Datenbasierte

Wenn Daten nicht liefern – und was das kostet

Viele Logistikunternehmen investieren viel Zeit in Kundenkommunikation, Ausschreibungen und Frächterkontakte – doch ein Großteil verpufft wirkungslos. Ursache ist oft die Datenbasis: veraltete, unvollständige oder fehlerhafte Stammdaten führen dazu, dass E-Mails ins Leere laufen, Angebote nicht ankommen oder falsche Ansprechpartner erreicht werden. In der Praxis sind bis zu 80 % der E-Mail-Adressen in Kunden- und Frächterdatenbanken nicht mehr aktuell. Das hat Folgen: Rückläufer, Streuverluste, hoher Nachbearbeitungsaufwand, verpasste Chancen – und ein unprofessioneller Außenauftritt. Die manuelle Pflege ist dabei nicht nur zeitintensiv und fehleranfällig, sondern nicht skalierbar.

Projektziel

Praxisbeispiel: Automatisierte Datenpflege mit RPA und KI

Die Datenqualität in der Logistik lässt sich gezielt durch Automatisierung verbessern – mithilfe von Robotic Process Automation (RPA) und Künstlicher Intelligenz (KI). RPA übernimmt die laufende Prüfung und Aktualisierung von Stammdaten: Es erkennt Dubletten, prüft E-Mail-Adressen und gleicht Daten mit externen Quellen wie Handelsregistern ab. KI ergänzt diese Prozesse, indem sie Schreibfehler identifiziert, fehlende Informationen wie Ansprechpartner oder Branchenzugehörigkeit ergänzt und Kontakte intelligent kategorisiert. Die Umsetzung erfolgt in vier Schritten: Datenanalyse, automatisierter Abgleich, intelligente Anreicherung und Integration in ERP-, CRM- oder Newsletter-Systeme mit laufendem Monitoring. So entsteht ein skalierbarer, fehlerfreier Datenbestand – als Grundlage für effiziente Logistikprozesse.