MediaPrint Case Study: 24% mehr Datenqualität

• Schnelle Umsetzung gemeinsam mit den Partnern TDI & Tilores bei minimalem Betriebsaufwand.
• Die Identifikation von eindeutigen Personen konnte um über 24% verbessert werden. 
• Grundlage für zuverlässige Advanced Analytics-, KI- und Automations-Use-Cases geschaffen.

Im Zuge des Aufbaus der neuen Datenplattform bei MediaPrint zeigte sich früh, dass die Qualität der zugrundeliegenden Daten eine entscheidende Rolle für den Erfolg zukünftiger Use Cases spielen würde. Gemeinsam mit unserem Technologiepartner Tilores, einem Berliner Start-up mit Spezialisierung auf Identity Resolution, empfahlen wir daher, die Themen Dublettenprüfung und Datenvereinheitlichung auf der neuen Plattform rechtzeitig anzugehen.

Um den Ansatz zu validieren, starteten wir zunächst mit einem Proof of Concept (PoC), der in kurzer Zeit sehr überzeugende Ergebnisse lieferte. Nach dem erfolgreichen Abschluss und dem anschließenden Einkauf durch MediaPrint wurde das Projekt schrittweise in den operativen Betrieb überführt und in die bestehende Datenplattform integriert.

Die Herausforderung war klar definiert: In den einzelnen Quellsystemen existierten bereits teils solide Dublettenprüfungen, doch eine systemübergreifende ID fehlte. Durch die Zusammenführung der Datenquellen aus den drei Organisationsteilen - MediaPrint, Krone und Kurier - kam es daher zu mehrfachen Personenanlagen, die eine konsistente Nutzung der Daten für Analytics oder Marketing erschwerten. Gemeinsam mit Tilores und dem Input der Fachbereiche wurde eine Lösung implementiert, die sämtliche Personen- und Kundendaten auf der Datenplattform automatisiert prüft, bereinigt und zusammenführt.

Tilores identifiziert dabei über intelligente Matching-Algorithmen ähnliche Schreibweisen, erkennt Dubletten und erstellt eine eindeutige Personen-ID, die künftig als verbindendes Element über alle Systeme hinweg dient. Ein wesentlicher Erfolgsfaktor war zudem die Ermöglichung der Rückführung dieser ID in ausgewählte Quellsysteme - ein Schritt, der sicherstellt, dass Datenqualität nicht erst am Ende des Dataflows entsteht, sondern bereits früh im Prozess verbessert wird. Auf diese Weise profitieren nicht nur Analyse- und Kampagnentools von der höheren Datenqualität, sondern auch operative Systeme wie CRM und andere.

Das Ergebnis kann sich sehen lassen: Die eindeutige Identifikation von Personen konnte um über 24% verbessert werden - eine deutliche Verbesserung der Datenbasis für zukünftige Anwendungsfälle. Die Lösung läuft weitgehend automatisiert und erfordert nur minimalen Wartungsaufwand.

Mit dem erfolgreichen Abschluss dieses Projekts ist ein weiterer wichtiger Baustein auf dem Weg zu einer datengetriebenen Organisation gelegt. Die verbesserte Datenqualität schafft Vertrauen in die Daten und bildet die notwendige Grundlage für Advanced Analytics- und KI-Anwendungen - etwa in den Bereichen Churn Prediction oder Customer Lifetime Value (CLV) Prognosen, die bereits in der Umsetzung sind.

Herausforderungen & Learnings

Technische Integration mit höherer Detailtiefe als initial angenommen: Die Anbindung von Tilores an die bestehende Datenplattform erforderte mehrere Iterationsschleifen. Insbesondere die Rückführung der Personen-ID erhöhte den Abstimmungsaufwand aufgrund von Detailfragen zu den Schnittstellen.

Unser Ansatz:

• Phased Rollout statt Big Bang: Erst PoC, dann Pilotierung mit einer Quelle, schrittweise Erweiterung
• Wöchentliche Abstimmung TDI-Tilores-MediaPrint: Schnelle Problemlösung durch kurze Feedbackzyklen
• ‍Erwartungsmanagement gegenüber Stakeholdern: Transparente Kommunikation von Verzögerungen und adjustierten Timelines

Ergebnis:

Dank der gemeinsame Zusammenarbeit von MediaPrint, Tilores und The Data Institute läuft die Lösung heute stabil und wartungsarm – ein Beweis, dass gründliche Integration wichtiger ist als schnelle Abnahme.

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