Real-Time Data Quality

Kundendaten bereits bei der Erfassung kontrollieren

„Real-Time Data Quality“ validiert, standardisiert und kontrolliert Kundendaten unmittelbar nach deren Einpflegung in Ihre Systeme. Stoppen Sie fehlerhafte Daten bereits an der Quelle: Reduzieren Sie Dubletten, verbessern Sie den Abgleich und schaffen Sie eine zuverlässigere Grundlage für Kundendaten – sowohl für Menschen als auch für KI.

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CXDC – Echtzeit-Qualität

Die Vorteile der Real-Time Data Quality

Fehlerhafte Daten schon an der Quelle stoppen
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Überprüfen Sie Kundendaten bereits bei der Eingabe, damit sich ungenaue, unvollständige und inkonsistente Datensätze nicht in den verschiedenen Systemen verbreiten.
Duplikate reduzieren und den Abgleich verbessern
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Verbessern Sie die Vermeidung von Duplikaten und die Genauigkeit des Abgleichs, indem Sie die Datenkonsistenz verbessern, bevor Datensätze gespeichert oder synchronisiert werden.
Steigerung der betrieblichen Effizienz
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Reduzieren Sie den Zeit- und Kostenaufwand für die Behebung nachgelagerter Fehler, die nachträgliche Datenbereinigung und den Abgleich inkonsistenter Kundendatensätze.
Für ein besseres Kundenerlebnis sorgen
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Stellen Sie den Vertriebs-, Service- und Marketingteams sauberere Kundendaten zur Verfügung, um reibungslosere Interaktionen und eine zuverlässigere Kundenbindung zu ermöglichen.
Verbesserung der nachgelagerten Analysen und KI-Ergebnisse
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Versorgen Sie Analysesysteme, Automatisierungsprozesse und KI-gesteuerte Arbeitsabläufe von Anfang an mit genaueren und einheitlicheren Kundendaten, auf die Sie sich verlassen können.

Was umfasst die Real-Time Data Quality?

Echtzeit-Validierung bei der Dateneingabe
Überprüfen Sie Kundendaten bereits bei ihrer Erfassung in Formularen, CRM-Systemen und anderen betrieblichen Arbeitsabläufen.
Automatisierte Qualitätsprüfungen und Regeln
Wenden Sie Validierungsregeln, Standards und Kontrollmaßnahmen automatisch an, um die Konsistenz zu verbessern und Fehler zu reduzieren.
Erkennung und Vermeidung von Duplikaten
Wenden Sie bei der Dateneingabe eine Abgleichlogik an, um doppelte Kundendatensätze zu erkennen und zu verhindern, bevor sie sich ausbreiten.
Datenstandardisierung und -formatierung
Normalisieren Sie die eingegebenen Daten, damit die Datensätze genauer und besser nutzbar sind und sich leichter systemübergreifend abgleichen lassen.
Integration mit CRM-, ERP- und anderen Systemen
Integrieren Sie Echtzeit-Datenqualitätsprüfungen in Salesforce, HubSpot und andere Systeme, die Kundendatensätze erstellen und nutzen.

So funktioniert die Real-Time Data Quality

„Real-Time Data Quality“, ein Bestandteil der Customer Experience Data Cloud, hilft dabei, inkonsistente Kundeneingaben in genaue, standardisierte Datensätze umzuwandeln. Auf diese Weise können Ihre Teams den nachgelagerten Abgleich und die betriebliche Effizienz verbessern und unternehmensweit eine zuverlässigere Grundlage für Kundendaten schaffen.

1. Daten bei der Eingabe erfassen

Erfassen Sie Kundendaten in CRM-Systemen, Formularen, operativen Systemen und an anderen Erfassungsstellen.

2. Überprüfung anhand von Regeln, Formaten und Quellen

Prüfen Sie die Daten anhand von Validierungsregeln, vorgeschriebenen Formaten und verfügbaren Referenzquellen, um Probleme sofort zu erkennen.

3. Probleme in Echtzeit melden oder beheben

Fehler sofort anzeigen, damit die Benutzer sie korrigieren können, bevor fehlerhafte Daten in das System gelangen.

4. Duplikate durch Abgleichlogik vermeiden

Wenden Sie bei der Dateneingabe eine Abgleichs- und Duplikatsvermeidungslogik an, um das Risiko fragmentierter oder doppelter Kundendatensätze zu verringern.

5. Führen Sie saubere, einheitliche Aufzeichnungen

Stellen Sie sicher, dass nachgelagerte Systeme genauere, standardisierte Kundendaten erhalten, die vom Zeitpunkt der Datenerstellung an fundierte Entscheidungen ermöglichen.

Real-Time Data Quality in der Praxis

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Nets hat sich einen umfassenderen Überblick über die kundenbezogenen Daten verschafft

• Verbesserte Datenqualität durch Konsolidierung der Stammdaten

• Erstellung einer umfassenden Übersicht über Kundenverträge, Produkte und Standorte

• Neue Geschäftsmöglichkeiten identifiziert

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Ein weltweit tätiger Versicherungsanbieter hat die Vollständigkeit seiner Datensätze verbessert und Doppelbuchungen reduziert

• 25 % Steigerung der Datenvollständigkeit

• 33 % der Datensätze wurden dedupliziert

• 1,3 Millionen Kundendatensätze regionen- und systemübergreifend zusammengeführt

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Bennet sorgte dafür, dass die Kundendaten über alle Kontaktpunkte hinweg genauer und einheitlicher wurden

• Zentralisierte und standardisierte Kundeninformationen

• Eine genauere Kundenübersicht erstellt

• Verbesserte betriebliche Effizienz

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FAQ zur Real-Time Data Quality

Was versteht man unter Real-Time Data Quality?

Unter Real-Time Data Quality versteht man den Prozess der Validierung, Standardisierung und Kontrolle von Kundendaten bereits bei der Erfassung, damit sich ungenaue, unvollständige und inkonsistente Datensätze nicht in den Systemen verbreiten.

 

Warum ist die Datenqualität bereits bei der Erfassung wichtig?

Die Verbesserung der Datenqualität bereits bei der Dateneingabe trägt dazu bei, die Entstehung fehlerhafter Daten von vornherein zu verhindern, wodurch der Aufwand für die nachgelagerte Datenbereinigung, doppelte Datensätze und betriebliche Reibungsverluste reduziert wird.

Wie verhindert die Echtzeit-Validierung Doppelbuchungen?

Die Echtzeit-Validierung trägt dazu bei, Duplikate zu vermeiden, indem Datensätze bereits bei der Eingabe standardisiert und überprüft werden, wodurch die Abgleichlogik effektiver wird, bevor die Daten systemübergreifend gespeichert werden.

Wie lässt sich Real-Time Data Quality in CRM-Systeme integrieren?

Real-Time Data Quality ist darauf ausgelegt, eine Anbindung an CRM-Systeme, Formulare und andere operative Eingabepunkte herzustellen, an denen Kundendaten angelegt und aktualisiert werden.

Wie trägt Real-Time Data Quality zur Verbesserung der Kundendatenqualität bei?

Es verbessert die Qualität der Kundendaten, indem Datensätze bereits an der Quelle validiert, Qualitätsregeln in Echtzeit angewendet und sichergestellt wird, dass von Anfang an sauberere und konsistentere Daten in das Unternehmen gelangen.

Bereit, die Qualität Ihrer Kundendaten zu verbessern?

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