Datenqualität vor Marketing-Automatisierung

Prüfen Sie die Daten für jede geplante Aktion, bevor Sie eine Marketing-Automation aktivieren. Entscheidend ist, ob der Ablauf den richtigen Vorgang erkennt, die benötigten Werte richtig deutet und bei Unklarheiten anhält. Ein vollständig ausgefüllter Kontaktdatensatz ist dafür weder immer nötig noch allein ausreichend.

Vom Ergebnis rückwärts prüfen

Beschreiben Sie eine konkrete Aktion, etwa das Anlegen einer internen Aufgabe nach einer Anfrage. Klären Sie, welche Angaben die Aufgabe braucht, woran Sie dieselbe Anfrage wiedererkennen, welcher Wert die Zuständigkeit bestimmt und welcher Zustand danach im Zielsystem vorliegen soll.

Ein Feld ist kritisch, wenn sein Fehlen oder ein falscher Wert die Entscheidung oder ihr Ergebnis verändert. Für eine interne Zuordnung kann die Telefonnummer entbehrlich sein; für einen späteren Anruf kann sie erforderlich werden.

Prüfliste vor der Marketing-Automatisierung

Vollständigkeit am Ablauf messen

Vollständigkeit lässt sich daran messen, welcher Anteil der erwarteten Informationen tatsächlich vorhanden ist. Legen Sie dafür die Angaben zugrunde, die die konkrete Aktion braucht, und trennen Sie fehlende Werte, die das Ergebnis verändern, von Angaben, die für diesen Ablauf nicht gebraucht werden.

7 Schritte zu besserer Datenqualität im Unternehmen

Frische und Zeitpunkt bewerten

Ein Wert kann korrekt gewesen sein und inzwischen überholt sein, etwa eine frühere Telefonnummer. Prüfen Sie deshalb, ob für die konkrete Aktion der bei Eingang gespeicherte oder der aktuelle Wert zählt und ob er rechtzeitig verfügbar ist.

Halten Sie fest, wann ein Wert zuletzt geändert wurde und wann er im Zielsystem vorliegen muss. Auch korrekte und aktuelle Daten helfen nicht, wenn sie erst nach dem benötigten Zeitpunkt eintreffen; bei einer Schnittstelle kann daher auch ihre Laufzeit für die Freigabe relevant sein.

Herkunft und Bedeutung klären

Klären Sie für die verwendeten Werte, ob sie die Bedeutung tragen, die der Ablauf voraussetzt; ein Feld kann in zwei Systemen Unterschiedliches bedeuten. Die dauerhafte Feldvereinbarung zwischen Systemen ist eine eigene Aufgabe und wird im Schwesterartikel behandelt. Prüfen Sie vorab, ob die tatsächlich eingesetzte Verbindung die gewünschte Regel zulässt.

Den richtigen Datensatz treffen

Unterscheiden Sie Kontakt, Unternehmen und einzelne Anfrage. Dieselbe Person kann mehrere Anfragen stellen; gleiche Namen können zu verschiedenen Personen gehören. Legen Sie für jede Einheit fest, wie ein vorhandener Datensatz erkannt wird und wann ein Treffer zur Prüfung geht.

Bei HubSpot können Kontaktimporte bestehende Kontakte anhand der E-Mail-Adresse aktualisieren. Auch Record IDs oder geeignete eindeutige Eigenschaften können beim Import zur Zuordnung dienen. Fehlt eine solche Kennung, kann ein Import unbeabsichtigt neue Kontakte anlegen.

Schritte zur Datensatzidentifikation im CRM (HubSpot)

Identität nach Datensatzart prüfen

Die Wiedererkennung kann je nach Datensatzart auf unterschiedlichen Kennzeichen beruhen. HubSpot gleicht Unternehmen standardmäßig anhand der primären Werte des Unternehmensdomainnamens ab; bei einer Synchronisierung über eine Data-Sync-App können jedoch eigene Regeln gelten.

Prüfen Sie deshalb, ob die Kennung für genau die betroffene Einheit zuverlässig ist. Ein Treffer auf Unternehmensebene beantwortet nicht automatisch, ob zwei Anfragen derselben Person denselben Vorgang darstellen.

Für Ausnahmen einen Ausgang festlegen

Unterscheiden Sie verwendbar, zur Klärung zurückhalten und außerhalb des Ablaufs. Ein unbekannter Auswahlwert sollte nicht stillschweigend zu „Sonstiges“ werden. Halten Sie bei einem zurückgehaltenen Vorgang Grund, zuständige Person und nächsten Schritt fest. Vor einer späteren Fortsetzung ist zu prüfen, ob die geplante Aktion inzwischen bereits erfolgt ist.

Eingaberegeln an der Quelle helfen, decken aber nicht jeden Änderungsweg ab. HubSpot setzt seine Eigenschaftsvalidierung beispielsweise bei Workflows und bei Formularen aus dem älteren Editor nicht durch. Eine gültige Eingabe in einer Oberfläche garantiert deshalb nicht, dass ein später verarbeiteter Wert brauchbar ist.

Gültigkeit und Richtigkeit unterscheiden

Ein Wert kann einem Format entsprechen und trotzdem falsch sein. Prüfen Sie daher getrennt, ob er zulässigen Regeln entspricht und ob er die Wirklichkeit korrekt abbildet. Für die inhaltliche Prüfung können ein maßgebliches Referenzsystem, externe Validierung oder Rückmeldungen herangezogen werden.

In HubSpot gelten Eigenschaftsvalidierungen beim Bearbeiten und beim Import von Daten; bereits vorhandene Werte werden dadurch nicht nachträglich angepasst. Eine formal gültige Eingabe belegt deshalb weder, dass ältere Werte geprüft wurden, noch dass der Wert für die geplante Aktion inhaltlich stimmt.

Gültigkeit vs. Richtigkeit: Was unterscheidet beide?

Die Freigabeentscheidung festhalten

Notieren Sie vor der Aktivierung den erwarteten Ausgang für einen eindeutigen Vorgang, einen fehlenden oder unbekannten Wert, widersprüchliche Angaben und einen wiederholten Eingang. Prüfen Sie bei der Einrichtung sowohl den vorgesehenen Weg als auch den Zielzustand in einer sicheren Umgebung.

Nach dem Start zeigen wiederkehrende Korrekturen, unklare Treffer und falsch zugeordnete Werte, welche Datenregel verbessert werden muss.