Kundendeduplizierung

Was ist Kundendeduplizierung?

Die Kundendeduplizierung ist der Prozess der Identifizierung und Zusammenführung von Datensätzen in einer Datenbank, die sich auf dieselbe Person beziehen. In modernen Unternehmen erfolgt die Sammlung von Informationen über Kunden auf verschiedene Weise. Am häufigsten werden Daten von Managern in CRM-Systeme eingegeben oder Kunden füllen selbstständig Formulare bei der Registrierung auf der Website aus. Wenn die Daten in unterschiedlichen Formaten vorliegen, kann dies zur Erstellung von "schmutzigen" Daten führen – unvollständigen, fehlerhaften und doppelten Einträgen.

Duplikate sind wiederholte Einträge über denselben Kunden. Zum Beispiel, wenn ein Benutzer sein Passwort vergessen hat und sich erneut registriert, könnte das Unternehmen annehmen, dass es sich um zwei verschiedene Kunden handelt, während es in Wirklichkeit dieselbe Person ist. Das Vorhandensein von Duplikaten verzerrt die tatsächliche Anzahl der Kunden und kann zu irrationalen Geschäftsentscheidungen führen. Um solche Probleme zu vermeiden, ist es notwendig, regelmäßig eine Deduplizierung der Kundendatenbank durchzuführen.

Wie gelangen Duplikate in die Datenbank?

Duplikate können aus verschiedenen Gründen in die Datenbank gelangen, meist zufällig aufgrund von Unachtsamkeit oder Fehlern in der Software. Hier sind einige verbreitete Szenarien, in denen Duplikate erstellt werden:

• Erstellung von Duplikaten durch Kunden: Manchmal erstellen Benutzer mehrere Konten, um von Boni oder Rabatten für neue Kunden zu profitieren.
• Fehler von Vertriebsmitarbeitern: Wenn Informationen über einen Kunden bereits in der Datenbank vorhanden sind, aber fehlerhaft eingegeben wurden, kann der Mitarbeiter einen neuen Eintrag erstellen, ohne den richtigen zu finden.
• Zusammenführung von Datenbanken: Bei der Zusammenführung verschiedener Datenbanken können Duplikate entstehen, wenn das Format der Einträge unterschiedlich ist, zum Beispiel wenn in einer Datenbank das Datum als TT.MM.JJJJ und in einer anderen als MM.TT.JJJJ gespeichert ist.
• Vollständige und teilweise Duplikate: Vollständige Duplikate haben identische Daten, während teilweise Duplikate nur in einigen Feldern übereinstimmen, wie z.B. Name und E-Mail-Adresse.

Gefahren von Duplikaten in der Kundendatenbank

Das Vorhandensein von Duplikaten in der Kundendatenbank kann ernsthafte Probleme verursachen, wie zum Beispiel:

• Erhöhung der Kosten für die Datenspeicherung: Jede Nachricht, die an einen Kunden gesendet wird, benötigt Speicherplatz auf dem Server, und Duplikate erhöhen nur diese Kosten.
• Erhöhung der Werbekosten: Das Budget für Marketingkampagnen kann von der Größe der Kundendatenbank abhängen, und Duplikate machen die Dienstleistungen teurer, ohne einen echten Nutzen zu bringen.
• Verschlechterung des Unternehmensrufs: Mehrfache Versendung identischer Nachrichten ärgert die Kunden und kann zu Abmeldungen oder der Markierung von Nachrichten als "SPAM" führen.
• Schlechte Qualität von Geschäftsentscheidungen: Duplikate verzerren die Daten, auf deren Grundlage Entscheidungen getroffen werden. Zum Beispiel kann eine Analyse zeigen, dass Kunden keine Wiederholungskäufe tätigen, obwohl es sich tatsächlich um dieselben Personen handelt, die verschiedene Konten verwenden.

Methoden zur Daten-Deduplizierung

Für eine effektive Deduplizierung von Daten können mehrere Methoden verwendet werden:

• Verwendung von Tabellenkalkulationsprogrammen: Beispielsweise ermöglicht Excel die Anwendung von Filtern zur Suche und Entfernung von Duplikaten. Diese Methode eignet sich für kleine Datenbanken.
• SQL-Abfragen: SQL ermöglicht die Verwaltung von Datenbanken und die Durchführung von Deduplizierung durch Befehle, die Daten verarbeiten und potenzielle Duplikate identifizieren.
• Drittanbieter-Services: Es gibt spezielle Programme und Dienste, die bei der Automatisierung des Deduplizierungsprozesses helfen, wie z.B. Datablist, OpenRefine und andere. Bezahlte Versionen bieten komplexere Algorithmen und Support.

Jede dieser Methoden hat ihre eigenen Vor- und Nachteile, daher hängt die Wahl der passenden Lösung von den spezifischen Bedürfnissen des Unternehmens und dem Datenvolumen ab.