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18 Aug 20

Datenqualität – die „never ending story“ bei der Digitalisierung

Datenqualität LOGO CRM

Hand aufs Herz: Wie sieht es mit der Datenqualität bei Ihnen im Unternehmen aus?
„Nicht ganz perfekt“ könnte Ihre Antwort lauten.
Und aus unserer Erfahrung ist das leicht untertrieben.

Die Qualität vor allem in den operativen Systemen ist bei den meisten Logistikern suboptimal. Das liegt oftmals in der Natur der Dinge und oftmals daran, dass die Mitarbeiter lieber eine Adresse neu anlegen als zu suchen, ob die schon im System ist.

Und dann gibt es Duplikate. Hunderte.

Duplikate in Logistik-Datenbanken erschweren Auswertungen, Reporting und BI-Abfragen massiv

Im TMS ist es eigentlich nicht so schlimm, dass Duplikate vorhanden sind. Die Waren werden richtig zugestellt und die Rechnung an den richtigen Empfänger versendet. Und so ist dieser Mangel in der Datenqualität aus operativer Sicht zwar lästig aber nicht spielentscheidend.

Aber wer schon mal versucht hat, aus solchen Daten ein vernünftiges Reporting zu machen, weiß, dass das kaum möglich ist, beziehungsweise dass völlig schiefe Ergebnisse dabei herauskommen.

CRM: Eine Chance auf bessere Datenqualität

Wenn wir ein CRM-Projekt beginnen, steht am Anfang immer die Daten- und Funktionsanalyse.
Die CRM-Datenbank soll mit Kundendaten befüllt werden und anschließend sollen die Kundenakten mit Informationen zu Transporten, Umsätzen, Relationen, offenen Posten, Schadensmeldungen etc. befüllt werden.

Daten im CRM sind Grundlage für Analysen und strategische Entscheidungen

Daraus werden fürs Management Analysen erstellt, KPI berechnet, Dashboards befüllt und letztlich strategische Entscheidungen abgeleitet

Dafür ist die Voraussetzung, dass jeder Kunde nur einmal im System ist.

Aus Management-Sicht sowie vertrieblich gesehen ist ein Kunde eben manchmal etwas anderes als aus operativer Sicht.

Warum ist das so? Operativ ist es relevant, welche Abhol- oder Lieferadressen der Kunde hat und für jede dieser Adressen muss ein neuer Eintrag im Transport-Management-System erstellt werden. Operativ ist es relevant, ob er Luftfracht oder Landverkehre oder Logistik-Dienstleistungen bucht. Dafür dienen in der operativen Abwicklung unterschiedliche Systeme, die meist keine Verbindung zueinander haben.

Für einen Key Account Manager, Niederlassungsleiter oder Geschäftsführer ist es aber relevant, auf einen Blick erkennen zu können, in welchen Sparten der Kunde sich wie entwickelt.

Die Aufgabe im CRM ist es also, die Daten zu normieren und zusammenzuführen

Wenn wir Adress-Daten aus dem Luft-Seefracht-Tool, aus dem Lager-Tool und aus dem Tool für die Landverkehre erhalten und diese einfach importieren würden, würden wir unendlich viele Duplikate erzeugen. Sprich Datenmüll. Das will man beim Beginn eines CRM-Projekts um jeden Preis vermeiden.

„Den Datenmüll aus dem TMS wollen wir nicht im CRM haben!“

So verzichten viele Unternehmen darauf, überhaupt Adress-Daten aus ihrem TMS ins CRM zu übernehmen, weil sie den ganzen Datenschrott nicht in noch einer Datenbank haben wollen. Auf der anderen Seite möchten sie aber schon wissen, wie viele Sendungen von wo nach wo oder welche Value-Added-Services ein Kunde beauftragt. Und damit beginnt das typische Daten-Dilemma.

