Datarengjøring: Hva er det og hvorfor  CRM-systemet ditt trenger det

En vanlig dødsårsak blant selgere og markedsførere er kvikksand. Figurativt sett, selvfølgelig. Og med kvikksand mener jeg å bli begravet av en stadig voksende, ukontrollerbar, gigantisk haug med irrelevant, feilaktig og utdatert kundedata. For å grave deg ut av problemene før det er for sent, bør du gjøre datarengjøring (eller datarensing) til en vane.

I dag er det massevis av informasjon om alle selskaper i verden. Du stoler på denne informasjonen for å avdekke innsikt som gjør det mulig og effektivt å nå kunder og potensielle kunder til rett tid gjennom riktig kanal. Vanligvis lever denne informasjonen i CRM-systemet ditt, slik at du kan konsultere profilen til ethvert prospekt når du trenger det.

Studier sier at 30 prosent av bedriftsdata blir utdatert hvert år av ulike årsaker. Selskaper endrer seg, inntektene øker og faller, de ansetter nye ledere, fornyer teknologistabelen sin eller bare flytter kontorer. I løpet av noen dager roter feil og uoverensstemmelser til CRM-et ditt, noe som gjør det vanskelig å finne verdifull informasjon og snu pålitelig innsikt i beste fall til en kvalifisert gjetning.

Med tanke på at et CRM-system er en betydelig investering for enhver bedrift, har vi skrevet denne artikkelen for å forklare hvorfor du vil gjøre datarengjøring til en vane like viktig som alle andre trinn i salgsprosessen.

Bare når du har et ryddig CRM, kan du stole på dataene det inneholder og innsikten det gir.

Hva er datarengjøring?

Rengjøring eller rensing av data er prosessen med å oppdage og / eller fjerne korrupte eller unøyaktige dataposter fra et sett med data. Når vi snakker om salg og markedsføring, er et slikt datasett informasjon om kunder og prospekter som vanligvis lagres i et CRM-system.

Uten en vanlig prosess for datarengjøring på plass vil det oppstå mange problemer. Salgsteam stoler på CRM-data for å holde seg oppdatert på salgsmuligheter, så når dataene er unøyaktige eller utdaterte, vil flere gode salgsmuligheter ikke bli lagt merke til.

Dårlig data fører også til lengre salgssykluser på grunn av ineffektivitet og tidkrevende administrative oppgaver. Uten et sunt CRM vil selgere ha vanskeligheter med å finne nye prospekter eller vil bruke tid på utdatert informasjon om muligheter (Ja, det selskapet var et godt prospekt ... for seks måneder siden!).

Heldigvis er det utrolig enkelt å løse dette problemet: 1) Identifiser korrupte data, og 2) Slett, korriger og oppdater hver datapost etter behov.

Ikke la dataen din samle støv

Vanligvis er det to tilfeller til at selskaper retter oppmerksomheten mot opprensking av data: når de bytter fra et CRM til et annet, eller når de implementerer et CRM for første gang. Du bør imidlertid ikke vente til CRM-et allerede er rotete før du ser etter en løsning. Det er rimelig å si at enhver organisasjon som jobber med CRM bør se på å få i gang en prosess med datarengjøring - om de ikke allerede har det.

Akkurat som støv i bokhyllene dine, kan ikke dårlig data unngås. Dette gjelder spesielt når du er avhengig av mennesker til å legge de inn. Inntastingsfeil, skrivefeil, feilstavinger og andre menneskelige feil forsvinner aldri med manuell datainnføring.

New Call-to-action

6 trinn til rengjøring av data

Feil i kundedata kan ha flere årsaker. Uavhengig av ditt spesifikke datasett eller CRM-system, omfatter prosessen med rengjøring av data følgende seks ulike områder.

1. Løs problemer med store og små bokstaver

Navn som ikke er korrekt bokført, adresser som bruker forkortelse ("Gt." eller "Gate") eller uoverensstemmelser ("SV" og "SE" som en forkortelse for Sverige) er vanlige feil i datainnsamling, spesielt når det i stor grad skrives inn manuelt. Disse feilene vil gjøre lovende prospekter vanskelig å finne, og føre til at muligheter går tapt.

2. Konsolider og standardiser

I et rotete CRM, vil du sannsynligvis finne titler som "Salgssjef" og "Salgsdirektør" for å beskrive den samme stillingen. Denne uoverensstemmelsen vil gjøre det vanskelig å filtrere og identifisere riktig data. Forsikre deg om at du er konsekvent i terminologi og vokabular, og bruker bransjestandarden for spesifikke ord og titler.

