Daten sind das Fundament jedes CRM-Systems – und im Zeitalter von KI-Assistenten und automatisierter Kundeninteraktion mehr denn je ein strategischer Vermögenswert. Was früher „nice to have“ war, entscheidet heute über Effizienz im Vertrieb, Genauigkeit in der Analyse, Wirksamkeit von Marketingkampagnen und letztlich über die Kundenzufriedenheit. Doch „Datenqualität“ ist kein abstrakter Begriff, sondern eine sehr konkrete Arbeitsgrundlage, die sich messen, steuern und verbessern lässt.

1. Was bedeutet „Datenqualität“ im CRM?

Anders als oft angenommen gibt es nicht die eine Datenqualität, sondern ein organisationsspezifisches Regelwerk, das beschreibt, welche Eigenschaften Daten erfüllen müssen, um die eigenen Geschäftsprozesse optimal zu unterstützen.

Die erforderliche Qualität ergibt sich aus zwei Faktoren:

1. dem Geschäftsmodell und den kundenzentrierten Prozessen, etwa im Vertrieb oder Kundenservice
   → (interne Verlinkung möglich zu: Welche Pflichten hat der Arbeitgeber im Zusammenhang mit der bAV? bzw. thematisch Welche Vorteile bietet die bAV den Mitarbeitenden? falls gewünscht)
2. dem IST-Zustand der Daten
   → gemessen über definierte Qualitätskriterien (siehe Abschnitt 5)

Im CRM-Kontext betrifft Datenqualität vor allem Kundenstammdaten, die für Vertriebs-, Service- und Marketingprozesse unverzichtbar sind – und zunehmend auch als Trainingsgrundlage für KI-gestützte CRM-Funktionen wie Predictive Scoring, Empfehlungen oder LLM-basierte Sales-Assistenten.

2. Warum Datenqualität oft unzureichend ist

In vielen Unternehmen hat das historisch gewachsene Abteilungsdenken die Datenlandschaft geprägt. CRM, ERP, Marketingtools, Serviceplattformen oder Excel-Listen existieren oft nebeneinander – mit folgenden Effekten:

• Datensilos, die dieselben Kunden unterschiedlich darstellen
• asynchrone Pflege (ein System wird früher oder umfassender aktualisiert als ein anderes)
• zeitverzögerte Stammdaten-Abgleiche
• uneinheitliche Eingaberegeln in verschiedenen Teams
• fehlende Verantwortlichkeiten für Datenpflege

Gerade für die 360-Grad-Kundensicht (siehe dein anderer Artikel „Welche Rolle spielt Customer Intelligence…“) ist dieser Zustand eine der größten Einstiegshürden.

3. Typische Datenqualitätsprobleme im CRM

Dubletten:

Mehrere Datensätze für denselben Kunden – häufig durch unterschiedliche Schreibweisen oder unvollständige Eingaben.

Unvollständige Datensätze:

Etwa fehlende Adressen, Ansprechpartner, Vertragsdaten oder Brancheninformationen.

Inkonsistente Daten:

Widersprüche zwischen Feldern, z. B. Zahlendreher, unplausible Geburtsdaten oder nicht aktuelle Umsatzinformationen.

Uneinheitliche Formate:

Unterschiedliche Datumsformate, abweichende Schreibweisen oder fehlerhafte Telefonnummern.

Veraltete Informationen:

Z. B. Ansprechpartner, die das Unternehmen längst verlassen haben, oder Dubletten durch ungepflegte ERP-Anbindungen.

Diese Probleme führen in der Praxis zu Mehraufwand, schlechter Kundenansprache, ineffizienten Prozessen – und erschweren den Einsatz von Automatisierungen bis hin zu KI-Assistenten.

4. Wie lässt sich Datenqualität messen?

Je nach CRM-System unterscheiden sich Methoden und Kontrollprozesse. Die Kernmetriken sind jedoch standardisiert und international anerkannt:

4.1 Vollständigkeit

Wie viele erforderliche Datenfelder sind ausgefüllt?

Beispiel:

1000 Kundennummern → 1000 Datensätze müssen vorhanden sein.

4.2 Genauigkeit / Korrektheit

Wie viele Datensätze enthalten fehlerhafte oder unplausible Werte?

Was als „fehlerhaft“ gilt, ist organisationsspezifisch:

Eine Adresse kann vollständig, aber sachlich falsch sein.

4.3 Konsistenz / Widerspruchsfreiheit

Halten die Daten die definierten Geschäftsregeln ein?

Beispiele:

• Geburtsdatum → Alter muss plausibel sein

• USt-ID → gültiges Format

• Telefonnummern → Länderformat

4.4 Aktualität

Wie alt sind die Daten im Verhältnis zur Nutzungssituation?

