Datenqualität im Online-Handel

ITD: Herr Brunner, welche Rolle spielen Daten im Online-Handel?
Jürgen Brunner: Daten sind ein wichtiges Geschäfts-Asset – nicht nur, aber auch im Online-Handel. Allerdings müssen die Daten in geeignete Bahnen gelenkt werden, um Händlern auch wirklich einen Mehrwert zu liefern. Deshalb ist ein professionelles Datenmanagement elementar. Nur mit vollständigen, korrekten und validierten Daten können E-Commerce-Unternehmen beispielsweise eine einheitliche 360-Grad-Sicht auf Kunden erzielen, ohne die eine reibungslose Customer Journey und Customer Experience nicht möglich sind. Belastbare Daten bilden eine hochwertige Datenbasis für Analysen, aus denen Händler zielgerichtete Marketingaktivitäten und weitere geschäftsentscheidende Aspekte, wie etwa die Etablierung einer Data Governance, datengestützte Geschäftsentscheidungen oder auch die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, ableiten können.

Allerdings räumt derzeit noch rund jedes dritte Unternehmen der Datenpflege keine Priorität ein, wie unsere Umfrage unter Entscheidern zum Umgang mit Geschäftspartnerdaten im vergangenen Jahr herausfand. 55 Prozent der Führungskräfte schätzte die Qualität ihrer Datenbasis nicht als ausgezeichnet oder sehr gut ein.

Unternehmen sollten tunlichst beginnen, ihre Kundendaten als Teil des Unternehmensvermögens und Wissensschatz zu betrachten und entsprechend zu pflegen. Aktuell hapert es vor allem an der Umsetzung, die Daten kontinuierlich auf hohem Niveau zu halten und dabei eine einheitliche Strategie zu fahren. Sicherung und Pflege der Datenqualität müssen zu einem fest etablierten und kontinuierlichen Prozess im Unternehmen werden, denn eine schlechte Datenqualität können sich Handelstreibende auf lange Sicht nicht leisten.

ITD: Welche Mehrkosten entstehen im Online-Handel durch Dubletten, falsche Adressen, inkorrekte Bankdaten etc.?
Brunner: Einmal angelegte Datensätze können kaum dauerhaft als aktuell gelten, sondern führen quasi ein (fremdgesteuertes) Eigenleben. Denn sowohl auf Unternehmensseite finden laufend diverse Änderungen wie etwa Vertragsanpassungen statt als auch bei Kunden und Lieferanten selbst, z.B. durch Umzüge, Namensänderungen oder einen Wechsel der Bankverbindung. Genau aus diesem Grund ist es wichtig, die Daten kontinuierlich zu pflegen und auf Aktualität und Vollständigkeit zu überprüfen.

Denn inkorrekte Daten schaffen Unzuverlässigkeit – und dies sorgt für Mehrkosten. Das sind im Handel beispielsweise fehlgeschlagene Käufe durch inkorrekte Bankdaten, hohe Bouncerates beim E-Mail-Marketing oder eine (unnötig) hohe Retourenquote und postalische Fehlsendungen aufgrund invalider Adressdaten. Und dann gibt es da noch die Mehrkosten, die man nur bedingt messen kann, wie etwa schwindende Markenloyalität durch fehlausgerichtete Mailings oder ein schlechtes Kundenerlebnis, weil die Kunden nicht mit passenden Angeboten angesprochen werden können.

Betrachtet man nur mal die Dubletten, so gehen wir aktuell davon aus, dass Datenbestände in Unternehmen teilweise bis zu 50 Prozent Dubletten enthalten. Und selbst bei gut gepflegten Datenbeständen sind im Schnitt immer noch fünf Prozent redundante Datensätze vorhanden. Das kann sich zu einem erheblichen Risiko entwickeln, etwa wenn Absatz und Umsatz auf Basis unbereinigter Datenbestände geplant werden. Denn dann werden mehr Kunden unterstellt als tatsächlich im Bestand vorhanden sind. In der Folge werden Fehlentscheidungen getroffen, etwa bei den Bestellmengen.

ITD: Wie können Dubletten bzw. falsche Daten vermieden werden?
Brunner: Eine große Herausforderung besteht bei Unternehmen aktuell noch darin, dass die Daten in Silos vorliegen. Eine IDC-Studie aus dem Vorjahr ergab, dass Unternehmen im Schnitt 23 Datensilos vorhalten – das sind quasi ideale Voraussetzungen für die Entstehung von doppelten oder Mehrfachdatensätzen.

Grundsätzlich können Dubletten schnell entstehen – sei es durch einen Zahlendreher oder durch eine unterschiedliche Schreibweise, wie etwa bei „Barbara Müller“ und „Barbara Mueller“ oder „IT Director“ und „IT-Director“. Oft reicht bei einer Bestellung oder Registrierung auch eine andere E-Mail-Adresse aus, z.B. mit einer Endung „com“ statt „de“. Unterschiedliche Dateneingaben entstehen vor allem dadurch, dass Menschen diese Eingaben machen – da sind „Fehler“ unvermeidbar. Deshalb ist es wichtig, dass eine passende Technologie im Hintergrund Hilfestellung leistet, um die Nutzer bei der Dublettenvermeidung zu unterstützen. Es kann z.B. schon helfen, wenn die Nutzer die Möglichkeit haben, Daten unterstützt durch eine Autovervollständigung einzutragen. Dabei werden mögliche Vorschläge für Eingabeergänzungen ausgespielt. Eine weitere Option, um korrekte, qualitativ hochwertige Daten zu erzielen, ist eine Adressvalidierung.