3. Fjern overflødige felt

Hvis du har slått sammen forskjellige datasett, kan det hende at flere felt eksisterer med samme formål, hvilket fyller CRM med overflødig informasjon. Ville det ikke vært fint å konsolidere alle til riktig felt?

4. Slett mer

Hvis du har samlet data over lengre tid, har du sannsynligvis mange kontakter som ikke lenger er relevante for tjenesten din eller engasjerer seg i innholdet ditt. Et selskap eksisterer kanskje ikke lenger, eller en kontaktperson har gått videre til ny jobb. Identifiser og slett kontakter som ikke har engasjert seg med innholdet ditt på lenge.

5. Kvitt deg med duplikater

En kundedatabase som har vokst ut av kontroll, er sannsynligvis full av duplikater. Dette skjer når en nøyaktig kopi av en post, eksempelvis et selskap, lages i samme database.

Forestill deg at to forskjellige selgere legger inn informasjon om den samme organisasjonen. Begge forbereder seg godt og fyller inn notater før en innser at den andre allerede har vært i kontakt.

6. Sett opp noen grunnregler

I tillegg til å rydde opp i dataene regelmessig, må du sørge for at databasen forblir ryddig, forhindrer duplikater og fremmer standardisering. For å oppnå det kan du opprette regler og retningslinjer som begrenser informasjonen selgerne kan fylle inn i CRM-et ditt.

Datarengjøring handler ikke om å slette informasjon for å gi plass til ny data, men snarere å finne en måte å maksimere relevansen i et datasett uten nødvendigvis å slette informasjon. Først når du kan stole på relevant informasjon, kan du gå videre og berike din data med ytterligere datapunkter og dra nytte av all tilgjengelig informasjon.

Sett din datarengjøring på autopilot

Å løse problemet med forfall av data er veldig enkelt. Utfordringen er å bygge en vane som varer. Datarengjøring kan ikke være en gjør-det-en-gang-og-aldri-igjen slags ting - husk at 30 prosent av CRM-dataene dine blir utdatert hvert år.

Datarengjøring skal være en prosess - ikke et engangsprosjekt.

Mange selskap løser dette problemet ved å ha det som prosjekt å gå gjennom postene for å fikse dem manuelt, et par ganger i året. Rengjøring av data for hånd, en oppføring om gangen, er mulig, men selv når databasen bare teller noen få hundre kontakter, tar det ofte hele dager eller til og med uker. Det er så tidkrevende at mange bedrifter glemmer det bort og går videre.

Husk at datarengjøring er en prosess og ikke et engangsprosjekt. Den smarteste løsningen, som også er skalerbar og sparer hundrevis av timer, er å automatisere prosessen og stole på teknologi for å rense dårlig data. Et moderne salgsverktøy kan gå gjennom selskapene i CRM-et ditt, finne duplikater og rette uoverensstemmelser. Enda viktigere er at verktøyet gjør det automatisk og rutinemessig uansett størrelse på databasen.

Denne prosessen fungerer fordi et pålitelig salgsverktøy stadig henter data fra kvalitative kilder, og sammenligner den med informasjonen i CRM-et. Siden identifiseringen av unike egenskaper, som eksempelvis organisasjonsnummer eller postadresse, elimineres risikoen for duplikater, og fordi det ikke er noen manuell registrering av data, unngås formateringsfeil. Når du har et verktøy som kan knytte riktig data til riktig selskap, kan du berike databasen din med ytterligere firmografiske og teknografiske datapunkter som gir en rikere innsikt.

Ikke vent til våren med å gjøre en datarengjøring

Enhver organisasjon som jobber i et CRM bør ha etablerte aktiviteter for datarengjøring året rundt. Å identifisere uoverensstemmelser og duplikater åpner døren for ytterligere datapunkter og en rikere innsikt, hvilket til slutt øker salget takket være en datadrevet salgsprosess.

Vi befinner oss i en datadrevet epoke, der forskjellige datasett er grunnlaget for beslutninger, justeringer og effektivitet. Derfor påvirker dårlige CRM-data til slutt alle områder i organisasjonen din.

Topics: Data

Eduardo Alonso

Scribbler at Vainu’s Marketing team. Taco enthusiast and obsessive record collector. Straight outta Madrid.