Autovervollständigung, Eingabehilfe, Batch-Modus: Hier finden Sie alle Data-Quality-Tools zur Optimierung Ihrer Kundendatenbanken.
Die DataQ-Lösung besteht aus 6 Data-Quality-Management-Modulen zur Kontrolle
und Optimierung aller Kundendaten (B2C und B2B): Adresse, E-Mail-Adresse,
Telefonnummer, Anrede, offizielle Angaben.
Zur Bereinigung und Korrektur der Kundendaten in Ihren Datenbanken. Dies erfolgt bündelweise (in „Batches“) über eine CSV-Datei, die verarbeitet werden soll, oder per API-Aufruf an unsere Technologie.
Zur Erleichterung der Eingabe von Kundeninformationen und zur Gewährleistung ihrer Integrität über die Integration unserer Technologien in Ihre Formulare.
Entdecken Sie, wie Sie die Gültigkeit der Kundenkontaktdaten mit den DataQ-Tools (Eingabehilfe und Datenkorrektur) verifizieren können.
Das exponentielle Wachstum digitaler Transformationsprojekte vervielfältigt Kundenkontaktpunkte. Deswegen ist es für Unternehmen unabdinglich, dass die eingegebenen Daten sofort bei der Erhebung und noch vor ihrer Integration in die Anwendungen eine hohe Qualität haben.
Die DataQ-Lösung und ihre Module ADDRESS, EMAIL, PHONE, ID MOBILE und B2B gehen diese Herausforderungen an und bieten Unternehmen innovative und leistungsstarke Autovervollständigungs- und Eingabehilfelösungen an. Hinter diesen Lösungen steckt eine jahrelange Expertise, die aus der täglichen Nutzung durch Hunderte von Unternehmen stammt. Denn schließlich verarbeitet DataQ mehr als 150 Mio. Anfragen pro Monat.
Die modulare DataQ-Lösung lässt sich ganz leicht in E-Commerce- und Marketing-Portale sowie CRM- und POS-Tools integrieren. Für die Datenkontrollen werden komplett DSGVO-konforme (Datenschutz-Grundverordnung) API-Aufrufe durchgeführt.
Um die Implementierung von DataQ zu erleichtern, bietet DQE eine große Auswahl an Konnektoren an, die auf den meisten Plattformen des Marktes (Cegid, Adobe Commerce, Magento, JS usw.) verfügbar sind. DataQ ist aber vor allem nativ in Salesforce verfügbar und lässt sich direkt über die AppExchange bereitstellen.
DataQ ist ebenfalls als SaaS-Lösung erhältlich und kann so zur bündelweisen Verarbeitung verwendet werden, die in der DQE-Cloud stattfindet. Das SaaS-Angebot von DataQ wird monatlich abgerechnet und ist ideal für Unternehmen, die sich nicht selbst um das Hosting von Cloud-Infrastruktur kümmern möchten.
Diese Software bringt uns einen echten Mehrwert bei der Zuverlässigkeit der Informationen, bei der Eingabeschnelligkeit und bei der Aktualisierung der Datenbankdaten.
Durch die Qualifizierung der Adressen bei der Eingabe mit DQE haben wir eine echte Verbesserung der Lieferungen und weniger Beschwerden bei unserem Kundenservice festgestellt. Davon profitieren natürlich unserer Kunden, die ihre Bestellungen schnell und am richtigen Ort erhalten.
In DQE haben wir einen zuverlässigen, vertrauenswürdigen Partner gefunden, der schnell auf unsere Anforderungen und Fragen zum Thema Datenqualität reagiert. Ein kompetentes, verfügbares, freundliches Team, das stets bereit ist, seine Lösungen weiterzuentwickeln.
Nach den Batch-Verarbeitungen unserer Datenbanken sind unsere Daten im Top-Zustand. Die einheitliche Sicht unserer Kunden wurde verbessert. Das steigert die Performance unserer Marketing- und CRM-Aktionen.
Ich habe die Einführung der Lösung seit den ersten Gesprächen mitverfolgt und fand die Begleitung sehr umfassend und das Team sehr reaktionsschnell. Das Ergebnis? Wir haben eine aufgeräumte und saubere Kundendatenbank.
Data Quality trägt dazu bei, das Unternehmen jedes Franchisenehmers aufzuwerten. Das trifft umso mehr zu, da Fitness Park auf einem Abonnement-Modell mit starker lokaler Komponente beruht: Man muss die Kunden kennen und ihre Daten beherrschen. Die Lösungen von DQE hilft dabei.
Die DQE-Lösung zum Anreichern von Unternehmensnummern stellt eine genaue Erkennung der Unternehmen sicher und ermöglicht es, die Weiterentwicklung des Firmenstatus nachzuverfolgen (Betriebseinstellung, Umzug usw.). Dieser Vorgang trägt dazu bei, die Zuverlässigkeit der Inhalte in den Gelben Seiten sicherzustellen, und stärkt so das Vertrauen der Nutzer in unser Medium.
Die qualifizierte Echtzeit-Eingabehilfe von DQE regt das Ladenpersonal dazu an, Adressen zu sammeln. Die Mitarbeitenden sparen Zeit, geben zuverlässige Daten ein und widmen sich voll und ganz ihren Hauptaufgaben: Verkauf, Beratung und Kundenzufriedenheit – ohne Datenhürden.
