Kein Online Dialogmarketing ohne Daten. Wer einen Kunden z.B. per E-Mail Marketing ansprechen möchte, benötigt zumindest seine E-Mail Adresse (und die Einwilligung, diese auch für Marketingzwecke nutzen zu dürfen). Wer wirklich kundenzentriertes Marketing betreiben möchte, braucht mehr Daten, aus denen sich z.B. Informationen über Interessen, Markenpräferenzen oder Nutzungskontexte gewinnen lassen. Um Daten jedoch effektiv nutzen zu können, müssen diese auch korrekt sein. Eine hohe Datenqualität ist daher ein wichtiger Erfolgsfaktor im Marketing. Wir zeigen, welche Bedeutung Datenqualität im Marketing hat und wie sie sichergestellt werden kann.
Eine niedrige Datenqualität kann verschiedenen Ursachen haben. Die Daten können falsch sein (z.B. eine E-Mail Adresse mit Buchstabendreher). Sie können unvollständig sein (Beispiel: Frauen und Männer sollen unterschiedliche Kampagnen erhalten, das Geschlecht ist jedoch bei den meisten Kunden nicht bekannt). Sie können nicht rechtssicher genutzt werden (z.B. weil Opt_ins ohne ausreichende Datennutzungserklärung eingeholt wurden). Oder die Daten werden in den falschen oder sogar gar keinen Kontext zueinander gesetzt (z.B. Ein Kunde erhält per E-Mail Newsletter einen Rabatt für ein Produkt, dass er kurz vorher bereits im Online Shop gekauft hat).
Laut einer aktuellen Veritas Studie sind im Schnitt nur 14 Prozent der von Unternehmen gespeicherten Daten wirklich nützlich. Die restlichen 86 Prozent sind nicht richtig zugeordnet, nicht rechtssicher, redundant, falsch, unvollständig oder für die beabsichtigten Einsatzzwecke schlicht und einfach nutzlos. Dun & Bradstreet NetProspex schätzen die Zustellbarkeit von E-Mails aufgrund von mangelnder Datenqualität in 62 Prozent der Unternehmen im besten Fall als fragwürdig ein. Deutsche Post Direkt geht von 14,2 Prozent unzustellbarer Postadressen in Kundendatenbanken aus.
Auswirkungen mangelnder Datenqualität
Welche Auswirkungen hat mangelnde Datenqualität für das Marketing? Falsche (E-Mail) Adressen oder Telefonnummern verhindern das Kampagnen überhaupt zugestellt werden können. Das dies nicht im Sinne des Marketers sein kann, ist offensichtlich und braucht nicht weiter erklärt werden. Erklären muss der Marketer aber möglicherweise, warum seine Kennzahlen so schlecht sind. Warum Ziele nicht erreicht wurden, die auf Basis der Kundenanzahl gesetzt wurden, unter der Annahme, dass diese Kunden auch alle angesprochen werden können. Wurden Daten nicht rechtssicher erhoben, kann dies zu Abmahnungen führen, die nicht nur kostspielig sind, sondern sich auf negativ auf die Reputation des Unternehmens sowie in das Vertrauen in Marketing generell auswirken. Sind Daten zwar vorhanden, jedoch unvollständig, inkorrekt oder im falschen Kontext, verschwendet man nicht nur die großen Potenziale kundenzentrierten Marketings (gerade im Vergleich zu Wettbewerbern, die mit besseren Daten arbeiten), möglicherweise verwirrt oder verärgert man seine Kunden sogar durch unpassende Kommunikation. „Schlechte“ Daten können schlimmer sein als gar keine Daten.
Hinzu kommt: Die Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von Daten erzeugt Aufwände, ungeachtet der Qualität der Daten. Noch mehr Aufwände entstehen bei dem Unterfangen, bereits vorhandene „schlechte“ Daten im Nachhinein in „gute“ Daten zu transformieren. Kunden müssen digital oder telefonisch nachgefasst werden. Datenbestände müssen aufwändig analysiert und aufgeräumt werden. Fehlende Zustimmungen müssen nachträglich eingeholt werden. Etc. Datamatics hat die Kosten eines qualitativ minderwertigen Datenbestands im B2B E-Mail Marketing exemplarisch durchgerechnet. Die Kosten, einen Lead zum Geschäftsabschluss zu bringen sind bei einem 50 prozentigen Anteil korrekter Daten um 145 Prozent höher, als wenn 90 Prozent der Daten korrekt sind.
Datenqualität sicherstellen
Wie kann Datenqualität im Marketing sichergestellt werden? Wir haben einige Maßnahmen zusammengestellt.
Rechtssicherheit gewährleisten: Personenbezogene Daten dürfen nur mit expliziter Zustimmung (Opt-In) des Kunden genutzt werden. Daher gilt es, konsequent an allen Touchpoints umfassende Opt-Ins der Kunden zur Datennutzung einzuholen. Mehr Informationen dazu gibt es in unserer Checkliste 23 Fragen zu Big Data und Recht
Datenstrategie festlegen: Viele Unternehmen verfahren noch immer nach dem Grundsatz, zunächst so viele Daten wie möglich zu erfassen und zu schauen, wie diese verwendet werden sollen. Die Konsequenz: Unnütze Daten werden erhoben, es liegen nicht die richtigen Zustimmungen vor, Daten müssen nachträglich für den später definierten Zweck aufbereitet und richtig verknüpft werden, usw. Daher sollte zunächst in einer Datenstrategie definiert werden, welche Daten für die beabsichtigten Zwecke überhaupt benötigt werden und wie diese sinnvoll zu verknüpfen sind. Weitere Informationen gibt es in unserem Beitrag Von Big Data zu Right Data
Die richtigen Adressen gewinnen: Viele Kunden verwenden mehrere E-Mail Adressen. Wir haben einige Tipps zusammengestellt, um die „richtige“ also meistgenutzte E-Mail Adresse zu gewinnen
Bounce Management betreiben: Wird eine versendete E-Mail nicht zugestellt, weil z.B. die E-Mail Adresse falsch ist, erzeugt sie einen Bounce, der an den Versender zurückgespielt wird. Moderne Marketing Automation Lösungen können durch ein Bounce Management automatisiert inkorrekte E-Mail Adressen identifizieren und diese aus dem Verteiler entfernen oder einen Mitarbeiter benachrichtigen, damit er diese Adresse überprüfen und ggf. nachfassen kann. Weitere Informationen zu Bounces gibt es in unserem Beitrag Checkliste: Aus welchen Gründen E-Mail Bounces entstehen können
Opt-Ups und Self-Service nutzen: Die besten Kundendaten gewinnt man, wenn man dem Kunden ermöglicht, diese selbst anzupassen. So kann er falsche Daten ändern oder neue hinzufügen. Dazu bietet sich ein Self-Service Portal an. Kunden mit unvollständigen Profilen sollten im Verlauf der Kommunikation regelmäßig darauf hingewiesen werden, ihre Daten zu aktualisieren. Man spricht hier von Opt-Up Maßnahmen. Sehr gut eignen sich z.B. Willkommensstrecken.
Daten zentralisieren: Die wichtigste Herausforderung, um Daten richtig zu verknüpfen, liegt darin, alle Daten in einem zentralen, in Echtzeit aktualisierten Kundenprofil zusammenzuführen. Weitere Informationen gibt es in unserem Artikel Single Customer View – konsistenten Dialog entlang der Customer Journey führen.