Effizientes Data Cleansing im Vertrieb: So geht’s schnell und einfach

In der heutigen digitalen Welt, in der Vertrieb und Kundenkommunikation zunehmend über Onlinekanäle stattfinden, ist es unerlässlich, dass Ihr Unternehmen über saubere und qualitativ hochwertige Daten im betriebsinternen CRM-System verfügt.

Data Cleansing ist ein wichtiger Prozess, der sicherstellt, dass die Datenbanken Ihres Unternehmens auf dem neuesten Stand und frei von Fehlern und Duplikaten sind. In diesem Artikel erklären wir Ihnen deshalb, was Data Cleansing genau ist, warum es für Ihren Erfolg im Vertrieb und bei der Akquise wichtig ist und wie Sie Data Cleansing ganz einfach und vor allen Dingen zeitsparend im Vertriebsalltag durchführen.

Data Cleansing wird auch als Data Cleaning oder Data Scrubbing bezeichnet und beschreibt den Prozess der Überprüfung und Korrektur von Daten in einer Datenbank, wie beispielsweise in Ihrem CRM-System, in dem Sie Kundendaten und -informationen gespeichert haben.

Beim Data Cleansing werden Fehler, Duplikate und veraltete Daten entfernt bzw. fehlende Informationen aktualisiert.

Data Cleansing ist deshalb für Sie im Vertrieb wichtig, da fehlerhafte oder veraltete Daten zu falschen Entscheidungen, einem schlechten Kundenerlebnis und folglich sogar zu einem negativen Image, Kundenverlusten und Umsatzeinbußen führen können.

Ihre gut gepflegte Datenbank ist damit essenziell, doch verliert das in der Praxis vieler Vertriebler häufig an Bedeutung. Gründe hierfür sind in erster Linie Zeitmangel und/oder fehlendes Know-how, wie sich eine Datenbank effizient bereinigen lässt.

Neben der Vermeidung der bereits geschilderten negativen Folgen eines unzureichenden Data Cleansing gibt es auch zahlreiche Vorteile, von denen Ihr Vertriebsteam bei einer regelmäßigen Durchführung profitiert:

• Steigerung der Effizienz: Saubere Daten ermöglichen es Ihrem Vertriebsteam, die Arbeit schneller und effizienter zu erledigen, da es weniger Zeit damit verbringen muss, Fehler zu beheben oder veraltete Informationen zu aktualisieren.
• Reduzierung von Streuverlusten: Mithilfe von aktuellen Daten reduzieren Sie massiv Streuverluste in der Akquise und sprechen nur mit aktuellen und für Sie interessanten Unternehmen.
• Verbesserung der Kundenbeziehungen: Durch das Bereinigen von Daten stellen Sie sicher, dass Ihre Kundeninformationen auf dem neuesten Stand sind. Mithilfe von aktuellen Kundendaten lassen sich die größten Kaufpotenziale analysieren, und eine gezielte Kundenansprache wird möglich. Der Lead Score von neugeschaeft ist hierbei ein nützliches Tool: Er zeigt Ihnen alle wichtigen Kundendaten auf einen Blick an und legt entscheidende Faktoren wie die Kaufbereitschaft und Solvenz des Kunden zuverlässig und transparent offen.
• Reduzierung von Kosten und Risiken: Durch die Entfernung von Duplikaten und fehlerhaften Informationen können Unternehmen falsche Entscheidungen vermeiden, die zu einem erhöhten Aufwand und folglich zu höheren Kosten und Verlusten führen können.

Beim manuellen Data Cleansing werden Daten manuell überprüft und korrigiert. Das bedeutet, dass ein oder mehrere Mitarbeiter die Datensätze in der Datenbank „von Hand“ überprüfen und falls notwendig korrigieren.

Dies ist eine zeitaufwendige Methode, die maximal bei kleinen Datenmengen sinnvoll ist.

Hierbei werden spezielle Software-Tools eingesetzt, die Daten automatisch bereinigen. Diese Methode ist schnell und effizient, insbesondere bei großen Datenmengen.

Die Automatisierung des Data Cleansing bietet viele Vorteile. Sie spart Zeit und Geld, erhöht die Effizienz und reduziert das Risiko von Fehlern.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie den Prozess des Data Cleansing automatisieren können:

• Datenbereinigungs-Software: Diese Software ist speziell für die automatische Erkennung und Korrektur von Fehlern in Datenbanken konzipiert. Sie nutzt Algorithmen und Mustererkennung, um Daten zu bereinigen und zu standardisieren.
• Künstliche Intelligenz: KI-basierte Lösungen können Daten automatisch erkennen und bereinigen. Sie nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um Muster in den Daten zu erkennen und Fehler zu korrigieren.
  
  So wie auch die KI-basierte Lösung von neugeschaeft, mit der veraltete, falsche und doppelte Daten nicht nur erkannt, sondern auch gegen die aktuellsten verfügbaren Daten ausgetauscht werden können. Mehr hierzu erfahren Sie in den Rubriken Datenanalyse, Datenbereinigung sowie Datenanreicherung.