Deduplizierung: Best Practices zum Vermeiden oder Korrigieren doppelter Kundendaten

Best Practices für die Datendeduplizierung für CRM

Doppelte Daten verringern nicht nur die Genauigkeit von Geschäftserkenntnissen, sondern beeinträchtigen auch die Qualität Ihres Kundenerlebnisses. Obwohl die Konsequenzen doppelter Daten für alle sichtbar sind - IT-Manager, Geschäftsanwender, Datenanalysten -, hat dies die schlimmsten Auswirkungen auf die Marketingaktivitäten eines Unternehmens. Da Vermarkter die Produkt- und Serviceangebote des Unternehmens in der Branche repräsentieren, können schlechte Daten Ihren Markenruf schnell entstellen und zu negativen Kundenerlebnissen führen. Doppelte Daten im CRM des Unternehmens treten aus verschiedenen Gründen auf.

Von einem menschlichen Fehler bis zu Kunden, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten in der Organisationsdatenbank leicht unterschiedliche Informationen bereitstellen. Beispielsweise listet ein Verbraucher seinen Namen in einem Formular als Jonathan Smith und in dem anderen als Jon Smith auf. Die Herausforderung wird durch eine wachsende Datenbank noch verschärft. Für Administratoren wird es oft immer schwieriger, den Überblick über die Datenbank und die relevanten Daten zu behalten. Es wird immer schwieriger, sicherzustellen, dass die Datenbank des Unternehmens korrekt bleibt. “

Natik Ameen, Marketingexperte bei Canz Marketing

In diesem Artikel werden wir uns die verschiedenen Arten von doppelten Daten und einige hilfreiche Strategien ansehen, mit denen Vermarkter ihre Unternehmensdatenbanken deduplizieren können.

Verschiedene Arten von doppelten Daten

Doppelte Daten werden normalerweise als Kopie des Originals erklärt. Es gibt jedoch verschiedene Arten von doppelten Daten, die dieses Problem komplexer machen.

  1. Genaue Duplikate in derselben Quelle - Dies geschieht, wenn Datensätze von einer Datenquelle in eine andere Datenquelle übertragen werden, ohne dass Übereinstimmungs- oder Zusammenführungstechniken berücksichtigt werden. Ein Beispiel wäre das Kopieren von Informationen aus CRM in ein E-Mail-Marketing-Tool. Wenn Ihr Kunde Ihren Newsletter abonniert hat, ist sein Datensatz bereits im E-Mail-Marketing-Tool vorhanden. Durch die Übertragung von Daten aus CRM in das Tool werden doppelte Kopien derselben Entität erstellt. 
  2. Genaue Duplikate in mehreren Quellen - Genaue Duplikate in mehreren Quellen entstehen normalerweise aufgrund von Datensicherungsinitiativen in einem Unternehmen. Unternehmen neigen dazu, sich dem Löschen von Daten zu widersetzen, und neigen dazu, alle Kopien der Daten zu speichern, die sie zur Verfügung haben. Dies führt zu unterschiedlichen Quellen, die doppelte Informationen enthalten.
  3. Unterschiedliche Duplikate in mehreren Quellen - Duplikate können auch mit unterschiedlichen Informationen vorhanden sein. Dies tritt normalerweise auf, wenn Kunden Änderungen an Nachname, Berufsbezeichnung, Firma, E-Mail-Adresse usw. vornehmen. Da zwischen alten und neuen Datensätzen erhebliche Unterschiede bestehen, werden die eingehenden Informationen als neue Entität behandelt.
  4. Nicht exakte Duplikate in derselben oder mehreren Quellen - Ein nicht genaues Duplikat liegt vor, wenn ein Datenwert dasselbe bedeutet, aber auf unterschiedliche Weise dargestellt wird. Zum Beispiel könnte der Name Dona Jane Ruth als Dona J. Ruth oder DJ Ruth gespeichert werden. Alle Datenwerte stellen dasselbe dar, aber wenn sie durch einfache Datenabgleichstechniken verglichen werden, werden sie als Nichtübereinstimmungen betrachtet.

Die Deduplizierung kann ein sehr komplexer Prozess sein, da Verbraucher und Unternehmen ihre Kontaktdaten häufig im Laufe der Zeit ändern. Die Eingabe aller Datenfelder ist unterschiedlich - von Name, E-Mail-Adresse (n), Wohnadresse, Geschäftsadresse usw.

Hier ist eine Liste von 5 Best Practices für die Datendeduplizierung, die Vermarkter ab heute verwenden können.

