Erste Schritte zum Thema Datenqualität
Lernziele
Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:
- Nennen einiger Faktoren, die die Datenqualität ausmachen
- Erläutern, warum schlechte Daten so schlimm sind
- Erklären, warum gute Daten so großartig sind
Schlechte Daten schlagen erneut zu
Sie sind Salesforce-Administrator bei Gelato, einem super-hippen neuen Unternehmen für Medientechnik. Gelato entwickelte eine fortschrittliche Streaming-Plattform für die Bereitstellung von Werbeinhalten in 4K Ultra-HD. Momentan wird diese Plattform bei einer ganzen Reihe von Anwendungen und Websites aus der Film- und Fernsehbranche verwendet. Sie sind für den B2B-Sektor zuständig und Ihre Kunden sind Unternehmen wie etwa Werbe- und Medienagenturen sowie andere Akteure der Werbebranche.
Die neue Verkaufsleiterin möchte die Umsätze von Gelato steigern und möchte sich dazu ein genaueres Bild von den Kunden und ihren Anforderungen verschaffen. Da Sie der erklärte Salesforce-Guru sind, bitte die Verkaufsleitern Sie, ihr eine 360-Grad-Sicht auf die Accounts von Gelato zu geben. Sie schlendern zu Ihrem Laptop, öffnen ein zischendes Erfrischungsgetränk, erstellen ein paar Salesforce-Berichte und genießen die anschließenden Lobeshymnen.
Klingt ganz einfach, oder?
Falsch!
Beim Überprüfen der Berichte sehen Sie folgende Grafiken nur für Accounts in der Region "Western USA".
Ein paar Dinge fallen sofort ins Auge.
Fehlende Datensätze
Ihr Unternehmen hat allein in Kalifornien mehr als 500 Accounts, doch die Berichte zeigen nur Daten für etwa 200 Accounts in der gesamten Region "Western USA".
Doppelte Datensätze
Ein kurzer Blick auf eine Accountliste zeigt, dass Daten für Kunden mit mehreren Standorten in mehreren Accountdatensätzen erfasst werden. Genau genommen tauchen so viele Kunden in so vielen Datensätzen auf, dass Sie nicht einmal mehr sicher sind, was einen Kunden laut Definition ausmacht. Ist es eine Adresse? Ein Firmenname?
Keine Datenstandards
Eine Aufgliederung nach Region ergibt Kunden in 87 Bundesstaaten. Ihr Erdkundeunterrichte ist zwar schon eine Weile her, doch Sie erinnern sich dunkel, dass die USA nur 50 Bundesstaaten umfassen. Kalifornien wird beispielsweise unter folgenden Bezeichnungen aufgeführt: CA, Calif, Cali und – Ihr absoluter Favorit – “Surfin’, USA.”
Unvollständige Datensätze
Bei fast allen Accounts in der Region "Western USA" fehlen wichtige Daten. Bei Verbraucheraccounts fehlen Daten wie Telefonnummer und E-Mail-Adresse. Bei Geschäftsaccounts fehlen Eintragungen zu Branche, Umsatz und Anzahl der Mitarbeiter.
Veraltete Daten
Mindestens die Hälfte der Accounts in der Region "Western USA" wurde in den letzten sechs Monaten nicht aktualisiert, sodass völlig unklar ist, ob die Daten korrekt sind! Und diese Daten umfassen noch nicht einmal nicht in Salesforce erfasste Accounts!
Bei solchen Problemen mit der Datenqualität ist der Bericht bestenfalls unvollständig, wenn nicht gar falsch. Das macht Ihnen natürlich Sorgen. Sie starten einen Chatter-Thread und bitten alle Vertriebsleiter um ihre Meinung.
Der Leiter für die Region "New York" sagt Ihnen ganz offen: "Es ist viel zu schwer, sich in Salesforce zurecht zu finden, und deshalb nutzen meine Teams es kaum."
