Beheren en beheersen van klantgegevens
In vrijwel iedere organisatie, die werkt met omvangrijke klantdatabestanden, is het eenduidig en nauwkeurig herkennen van natuurlijke en/of rechtspersonen een probleem. Deze gegevens vertegenwoordigen namelijk een grote commerciële waarde en zijn tegelijkertijd uitermate foutgevoelig.
- Onjuist geschreven namen,
- verkeerde geslachtsindicaties,
- verschillende notatiemethoden voor een datum,
- niet herleidbare afkortingen en acroniemen,
- onvolledige en incorrecte adressen;
Dit zijn slechts enkele voorbeelden van frequente fouten in grote databases. Het tegengaan en voorkomen van deze datavervuiling en haar gevolgen vereist meer dan traditionele matchingmethoden en waarschijnlijkheidscontroles. Hiervoor is een slimme, op materiekennis gebaseerde, identificatiemethode nodig.
Deze methode moet de volgende functionalitieten incorporeren:
- Fouttolerant zoeken
- Invoercontrole
- Bestandvergelijking
- Ontdubbelen
Een goede identificatiemethode is een absolute voorwaarde voor correcte en efficiente
bedrijfsprocessen. Foute of onvolledige identificatie leidt onder andere tot ernstige bestandsvervuiling, een lage analysebetrouwbaarheid (geen central klantbeeld), kostenstijgingen en imagoschade.
Lees in dit fact sheet aan de hand van heldere voorbeelden hoe een goede identificatiemethode grote meerwaarde biedt voor uw bedrijfsprocessen.
