CRM-Daten bereinigen: Dubletten, Felder und Regeln

CRM-Daten zu bereinigen, wird an dem Tag dringend, an dem ein Vertriebsmitarbeiter drei Datensätze „Müller“ findet, bei jedem zweiten eine leere Telefonnummer und einen Status, den niemand aktualisiert. Er kehrt zu seiner Tabelle zurück, und das CRM verschlechtert sich ein weiteres Stück: Ein CRM ist nur so viel wert wie das Vertrauen, das das Team ihm schenkt.

Dieser Leitfaden folgt der Reihenfolge, die wir empfehlen, von der bezifferten Bestandsaufnahme bis zu den Kontrollen, die das Ergebnis halten. Wenn Sie Ihr Werkzeug noch nicht gewählt haben, geht unser Leitfaden, um zwischen Twenty, Dolibarr und Odoo zu wählen, von Ihren Prozessen aus. Die Leitfäden zu Migration und Betrieb finden Sie in unserer Rubrik CRM.

Kurz gesagt

• Eine getestete Sicherung und eine bezifferte Bestandsaufnahme vor jeder Massenkorrektur.
• Sichere Dubletten findet man über einen verlässlichen Schlüssel; wahrscheinliche Dubletten gehen über einen menschlichen Blick, nie über eine automatische Zusammenführung.
• Weniger Felder, Listen statt Freitext und Werte, die nur eines bedeuten.
• Eine festgelegte und angewandte Aufbewahrungsfrist: In Frankreich schlägt die CNIL drei Jahre für einen Interessenten vor.
• Eingaberegeln und eine automatische Kontrolle jede Nacht, sonst kehrt die Unordnung durch dieselben Türen zurück.

Warum kostet ein schlecht gepflegtes CRM viel?

Die Akzeptanz. Daten, an denen man zweifelt, werden nicht mehr abgerufen, also nicht mehr aktualisiert, also noch weniger verlässlich. Dieser Kreislauf verurteilt ein CRM sicherer als eine schlechte Softwarewahl.

Automatisierungen und KI. Jede Automatisierung liest das CRM: Eine Nachfassmail geht an den falschen Kontakt, eine Rechnung wird zweimal erstellt, ein Bericht zählt denselben Kunden doppelt. Eine daran angeschlossene KI macht es schlimmer, weil sie mit Überzeugung antwortet: Nach dem Ansprechpartner eines Kunden gefragt, wählt sie ohne Hinweis eine der Dubletten. Die Datenqualität ist übrigens einer der Gründe, warum die Rentabilität der KI im Unternehmen auf sich warten lässt.

Die DSGVO. Artikel 5 der Verordnung verlangt sachlich richtige und erforderlichenfalls auf dem neuesten Stand gehaltene Daten, und dass alle angemessenen Maßnahmen getroffen werden, damit unrichtige Daten unverzüglich gelöscht oder berichtigt werden. Er verlangt auch Daten, die auf das Notwendige beschränkt sind (Datenminimierung), und nicht länger als nötig aufbewahrt werden. Ein nie bereinigtes CRM entfernt sich jedes Jahr ein Stück weiter von diesen Grundsätzen.

Schritt 1: messen, bevor man etwas anfasst

Man bereinigt nicht blind, und man löscht nichts ohne Netz.

• Eine vollständige Sicherung vor jeder Massenänderung, und eine getestete Wiederherstellung.
• Umkehrbare Vorgänge: Eine Massenkorrektur läuft zuerst als Simulation, mit einem Weg zurück; solange ein Zweifel besteht, archiviert man, statt zu löschen.
• Eine bezifferte Bestandsaufnahme mit Ihren eigenen Daten: Zahl der Datensätze pro Objekt, Anteil der Datensätze ohne E-Mail und Telefon, Datensätze ohne Verantwortlichen, Zahl der verschiedenen Werte in jeder Liste (ein frei eingegebenes Feld „Branche“ zeigt schnell seine Schreibvarianten), Datensätze ohne jede Aktivität seit Langem. Diese Zahlen dienen danach dazu, den Fortschritt zu messen.

