Sådan tester I kvaliteten af jeres kundedata i 4 trin

I de fleste virksomheder bliver kundedata samlet ind fra mange kanaler: webformularer, butikker, kundeservice, kampagner og et par legacy-systemer, ingen længere har fuldt overblik over. Men hvad hjælper al den data jer med, hvis den er forkert eller forældet?

Ni ud af ti virksomheder tror, deres data er gode nok – indtil de tester dem. Her får I en konkret metode til at måle, hvor I står, så I kan træffe hurtigere beslutninger på et data, I faktisk kan stå inde for.

Hvorfor betaler god datakvalitet sig?

Før I går i gang med at teste, er det værd at kridte banen op: god datakvalitet skaber værdi langt ud over markedsføring og levering. Når jeres data er korrekte, mærker I det på tværs af forretningen:

• Skarpere salg og marketing. Med valide, opdaterede data kan I segmentere mere præcist og ramme de rigtige kunder første gang – i stedet for at bruge budgettet på kampagner, der aldrig når frem.
• Højere effektivitet. Medarbejdere, der arbejder med korrekte data, bruger mindre tid på manuel oprydning og fejlfinding – og mere tid på opgaver, der rent faktisk flytter forretningen.
• Bedre beslutninger. Kvalitetsdata giver jer et mere retvisende billede af kunder og samarbejdspartnere, så I kan træffe hurtigere og mere sikre beslutninger.
• Færre fejl og lavere risiko. Forkerte data fører til fejlfakturering, tabte leverancer og dårlige kundeoplevelser – høj datakvalitet er simpelt hen billigere i længden.
• Lettere GDPR-efterlevelse. Korrekte, opdaterede data er en forudsætning for at kunne håndtere personoplysninger ansvarligt.

Med det på plads er spørgsmålet ikke længere, om I skal teste jeres datakvalitet – kun hvordan.

Trin 1: Sæt konkrete mål for jeres datakvalitet

I kan ikke forbedre noget, I ikke måler. Start med at spørge: hvad bruger vi data til, og hvad koster dårlig data os helt konkret? Eksempler kunne være:

• Hvor meget post kommer retur, fordi adressen er forkert
• Hvor mange kunder har komplette kontaktoplysninger
• Hvor mange personlige tilbud bliver rent faktisk åbnet og brugt

Målene afhænger af, hvor I sidder i organisationen. Arbejder I med logístik, vil I vide, om adresserne er gyldige ved checkout, så I undgår returpakker. Arbejder I med e-mailmarketing, handler det mere om, hvor mange adresser på jeres liste rent faktisk kan nå ud til nogen.

Trin 2: Test jeres data og find jeres udgangspunkt

I kan ikke drive forbedring, før I ved, hvor galt det står til i dag. Lav en konkret test af jeres eksisterende kundedata, og brug resultatet som jeres baseline – det tal, I måler fremtidige forbedringer op imod.

Det kan være så enkelt som at validere et udtræk af adresser, før pakker sendes ud, eller tjekke kvaliteten af en e-mailliste, før en kampagne skydes af sted. Uden den baseline bliver det svært at vise, om jeres indsats faktisk flytter noget.

Trin 3: Prøv en løsning, der passer til problemet

Når I har sat ord på problemet, kan I gå efter den rigtige løsning. Har I eksempelvis et problem med dårlige adresser, har I typisk to veje: en hurtig løsning, hvor I vasker og validerer jeres eksisterende data med det samme, og en mere langsigtet, hvor I validerer data i realtid, allerede når kunden taster oplysningerne ind – så fejlen aldrig når ind i jeres systemer.

De to går godt i spil sammen: datavask rydder op i det, I allerede har, mens realtidsvalidering forhindrer nye fejl i at opstå.

Trin 4: Mål resultatet – og juster

Når løsningen er på plads, kører I testen igen og holder resultatet op mod jeres baseline fra trin 2. Her får I svar på, hvor I ser fremgang, og hvor der stadig er huller, I skal arbejde videre med.

Datakvalitet betyder ikke det samme fra virksomhed til virksomhed. Men så længe I sætter mål, der giver mening for jeres forretning, og tester løbende op imod dem, kan I være sikre på, at I rent faktisk flytter jer.