CRMデータの品質は、組織全体に下から上へと影響を与えます。
マーケティングチームは、品質データを利用して連絡先をセグメント化し、メッセージングをパーソナライズし、ターゲットを絞ったキャンペーンを作成します。
営業チームは、見込み客の最大の懸念事項に対応するために正確なデータを必要としています。
カスタマーサポートチームは、顧客との会話のコンテキストに関する正確なデータを必要としています。 財務チームは、予測のために正確な顧客データを必要としています。 経営陣でさえ、戦略的な意思決定のために正確なCRMデータに依存しています。
ほとんどの組織はこれを知っています。 まだ、 悪いデータは米国企業に3兆ドルもの費用をかけます 年間、および最大 組織の60% 彼らの悪いデータの真のコストを計算しないでください。
これは、多くの企業でデータ保守に改善の余地がたくさんあることを示しています。 あらゆる規模の企業は、顧客データベース内の非常に不正確なデータの影響を受けますが、その影響がどれほど苦痛であるかを認識していない可能性があり、日々の問題の多くがレーダーの下で飛んでいます。
これだけの「悪い」データは、特にマーケティングチームにとって大きな問題です。 顧客が誰で、何を気にかけているのかを正確に把握できない場合、顧客の最大の懸念事項にどのように話しますか? アサーションに自信を持つには、正確で信頼できるデータが必要です。
今日、企業はデータの問題を修正するために手作業に過度に依存していることが多く、これはチームにとって非常に時間がかかり、無駄になる可能性があります。 従業員がデータをエクスポートし、複雑な数式を使用してExcelで修正し、CRMにインポートして問題なくインポートできるようにすることは大きな課題です。
データ品質の低下がマーケティングチームに与える影響を考えてみましょう。マーケティングチームの速度が低下し、新しいキャンペーンを開始する際のクリエイティブな選択肢が少なくなります。
データ品質がマーケティング活動に与える影響
顧客データの品質低下の影響は組織全体で感じられますが、マーケティングチームには特に不安定な影響があります。
マーケティングチームが行うすべてのこと(採用されたすべての戦略、キャンペーンの開始、メッセージングの配信、クリエイティブの作成)は、顧客データの影響を受けます。 または少なくともそうあるべきです。
それが優れたマーケティングチームが行うことです。顧客を深く理解し、共鳴する方法で直接顧客に話しかけます。 あなたがそれらを知らなければあなたはそれをすることができません、そしてあなたがあなたのデータに頼ることができないならばあなたがそれらを知っていると確信することはできません。
データの問題や低品質のデータがマーケティングチームに影響を与える可能性のある具体的な方法をいくつか見てみましょう。
Segmentation
マーケティング担当者の仕事の大きな部分はセグメンテーションです。 または、顧客の長いリストを分析し、それらを小さなリストに分割して、各セグメントの懸念事項についてより確実に話すことができるようにする方法。
B2Bソフトウェア製品をCEOとマーケティングマネージャーの両方に同じ方法で販売することはありません。ただし、両方が製品の購入者のペルソナをターゲットにしている可能性があります。 彼らは異なるニーズと懸念を持っています。 試してみると、使用する言語が両方に完全に共鳴することはありません。
だからあなたは物事を分解します。 あなたはあなたが話している人々のリストをより小さくそしてより扱いやすくします。 次に、そのセグメントに共鳴する特定の言語を使用できます。 ただし、データの信頼性が低い場合、データをこれらの小さなグループに効果的に分割することはできません。
マーケターは、一貫性のないデータを持つ連絡先を適切にセグメント化できません。 一貫性がない場合、基本的なキャンペーンを作成することも複雑な分析作業になり、すべてのニュアンスを理解している専門家が必要になります。 その結果、マーケターが効果的なキャンペーンを作成できなくなり、迅速に実行する能力が妨げられます。
例を考えてみましょう。 あなたがB2Bソフトウェア会社であり、HubSpotCRMのCEOに電子メールキャンペーンを送信したいとします。
役職フィールドデータを定期的に標準化およびフォーマットしていない場合は、CEOがさまざまな方法でデータベースにリストされていることがわかります。
- 最高経営責任者
- 最高経営責任者(CEO)
- 最高経営責任者
- 創設者/ CEO
- 創業者兼CEO
- オーナー兼CEO
- 等
また、他にも多くのバリエーションがある可能性があります。
徹底的なキャンペーンを実行するには、これらの異なる役職をすべてまとめる必要があります。これらはすべて事実上同じ役職であるためです。 これを行うには、いくつかのクリエイティブなExcel数式を実行するか、複雑な検索フィルターを作成して関連するすべてのタイトルを「キャッチ」するか、開発者の助けを借りる必要があります。 いずれにせよ、フィールド内のすべてのエラーをキャッチする可能性はまだ低いです。