Oftmals behilft man sich damit, die Adressdaten aus der Buchhaltung zu holen, weil da zumindest die Rechnungsadressen korrekt sind und meistens neben den Kreditoren- und Debitoren-Nummern auch die Matchcodes aus dem TMS enthalten sind. Aber auch hier kann es – aus vertrieblicher Sicht – Abweichungen oder Duplikate geben. Wenn z.B. unterschiedliche Rechnungsadressen zu verwenden sind und dadurch auch in der Buchhaltung der Kunde mehrfach angelegt werden muss.

Chance der Daten-Konsolidierung durch CRM-Datenbank

Das klingt alles wie ein Dilemma, das sich nicht lösen lässt und viele BI-Tools können das auch nicht auflösen, sodass Reportings nicht wirklich das Bild wiedergeben, das die Geschäftsleitung erwartet.

Hier kommt der große Auftritt von LOGO CRM und dem Know-how über Logistik-Daten.

Systemgestützte Daten-Bereinigung und Duplikat-Prüfung in der CRM-Datenbank

Die Grundlage für die Daten-Konsolidierung ist, dass im System in einer Kundenakte unbegrenzt viele Matchcodes, Kundennummern, Kreditoren- und Debitoren-Nummern enthalten sein können. Sie werden nach Datenquelle und Nummernkreis segmentiert, sodass überschneidende Nummernkreise kein Problem darstellen.

Alle Umsätze, Sendungen, Rechnungs-Informationen, Kreditlimits, Zahlungsziele zu allen bei „EDV-Nummern“ laufen in die Kundenakte ein, in der sie enthalten sind.

So kann man alle Sendungen, Relationen, Verkehrsträger und Dienstleistungen in EINER Kundenakte sehen und auswerten. Und Kreditlimits pro Mandant oder Sparte können gemanagt werden.

Es gilt nun „nur noch“, die Daten zusammenzuführen. In der Praxis betrifft das allerdings oftmals zehntausende von Einträgen. Manuell ist das nicht zu leisten.

Das LOGO Duplikat-Cockpit unterstützt bei der Daten-Konsolidierung

Als Daten-Input erhalten wir Listen mit Firmenadressen aus verschiedenen Datenquellen und die Aufgabe ist durch Logiken die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass es sich um Duplikate handelt. Die berechneten Duplikat-Kandidaten werden in Listen dargestellt und es muss nur noch markiert werden, wo es sich tatsächlich um Duplikate handelt und wo unterschiedliche Firmen in der Datenbank sind. Oft gibt es an derselben Adresse mit fast demselben Firmennamen unterschiedliche juristische Einheiten, eine AG und eine Holding z.B.

Wenn die UStID mitgeliefert wird, können Duplikate noch deutlich besser identifiziert werden, leider liegt diese Information in vielen Dateien, die wir zum Import erhalten, nicht vor.

Nach der Entscheidung, welche Akten zusammengeführt werden soll, läuft der Prozess der Zusammenlegung durch und anschließend liegen alle Adressen, Kontakte, EDV-Nummern, Sendungen, Umsätze etc. aus den früher getrennten Akten in einer Kundenakte vor. Das System vergibt eine ID, die künftig als die zentrale Kundennummer verwendet werden kann und die unterschiedlichen Datenquellen klammert.

Nach der Daten-Bereinigung können durch Reporting-Tools, ob es Bordwerkzeuge oder externe BI-Tools sind, die Kunden in ihrer Gesamtsicht bewertet werden.

Haben auch Sie Probleme mit Reportings aufgrund mangelnder Datenqualität? Machen Sie hier den kostenlosen, unverbindlichen CRM-Check.

Posted in Digitization, Logistics & SCM, Supply Chain Analytics from Dorothee Gabor | No Comments
Tags: CRM-Strategie, Datenqualität, Digitalisierung, Konsolidierung, logistik, Logistik BI, Logistik-CRM, Logistikreporting, Reporting

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