Letzte Voraussetzung, eine Definition:

Schritt 2: Dubletten behandeln

Woher sie kommen

Dubletten haben immer eine Eingangstür: wiederholte Importe, ein Website-Formular, das bei jedem Absenden einen Datensatz anlegt, zwei Vertriebsmitarbeiter, die dasselbe Unternehmen erfassen, und alle Schreibvarianten („Müller GmbH“, „GmbH Müller“ und „Müller“; eine private und eine geschäftliche E-Mail; eine Website mit oder ohne „www“). Die Tür zu finden, zählt so viel wie der Hausputz: Sonst kommen sie zurück.

Sie finden

Zwei Suchebenen:

In Twenty sind E-Mail und Domain standardmäßig eindeutig, und die Dokumentation der Eindeutigkeitsregeln erklärt, wie man in den Einstellungen des Datenmodells weitere Felder eindeutig macht, zum Beispiel eine aus Ihrer Rechnungssoftware übernommene Kundennummer.

Sie auflösen

Für jede Gruppe wählt man den Datensatz, der bleibt (den vollständigsten oder den mit den laufenden Geschäften), holt aus den anderen das Nützliche hinein (Notizen, Telefon, Verknüpfungen zu Geschäften) und löscht dann die anderen. Je nach Werkzeug geschieht das über eine Zusammenführungsfunktion, über die API oder von Hand: Prüfen Sie, was Ihres bietet, bevor Sie das Vorhaben beginnen.

Drei Verhaltensweisen von Twenty sollte man kennen, und dieselbe Dokumentation beschreibt sie. Vor einem Import werden die Dubletten innerhalb der Datei hervorgehoben, und man kann diese Zeilen korrigieren oder entfernen, bevor man den Import startet. Eine importierte Zeile, deren E-Mail oder Domain bereits existiert, aktualisiert den bestehenden Datensatz, statt einen zweiten anzulegen: praktisch zum Ergänzen, gefährlich, wenn die Datei eine ältere Version der Daten enthält. Das dritte betrifft direkt die Bereinigung.

Schritt 3: Felder, die nur eines bedeuten

Ein guter Teil der Unordnung kommt aus dem Modell, nicht aus der Eingabe.

• Listen statt Freitext für alles, was zum Sortieren oder Zählen dient (Branche, Herkunft, Status, Größe): Wenige klare Werte ergeben brauchbare Berichte, Freitext ergibt Varianten.
• Weniger Felder. Jedes Feld, das niemand ausfüllt, ist Rauschen, und ein Grund mehr, den Datensatz nicht zu öffnen. Das verlangt auch der Grundsatz der Datenminimierung aus Artikel 5: nur behalten, was nützt.
• Pflichtfelder, aber wenige. Das strikte Minimum des brauchbaren Datensatzes. Zu viele Pflichten erzeugen falsche Werte („auszufüllen“, „0000“), schlimmer als ein leeres Feld, weil sie echt aussehen.
• Ein Wert, eine Bedeutung. Jedes Feld, das zum Entscheiden dient (Herkunft, Status, Verantwortlicher), prüft man mit einer Frage: Bezeichnet jeder Wert eine einzige Wirklichkeit? Eine Herkunft „Website“, die Angebotsanfragen und Newsletter-Anmeldungen vermischt, macht beide an dem Tag ununterscheidbar, an dem man wissen will, woher die Verkäufe kommen.

Schritt 4: was man nicht mehr aufbewahren muss

Bereinigen heißt auch löschen. In Frankreich schlägt die CNIL Referenzfristen für Kunden- und Interessentendateien vor, zusammengefasst in ihren Fragen und Antworten zum Referenzrahmen für die Verwaltung kommerzieller Tätigkeiten:

Am Ende der Frist kann man den Interessenten erneut kontaktieren, um zu erfahren, ob er weiterhin Ansprachen erhalten möchte. Ohne positive und ausdrückliche Antwort werden seine Daten gelöscht oder in einer von den aktiven Daten getrennten Datenbank archiviert, wenn eine Pflicht dies rechtfertigt (etwa eine buchhalterische oder steuerliche).

