Warum Dubletten ohne Adress-Check zur Datenfalle werden

Wer über Datenqualität spricht, muss die Faktoren Eindeutigkeit, Aktualität, Vollständigkeit und Richtigkeit berücksichtigen. Daten, die diesen Aspekten entsprechen, also eindeutig, aktuell, vollständig und richtig sind, gelten als qualitativ hochwertig bzw. als qualitätsoptimiert. Dieser Zustand, oder anders ausgedrückt, diese Eigenschaft von Kundendaten ist Voraussetzung beispielsweise für effiziente Prozesse in CRM-Systemen und reibungslose digitale Abläufe. Aber auch die inhaltliche Richtigkeit von Analysen und daraus abgeleitete Entscheidungen hängen von der Qualität der Kundendaten ab. Es gilt immer das Gesetz: garbage in, garbage out! Enthält zum Beispiel das CRM-System qualitativ fragwürdige Adressen, wird es nie seine Stärken ausspielen können. Geschweige denn sind die CRM-Prozesse zuverlässig und effizient. Ein verbindliches Kundenbeziehungsmanagement ist mindestens erschwert, wenn nicht sogar unmöglich.

Betrachtet man die vier eingangs genannten Aspekte, wird aber noch etwas anderes deutlich. Man ist ja nun dem Thema Datenqualität als CRM-Manager nicht hilflos ausgeliefert. Und muss auch nicht tatenlos zusehen, wie manches einfach mangels Datenqualität den Bach runtergeht. Denn es gibt smarte, fehlertolerante Lösungen, mit denen sich die Qualität der Daten praktisch im Handumdrehen innerhalb eines CRM steigern lässt. Insbesondere zwei Datenqualitätsfunktionen sind entscheidend, nämlich die Adressvalidierung und die Dublettenprüfung. Die Adressvalidierung referenziert auf Aktualität, Vollständigkeit und Richtigkeit. Die Dublettenprüfung deckt den Aspekt der Eindeutigkeit ab.

Mit dieser Ein- bzw. Zuordnung wird ein weiterer Zusammenhang deutlich. Setzt man Adressvalidierung und Dublettenprüfung parallel ein, sind alle vier Aspekte der Datenqualität berücksichtigt. Verzichtet man hingegen, aus welchen Gründen auch immer, auf eine der beiden Funktionen, bleibt mindestens ein Datenqualitätskriterium unberücksichtigt. Also entweder die Eindeutigkeit oder Aktualität, Vollständigkeit und Richtigkeit. Jede der beiden Datenqualitätsfunktionen ist Spezialist in ihrem Bereich. Sie kann ergo nicht einfach die anderen Bereiche mit bedienen. Das bedeutet im Umkehrschluss, dass man etwa in seinem CRM-System fast schon zwangsläufig immer mit zumindest mal qualitativ leicht schwächeren Daten arbeiten muss. Je nachdem, welche Funktion man im CRM-System einsetzt, sind die Daten entweder mehrdeutig (es sind Dubletten vorhanden), oder sie sind veraltet, unvollständig oder mehr oder weniger falsch. Das heißt, dass das gesamte CRM mit allen Folgenprozessen, Auswertungen, Analysen und Entscheidungen immer so etwas wie einen Hauch von Unschärfe bzw. Unzuverlässigkeit enthält. Man kann sich eigentlich seiner Sache nie so ganz sicher sein. Auswertungen, Analysen und Entscheidungen immer so etwas wie einen Hauch von Unschärfe bzw. Unzuverlässigkeit enthält. Man kann sich eigentlich seiner Sache nie so ganz sicher sein.

Fünf klare Gründe, warum eine Dublettenprüfung im Kundendatenmanagement ohne vorgelagerte Adressvalidierung nur eingeschränkt oder gar nicht zuverlässig funktioniert:

Nehmen wir den Fall, dass in einem CRM nur eine Dublettenprüfung ohne Adressvalidierung zum Einsatz kommt. Das bedeutet, dass die Lösung, die Software einen Bestand mit veralteten, unvollständig und möglicherweise falschen Kundendaten auf Überschneidungen prüfen muss. Und schon allein aus dieser Formulierung wird deutlich, dass das nicht präzise funktionieren kann. Denn eine Dublettenprüfung zieht beispielsweise die Einzelteile einer Adresse wie PLZ, Ort, Straße, Hausnummer oder Firmen- bzw. Personenname zum Abgleich heran. Fehlen Bestandteile, oder sind falsch oder veraltet, werden vielleicht fälschlicherweise Dubletten gefunden, wo eigentlich gar keine sind (false positives). Oder es werden gar keine Datensätze als Dubletten oder Dublettengruppen gefunden, die eigentlich Dubletten sind, und gefunden worden wären, sofern die Ausgangsdaten aktuell, vollständig und richtig gewesen wären (false negatives).

Wie man es auch dreht und wendet, das Ergebnis der Dublettenprüfung wird immer eine gewisse Menge an Fehlern enthalten. Es sei denn, man kann sich sicher sein, dass die Ausgangsdaten postalisch optimiert sind. Doch meist hakt es hier schon. Erschwerend kommt hinzu, dass sich Kundendaten ständig verändern, durch Umzüge, Heirat, Umbenennungen von Straßen und Orten oder auch Eingemeindungen und Neubaugebiete. Und da ist es ganz unerheblich, ob man sich im B2B oder B2C bewegt.

Setzt man auf der anderen Seite nur eine Adressvalidierung ein, so verfügt man zwar über postalisch blitzsaubere Adressen, also aktuell, vollständig und korrekt. Das ist ganz prima. Aber man ist eben nicht in der Lage zu identifizieren, wie hoch der Anteil doppelt und mehrfach vorhandener Daten ist.

Fünf Gründe, warum eine Adressvalidierung ohne Dublettenprüfung im Kundendatenmanagement nur begrenzten Nutzen bringt und die Datenqualität deutlich leidet: