Amplifon: Datenqualität für gezielte Kundenakquise und besseren Dialog

Amplifon AG

Qmart unterstützt Amplifon bei Datenqualität im CRM: Adressbereinigung, Datenanreicherung, Kundenstammanalyse und bessere Grundlagen für Akquise.

Hörgeräte-Akustik, Health

Data Services

Saubere Daten für Amplifon

Wir unterstützen Amplifon dabei, Adress- und Kundendaten laufend zu prüfen, zu bereinigen und anzureichern. So entstehen bessere Grundlagen für Akquise, CRM-Selektion, Telemarketing und kanalübergreifende Kampagnen.

Ausgangslage

Amplifon arbeitet in einem Markt, in dem Vertrauen, Erreichbarkeit und der richtige Zeitpunkt eine grosse Rolle spielen. Kaufentscheidungen rund um Hörgeräte können länger dauern. Umso wichtiger ist es, dass potenzielle Kundinnen und Kunden über längere Zeit korrekt erreichbar bleiben.

In der Neuakquisition kommen häufig frische Kontaktdaten aus unterschiedlichen Quellen und Systemen zusammen. Genau dort entstehen Risiken: Schreibweisen unterscheiden sich, Adressen sind veraltet, Personen sind umgezogen oder dürfen nicht mehr kontaktiert werden. Gleichzeitig muss verhindert werden, dass bestehende Kundinnen und Kunden fälschlicherweise als Neukunden angesprochen werden.

Für Amplifon ist Datenqualität deshalb keine reine Datenpflege. Sie beeinflusst Kontaktkosten, Dialogqualität, Lead-Bearbeitung und die Qualität von CRM-Selektionen.

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Die Lösung

Wir unterstützen Amplifon bei der laufenden Pflege und Optimierung der Adress- und Kundendaten. Bevor Daten importiert oder für Kampagnen genutzt werden, prüfen, standardisieren und bereinigen wir sie.

Dazu gehören die Vereinheitlichung von Adressschreibweisen, die Identifikation und Aktualisierung von Umzügen sowie der Ausschluss von ausgewanderten oder verstorbenen Personen. Je nach Zielgruppe und Bedarf reichern wir Datensätze zusätzlich mit Telefonnummern, Informationen zur Haushaltssituation oder weiteren relevanten Attributen an.

Ergänzend nutzen wir Kundenstammanalysen, um Veränderungen in Segmenten und Zielgruppen sichtbar zu machen. So entsteht ein besseres Verständnis des Marktes und eine präzisere Grundlage für CRM-Selektionen, Kampagnen und Telemarketing.

Was wir eingebracht haben

Wir verbinden in diesem Projekt Datenmanagement, Dialogmarketing und Kampagnenpraxis. Die Daten werden nicht isoliert gepflegt, sondern so aufbereitet, dass sie direkt für Akquise, Kundenansprache und Selektion nutzbar sind.

Unser Beitrag umfasst insbesondere:

  • Prüfung und Bereinigung von Adress- und Kundendaten
  • Standardisierung unterschiedlicher Schreibweisen und Datenquellen
  • Aktualisierung von Umzügen und relevanten Kontaktinformationen
  • Ausschluss nicht kontaktierbarer Personen
  • Anreicherung von Datensätzen mit zusätzlichen Attributen
  • Kundenstammanalysen zur besseren Segmentierung
  • Unterstützung von Telemarketing, konventionellen und digitalen Kampagnen
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Bei jeder Datenbereinigung verändert sich auch die Demografie des Kundenbestandes und der einzelnen Segmente. Neue kommen dazu, andere scheiden aus. Um diese Trends und Schwankungen sichtbar zu machen, lassen wir die Kontaktdaten regelmässig mittels Kundenstammanalyse visualisieren. Hier ein Beispiel-Merkmalskompass eines anonymisierten Kunden.

Nutzen

Die laufende Datenpflege senkt Streuverluste und verbessert die Qualität der Kundenansprache. Amplifon kann bestehende Kundinnen und Kunden zuverlässiger erkennen, neue Kontakte gezielter bearbeiten und Kampagnen auf einer saubereren Datenbasis planen.

Gerade bei Leads mit längeren Entscheidungsprozessen ist das relevant. Wenn ein Kontakt über Monate bearbeitet wird, darf er nicht wegen einer veralteten Adresse oder fehlender Aktualisierung verloren gehen. Saubere Daten schützen damit vor unnötigen Kontaktkosten und sichern bereits aufgebaute Akquisepotenziale.

Zusätzlich liefern Kundenstammanalysen Hinweise darauf, wie sich Zielgruppen verändern. Diese Erkenntnisse helfen, CRM-Selektionen zu schärfen und Kampagnen präziser auszurichten.

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    Dorothea Centgraf
    Projektleiterin Campaigning & Marketing Automation

    Dorothea Centgraf

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