Kundendaten: Ohne Datenqualität funktioniert E-Commerce nicht

Kaum zu glauben, aber wahr: In den Kundendatenbanken deutscher Unternehmen finden sich mehr Fehler als noch vor fünf Jahren: Der Anteil unzustellbarer Kundenadressen stieg von 12,8 auf 14,2 Prozent.

Das Ergebnis der aktuellen Studie „Kundendaten-Qualität 2015“ der Deutschen Post Direkt ist erschütternd: Nur drei von zehn Branchen schneiden bei der Adresspflege besser ab als vor fünf Jahren. Banken, Konsumgüter-Hersteller und Automobilunternehmen konnten die Qualität ihrer kundendaten verbessern, alle anderen Branchen zeigten im Vergleich zum Jahr 2010 schlechtere Durchschnittswerte. Schlusslicht im Branchenvergleich 2015 ist der Gemeinnützige Sektor, der u. a. Spendenorganisationen, Gewerkschaften und Verbände umfasst. Jeder sechste Brief würde hier seinen Empfänger nicht erreichen.

Die meisten Unternehmen wissen zwar, dass ihre Kunden- und Interessentendaten ein wichtiger Teil ihres Betriebskapitals sind. Denn gut gepflegte Kundenadressen sind nicht nur für das Dialogmarketing unverzichtbar, sondern auch Voraussetzung dafür, dass Geschäftspost und Pakete zugestellt werden können. Daher ist AdressManagement wichtig – vor allem für die untersuchten Branchen Banken, Versicherungen, Einzelhandel, Versandhandel, Konsumgüter, Automotive, Verlagsgewerbe, Touristik sowie Gemeinnütziger und Öffentlicher Sektor. Aber die Datenqualität lässt auch bei E-Commerce-Firmen trotzdem immer noch zu wünschen übrig.

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Wie wichtig eine regelmäßige Adresspflege vor allem für Online-Händler ist, zeigen folgende Zahlen: 2014 änderten sich in Deutschland über 300 Ortsnamen, 21.000 Straßen wurden neu angelegt, aufgeteilt oder umbenannt. Zudem veralten Adressen jährlich durch etwa acht Millionen Umzüge, 840.000 Todesfälle sowie 370.000 Hochzeiten und 190.000 Scheidungen, die zu Namens- und Adressänderungen führen können.

Per Hand kann heute kein Unternehmen seine Datenqualität sicherstellen. Deshalb sind automatische tools erforderlich, die diese mühsame Aufgabe übernehmen. Wie sie arbeiten und was bei ihrem Einsatz zu beachten, beschreibt das Whitepaper des Datenqualitätsspezialisten Human InferenceHigh Precision Matching“.

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