Zwei Präzisierungen derselben Seite zählen für die Bereinigung. Diese Referenzrahmen sind nicht verbindlich: Sie können andere Fristen festlegen, sofern Sie diese Wahl begründen können. Und eine Person, die der Akquise widersprochen hat, darf nicht über den nächsten Import zurückkommen: Die CNIL empfiehlt, das, was die Beachtung ihres Widerspruchs ermöglicht, mindestens drei Jahre aufzubewahren, in einer Sperrliste, die nur dazu dient.

In der Praxis: ein Feld „letzter Kontakt“, das aktuell gehalten wird, idealerweise durch eine Automatisierung, und eine regelmäßige Liste der Datensätze, die die festgelegte Frist überschritten haben.

Schritt 5: Regeln, damit es hält

• Eine verantwortliche Person für die Daten, namentlich benannt, mit Vertretung. Nicht „das Team“.
• Klare Rechte: wer anlegt, wer ändert, wer löscht. Dafür dienen die Rollen und Berechtigungen des Werkzeugs.
• Kontrollierte Eingangstüren: Ein Website-Formular prüft zuerst, ob die E-Mail existiert, bevor es einen Datensatz anlegt, und ein Import geht immer über eine geprüfte, von Dubletten bereinigte und mit der Sperrliste abgeglichene Datei.
• Eine monatliche Prüfung: die Liste der wahrscheinlichen Dubletten, der Datensätze ohne Verantwortlichen und der Datensätze jenseits der Aufbewahrungsfrist. Sie bleibt kurz, wenn die automatischen Kontrollen die Arbeit vorbereitet haben.

Schritt 6: automatische Kontrollen

Eine Automatisierung kann das CRM jede Nacht durchsehen und eine kurze Liste erstellen: neue wahrscheinliche Dubletten, ohne Pflichtfeld angelegte Datensätze, Werte außerhalb der Liste, Datensätze jenseits der Aufbewahrungsfrist. Die Liste geht an die verantwortliche Person, über einen Kanal, den sie wirklich liest. Das sind die Grundsätze der Überwachung von Automatisierungen, angewandt auf die Daten: eine Warnung, eine abzuarbeitende Liste, keine stille Korrektur.

Eine Kontrolle dient vor allem dazu, zu sagen, was sie nicht entscheiden kann.

Eine Maschine, die allein zusammenführt, was sie schlecht versteht, richtet mehr Schaden an als die Dubletten selbst.

Was die Bereinigung nicht löst

• Ein unklarer Prozess. Wenn niemand weiß, wer einen Interessenten betreut oder wann ein Status zu aktualisieren ist, verschlechtern sich die Daten wieder. Die Antwort liegt in der Organisation, nicht in der Software.
• Legitime Ähnlichkeiten. Eine Person, die das Unternehmen wechselt, ein Konzern und seine Töchter, die sich eine Domain teilen: Nicht alles, was sich ähnelt, ist eine Dublette.
• Was nie erfasst wurde. Die Bereinigung macht verlässlich, was existiert; sie rekonstruiert nicht, was fehlt.

Womit beginnen?

Beginnen Sie mit der Bestandsaufnahme aus Schritt 1, mit Ihren eigenen Zahlen: Sie zeigt den Umfang des Vorhabens, bevor Sie Zeit hineinstecken, und dient als Vergleichspunkt. Wenn ein CRM-Wechsel ansteht, machen Sie den großen Hausputz zu diesem Zeitpunkt und setzen Sie die Regeln ab dem ersten Tag des neuen Werkzeugs: Unser Leitfaden, um von HubSpot zu einem freien CRM zu migrieren, zeigt, wo die Bereinigung in die Migration passt.

Wenn Sie lieber begleitet werden, werden in unserem CRM-Angebot Ihre bestehenden Daten übernommen, von Dubletten bereinigt und geprüft: Nichts Zweifelhaftes kommt unverändert hinein, und das Team startet auf einer sauberen Basis. Und wenn Ihr CRM Twenty ist, sagt unser Erfahrungsbericht zu Twenty im Produktivbetrieb, was sein Betrieb im Alltag verlangt.

Häufige Fragen

Quellen

1. Artikel 5 der Verordnung (neuer Tab)cnil.fr
2. Dokumentation der Eindeutigkeitsregeln (neuer Tab)docs.twenty.com
3. Fragen und Antworten zum Referenzrahmen für die Verwaltung kommerzieller Tätigkeiten (neuer Tab)cnil.fr