Die Vertriebsleiterin in London erklärt Ihnen: "Wir haben versucht, alle doppelten Datensätze für unsere Region zu entfernen. Dies war jedoch nicht möglich, da ein anderes Team die Inhaberschaft hatte."
Ein Marketing-Manager aus Hongkong vermeldet: "Wir kennen zu wenig Details zu den von uns generierten Leads, um die richtigen Maßnahmen zu ergreifen. Außerdem haben wir schon am nächsten Tag das Gefühl, dass unsere Daten veraltet sind." Da liegt er wohl richtig: Daten ändern sich ständig. Im Durchschnitt ändern sich alle 30 Minuten 120 Geschäftsadressen, 75 Telefonnummern, 20 CEOs verlassen ihren Posten und 30 neue Unternehmen werden gegründet.
Ihnen wird klar, dass das Wachstum und die Geschäftsentscheidungen Ihres Unternehmens an die Qualität seiner Salesforce-Daten geknüpft sind. Sie teilen Ihre Beobachtungen der Verkaufsleiterin mit. Sie begrüßt Ihre Erkenntnisse, hat jedoch eine Frage: Wie wichtig ist Datenqualität genau?
Wozu sind schlechte Daten gut?
Datenqualität ist sozusagen die Hefe im Brot des Unternehmens. Ohne sie geht der Teig nicht auf und das Ergebnis ist kein schöner, großer Laib aus Gewinnen, sondern ein kläglicher, kleiner, harter Brocken Umsatz.
Kurz gesagt: Datenqualität ist wichtig. Ein bisschen Recherche zeigt dann Folgendes:
- Falsche oder unvollständige Daten können zu 20 % weniger Produktivität führen, was einem Arbeitstag pro Woche entspricht.
- Ein durchschnittliches Unternehmen büßt 12 % Umsatz ein, und zwar aufgrund unrichtiger Daten.
- 40 % aller Geschäftsinitiativen bringen aufgrund schlechter Datenqualität nicht die erwarteten Vorteile.
Das ist schlecht. Wirklich schlecht. (Weitere Statistiken zu schlechten Daten finden Sie in den im Abschnitt "Ressourcen" aufgeführten Quellen.)
Viele Führungskräfte warnen vor den Auswirkungen schlechter Datenqualität. Sehen Sie sich an, was Rick Endrulat, Präsident von Virtual Causeway, einem führenden, weltweit agierenden Outsourcing-Anbieter für integrierte Vertriebs- und Marketingdienstleistungen, zum Thema Datenqualität zu sagen hat.
Schlechten Daten werden durch die Bank folgende Auswirkungen zugeschrieben:
- Umsatzeinbußen
- Fehlende oder falsche Erkenntnisse
- Zeit- und Ressourcenverschwendung
- Ineffizienz
- Schwerfälliger Informationszugriff
- Schlechter Kundenservice
- Rufschädigung
- Rückgang bei Akzeptanz und Nutzung bei Vertriebsmitarbeitern
Aufgrund schlechter Daten können Sie als Salesforce-Administrator bei Gelato der Verkaufsleiterin keine 360-Grad-Sicht auf die Geschäfte des Unternehmens geben. Ohne diese Komplettansicht kann sie sich kein vollständiges Bild davon machen, welche potenziellen Kunden angesprochen, welche Regionen angepasst, welche Cross-Selling-Chancen verfolgt und, welche Leads mit Priorität behandelt werden sollten. Dieses Manko beeinträchtigt die Fähigkeit des Unternehmens, Kundenanforderungen zu erfüllen und den Geschäftserfolg auszubauen. Stellen Sie sich all die Vertriebs- und Marketingprozesse vor, die auf diesen Daten basieren! Und was passiert, falls Ihr Unternehmen seinen Hauptkonkurrenten übernimmt und Sie deren Kundendaten mit Ihrem Datenbestand zusammenführen sollen? Wie können Sie Datenschutzbestimmungen, einschließlich Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), einhalten, wenn Ihre Daten nicht mehr aktuell sind? Angesichts des jetzigen Zustands Ihrer Daten wäre das echt ein Albtraum!