Zudem können Handelsunternehmen mehrfache Versände, z.B. von Katalogen oder Sonderangeboten, an verschiedene Personen desselben Haushalts über die richtige Datennutzung mithilfe einer Haushaltsabbildung vermeiden. Mittels einer Identity Resolution lassen sich zudem doppelt oder mehrfach vorhandene Datensätze in Beständen fehlertolerant aufspüren.

ITD: Welche Rolle spielen hierbei Automatisierung und Künstliche Intelligenz (KI)?
Brunner: Eine KI kann im Datenmanagement z.B. zum Einsatz kommen, um personenbezogene Daten von Unternehmensdaten automatisiert zu unterscheiden. Dies ist vor allem für Organisationen mit umfangreichen Datenbeständen relevant, also beispielsweise E-Commerce-Unternehmen und Einzelhändler. Mithilfe einer KI können sie ihre Geschäftspartnerdaten entsprechend kategorisieren.

Dies betrifft etwa die Einhaltung der DSGVO-Vorgaben oder unternehmensinternen Compliance-Richtlinien. Auch für Marketing-Automation-Projekte ist eine zuverlässige Datenbasis wichtig, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Es ist durchaus sinnvoll, KI-Lösungen so früh wie möglich einzubinden, denn die Konfiguration von Aufgaben zur Datenbereinigung mithilfe von Listenabgleichen und regelbasierten Algorithmen ist sehr aufwendig – eine KI kann dies deutlich effizienter lösen als es jeder Mitarbeiter manuell könnte.

ITD: Was können Händler letztlich aus der Corona-Pandemie von ihren Daten lernen, um diese für eine optimierte Produktion und Logistik zu verwenden?
Brunner: Hier muss zwischen den Händlern unterschieden werden, die bereits vor der Pandemie stark digital unterwegs waren und auf ihr Online-Geschäft gebaut haben, und jenen, die sich eher notgedrungen (stärker) digitalisiert haben. Wer schon vor der Pandemie eine gute Datengrundlage hatte, konnte sich im vergangenen Jahr schneller an die Digital-First-Umgebung und zügiger an die Markt- und Kundenbedürfnisse anpassen. Eine aktuelle Capgemini-Studie „The Age of Insight: How Consumer Product and Retail Organizations can accelerate Value Capture from Data“ bestätigt, dass gutes Datenmanagement dabei helfen kann, schneller und gezielter auf Marktveränderungen reagieren zu können: 73 Prozent der befragten Einzelhändler und Konsumgüterhersteller konnten einen quantifizierbaren Wertbeitrag durch den Einsatz von Daten erzielen und erreichten eine 30 Prozent höhere Gewinnmarge als der Branchendurchschnitt.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 7-8/2021. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Shop-Betreiber, die „pandemiebedingt“ ins Digitalgeschäft eingestiegen sind, sollten sich bemühen, von Beginn an ein durchdachtes Datenmanagement aufzusetzen. So erhalten sie eine ganzheitliche Sicht auf ihre Daten – inklusive der neu hinzugekommenen (digitalen) Kanäle – und können alle Daten in hoher Qualität erheben und speichern. Dafür müssen Händler ihre Datensilos aufbrechen, denn nur so können sie Informationen kanal- und abteilungsübergreifend validieren, konsolidieren und zusammenführen. Dies ist die Grundlage für eine Optimierung weiterer Geschäftsprozesse und -Abteilungen, wie etwa die Produktion oder die Logistik.

Basierend auf den Erfahrungen der letzten anderthalb Jahre gehen Branchenexperten derzeit davon aus, dass sich Shop-Betreiber deutlich früher für den diesjährigen Black Friday und die Weihnachtssaison rüsten müssen – quasi ab sofort. Dies ist dieses Jahr eine ebenso große Herausforderung wie letztes Jahr, da derzeit niemand vorhersagen kann, ob die Impfkampagne sich schneller entwickelt als eine (neue) Infektionswelle. Und somit ist die Planbarkeit der geschäftlichen Hochsaison für Händler erneut schwierig.

Werfen Händler jedoch einen Blick zurück auf ihre Daten in der Zeit von Juli bis Dezember 2020, können sie mithilfe einer Datenanalyse eine Prognose für das Kaufverhalten ihrer Kunden abgeben – und somit entsprechend planen. Eine weitere Möglichkeit besteht beispielsweise darin, Daten aus dem Enterprise-Resource-Planning-System (ERP) zu nutzen, um Lagerbestände zu entsprechend attraktiven Preisen anzubieten.

In Bezug auf die Logistik kann ein verlässliches Datenmanagement z.B. helfen, Lieferketten richtig zu steuern. Die Pandemie hat immer wieder zu Lieferschwierigkeiten bestimmter Güter – oder teilweise auch nur kleiner Produktionsteile – geführt. Konsumenten haben das in Form von Verzögerungen in der Produktzustellung zu spüren bekommen. Um ihre Kunden nicht zu verärgern, sollten Händler hier ihre Daten nutzen, um intelligentes Erwartungsmanagement zu betreiben und Kunden rechtzeitig über mögliche Verzögerungen und Lieferprobleme zu informieren

Ein weiterer Logistikaspekt ist die Zustellung von online erworbenen Produkten. Auch dieses Jahr ist damit zu rechnen, dass das Weihnachtsgeschäft verstärkt online erfolgt, was wiederum einen erhöhten Einsatz von Speditionen und Lieferdiensten mit sich bringt. Eine professionelle Datenanalyse kann nicht nur dabei helfen, Retouren mithilfe einer Adressvalidierung zu reduzieren, sondern könnte u.a. auch für die Planung von effizienten Verkehrswegen für die Paketzusteller zu Hilfe genommen werden. Hier spielt dann der Einsatz von Geokoordinaten eine zentrale Rolle, etwa bei der Routenplanung.

Bildquelle: Uniserv GmbH