessen („Operational Excellence“) und erfolgreicher regelkonformer Datensicherung („Regulatory Compliance“). Mehr unter www.humaninference.de und http://datacleaner.eobjects.org.

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