Strategie 1: Validierungsprüfungen bei der Dateneingabe durchführen lassen

Sie sollten strenge Validierungskontrollen auf allen Dateneingabeseiten haben. Dazu muss sichergestellt werden, dass die Eingabedaten dem erforderlichen Datentyp und Format entsprechen und zwischen zulässigen Bereichen liegen. Dies kann einen großen Beitrag dazu leisten, dass Ihre Daten vollständig, gültig und genau sind. Darüber hinaus ist es wichtig, dass Ihr Dateneingabe-Workflow nicht nur zum Erstellen neuer Datensätze konfiguriert ist, sondern zunächst sucht und findet, ob das Dataset einen vorhandenen Datensatz enthält, der mit dem eingehenden übereinstimmt. In solchen Fällen werden nur neue Datensätze gefunden und aktualisiert, anstatt sie zu erstellen. Viele Unternehmen haben Überprüfungen für den Kunden eingeführt, um auch ihre eigenen doppelten Daten aufzulösen.

Strategie 2: Deduplizierung mit automatisierten Tools durchführen

Verwenden Sie die Selbstbedienung Datendeduplizierungssoftware Dies kann Ihnen beim Identifizieren und Bereinigen doppelter Datensätze helfen. Diese Tools können Daten standardisierenFinden Sie genaue und nicht genaue Übereinstimmungen und reduzieren Sie die manuelle Arbeit beim Durchsuchen von Tausenden von Datenzeilen. Stellen Sie sicher, dass das Tool Unterstützung für den Import von Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie Excel-Tabellen, CRM-Datenbanken, Listen usw. bietet.

Strategie 3: Verwenden Sie datenspezifische Deduplizierungstechniken

Je nach Art der Daten wird die Datendeduplizierung unterschiedlich durchgeführt. Vermarkter sollten beim Dedupieren von Daten vorsichtig sein, da dasselbe für verschiedene Datenattribute etwas anderes bedeuten kann. Wenn beispielsweise zwei Datensätze mit einer E-Mail-Adresse übereinstimmen, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass es sich um Duplikate handelt. Wenn jedoch zwei Datensätze mit der Adresse übereinstimmen, handelt es sich nicht unbedingt um ein Duplikat, da zwei Personen desselben Haushalts möglicherweise separate Abonnements in Ihrem Unternehmen haben. Stellen Sie daher sicher, dass Sie die Aktivitäten zum Deduplizieren, Zusammenführen und Löschen von Daten entsprechend der Art der Daten implementieren, die Ihre Datensätze enthalten.

Strategie 4: Erreichen Sie den Goldenen Stammsatz durch Datenanreicherung

Nachdem Sie die Liste der Übereinstimmungen in Ihrer Datenbank ermittelt haben, ist es wichtig, diese Informationen zu analysieren, bevor Entscheidungen zum Zusammenführen oder Löschen von Daten getroffen werden können. Wenn für eine Entität mehrere Datensätze vorhanden sind und einige ungenaue Informationen darstellen, ist es am besten, diese Datensätze zu löschen. Wenn Duplikate unvollständig sind, ist das Zusammenführen von Daten die bessere Wahl, da es eine Datenanreicherung ermöglicht und zusammengeführte Datensätze Ihrem Unternehmen mehr Wert verleihen können. 

In jedem Fall sollten Vermarkter daran arbeiten, eine einheitliche Ansicht ihrer Marketinginformationen zu erhalten, die als "Marketing" bezeichnet wird goldener Stammrekord.

Strategie 5: Überwachung der Datenqualitätsindikatoren

Ein kontinuierlicher Versuch, Ihre Daten sauber und dedupiert zu halten, ist der beste Weg, um Ihre Strategie zur Deduplizierung von Daten auszuführen. Ein Tool, das Funktionen zur Datenprofilerstellung und zum Qualitätsmanagement bietet, kann hier von großem Nutzen sein. Vermarkter müssen unbedingt im Auge behalten, wie genau, gültig, vollständig, eindeutig und konsistent die Daten sind, die für Marketingvorgänge verwendet werden.

Da Unternehmen ihren Geschäftsprozessen weiterhin Datenanwendungen hinzufügen, muss jeder Vermarkter über Strategien zur Datendeduplizierung verfügen. Initiativen wie die Verwendung von Datendeduplizierungswerkzeugen und das Entwerfen besserer Validierungsworkflows zum Erstellen und Aktualisieren von Datensätzen sind einige wichtige Strategien, die eine zuverlässige Datenqualität in Ihrem Unternehmen ermöglichen können.

Informationen zur Datenleiter

Data Ladder ist eine Plattform für das Datenqualitätsmanagement, die Unternehmen bei der Bereinigung, Kategorisierung, Standardisierung, Deduplizierung, Profilerstellung und Anreicherung ihrer Daten unterstützt. Unsere branchenführende Datenabgleichsoftware hilft Ihnen dabei, übereinstimmende Datensätze zu finden, Daten zusammenzuführen und Duplikate mithilfe intelligenter Algorithmen für Fuzzy-Abgleich und maschinelles Lernen zu entfernen, unabhängig davon, wo sich Ihre Daten befinden und in welchem ​​Format.

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