Ein reales Beispiel mit einer bahnbrechenden Lösung
Der Vorfall:
(TL). Ein mittelständisches E-Commerce-Unternehmen sah sich mit einem massiven Problem konfrontiert: Ihre Kundendaten waren auf verschiedene Systeme verteilt. Kundeninformationen waren nicht nur im CRM-System gespeichert, sondern auch in der Buchhaltung und den speziellen Marketingdatenbanken – jedes System arbeitete isoliert und war nicht mit den anderen verknüpft. Ein typisches Problem in solchen Fällen ist, dass ein und derselbe Kunde in mehreren Systemen mit leicht abweichenden Daten erfasst wird. Dies führte zu einem kritischen Vorfall, als das Unternehmen bei einer wichtigen Marketingkampagne mehrere Tausend Kataloge an die falschen Adressen verschickte oder doppelte Sendungen herausgingen. Dies verursachte nicht nur hohe Kosten, sondern führte auch zu verärgerten Kunden, die sich aufgrund der mehrfachen Post belästigt fühlten oder falsche Produkte erhalten hatten.
Die Lösung:
Das Unternehmen musste schnell reagieren, um den Vertrauensverlust der Kunden einzudämmen und ähnliche Vorfälle in Zukunft zu verhindern. Es entschied sich für die Implementierung eines zentralen Datenmanagementsystems in Kombination mit der fehlertoleranten TOLERANT Match-Software. TOLERANT Match ermöglichte es, die verteilten Kundendaten aus den verschiedenen Systemen zusammenzuführen, Dubletten zu erkennen und die Daten zu konsolidieren. Das System arbeitete auch bei abweichenden Schreibweisen und kleineren Tippfehlern zuverlässig, sodass Kundendaten effizient zusammengeführt werden konnten.
Neben der Datenkonsolidierung wurde die Datenintegrität durch den Einsatz von TOLERANT Postgestärkt, das alle Adressen validierte und sicherstellte, dass Kataloge und Marketingmaterialien an die korrekten Adressen gesendet wurden. Die Implementierung dauerte nur wenige Wochen, und das Unternehmen konnte innerhalb kürzester Zeit seine Datenqualität deutlich verbessern.
Das Resultat:
Durch die Bereinigung und Standardisierung der Daten stiegen nicht nur die Effizienz der Geschäftsprozesse, sondern auch die Kundenzufriedenheit. Fehlerhafte Postsendungen wurden minimiert, und das Unternehmen konnte durch die sauber geführten Daten in verschiedenen Analysen genauere Prognosen und zielgerichtete Marketingkampagnen erstellen. Das Vertrauen der Kunden wurde schnell wiederhergestellt, und die internen Prozesse wurden optimiert.
