Datenunterstütztes Vertriebsmanagement: Teil 3 von 10 - Die Datenqualität
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Datenunterstütztes Vertriebsmanagement: Teil 3 von 10 - Die Datenqualität

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Bei der Datenqualität geht es nicht nur um die Aussagekraft von Daten. Für datenbasierte Systeme, egal für welchen Zweck, ist die Datenqualität essenziell. Sich nicht um die Datenqualität zu kümmern, gleicht dem falschen Kraftstoff im Tank mit der Folge eines Totalschadens. Daher sollte ein System die Prozesse bereitstellen, die Datenqualitätsprobleme sichtbar, Verbesserungsprozesse möglich und ein Missachten der Datenqualitätsregularien so gut wie unmöglich machen.

Vollständigkeit: Jeder notwendige Datensatz muss vorhanden sein. Egal ob von einem System oder Mensch generiert. Beispiel: Kontodaten

Aktualität: Daten sollten regelmäßig vom Menschen oder dem generierenden System aktualisiert werden. Beispiel: Adressdaten

Konsistenz: Dateneingaben und Verarbeitungen sollten einer Logik folgen, um Widersprüche zu vermeiden. Beispiel: Kundenpotenziale

Konformität: Die Form, in der Daten eingegeben, gespeichert oder verarbeitet werden sollte standardisiert sein. Beispiel: Ländercodes

Sauberkeit: Leistungssenkende Doubletten und unnütze Datenabfragen müssen vermieden werden. Beispiel: Doppelte Kunden

Tipp: Single Source of Truth (SSOT)

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Ein umfassendes und schlüssiges System sollte, was eine Datenquelle angeht, immer mit einer SSOT arbeiten. Dies bedeutet, für bislang redundante Datenquellen eine führende Datenquelle zu definieren (Beispiel: ERP Systeme für Kundenstammdaten). Bei komplexeren Strukturen mit mehreren Systemen wäre ein Data-Warehouse zu empfehlen, welches wiederum den zentrale Datenpool, bestehend aus Daten aller SSOTs darstellt. Die Nutzung eines zentralen Datenpools gewährleistet, dass jeder Datenkonsument und -Verarbeiter zu jedem Zeitpunkt auf dem gleichen Aktualitätsstand ist. Außerdem fällt die Wartung von Daten leichter, da die Quelle klar definiert ist und Wartungsarbeiten nicht an verschiedenen Quellen stattfinden müssen.

Achtung: Die Verwendung einer SSOT bringt eine große Anforderung an Disziplin und Prozesssicherheit mit sich.


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Inhalt

Executive Summary

Teil 1 - Von der Philosophie zur Methodik

Teil 2 - Eine nützliche Datenstruktur

Teil 3 - Die Datenqualität

Teil 4 - Das prozessorientierte Werkzeug

Teil 5 - Ein in sich schlüssiges System

Teil 6 - Ein userzentriertes Konzept

Teil 7 - Transparenz über den Mehrwert

Teil 8 - Fokus auf das Wesentliche

Teil 9 - Flexibilität zum Schaffen einer Optimierungskultur

Teil 10 - Wirkungsvolles Management


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Disclaimer

Der Inhalt dieses Whitepapers ist stark vereinfacht. Die Komplexität aller Geschäfte, Branchen, Segmente und Unternehmenssituationen ist zu umfangreich, um eine spezifische Lösung in einem Whitepaper zu behandeln und sollte individuell in der Tiefe analysiert werden. Dieses Dokument verwendet vereinfachte Annahmen und Szenarien, um die Logik des Konzepts zu vermitteln. Wir sind uns sehr bewusst, dass ein Mitarbeiter nicht nur als Ressource gesehen werden kann. Aber viele Situationen erfordern einen analytischen Weg, um die Richtigkeit eines Set-Ups zu bestätigen oder zu widerlegen. Dies gilt sowohl für Vertriebsorganisationen als auch für jede andere Abteilung oder Organisation.

Des Weiteren liefern wir in diesem Whitepaper keine Herangehensweise für Schulungsszenarien wie beispielsweise Verhandlungstrainings, welche sich durch den Output unseres Systems als Bedarf herauskristallisieren.

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