Wie wir 100’000 Adressen frisches Leben einhauchen dürfen.
Ein Kunde verfügt über einen Bestand von rund 100’000 Adressen seiner installierten Basis bei Schweizer Privat- und Firmenkunden. Bevor der Hersteller den Dialog mit diesem Segment wieder ankurbeln kann, lässt er die Adressen durch Qmart analysieren, verifizieren und aufbereiten. Wie wir die Anzahl der unbekannten Adressen bereits halbieren und den Anteil verifizierter Adressen mehr als verdoppeln konnten, lesen Sie hier.
Nico Velentzas, Projektleiter bei Qmart, erlaubt uns einen Schulterblick in das Vorgehen und in die Resultate der Adressbereinigung und macht deutlich, wie wichtig diese ist.
Wohl jedes Unternehmen hat da und dort Adressleichen oder fehlerhafte Adressen. Was macht diesen Fall so speziell?
Das Beispiel steht exemplarisch für viele Kunden. In bestehenden Adressen schlummern Potenziale, aber man ist sich nicht sicher, ob die Daten einsetzbar sind.
Meist reicht ein Blick in die Historie einer Liste und nach den ersten Stichproben, unvollständigen Datensätzen und Dubletten ahnt der Kunde, dass Vorsicht geboten ist. Genau abschätzen lässt es sich jedoch kaum ohne fremde Hilfe.
Der Kunde wollte das Risiko einschätzen können, um die Kosten von unnötigen Irrläufern zu minimieren. So haben wir die angelieferten Datensätze einer Analyse unterzogen, um in Erfahrung zu bringen, wie gross das Optimierungspotenzial ist.
Was hat die Analyse ergeben?
Die Diagnose der Originaldaten zeigt, dass sich nur ein Viertel der Adressen (26%) verifizieren liess. Rund 2% der Adressen waren unvollständig und mussten vorab ausgemustert werden. In den Daten konnten wir einen erheblichen Anteil an fehlerhaften Adressen ausmachen (Umzug, Informationen in falschen Feldern, fehlende Anrede, Vor- und Nachnamen in einem Feld oder Dubletten etc.). Drei Viertel der Daten konnten nicht verifiziert werden. Diese Ausbeute war für den Kunden definitiv zu niedrig und er sah Handlungsbedarf.
Wie seid Ihr vorgegangen, um die Daten aufzufrischen?
Uns stehen verschiedene Methoden und Tools zur Verfügung. In diesem Fall entschieden wir uns in einem ersten Schritt für eine maschinelle Aufbereitung. Das heisst, die Inhalte werden sauber geordnet, Spalten harmonisiert, umgeschrieben, gesplittet etc.
Schreibweisen von Adressen und Telefonnummern lassen sich anpassen und Firmen-, Vor- und Nachnamen können wir anhand von Keywords sauber identifizieren. Dabei fallen auch Anomalien auf und manche Adressen können wir ausmustern.
Mit dem maschinellen Abgleich und der Bereinigung und Anreicherung haben wir wir die Trefferquote an gültigen Adressen auf 56% angehoben. Dabei fielen nach der Aufbereitung weitere 15’000 Adressen durch den Raster und wurden ebenfalls ausgemustert.
Zuvor: Knapp ein Viertel der Kunden verifiziert
Danach: Zwei Drittel mit Sicherheit erreichbar.
Der Chart zeigt noch immer rund 37% an unbekannten Adressen. Wie geht man mit diesen um?
Das kommt ganz auf den Fall an. Hier prüfen wir gerade die Möglichkeiten und bieten dem Kunden Entscheidungshilfen und Support an, um diese Quote noch weiter zu senken.
Je nach Datenbasis verspricht eine weitere maschinelle Aufbereitung präzisere Aussagen und Daten. Ebenfalls ziehen wir die semi-manuelle Aufbereitung und weitere Recherchen in Betracht. Je nach Priorität der Adressen und Dringlichkeit hilft dann eine Web-Recherche oder der Griff zum Hörer, um die fehlenden Informationen zu erheben.
In diesem Beispiel handelt es sich wohl um ältere Daten. In welchem Intervall wird eine Bereinigung wie diese empfohlen?
Ja, das ist richtig. Die Frage lässt sich nicht generell beantworten. Je nach Markt und Kundensegment schätzen wir die Fluktuationsrate entsprechend ein und empfehlen einen regelmässigen Abgleich mit aktuellen Daten. Manchmal reicht einem Kunden die einmalige Auffrischung.
Wichtig ist auch, dass die Datenqualität nachhaltig hoch gehalten wird, indem Plausibilisierungen, Erfassungsregeln und Kontrollen optimiert werden. Hier beraten wir Kunden und helfen, die Prozesse und Systeme zu verbessern.
«Viele wissen, dass die aktive Datenpflege nicht nur Folgekosten reduziert. Kunden schnell und treffsicher zu erreichen, ist ein klarer Konkurrenzvorteil.»
Nico Velentzas, Projektleiter Data Services
Datensilos, unvollständige Adressdaten und Dubletten unstrukturiert über verschiedene Systeme und Listen verteilt? Was für viele nach Kopfzerbrechen klingt, sind die echten Leckerbissen für unsere Spezialisten.
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