Big Data und falsche Kundendaten

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Eine Studie hat kürzlich festgestellt, dass 41 % aller angegebenen Kundendaten falsch sind. Was bedeutet das für die Unternehmen, die damit arbeiten müssen? Und was für Big Data?

In der Studie Data Privacy and Security Survey von RSA sollte herausgefunden, welchen Wert die Privatsphäre für Kunden hat. Die Ergebnisse sind erstaunlich. Allein 41 % der User gaben an, dass sie wissentlich falsche Kundendaten angeben.
Die Gründe hierfür sind:

• 59 % sagten, sie wollten keine unangeforderten Anfragen
• 55 % sagten, sie wollten keine Werbung
• 35 % hatten Sicherheitsbedenken bzgl. der Webseite
• 55 % befürchten, dass ihre Daten ohne ihr Wissen einfach weiterverkauft werden
• 54 % misstrauen dem Unternehmen und wollen hier sowieso nichts kaufen
• 78 % wollen einfach nicht so viele private Informationen preisgeben

Was können wir daraus lernen?

Wenn Kunden falsche Informationen angeben, wollen sie natürlich schon etwas, sind aber nicht bereit hierfür ihre tatsächlichen oder kompletten Informationen herauszugeben. Das kann z. B. passieren, wenn ein User sich für ein Whitepaper interessiert, aber ansonsten nicht mit dem Unternehmen kommunizieren möchte oder danach selbst entscheiden will, ob er dieses Unternehmen kontaktiert. Viele User wissen aber auch aus Erfahrung, dass sie sich, sobald sie sich für etwas eintragen, wenige Tage später bereits Werbung erhalten. Mit einem kleinen Trick kann man sogar herausfinden, wer die eigenen Daten weitergegeben hat. Man fügt seinem Namen einfach noch ein Kürzel hinzu oder änder einfach das Geschlecht. Die wenigsten Datenbanken bemerken das und plötzlich wird Max Mustermann als Frau Mustermann angeschrieben.

Wie bekommen wir die Kundendaten, die wir wollen?

Ganz einfach: Indem wir sie nicht wollen! Fragen Sie doch mal jemanden, den sie gerade kennengelernt haben nach seinem genauen Geburtsdatum und wo er wohnt. Er wird es ihnen sicherlich nicht verraten. Während eines netten Abend oder während eines längeren Gesprächs kann es aber gut sein, dass er ihnen diese Informationen anvertraut.

Leider sind viele Unternehmen hier viel zu ungeduldig. Oft reicht schon ein Nachname und eine E-Mail-Adresse aus, um mit jemandem zu kommunizieren. Warum muss ich gleich wissen, wie alt diese Person ist und wie seine Telefonnummer lautet.

Die Antwort: Viele Werbetreibende denken nur in Leads. Ein Lead muss bestimmte Informationen enthalten, damit dieser überhaupt als solcher gezählt wird. Und Leads bringen Geld. Eine Agentur, die einem Kunden nach einer Werbeaktion 100 Leads übergeben kann, steht besser da, als eine Agentur, die 1.000 E-Mail-Adressen besitzt. In vielen Geschäftsmodellen wird sogar nur nach Leads abgerechnet. Da interessiert es am Ende niemanden, ob man damit viele Kunden vergrault oder dann falsche Informationen erhält. Lead ist Lead.

Der Dumme ist nur das Unternehmen, das am Ende feststellt, dass viele Kontaktinformationen überhaupt nicht stimmen.

Customer Relationship ist immer eine Beziehung zwischen Menschen

Die Kundenbeziehung oder auch Customer Relationship ist in erster Linie eine Beziehung. Wer sich tolpatschig verhält und sich falsch verhält, verliert den Kontakt und die Beziehung. Oder noch schlimmer: wird belogen. Nur durch eine ehrliche und transparente Kommunikation begleitet durch ein sensibles Vorgehen, kann Vertrauen aufgebaut werden. Und dieses Vertrauen spiegelt sich später in guten Informationen und Umsätzen wider.

Was bedeuten falsche Kundendaten für Big Data?

Wenn 41 % aller Daten falsch sind, die wir in Big Data auswerten, haben wir ein großes Problem. Natürlich gibt es einige Lösungen, die Informationen abgleichen, ergänzen und korrigieren können. Doch die Kunden sind schlau. Falsche Informationen sind nicht sofort erkennbar: ein falsches Geburtsdatum; eine Straße, in der ein Freund früher mal wohnte; die Telefonnummer meines Zahnarztes; die Adresse meines Nachbarn – falsche Kundendaten sind schwer erkennbar. Selbst Software, die bereits bei der Eingabe überprüft, ob die Daten stimmen, können leicht ausgetrickst werden. Kein Wunder, dass so viele Menschen Fake-Profile im Netz haben, die nach außen hin, korrekt aussehen. Für Big Data aber ein Problem.

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