これには、データのタイプミスやその他のエラーも含まれていません。 一部の人々は「CEOn」としてリストされているか、他のデータの問題を含む役職がリストされている可能性があります。 そして、これらの標準化とデータ品質の問題は、データベース全体に影響を与える可能性があります。
たとえば、この標準化の問題はCEOだけでなく、データベース内のすべての役職にも影響します。 または、CRMの連絡先を都市、国、市外局番、または経験年数でセグメント化する場合はどうでしょうか。 データの問題はすべての分野に存在します。
データベース内のすべてのデータポイントには、連絡先をセグメント化し、KPIの目標を達成する効果的なキャンペーンを提供する能力に影響を与える可能性のある多くの潜在的な問題があります。
データの問題により、セグメンテーションの取り組みは複雑で信頼性が低くなります。 最終的に、マーケティングチームは、問題が修正されるまで、セグメント化の頻度と創造性を低下させることになります。
パーソナライゼーション
データの問題は、メッセージングをパーソナライズする能力にも影響を与えます。 また、キャンペーンを成功させるには、パーソナライズされたメッセージが不可欠です。
消費者の80% パーソナライズされた体験を提供するブランドを購入する可能性が高くなります。 消費者の72% 彼らはパーソナライズされたメッセージングにのみ従事していると言います。
メッセージングをパーソナライズする能力は重要であり、CRM内の高品質で一貫性のあるデータに依存しています。 メールを受信して名前を大文字にしない、または誤って姓で呼ばれたことがありますか?
本質的に、これは単純なデータの監視であることをおそらくご存知でしょう。 彼らはあなたの名前であなたを参照することを意味しませんでした。 しかし、それでも問題の会社に対するあなたの気持ちに影響を与えますね。 意図的に失礼ではないかもしれませんが、顧客データを混乱させておくのは専門家ではありません。
そして、それは{FirstName}や{JobTitle}だけではありませんが、それらは重要です。 確かに、深いパーソナライズはデータを直接参照しない場合がありますが、そのデータから導き出された結論を使用してメッセージングをガイドします。
たとえば、CRMデータの問題から発生する一般的なパーソナライズの問題の2つは、関連付けに起因します。 HubSpot CRMでは、BXNUMXB連絡先は企業に関連付けられています。
その関連付けが欠落していて、連絡先の一部が自由に変動している場合、アカウントベースのマーケティング戦略を実行することは不可能になります。 さらに、データが不足していると、アカウントエンゲージメントに基づいてメッセージをパーソナライズすることが難しくなります。
一貫性のない関連付けは、アカウントベースのマーケティングにおける不正確なリードスコアの原因にもなります。 スコアはアカウントレベルで適用されるため、アカウント内の独立した連絡先の変数に基づいて、連絡先が欠落しているとアカウントのスコアに影響します。 最終的に、リードスコアの違いは、アカウント全体のライフサイクルステージに影響を与え、パイプライン内の移動を遅くし、取引を狂わせる可能性があります。
カスタマーエクスペリエンス
セグメンテーションとパーソナライズの問題は、最終的には顧客がカスタマージャーニー中に体験することに影響を与えます。 共鳴する可能性が低い具体的なマーケティングメッセージが少ないと、彼らの経験やあなたのブランドに対する意見が損なわれます。
マーケティングプロフェッショナルの92% パーソナライズをカスタマーエクスペリエンスの「重要な」要素と見なします。 また、パーソナライズは、関連するメッセージングを配信するために顧客データを効果的にセグメント化する能力に依存することがよくあります。 これらの影響はすべて相互に関連しており、マーケティング活動全体に悪影響を及ぼします。
重複データたとえば、ブランドの評判を損なう可能性のあるカスタマーエクスペリエンスの問題が発生します。 重複を定期的にマージしないと、多くの顧客がメッセージを複数回受信します。 これにより、キャンペーンのコストが上昇し、ブランドの評判が損なわれ、レポートの信頼性が低下します。
重複排除は、単一の顧客ビューを実現するのに役立ちます。これは、連絡先とアカウントのデータがすべてXNUMXつのシステムで確実に検出される場合です。 「真実の記録」がXNUMXつしかないということは、マーケティングチームがコミュニケーションを効果的にセグメント化してパーソナライズできることを意味します。 単一の顧客ビューにより、チームはデータを信頼できるようになり、他の領域に注意を向けることができます。
データの品質は、あらゆる段階で顧客に影響を与えます。 信頼できるデータがなければ、これらのタッチポイントのそれぞれが安くなります。 データが少ない、またはデータの信頼性が低いと、使用できるものと各連絡先についてチームが知っていることが制限されます。 数か月と数十のタッチポイントにわたって、それは合計されます。
企業がこれらの問題を修正する唯一の方法は、データ管理戦略と定期的なCRMデータの保守を認識して採用することです。
CRMデータメンテナンスとは何ですか?
