Wie Dubletten überhaupt entstehen
Dubletten entstehen meist durch parallele Erfassung desselben Kontakts über unterschiedliche Kanäle, etwa Messeleads, Website-Formulare und manuelle Eingabe durch den Vertrieb, ohne dass vorher ein Abgleich mit bestehenden Datensätzen erfolgt. Auch Firmenumzüge, Namensänderungen bei Heirat oder unterschiedliche Schreibweisen von Firmennamen führen regelmäßig zu neuen, eigentlich vermeidbaren Datensätzen.
Ausmaß des Problems ehrlich einschätzen
In gewachsenen CRM-Systemen ohne aktive Dublettenkontrolle liegt der Anteil doppelter oder mehrfach angelegter Kontakte häufig im Bereich von 10 bis 25 Prozent des Gesamtbestands. Diese Größenordnung wirkt sich direkt auf Reportings, Kampagnenversand und Vertriebsprioritäten aus, da beispielsweise Umsatzzahlen auf mehrere Datensätze verteilt und dadurch unterschätzt werden.
Automatisierte Dublettenerkennung einsetzen
Die meisten CRM-Systeme bieten Funktionen zur automatisierten Dublettenprüfung, die auf Übereinstimmungen bei Name, E-Mail-Adresse oder Telefonnummer basieren, jedoch bei geringfügigen Abweichungen wie unterschiedlicher Schreibweise an Grenzen stoßen. Ergänzende Abgleichsverfahren, die auch ähnliche statt nur identische Werte erkennen, verbessern die Trefferquote deutlich.
- Abgleich über E-Mail-Adresse und Telefonnummer als härteste Kriterien
- Ähnlichkeitsbasierten Abgleich bei Namen und Firmenbezeichnungen ergänzen
- Regelmäßige automatisierte Prüfläufe statt einmaliger Bereinigung
Manuelle Prüfung bei Grenzfällen
Nicht jeder automatisch erkannte Verdachtsfall ist tatsächlich eine Dublette, etwa bei Vater und Sohn mit gleichem Namen in derselben Firma. Solche Grenzfälle sollten von geschulten Mitarbeitenden manuell geprüft werden, statt automatisierte Zusammenführungen ungeprüft durchzuführen, da eine fälschlich zusammengeführte Dublette Informationen unwiederbringlich vermischen kann.
Regeln für die Zusammenführung festlegen
Bei der Zusammenführung zweier Datensätze muss klar geregelt sein, welcher Datensatz als führend gilt und wie mit widersprüchlichen Informationen, etwa unterschiedlichen Adressen oder Ansprechpartnern, umgegangen wird. Bewährt hat sich, den zuletzt aktualisierten oder vollständigeren Datensatz als führend zu behandeln und die Historie des anderen Datensatzes vollständig zu übernehmen.
- Führenden Datensatz anhand von Aktualität und Vollständigkeit bestimmen
- Aktivitätshistorie beider Datensätze vollständig zusammenführen
- Zusammenführung protokollieren, um sie bei Fehlern rückgängig machen zu können
Neue Dubletten dauerhaft vermeiden
Der wirksamste Schutz gegen neue Dubletten ist eine Prüfung bereits bei der Neuanlage eines Kontakts, die vor dem Speichern automatisch nach ähnlichen bestehenden Datensätzen sucht und den Nutzer auf mögliche Übereinstimmungen hinweist. Diese Kontrolle sollte für alle Erfassungswege gelten, also auch für Website-Formulare und importierte Messelisten, nicht nur für die manuelle Eingabe im CRM.
Verantwortlichkeit für laufende Datenpflege
Datenqualität verschlechtert sich ohne kontinuierliche Pflege zwangsläufig wieder, weshalb eine feste Zuständigkeit, etwa ein Datenqualitätsverantwortlicher mit regelmäßigem Prüfrhythmus, langfristig sinnvoller ist als einmalige Bereinigungsaktionen. Ein vierteljährlicher Kontrollbericht mit den wichtigsten Kennzahlen zur Datenqualität hilft, Verschlechterungen frühzeitig zu erkennen.
Fazit
Dubletten und veraltete Daten sind ein dauerhaftes, nicht einmaliges Problem, das sowohl automatisierte Prüfung als auch klare Zuständigkeiten erfordert. Wer bereits bei der Neuanlage von Kontakten ansetzt und regelmäßige Kontrollen fest im Unternehmen verankert, verhindert, dass sich die Datenqualität nach einer einmaligen Bereinigung erneut verschlechtert.
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