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Wie prüft und korrigiert man einen Kundenbestand?

Was es heißt, einen Bestand zu korrigieren

Ein Kundenbestand altert von allein: Wer die Daten eingibt, hat es eilig, wer eine Liste importiert, vertauscht die Spalten, wer telefoniert, schreibt den Namen nach Gehör. Nach einigen Jahren enthält derselbe Bestand Adressen, die auf zehn Arten abgekürzt sind, dieselbe Person auf zwei oder drei Datensätzen, E-Mail-Adressen mit einem Tippfehler in der Domain und Telefonnummern mit halb geschriebener Vorwahl. Keiner davon ist für sich ein schwerer Fehler. Alle zusammen lassen Briefe zurückkommen, schicken dieselbe Mitteilung zweimal und blähen die Zahlen der Kampagnen auf.

Korrigieren heißt nicht, die unvollkommenen Datensätze zu löschen. Es heißt, jede Angabe in ihre korrekte Form zu bringen, wo das möglich ist, zu markieren, was sich nicht sicher rekonstruieren lässt, und die Datensätze zusammenzuführen, die von derselben Person sprechen, ohne etwas von dem zu verlieren, was sie enthielten. Das Ergebnis ist ein Bestand, auf dem eine Kampagne, eine Rechnung oder eine Suche nach dem Namen das erwartete Ergebnis liefern.

Die Reihenfolge der drei Schritte, und warum sie zählt

Erstens: die Adressen. Straße ausgeschrieben, Hausnummer an ihrem Platz, die richtige Postleitzahl auch in den Großstädten mit vielen Postleitzahlen, Ort in der amtlichen Form. Man beginnt hier, weil alles Übrige auf der Adresse aufbaut: Zwei Datensätze mit „Mönckebergstr. 7“ und „Mönckebergstraße 7“ sehen verschieden aus, bis die Adresse gleich geschrieben ist.

Zweitens: die Dubletten. Mit bereinigten Adressen erkennt der Vergleich zwischen den Datensätzen dieselbe Person auch mit abgekürztem Vornamen, vertauschtem Nachnamen und Vornamen, „Müller“ neben „Mueller“ oder einem Tippfehler. Jede Gruppe von Dubletten trägt eine Sicherheitsstufe und den Grund der Zuordnung, und schlägt den Hauptdatensatz vor, mit dem besten Feld aus jedem Datensatz.

Drittens: die Kontaktangaben. E-Mail-Adressen mit korrekter Domain, Telefonnummern im internationalen Format, Websites, die wirklich antworten. Das sind Prüfungen am einzelnen Datensatz: Man macht sie zum Schluss, wenn die Datensätze schon die richtigen sind, damit man denselben Kontakt nicht zweimal prüft.

Was eine Korrektur nicht tun darf

• Erfinden. Wenn eine Straße in der Gemeinde nicht zu finden ist oder die Hausnummer fehlt, sagt das Ergebnis es und überlässt Ihnen die Entscheidung. Eine am Schreibtisch konstruierte plausible Adresse ist schlimmer als eine offen als unsicher ausgewiesene.
• Von allein löschen. Dubletten werden mit dem Urteil und dem vorgeschlagenen Hauptdatensatz gemeldet. Zwei Datensätze zusammenzuführen oder getrennt zu lassen, ist die Entscheidung derer, die die Kunden kennen.
• Wegen eines Tippfehlers aussortieren. Eine E-Mail-Adresse mit „gmial.com“ ist kein verlorener Kontakt: Es ist ein Kontakt mit dem Korrekturvorschlag daneben.
• Im Stillen arbeiten. Jedes geänderte Feld muss den Wert von vorher, den von nachher und den Grund daneben haben. Ohne das lässt sich die Korrektur weder kontrollieren noch dem erklären, der sie bezahlt.

Wie es in der Praxis mit RadarAddress geht

Sie exportieren den Bestand in eine Excel- oder CSV-Datei mit den Spalten, die Sie haben: Nachname, Vorname, Straße, Postleitzahl, Ort, Land, E-Mail, Telefon. Vorbereiten müssen Sie nichts: Der Upload erkennt Trennzeichen, Zeichensatz und Spaltenüberschriften. Bevor der Auftrag startet, sehen Sie eine Vorschau der Zeilen und wie viel Guthaben er verbraucht; Guthaben wird erst bei der Bestätigung abgebucht.

Der erste Auftrag ist die Kontaktprüfung, die die Adresse in Ordnung bringt und in derselben Zeile den Namen prüft. Der zweite, auf derselben Datei, ist die Dublettenbereinigung, die jede Zeile mit ihrer Gruppe und dem zu behaltenden Datensatz zurückgibt. E-Mail-Adressen, Telefonnummern und Websites werden mit den eigenen Aufträgen geprüft, ein Element auf einmal. In jeder Ergebnisdatei finden Sie für jede Zeile das Ergebnis, die korrekte Form und was sich geändert hat; die Übersicht am Ende des Auftrags fasst die Ergebnisse nach Kategorie zusammen, sodass Sie sofort wissen, wie viele Zeilen in Ordnung waren, wie viele korrigiert wurden und wie viele von Hand durchzusehen sind.

Wer aus dem Code heraus arbeitet, hat dieselben drei Schritte in der API: ein Endpunkt pro Dienst, einzeln oder in Listen, und der asynchrone Auftrag für große Bestände. Zur Vorbereitung gibt es die Seite Datei vorbereiten; die Preise stehen auf der Preisseite.

Wie man das Ergebnis misst

Eine Korrektur beurteilt man an den Zahlen von vorher und nachher, nicht am Gefühl. Die nützlichen Zahlen sind wenige: wie viele Zeilen eine Adresse hatten, die das System korrigieren musste, wie viele mit einem zu prüfenden Ergebnis bleiben, wie viele Gruppen von Dubletten gefunden wurden und mit welcher Sicherheitsstufe, wie viele E-Mail-Adressen und Telefonnummern nicht verwendbar sind. Die Übersicht jedes Auftrags liefert sie nach Ergebniskategorie, und die Aktivitätsseite Ihres Kontos führt die Historie von allem, was Sie verarbeitet haben.

Die Zahl, die wirklich zählt, kommt danach, und sie ist Ihre: wie viele Briefe bei der nächsten Kampagne zurückkommen, und wie viele doppelte Mitteilungen hinausgehen. Wenn Sie das vor der Korrektur nicht gemessen haben, ist jetzt der Moment, damit anzufangen: Es ist der einzige Weg, zu wissen, was sie gebracht hat.

Ein Datensatz vor und nach der Korrektur

Jede Zeile des Ergebnisses trägt das Ergebnis und die Liste der Änderungen mit dem Grund: Straße ausgeschrieben, Ort in Großbuchstaben, Hausnummer im nationalen Register geprüft. Steht im Bestand auch „Mueller T., Mönckebergstraße 7, D-20095 HAMBURG“, ordnet die Dublettenbereinigung ihn diesem Datensatz zu, mit ihrer Sicherheitsstufe. Der Name ist zu Demonstrationszwecken erfunden; jede Ähnlichkeit mit realen Personen ist rein zufällig.