Zum Glück ist es nie zu spät, die Datenqualität zu verbessern. Und genau das verkünden Sie jetzt freudestrahlend der Verkaufsleiterin. Ihre Gründlichkeit gefällt ihr, doch sie hat eine Frage: “Wie genau wirken sich gute Daten denn aus?”
Und was gilt für KI-Daten?
Datenqualität spielt eine wichtige Rolle bei der Ausgestaltung der Ergebnisse und Zuverlässigkeit von KI-Systemen. Wenn es um den Einsatz von KI geht, kann eine schlechte Datenqualität die Leistung des Systems beeinträchtigen, was verzerrte Ergebnisse, Sicherheitsrisiken und sogar ethische und gesellschaftliche Folgen nach sich ziehen kann. Unsaubere oder nicht repräsentative Daten können zu fehlgeleiteten Geschäftsentscheidungen und erhöhten Betriebskosten führen.
Daten hoher Qualität stellen sicher, dass die Prognosen von KI-Modellen genau, ausgewogen und belastbar sind. Sie ermöglichen diesen Modellen eine bessere Prognose realer Szenarien und fördern die Vertrauenswürdigkeit der betreffenden Anwendungen. Aus betriebswirtschaftlicher Sicht kann die Nutzung von Daten hoher Qualität die Investitionsrendite von KI-Initiativen maximieren.
Die Einhaltung von Datenqualitätsstandards ist entscheidend für die Einhaltung der sich ständig weiterentwickelnden globalen Datenverordnungen. Im Wesentlichen bilden die Integrität und die Qualität der Daten die Grundlage jedes effektiven KI-Systems.
Gute Daten sind echt großartig
Es hat sich gezeigt, dass gute Daten Unternehmen Folgendes ermöglichen:
- Gewinnen und Ansprechen neuer Kunden
- Erkennen von Cross-Selling- und Upselling-Opportunities
- Gewinnen von Account-Erkenntnissen
- Steigern der Effizienz
- Schneller Zugriff auf die richtigen Informationen
- Aufbau von Vertrauen beim Kunden
- Mehr Akzeptanz und Nutzung bei Vertriebsmitarbeitern
- Bessere Planung und Anpassung von Regionen
- Schnelleres Bewerten und Weiterleiten von Leads
Wir könnten hier noch viele weitere Vorteile aufführen. Sie können sich einige Fallstudien zu den Vorteilen guter Daten ansehen.
So langsam bekommen Sie eine Vorstellung davon, was gute Daten bei Ihrem Unternehmen bewirken könnten. Vor Ihrem geistigen Auge spielen sich wie in Zeitlupe nie dagewesene Szenen ab. In Ihrer Vorstellung rufen Vertriebsmitarbeiter voller Freude korrekte, aktuelle Datensätze mit den Kontaktdaten ab, die sie zum Konvertieren eines Leads brauchen. Manager machen spontan eine Polonäse durch den Raum als ihnen klar wird, wie leicht sie jetzt, da alle Datensätze vollständige Angaben zu Branche und Mitbewerbern enthalten, Regionen anpassen und neue Märkte identifizieren können. Nach der Vorstellung eines Ihrer Dashboards stehen Führungskräfte Schlange, um Ihnen die Hand zu schütteln.
Alle diese Möglichkeiten führen zwar nicht zum Weltfrieden, kommen ihm aber schon ziemlich nahe. Dies sagen Sie auch Ihrer Verkaufsleiterin. Ihre Vision gefällt ihr, doch wieder hat sie eine Frage: “Wie schlecht sind unsere Daten denn genau?” Die Antwort finden Sie in der nächsten Lektion.
