TY  - CHAP
U1  - Teil eines Buches
A1  - Braun, Simone
ED  - Hannig, Uwe
T1  - Valide Kundendaten – Das Fundament für Omni-Channel Marketing
T2  - Marketing und Sales Automation
N2  - In die neuen Verfahren, wie Big Data, Machine Learning und Predictive Analytics, werden von Marketing und Vertrieb hohe Erwartungen gesetzt. Doch dem „Garbage in – Garbage out“-Prinzip folgend lassen die Ergebnisse zu wünschen übrig. Grund hierfür ist häufig eine nicht ausreichende Qualität in den zugrunde liegenden Kundendaten. Dieser Beitrag beleuchtet diese Problematik anhand der Wert-Pyramide. Je weiter oben die Daten in der Wertschöpfungskette angesiedelt sind, desto höher ist deren Qualität und umso mehr Wert haben sie für das Unternehmen. Darüber hinaus wird aufgezeigt, wie sich mit Hilfe von Monitoring-Systemen, wie einer Datenqualitäts-Scorecard, Aussagen zur Datenqualität treffen und Verbesserungen derselben messen lassen. So wird der tatsächliche Wert von Daten für Unternehmen ersichtlich.
KW  - Datenmanagement
KW  - Datenqualität
KW  - Kundendaten
Y1  - 2021
UR  - https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-658-21688-7_12
SN  - 978-3-658-21687-0 (Print)
SB  - 978-3-658-21687-0 (Print)
SN  - 978-3-658-21688-7 (Online)
SB  - 978-3-658-21688-7 (Online)
U6  - https://doi.org/10.1007/978-3-658-21688-7_12
DO  - https://doi.org/10.1007/978-3-658-21688-7_12
SP  - 159
EP  - 175
PB  - Springer Gabler
CY  - Wiesbaden
ER  -