Dienstleistung

KI-gestützte Datenqualität im CRM

Datenqualität

Von 68% auf 96%

Duplikate

12.000 bereinigt

Kampagnen-Response

+40%

Herausforderung

Über 30% der CRM-Datensätze waren veraltet, doppelt oder unvollständig – Vertriebskampagnen liefen ins Leere.

Ansatz

Duplikaterkennung, Datenanreicherung und automatische Validierung durch Machine-Learning-Modelle.

Lösung

Automatisierte Datenbereinigung mit laufender Qualitätskontrolle und Alerting bei Anomalien.

Ausgangslage

Das CRM-System enthielt über 50.000 Kontakte, von denen ein erheblicher Teil veraltet oder doppelt war. Vertriebskampagnen erreichten die falschen Ansprechpartner.

Lösung

Ein ML-basiertes System erkennt Duplikate, ergänzt fehlende Daten aus öffentlichen Quellen und validiert Kontaktdaten automatisch. Ein Dashboard zeigt die aktuelle Datenqualität in Echtzeit.

Ergebnis

Die Vertriebseffizienz stieg messbar, da Kampagnen nun die richtigen Zielgruppen erreichen.

Tech Stack

Python scikit-learn CRM API

Zeitrahmen: 8 Wochen

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