CRMデータの保守は、CRMデータを監査し、問題を特定し、データベース内でそれらの問題を修正する継続的なプロセスです。
CRMデータを維持するためのより大きなプロセスは、次のような多数の重点分野に分類できます。
- データ品質
- データクレンジング
- データ操作
- データ重複排除
- データのパージ
- データ監視とKPI
データ品質
データ品質とは、アクセス可能で、一貫性があり、関連性のあるデータを指します。 組織全体は、個々のキャンペーンからより大規模な戦略的決定まで、データの品質に影響されます。
アクセス可能とは、データが正確であるだけでなく、組織内の適切な人が必要なときにデータにアクセスできることを意味します。 サイロ化されたデータは、組織の速度を低下させる官僚的な冗長性を生み出します。
データの一貫性とは、主に、データベースでデータがどの程度一貫してフォーマットおよび標準化されているかを指します。 電話番号は統一されていますか? あなたの役職は標準化されていますか? 連絡先の名前は適切に大文字になっていますか? 一貫性により、興味深い方法でデータをスライスおよびダイシングできます。
次に、関連性があります。 対象市場にレコードがない場合でも、CRMに完全に正確なレコードがXNUMX万件あるかどうかは関係ありません。 収集するデータは、有用であるために関連している必要があります。
データ品質は、データクレンジングなどの他のデータ保守プロセスを通じて実現されます。
データクレンジング
データクレンジングは、CRM内の誤った、不適切な形式の、重複した、または不完全なデータを修正または削除するプロセスです。
- 名と姓の大文字化の問題の修正(ジェーンとジェーン)
- 住所と電話番号の標準化(1234567890対123-456-7890)
- 役職の標準化(CEO対CEO対最高経営責任者)
- 冗長データの削除
- 誤った偽のデータを削除する
- 特殊文字の削除
- 範囲外の問題の特定と修正
データのクレンジングのプロセスには時間がかかる場合があります。 多くの場合、データベースのチャンクを分割し、チームのメンバーに修正とタスクを割り当てる必要があります。 次に、データをExcelに読み込み、VLOOKUPと複雑な数式を使用して、データのエラーを特定して修正します。 完了したら、データをCRMに再インポートする必要があります。
それは不正確なプロセスです。 チームに真のExcelウィザードがない限り、多くの問題を見逃し、データを一括更新するために開発者による継続的な支援が必要になる可能性があります。
データ重複排除
すべての企業が重複データを扱っています。 重複する連絡先または会社の記録は、顧客がフォームに入力するか、チームがバックエンドCRMを介して手動で入力することにより、作成される場合があります。 または、データのインポートまたは他のソフトウェアとの統合によって作成される場合もあります。
重複するレコードがどのように作成されても、それらはマーケティングチームの側のとげになる可能性があります。
データが重複すると、キャンペーンのコストが増加し、生産性が低下します。 チームが他の領域に集中するのではなく、データの問題を解決するために時間を費やすと、機会を逃してしまいます。 彼らは毎秒、レコードをふるいにかけて「正しい」または最も完全なレコードを特定するのに時間を費やしています。 信頼できる唯一の「真実の情報源」がないため、データが重複していると、単一の顧客の見方が崩れます。
重複率が高い場合、マーケティングチームは常にその事実を認識します。 彼らは、新しいキャンペーンが開始される前に、見込み客または顧客のリストを重複排除し、キャンペーンの開始ごとに新しいタスクを追加する必要があることを知っています。
最も重要なのは、重複したデータが顧客体験に悪影響を与えることです。 混合メッセージと冗長メッセージを受信する可能性があるという理由だけではありません。 しかし、それらを理解する能力は顧客のライフサイクル全体で半分になり、何度も何度もやりがいのないやり取りにつながるためです。
データ操作
データ操作には、CRMデータを維持し、組織全体でそのデータの使いやすさを確保するために必要な、進行中の日常的なタスクが含まれます。
データ操作タスクには、データの日常的な一括更新、フィールドと冗長データの統合、フリーテキストフィールドの選択リストへの移行、データのインポート(イベントまたはサードパーティソースから)、およびその他のタスクが含まれます。
これらのタスクは、高品質のデータ、およびデータクレンジングが可能な限り効果的な位置にデータを配置するために必要です。
データのパージ
データの削除には、ごみデータ、古いデータ、冗長データ、低品質のデータの削除が含まれます。これらのデータは、データベースを乱雑にし、レピュテーションと電子メールの開封率に悪影響を与えるだけです。
レコードをパージの適切な候補にする可能性のあるデータの問題には多くの種類があります。 例は次のとおりです。
