Case Study: CRM-Daten Bereinigung

 

Bereinigung von CRM-Daten für Industrieunternehmen

Herausforderung

Um in Zeiten komplexer werdender Anforderungen und neuer technischer Möglichkeiten die Arbeit der in die Vertriebsprozesse involvierten Fachabteilungen weiter zu verbessern, entschied sich der Industriekonzern zu einer Migration zu Microsoft Dynamics CRM©. In der Analyse vor der Migration zeigte sich schnell, dass die schlechte Datenqualität, die vor allem aus den limitierten Möglichkeiten des Legacy Systems herrührte, eine 1:1 Migration der Daten unmöglich machte.

Ziel

Die Verbesserung der Datenqualität durch Bereinigung, Strukturierung und Anreicherung der Kundendaten soll die Grundlage für eine erfolgreiche CRM-Migration sein.

Lösung

Eine manuelle Datenbereinigung war in Anbetracht des umfangreichen Datenbestands mit tausenden Kundendaten aus über 40 Ländern nicht praktikabel. Für eine schnelle und zielführende Verbesserung der Datenqualität setzte eoda auf eine automatisierte Bereinigung und Strukturierung der Daten.

Das Data Cleansing umfasst neben der Analyse der Daten auch eine Mustererkennung. Die Mustererkennung macht es möglich, selbst in unstrukturierten Daten mit unterschiedlichen Fehlerbildern anhand von bestimmten Merkmalen automatisiert die entsprechenden Informationen zu identifizieren. Die intelligente Mustererkennung erkennt typische Muster wie Städtenamen, Telefonnummern und andere länderspezifische Merkmale der Kontakte. Weiteres Ergebnis dieses Prozesses war die Standardisierung der Daten, die eine Untersuchung der Daten auf verschiedene Fehlerbilder beinhaltet.

Anschließend wurden die Kundendaten auf ähnliche Einträge und Duplikate untersucht, die zu den häufigsten Fehlerbildern zählen und die Datenlage verwässern können.

Ergebnis

Das Data Cleansing von eoda hat die Datenqualität entscheidend verbessert und eine erfolgreiche CRM-Migration ermöglicht. Durch die Bereinigung der Kundendaten konnten Kundenbeziehungsprozesse optimiert und Kosten durch zielgerichtetere Marketingmaßnahmen eingespart werden.

  

Die Case Study zum Download

Case Study Datenbereinigung

 

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