Beispiel: 70 % der Datensätze wurden seit 15 Jahren nicht aktualisiert.

4.5 Eindeutigkeit

Existiert jeder Kunde nur einmal?

Dublettenrate = zentrale Qualitätskennzahl.

4.6 Sampling-Methoden

Regelmäßige Stichprobenkontrollen, z. B. 50 von 1000 Datensätzen werden geprüft.

Das Ergebnis gilt als repräsentative DQ-Kennzahl.

5. Wie Unternehmen die Datenqualität verbessern können

Eine nachhaltige Verbesserung besteht aus drei Bausteinen:

5.1 Bereinigung

• Dubletten erkennen und zusammenführen
• fehlende Daten ergänzen
• Formate vereinheitlichen
• führenden (Master-)Datensatz definieren

5.2 Standardisierung

• verbindliche Eingaberegeln (z. B. DD/MM/YYYY)
• Validierungen in den Eingabemasken
• Pflichtfelder pro Prozessschritt
• Automatisierte Prüfregeln im CRM

5.3 Organisatorische Verankerung

• klare Verantwortlichkeiten (Data Owners, Data Stewards)
• Compliance über Data Governance
• kontinuierliche Qualitätssicherung über Dashboards und Reports

Wichtig: Datenqualität ist kein einmaliges Projekt, sondern ein dauerhafter Organisationsprozess.

6. Datenqualität im KI-/ML-Kontext

Mit der Integration von KI-Assistenten in modernen CRM-Systemen (z. B. durch LLMs) steigen die Anforderungen an Datenqualität erheblich:

6.1 Warum KI hochwertige Daten braucht

LLMs und Machine-Learning-Modelle benötigen:

• präzise, vollständige, konsistente Daten
• dokumentierte Herkunft („Wer hat die Daten wie und wann erhoben?“)
• saubere Trainingsgrundlagen
• geringe Verzerrungen (Bias)
• klare semantische Struktur

Ein kleiner Fehler in den Daten kann im Modell zu großen Fehlinterpretationen führen.

6.2 Die Rolle technischer Grundlagen

Du hast es selbst perfekt formuliert:

Ohne Mathematik, Statistik und Informatik kann man KI nicht strategisch einsetzen.

• Statistik → prüft Repräsentativität & Unsicherheiten
• Mathematik → bestimmt passende Modellklassen
• Informatik → definiert Skalierbarkeit, Infrastruktur & Latenzbedingungen

Strategische Entscheidungen im KI-Kontext müssen mit technischem Verständnis einhergehen.

6.3 Monitoring und Governance

Für ML-Daten gilt:

Datenqualität ist kein Zustand, sondern ein Prozess.

Daher benötigt KI im CRM:

• kontinuierliches Monitoring
• Anomalieerkennung
• Versionierung von Datensätzen
• Dokumentation der Datenherkunft
• klare Verantwortlichkeiten (Data Governance)

So lassen sich Modellverschlechterungen verhindern, bevor sie sich auf Kundeninteraktionen auswirken.

7. Datenqualität als Startpunkt für 360°-Kundensicht, MDM & Data Mesh

Vor größeren Data- oder CRM-Projekten lohnt sich ein Data-Quality-Assessment – oft in Form eines Workshops (typisch ca. 13 k EUR). Ergebnis:

• Bewertung der aktuellen Datenqualität
• Definition der Regeln & Standards
• Ableitung konkreter Maßnahmen
• technische Roadmap für MDM oder 360°-Kundensicht

Ohne diese Grundlagen verläuft kein Master-Data-Projekt oder Customer-Intelligence-Vorhaben erfolgreich.

Fazit

Datenqualität ist der entscheidende Hebel, um CRM-Systeme effizient zu betreiben – und die Grundlage für moderne KI-Assistenten, Predictive Analytics und automatisierte Kundeninteraktion. Ihre Messung erfolgt über klar definierte Kriterien; ihre Sicherstellung über Standards, Prozesse und eine beständige Data Governance.

Im CRM-Umfeld entscheidet Datenqualität darüber, wie gut Vertrieb, Marketing, Service und Geschäftsführung zusammenarbeiten können – und wie zuverlässig KI-gestützte Systeme ihre Aufgaben erfüllen.

Datenqualität ist damit kein IT-Thema, sondern ein strategischer Erfolgsfaktor.

Einstieg in die Datenqualitätsarbeit

• Beginnen Sie mit einem kleinen Stichproben-Audit der CRM-Daten (50–100 Datensätze).
• Legen Sie Eingaberegeln und Validierungen fest, bevor Sie automatisieren.
• Nutzen Sie Dashboards zur laufenden Überwachung.
• Starten Sie größere CRM-/360°-Projekte immer mit einem Datenqualitäts-Workshop.
  

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