Schützen Sie Ihre Daten und steigern Sie die Effizienz: Die Schlüsselrolle der Datenqualität im modernen Marketing
Gut gepflegte Adresslisten und Kundenstammdaten sind die Basis für erfolgreiche Marketing- und Vertriebsaktionen. Darüber hinaus ist eine fehlerfreie Adressdatenbank entscheidend für aussagekräftige Analysen und Statistiken. Nur so können Sie operative und analytische Entscheidungen treffen, die Ihr Unternehmen voran bringen. Deshalb ist es wichtig, regelmäßig eine Dublettenprüfung durchzuführen, um Duplikate zu finden und die Adressen zu bereinigen. Mit TOLERANT Match finden Sie diese Dubletten automatisiert, treffsicher und fehlertolerant.
Die gesetzlichen Auflagen zum Datenschutz machen es immer schwieriger, externe Datenquellen für Kundendaten zu nutzen. Umso wichtiger ist die hohe Datenqualität der eigenen Adressbestände. So können Sie Ihre Kundendaten effektiv verwerten und einsetzen. Doch das Datenvolumen wird zwangsläufig immer größer. Und oft müssen Kundendaten in verschiedenen Systemen oder Datenbanken parallel gepflegt und abgeglichen werden. Mit TOLERANT Match führen Sie Daten aus unterschiedlichen Quellen ganz einfach und dublettenfrei zusammen.
TOLERANT Match findet, was zusammengehört. Die leicht zu bedienende Software arbeitet treffsicher und fehlertolerant. Leistungsfähige Suchalgorithmen finden Datensätze, die zusammenpassen, bereits bei der Erfassung, aber auch bei einer nachträglichen Adressbereinigung oder einem Abgleich aus mehreren Quellen. Die fehlertolerante Suche von TOLERANT Match berücksichtigt Schreib- oder Tippfehler bei Namen und Adressen sowie unterschiedliche Schreibweisen. Darüber hinaus können Sie TOLERANT Match jederzeit an Ihre Bedürfnisse und Anforderungen anpassen. Für beste Ergebnisse und dublettenfreie Adressbestände.
Das erledigt TOLERANT Match für Sie:
- Schnelle, fehlertolerante Kundensuche in ERP- und CRM-Systemen oder Internet-Anwendungen und Webshops
- Deduplizierung von Datenbeständen
- Konsolidierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen
- Datenbereinigung und Konsolidierung vor Datenmigrationen
- Abgleich von Kampagnenteilnehmern mit Ausschlusslisten
Bei Erfassung und Recherche finden Sie schnell gesuchte Kunden, vermeiden Dubletten bei der Anlage, sparen Zeit bei der Kundenerfassung und vermeiden doppelte Kundenansprache in Kampagnen. Dadurch erhalten Sie eine korrekte, einheitliche Sicht auf Ihre Kunden bei Analysen und Entscheidungen.
Für den Betrieb von TOLERANT Match benötigen Sie Folgendes:
- Server mit 64-Bit Architektur (Multi-Core)
- Betriebssystem Linux, Solaris oder Windows Server
- Betrieb auf virtuellen Maschinen und Container-Umgebungen ist möglich
- Min. 1 GByte Hauptspeicher
- Min. 5 GByte Plattenplatz
- Integration eines REST-Webservice in Ihre Anwendungen für servicebasierte Nutzung
- Eingangs- und Referenzdaten als CSV-Dateien für Batch-Abgleiche
Das konkrete Sizing (CPU Cores, Hauptspeicher, Storage) und ggf. notwendige HA-Cluster sind abhängig von der konkreten Aufgabenstellung.
Methoden und Techniken zur Optimierung der Datenqualität
Um die Datenqualität nachhaltig zu optimieren, sind verschiedene Methoden und Techniken unerlässlich. Diese Herangehensweisen dienen nicht nur der Verbesserung der Datenintegrität, sondern tragen auch zur Effizienzsteigerung in der Datenverarbeitung und Analyse bei.
Ein grundlegender Bestandteil ist die Validierung der Daten. Hierbei erfolgt eine Überprüfung der eingegebenen Daten auf Korrektheit und Vollständigkeit. Tools wie TOLERANT Match unterstützen dabei, indem sie standardisierte Formate für Adressen und Kontaktdaten implementieren, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent erfasst werden. Dies ist besonders wichtig, um fehlerhafte Eingaben und Inkonsistenzen zu vermeiden, die sich später negativ auf Analysen und Marketingkampagnen auswirken könnten.
Ein weiterer wichtiger Schritt ist die automatisierte Dublettenprüfung. Diese Technik ermöglicht es, redundante Datensätze schnell zu identifizieren und zu konsolidieren. Mit Anwendungen wie TOLERANT Match können Unternehmen nicht nur Duplikate erkennen, sondern auch strategische Entscheidungen über die Zusammenführung von Datensätzen treffen. Wichtig ist dabei, dass das System flexibel anpassbar ist, um unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden.
Zusätzlich zur Dublettenerkennung ist die dynamische Datenbereinigung von Bedeutung. Diese Methode ermöglicht es, die Daten kontinuierlich zu aktualisieren und anzupassen, um die Qualität auch langfristig zu sichern. Durch regelmäßige Audits und die Anwendung von Datenbereinigungsalgorithmen können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenbank stets aktuell bleibt, was die Entscheidungsfindung verbessert.
Die Integration von Echtzeit-Datenvalidierung während der Datenerfassung ist ein weiterer empfehlenswerter Ansatz. Dabei werden Nutzer während des Eingabeprozesses in Echtzeit auf Fehler hingewiesen, was die Wahrscheinlichkeit einer fehlerhaften Datenaufnahme drastisch verringert. Solche Systeme sind besonders effektiv in CRM- und ERP-Anwendungen, wo Präzision bei der Datenaufnahme unerlässlich ist.
Schließlich sollten Unternehmen auch die Schulung ihrer Mitarbeiter in den Fokus stellen. Ein gut informierter Mitarbeiter ist in der Lage, die Bedeutung von Datenqualität zu erkennen und zu verstehen, welche Methoden zur Datenbereinigung und -pflege am besten angewendet werden sollten. Durch regelmäßige Trainings und Workshops können Belegschaften sowohl in der technischen Handhabung der Software als auch in der konzeptionellen Herangehensweise an Datenqualität geschult werden.
Durch die Kombination dieser Methoden und Techniken lässt sich die Datenqualität systematisch erhöhen, was sich positiv auf die gesamte Unternehmensleistung auswirkt und die Effizienz sowohl im Marketing als auch im Vertrieb steigert.
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