- 未配信のメール
- 明らかに偽のデータ
- 古いレコード
- 資格のない見込み客
- 統合からの悪い記録
- 不完全な連絡先データ
- 無料の役割ベースのメールアドレス
- 関与していない連絡先
- 資格のない連絡先
- 重複する連絡先
このデータを削除することは、CRMデータ全体の使いやすさを向上させるために重要です。 キャンペーンのガベージデータを継続的にふるいにかけて削除しなくても、生産性が向上します。
煩雑になることなく、データストレージと連絡先ベースのCRM料金のコストを抑え、チームが通常パージされたレコードの処理に費やす時間も抑えることができます。
低品質のデータが電子メールの配信と開封率を引き下げることなく、ペナルティを回避し、送信者の評判を向上させることができます。
データ監視とKPI
CRMデータベースの問題を修正するには、それらの問題がどこにあるかを特定できる必要があります。 データベースにあるさまざまなデータの問題の間で、それらの問題が何であるか、およびどのような種類の問題があるかを理解することは、最も影響の大きい問題の修正に優先順位を付けるのに役立ちます。
もちろん、KPIを監視し、手動でレポートを生成することもできます。 ただし、これには、レポートの実行またはデータのExcelへのエクスポートと分析が含まれます。 ただし、一部のツールでは、診断と収集のKPIを自動化できます。
例えば、 CRMデータグレーダー は、HubSpotに直接接続し、CRMデータベースを分析し、修正が必要な特定の問題を明らかにするツールです。 これにより、データの品質を可視化し、それらの問題に対処するための実用的な洞察を得ることができます。
データベース内のクリーンなレコードの割合など、明確な主要業績評価指標を使用すると、進捗状況を追跡し、顧客データの全体的な状態をすばやく評価できます。
データ保守プロジェクトと標準クリーンアッププロジェクトの違い
標準的なデータクリーンアッププロジェクトは、短期的かつ戦術的です。 あなたは火を見つけ、それを消します。 データクリーンアッププロジェクトは、反応する必要があるため、反応的です。 予期しないデータの問題により、事態が停止し、すぐに修正する必要がある場合があります。 これらのニーズは常に存在しますが、データ保守戦略ではそれほど頻繁ではありません。
XNUMX回限りのクリーンアッププロジェクトとは異なり、データのメンテナンスは継続的な戦略です。 一貫した投資と注意が必要ですが、最新のデータ管理ツールを使用すると、データ保守タスクの大部分を自動化して、チーム全体の運用を改善できます。
顧客データが増えると、そのデータの管理はより複雑になります。 データにアクセスでき、一貫性があり、関連性があることを確認するには、より焦点を絞って計画を立てる必要があります。
これが発生すると、企業は真のデータ保守の最適化に向けていくつかの段階を経る傾向があります。
- 未定義で混沌としている。 問題を理解しておらず、問題に対処するためのプロセスもありません。
- 可視性。 データ関連の問題を認識していると、データベース内の特定の問題を可視化でき、レポートは定期的に自動的に生成されます。
- 標準化。 データの期待と目標について、データ品質基準を確立し、部門の枠を超えたチーム間で調整します。 効果的に実行するには、標準を自動的に適用する必要があります。
- 最適化。 自動化を採用して、データをプロアクティブにクレンジングおよび保守し、繰り返しの手作業を回避し、データの修正とコラボレーションを合理化し、例外について警告します。
データの保守は、一度行ってから二度と行うことではありません。 このプロセスは、何度も何度も実行する必要があるものです。 時間の投資を最小限に抑えるには、正確なドキュメントとプロセスを用意する必要があります。
新しいデータは常にCRMデータベースに流れ込んでおり、そのデータにはさまざまな問題やエラーが発生し、組織内のほぼすべてのチームの速度が低下する可能性があります。 のようなツール インサイクル 既存のデータを監査し、一般的なデータの問題を特定し、自動化されたスケジュールでそれらを修正するのに役立ちます。
CRMデータの保守プロセスを改善することで、マーケティングチームは、セグメンテーション、パーソナライズ、および育成を改善することで、より多くのマーケティング資格のあるリードを生み出すことができます。
品質データとは、顧客とのすべてのコミュニケーションにおいてブランドを専門的に表現しながら、顧客のライフサイクル全体を通じて顧客のエクスペリエンスを向上させることができることを意味します。
出典:https://blog.hubspot.com/marketing/what-is-crm-data-maintenance
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