Ein multidimensionaler Qualitätsprozess
Um das Beste aus Ihren Daten herauszuholen und Ihre Qualitätsziele zu erfüllen, müssen Sie kontinuierlich Ihre Datenbank verbessern und die Kontaktverwaltung erleichtern. Und um die beste Datenqualität zu erreichen, braucht es ein Qualitätsmanagement, das nichts dem Zufall überlässt und die Qualitätskontrolle der in der Datenbank gespeicherten Kontaktdaten sowie die Eingabekontrolle an allen Datenquellen abdeckt.
Die Qualität der Kontaktdaten in der Datenbank und der eingehenden Daten bilden die Grundlage zur Erreichung der höchstmöglichen Kundendatenqualität. Denn so verfügen Sie über zuverlässige Metadaten und Referenzdaten, die als nutzbare Informationsquellen für Ihre verschiedenen IT-Tools dienen. Die Datenqualität ist äußerst wichtig, um relevante Kundenbeziehungs-, CRM- und Marketingservices anzubieten, die zur Kundenzufriedenheit beitragen.
Um eine gleichbleibende Qualität in der Kundendatenbank zu gewährleisten, ist es unabdinglich, in Echtzeit die Qualität der Dateneingabe sicherzustellen. Dies gilt, wenn Kunden selbst im Internet Daten eingeben oder Ihre Mitarbeitenden dies übernehmen: Das Thema Eingabequalität sollte in beiden Fällen bereits integriert sein. Denn die Echtzeit-Eingabequalitätsvalidierung sichert die Qualität der Kundendaten ab, die in Ihre Datenbank aufgenommen werden.
Die besten Data-Quality-Lösungen überzeugen durch eine größtmögliche Reduzierung der technischen Schulden. Weitere Vorteile sind: eine einfache Integration ins Informationssystem ohne übermäßige Involvierung Ihres CIOs bei der Datenarchitektur, Agilität bei der Datenverarbeitung und bei Korrekturmaßnahmen, Datenvisualisierung in Interfaces und ergonomischen Dashboards ohne Entwicklungsaufwand.
Qualifizierte Daten und korrekte Kontaktangaben stellen sicher, dass Ihre Marketing- und Kundenaktionen die richtigen Kunden und Interessenten ansprechen. Das Ergebnis ist unter anderem eine optimierte Zustellbarkeit und Kundenzufriedenheit. Und auch die Performancechancen Ihrer Teams verbessern sich dank zuverlässiger Daten, mit denen Innovationen für die Kunden vorangetrieben werden können.
Eine systematische Qualitätskontrolle von Kundendaten umfasst mehrere Dimensionen: Vollständigkeit (wie viele Pflichtfelder sind gefüllt?), Richtigkeit (sind die Werte gültig und korrekt?), Konsistenz (folgen alle Einträge demselben Format?) und Aktualität (sind die Daten noch auf dem neuesten Stand?). Eine automatisierte Qualitätskontrolle analysiert die gesamte Datenbank anhand dieser Kriterien und liefert einen strukturierten Bericht mit konkreten Handlungsempfehlungen. DQE DataQ übernimmt genau diese Aufgabe – sowohl als Einmal-Analyse als auch als kontinuierliche Überwachung im laufenden Betrieb.
Daten bereinigen bedeutet, fehlerhafte, unvollständige oder doppelte Einträge zu korrigieren oder zu entfernen. Daten anreichern bedeutet, fehlende Informationen durch externe, verifizierte Quellen zu ergänzen – zum Beispiel eine fehlende Postleitzahl zu vervollständigen oder Unternehmensdaten hinzuzufügen. Beide Prozesse sind komplementär: Bereinigung stellt sicher, dass vorhandene Daten korrekt sind; Anreicherung stellt sicher, dass sie vollständig sind. Zusammen bilden sie die Grundlage einer zuverlässigen Kundendatenbank.
Kundendaten veralten kontinuierlich: Personen ziehen um, wechseln den Arbeitgeber, ändern ihre E-Mail-Adresse oder Telefonnummer. Die ideale Strategie kombiniert eine Echtzeit-Validierung bei der Dateneingabe (die Fehler bereits an der Quelle verhindert) mit regelmäßigen Batch-Bereinigungen für den Bestand – je nach Branche und Datenvolumen monatlich, quartalsweise oder jährlich. Ein einmaliges „Frühjahrsputz“-Vorgehen ohne laufende Pflege führt dazu, dass sich Fehler schnell wieder ansammeln.
Die Kosten lassen sich in direkte und indirekte Kategorien unterteilen. Direkte Kosten entstehen durch unzustellbare Postsendungen, fehlgeschlagene SMS- oder E-Mail-Zustellungen, verschwendete Werbebudgets für inaktive Kontakte und erhöhte CRM-Lizenzkosten durch überschüssige Duplikate. Indirekte Kosten umfassen entgangene Verkaufschancen durch nicht erreichbare Interessenten, Zeitaufwand für manuelle Datenpflege und Vertrauensverlust bei Kunden durch fehlerhafte Ansprache. Studien schätzen, dass schlechte Datenqualität Unternehmen durchschnittlich 15–25 % ihrer operativen Effizienz kostet.
Die Integration erfolgt in der Regel über native Konnektoren oder eine API-Anbindung. Bei nativen Konnektoren – wie sie DQE DataQ für Salesforce und Microsoft Dynamics anbietet – wird die Qualitätsprüfung direkt in den CRM-Workflow eingebettet: Jeder neue oder geänderte Datensatz wird automatisch geprüft, ohne dass der Nutzer den gewohnten Arbeitsprozess verlassen muss. Für andere Systeme oder maßgeschneiderte Integrationen steht eine REST-API zur Verfügung, die sich flexibel einbinden lässt.
