BEST PRACTICE: VOM GIEßKANNEN-PRINZIP ZUR EFFEKTIVEN DATA GOVERNANCE HAGEN TITTES

Das Unternehmen

Das Unternehmen

•Vorwerk: seit seiner Gründung

1883 ein Familienunternehmen

•Geschäftsvolumen 2013:

3,1 Milliarden Euro

•drittgrößte

Direktvertriebsgruppe der Welt

•610.000 Mitarbeiter, in rund 70

Ländern

Vertriebsgesellschaften

Distributoren

Geschäftsbereiche

Vorwerk Direct

Selling Ventures

akf-Gruppe

JAFRA Cosmetics Kobold Thermomix

Vorwerk Teppich Vorwerk

Engineering

Lux Asia Pacific

Sales, Sales, Sales…..

1. Verkauf 2. Verkauf 3. Verkauf

4. Kundendaten &

Datenqualität

notwendig – ja, bestimmt, vielleicht investieren - vielleicht

Thermomix e-letter

Thermomix community

Thermomix Recipe App

Thermomix Cooking

Class

Thermomix Cookbooks

Thermomix Magazine

Thermomix Webpage

Thermomix Call Center

Thermomix Repair Service

Thermomix e-

commerce

Die Welt wird komplexer

On-Line Services:

Rezept Community

Social Media (Facebook)

Mobile Applikationen

Webpage & eCommerce

Erhöhung des täglichen

Gebrauchs

Off-Line Services:

Marketingkampagnen

Kochbücher

Magazine

Kochklassen

Beraterinnen

Initiative Service & Kundendatenmanagement

Sind wir bereit – aus DQ Sicht ?

Aller Anfang…..

Data Quality Report pro Land

Status Quo

2010

1 Tag Workshop

Marketing

IT

Online Customer Service

Uniserv

CRM

Data Quality Report

Analyse der Daten unter nationalen Aspekten Adress-Formate Telefon-Nummern-Formate …

Identifikation der Schwachstellen

Aufstellung der Systeme

Aufstellung der Prozesse

Identifikation der Schwachstellen aus DQ-Sicht

Daten Prozesse

Überblick über den DQ Status Quo der Länder und Vergleichbarkeit durch standardisierte Vorgehensweise

Erkenntnisse Data Quality Report

• Sehr heterogene System- und Prozess-Landschaft

• Dezentraler Ansatz der Länder:

• alle sind unterschiedlich

Das Gießkannen-Prinzip ist nicht das Mittel der Wahl!

Abgeleitete, länderabhängige Aktionen

• First time right

• Implementierung von Uniserv DQ Lösungen beim Data Entry

• Workshops für die optimale Parametrierung der Software (länderindividuell)

• Identity Resolution

• Initiales Cleansing der Kundenstammdaten

Fakten schaffen…..

1 globaler Anbieter für DQ Lösungen

Strategie

2011

Board Entscheidung

Datenbereinigung, Festlegung von CRM KPI`s, Entscheidungen für weitere Tools – z.B. Kampagnentool

Uniserv als Partner

Hohe Professionalität

Hohe fachliche Kompetenz und Zuverlässigkeit

Flexible Reaktionen auf zusätzliche Anforderungen

Zeitnahe und schnelle Umsetzung

Unkomplizierte und flexible Zusammenarbeit

aktive Rolle als Implementierungspartner

Positives Feedback aus allen Ländern

…soll die DQ Scorecard für Datenqualität sein

Nachhaltigkeit…..

Data Quality Scorecard

20122013

Was der „NPS“ für Kundenzufriedenheit ist…

Konzept &

Strategie

Strategisches Instrument – Data Quality Scorecard

• Strategie:

• Transparenter Status Quo der Datenqualität für das Management

• Messbarkeit von Datenqualität KPI

• Vergleichbarkeit der Länder und Business Units

• Schaffung eines Verständnisses der Daten für das Business

Start einer Data Governance Initiative

Data Quality Scorecard - Umsetzung

Zwei Pilotländer und Divisionen

„globaler“ Ansatz

• Globales Datenschema

• Globale Business Rules

Grund „globaler Ansatz“:

• Schnelle Implementierung und Rollout in weiteren Ländern

• Später dann Aufnahme erweiterter Anforderungen (z. B. zusätzliche Regeln etc.)

Stakeholder:

• Marketing und IT (gemeinsam!)

• Länder-Chefs

Strategisches Instrument – Data Quality Scorecard

Übergabe der Data Quality Scorecard an die Länder

Identifikation und Behebung bestehender Gaps

Commitment der Länder die Datenqualität an definierten Stellen zu optimieren (gemäß den Geschäftszielen)

Gezielte Planung von Aktivitäten und deren Umsetzung

Erfolgsmessung mit Hilfe der Data Quality Scorecard

Etablierung einer Datenqualitäts-KPI

Forecast für die Länder

Vorgabe eines Data Quality Scores

Verankerung in den individuellen Länder-Zielen

Länder strategisches Level

Herausforderungen: Data Governance

• Überzeugungsarbeit: warum Datenqualität so wichtig ist

• In der gesamten Organisation

• Extern, bei den Verkäufern

• Festlegen von Verantwortlichkeiten und Zuständigkeiten für Daten und

Prozesse

• Umsetzung der Geschäftsstrategie mit Hilfe guter Daten

• Implementierung gezielter Data Governance und Data Quality Initiativen

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Hagen Tittes

Marketing Manager Thermomix Austria