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Kundendaten: Vertrauen und hohe Datenqualität

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Datengetriebener E-Commerce funktioniert nur mit dem Vertrauen der Verbraucher. Aber auch die Datenqualität muss stimmen.


Laut der Studie "Datenland Deutschland - Die Transparenzlücke", die das Beratungsunternehmen Deloitte kürzlich veröffentlicht hat, lässt sich das Wachstumspotenzial einer datengetriebenen Wirtschaft nur realisieren, wenn das Verbrauchervertrauen gewährleistet...

Düsseldorf, 22.10.2014 - Laut der Studie "Datenland Deutschland - Die Transparenzlücke", die das Beratungsunternehmen Deloitte kürzlich veröffentlicht hat, lässt sich das Wachstumspotenzial einer datengetriebenen Wirtschaft nur realisieren, wenn das Verbrauchervertrauen gewährleistet ist. Genau das - so das Fazit der Untersuchung - sei aber in Deutschland (noch) nicht gegeben. Vor allem E-Commerce-Anbieter benötigten deshalb eine entsprechende Strategie für den Umgang mit Kundendaten und eine konsistente organisatorische Einbettung in ihr Geschäftsmodell.

Denn 83 Prozent der für die Studie Befragten legen auf besondere Vertraulichkeit Wert, wenn sie dem Online-Händler ihre Adress-Daten überlassen. 16 % geben manchmal sogar in Web-Formulare bewusst falsche Angaben zur Person ein. Die andere Seite der Medaille: Ein größerer Teil der Endverbraucher erwartet auch Vorteile davon, wenn Unternehmen korrekte Daten verwenden. Dabei geht es nicht nur darum, dass bestellte Waren sicher ihr Ziel erreichen. 42 % sehen auch Erleichterungen beim Online-Einkauf selbst, wenn die Händler über ihre persönlichen Daten verfügen. Ein Drittel erhofft sich davon eine bessere Anpassung an die Kundenwünsche.

Im Whitepaper "Sechs Erfolgsfaktoren für den datenbasierten E-Commerce" des niederländischen Softwareherstellers Human Inference werden wichtige Faktoren vorgestellt, die heute im Online-Handel eine Rolle spielen sollten. Etwa die zweifelsfreie Identifizierung der Adressdaten innerhalb von gewissen Toleranzgrenzen mit Hilfe einer automatisieren Dublettenerkennung und Fehlerkorrektur. Oder die Einbeziehung weiterer Datenquellen, um den Kunden noch genauer kennenzulernen - etwa eine Kaufübersicht oder das bisherige Zahlungsverhalten. Schließlich sollten alle Kenntnisse, die es zu einem Kunden versteckt in allen möglichen Systemen und Quellen gibt, zusammengeführt und dem gesamten Unternehmen zur Verfügung gestellt werden - vom Vertrieb, über das Marketing bis zum Service. Ziel ist dabei das Schaffen eines zentralen Kundenbildes, das die Basis für eine Personalisierung des Nutzererlebnisses darstellt.


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