Data Cleaning vs. Data Enrichment

Die Herausforderung: Daten als Fundament digitaler Prozesse

In Zeiten digitaler Kommunikation, automatisierter Kampagnen und datengetriebener Geschäftsprozesse sind saubere und vollständige Daten keine Option mehr – sie sind Voraussetzung. Trotzdem werden viele CRM-Systeme, Lead-Datenbanken oder Marketinglisten nicht aktiv gepflegt, sondern „historisch gewachsen" weiterverwendet.

Die Folge: Unklare Zuständigkeiten, ineffiziente Kampagnen, hohe Streuverluste – oder schlicht falsche Entscheidungen.

Zwei Prozesse helfen dabei, die Datenbasis wieder belastbar zu machen:

• Data Cleaning
• Data Enrichment

Obwohl beide oft in einem Atemzug genannt werden, verfolgen sie unterschiedliche Ziele und ergänzen sich in ihrer Wirkung. Wer den Unterschied versteht, kann gezielt optimieren – und aus seinen Daten endlich den Nutzen ziehen, den sie eigentlich versprechen.

Data Cleaning: Ordnung schaffen, bevor's teuer wird

Data Cleaning, auch als Datenbereinigung bekannt, bezeichnet alle Massnahmen, die Fehler, Inkonsistenzen und veraltete Informationen aus bestehenden Datensätzen entfernen. Es ist der digitale Hausputz, der nötig ist, bevor man eine saubere Grundlage für weiterführende Arbeit schafft.

Typische Herausforderungen, die durch Data Cleaning gelöst werden:

• Dubletten: Ein Unternehmen ist doppelt oder mehrfach im System – mit leicht abweichenden Namen oder Adressen. Das sorgt für doppelte Ansprache, unsaubere Berichte oder redundante Verkaufsaktivitäten.

• Veraltete Ansprechpartner: Ein CEO, der längst nicht mehr im Unternehmen ist, wird weiterhin adressiert – ein klassisches Zeichen für mangelhafte Aktualisierung.

• Fehlerhafte oder uneinheitliche Schreibweisen: Unterschiedliche Schreibweisen („GmbH" vs. „G.M.B.H."), fehlerhafte E-Mail-Adressen oder unvollständige Postleitzahlen verhindern funktionierende Automatisierung und korrekte Segmentierung.

• Leere Pflichtfelder oder Freitext-Chaos: Wenn wichtige Felder wie Branche, Position oder Anrede fehlen oder uneinheitlich gepflegt sind, kann keine gezielte Kampagne aufgesetzt werden.

Ohne Data Cleaning wird selbst die beste Adressdatenbank mit der Zeit unbrauchbar – selbst dann, wenn sie einmal korrekt angelegt wurde.

Denn: Daten verändern sich. Und zwar schneller, als viele denken.

Data Enrichment: Mehr Tiefe für bessere Entscheidungen

Während Data Cleaning die Datenbasis von innen heraus stabilisiert, sorgt Data Enrichment dafür, dass sie an Informationswert gewinnt. Bestehende Datensätze werden durch zusätzliche, relevante Merkmale ergänzt – und ermöglichen damit gezieltere Massnahmen und strategischere Entscheidungen.

Mögliche Enrichment-Felder im B2B-Umfeld:

• Branchencodes (z. B. NOGA, NACE): Erlauben gezielte Segmentierung nach Tätigkeitsfeldern.
• Unternehmensgrösse oder Mitarbeiterzahl: Hilfreich für Priorisierung und ABM (Account-Based Marketing).
• Rechtsform oder Gründungsjahr: Gibt Aufschluss über Stabilität und Geschäftsmodell.
• C-Level-Kontakte: Entscheidungsträger identifizieren und gezielt ansprechen.
• UID oder Handelsregisterdaten: Für Validierung und Systemabgleich.

Auch im B2C-Bereich lassen sich durch Enrichment relevante Zusatzinformationen integrieren – etwa sozioökonomische Merkmale, Interessencluster oder Kaufverhalten (sofern datenschutzrechtlich zulässig).

Enrichment ersetzt nicht die Qualität der Grunddaten – aber es erweitert sie gezielt, sodass aus einer simplen Adresse ein vollständiges Kundenprofil wird.

Cleaning und Enrichment: Ein starkes Duo

Data Cleaning und Data Enrichment werden in der Praxis oft isoliert betrachtet – oder verwechselt. Dabei entfalten sie erst in Kombination ihre volle Wirkung.

• Data Cleaning räumt auf, schafft Ordnung und erhöht die Grundqualität.
• Data Enrichment baut darauf auf und erweitert die Aussagekraft.

Nur wer beide Prozesse versteht und anwendet, kann sein Datenpotenzial wirklich nutzen.

Beispiel aus der Praxis:

Ein Unternehmen plant eine Kampagne für IT-Dienstleister in der Schweiz.

• Ohne Data Cleaning sind im CRM zahlreiche ungenaue Einträge, Dubletten oder veraltete Firmenadressen enthalten – die Zielgruppe wird nicht korrekt erreicht.

• Ohne Data Enrichment fehlen die nötigen Zusatzinformationen (z. B. NOGA-Code oder Entscheidungsträger), um überhaupt gezielt zu filtern oder zu personalisieren.

Die Kampagne bleibt im Streuverlust stecken – obwohl das Potenzial vorhanden wäre.

Fazit: Wer saubere und starke Daten will, muss beides tun

Ob in Marketing, Vertrieb, Controlling oder Customer Success – gute Daten sparen nicht nur Zeit, sondern ermöglichen gezielteres Handeln.

Und dafür braucht es:

1. Eine saubere, verlässliche Datenbasis (Data Cleaning)
2. Zusätzliche, relevante Informationen (Data Enrichment)

Beides zusammen ermöglicht datengetriebenes Arbeiten – auf einem Niveau, das heute zunehmend erwartet wird.

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