CRM 数据的质量会影响整个组织,从下到上。
您的营销团队依靠高质量数据来细分联系人、个性化消息传递并创建有针对性的营销活动。
您的销售团队需要准确的数据来解决潜在客户最关心的问题。
您的客户支持团队需要准确的数据来了解与客户对话的背景信息。财务团队需要准确的客户数据进行预测。甚至您的执行团队也依赖准确的 CRM 数据来制定战略决策。
大多数组织都知道这一点。然而, 不良数据使美国公司损失高达 3 万亿美元 每年,最多 60%的组织 不要计算不良数据的真实成本。
这表明许多公司在数据维护方面还有很大的改进空间。任何规模的公司都会受到客户数据库中如此不准确的数据的影响,尽管他们可能没有意识到影响可能有多么痛苦,因为许多日常问题都在人们的关注之下。
这么多“坏”数据对您的营销团队来说尤其是一个巨大的问题。如果您不能确定您确切知道客户是谁以及他们关心什么,您如何谈论他们最关心的问题?您需要准确、可靠的数据才能对您的断言充满信心。
如今,公司往往过于依赖手动工作来解决数据问题,这对于您的团队来说可能非常耗时且费力。依靠员工导出数据、使用复杂的公式在 Excel 中修复数据,然后将其顺利导入到 CRM 中是一个很大的要求。
让我们考虑一下糟糕的数据质量如何影响您的营销团队,减慢他们的速度,并在启动新营销活动时给予他们更少的创意选择。
数据质量对营销工作的影响
虽然整个组织都会感受到客户数据质量不佳的影响,但它对营销团队的影响尤其不稳定。
营销团队所做的一切——采用的每项策略、发起的活动、传递的信息和创意的产生——都受到客户数据的影响。或者至少应该是。
这就是优秀的营销团队所做的——深入了解客户并以引起共鸣的方式直接与他们交谈。如果您不了解他们,您就无法做到这一点;如果您不能依赖数据,您就无法确定自己了解他们。
让我们看看数据问题和低质量数据可能影响营销团队的一些具体方式。
用户分类
任何营销人员工作的一个重要部分就是细分。或者,分析一长串客户列表并将其分解为较小的列表,以便您可以更可靠地表达每个细分市场的担忧。
您不会以相同的方式向首席执行官和营销经理推销您的 B2B 软件产品,即使他们都可能是您产品的目标买家角色。他们有不同的需求和关注点。如果你尝试,你使用的语言永远不会与双方完全产生共鸣。
所以你把事情分解。您可以将与您交谈的人员名单缩小并更易于管理。然后,您可以使用能与该细分受众群产生共鸣的特定语言。但如果您的数据不可靠,您就无法有效地将其细分为更小的组。
营销人员无法正确细分数据不一致的联系人。由于存在不一致,即使创建基本的营销活动也会成为一项复杂的分析工作,需要了解所有细微差别的专家在场。因此,它会阻碍营销人员创建有效的营销活动并阻碍他们快速执行的能力。
让我们考虑一个例子。假设您是一家 B2B 软件公司,并且您想要在 HubSpot CRM 中向 CEO 发送电子邮件营销活动。
如果您不定期标准化和格式化您的职位字段数据,您会发现首席执行官以多种不同的方式列在您的数据库中:
- CEO
- CEO。
- 首席执行官
- 创始人/首席执行官
- 创始人兼首席执行官
- 所有者兼首席执行官
- 等等
并且可能还有许多其他变化。
为了开展彻底的活动,您需要将所有这些不同的职位放在一起,因为它们实际上都是相同的头衔。为此,您需要运行一些创造性的 Excel 公式、创建复杂的搜索过滤器来“捕获”所有相关标题,或者寻求开发人员的帮助。无论哪种方式,您仍然不太可能捕获现场的每一个错误。
这甚至不包括数据中的拼写错误和其他错误。有些人可能会被列为“CEOn”,或者列出的职位包含其他数据问题。这些标准化和数据质量问题可能会影响您的整个数据库。
例如,这种标准化问题不仅会影响首席执行官,还会影响数据库中的每个职位。或者,如果您想按城市、国家/地区、区号或经验年限对 CRM 联系人进行细分,该怎么办?数据问题存在于各个领域。
数据库中的每个数据点都存在许多潜在问题,这些问题可能会影响您细分联系人和开展有效营销活动以满足 KPI 目标的能力。
数据问题使您的细分工作变得复杂且不可靠。最终,您的营销团队将被迫减少细分频率和创意,直到问题得到纠正。
个性定制
数据问题也会影响您个性化消息传递的能力。个性化消息对于成功的营销活动至关重要。
80%的消费者 更有可能购买提供个性化体验的品牌。 72%的消费者 说他们只参与个性化消息传递。
个性化消息传递的能力至关重要,并且依赖于 CRM 中高质量、一致的数据。您是否曾经收到过一封电子邮件,但您的名字没有大写,或者被错误地提及了您的姓氏?
从本质上讲,您可能知道这是一个简单的数据监督。他们并不是故意用你的姓氏来称呼你的。但这仍然会影响你对相关公司的感觉,不是吗?也许这不是故意粗鲁,但让你的客户数据混乱是不专业的。
这也不仅仅是关于 {FirstName} 或 {JobTitle},尽管它们很重要。诚然,深度个性化可能不会如此直接地引用数据,而是使用从该数据得出的结论来指导您的消息传递。
例如,CRM 数据问题引起的一种常见个性化问题来自关联。在 HubSpot CRM 中,您的 B2B 联系人与公司相关联。
如果缺少这种关联并且您的部分联系人是自由浮动的,则将无法执行基于帐户的营销策略。此外,当您丢失数据时,根据帐户参与度个性化消息会变得困难。
不一致的关联也会导致基于帐户的营销中的潜在客户得分不准确。由于分数是在客户级别应用的,因此基于客户内独立联系人的变量,缺少联系人将影响客户分数。最终,潜在客户评分的差异可能会影响整个帐户的生命周期阶段,减慢其在管道中的移动速度,并可能导致交易脱轨。
客户体验
细分和个性化问题最终会影响客户在客户旅程中的体验。由于不太具体的营销信息不太可能引起共鸣,他们对您品牌的体验和看法将会受到影响。
92%的营销专业人士 将个性化视为客户体验的“关键”要素。个性化通常依赖于您有效细分客户数据以传递相关消息的能力。所有这些影响都是相互关联的,会损害您的整个营销运作。
资料重复例如,提出了可能损害您的品牌声誉的客户体验问题。如果您不定期合并重复项,许多客户将多次收到您的消息。这会增加您的营销活动成本,损害您的品牌声誉,并使您的报告不太可靠。
重复数据删除有助于实现单一客户视图,即您的联系人和帐户数据都可以在一个系统中可靠地找到。拥有一份“真实记录”意味着您的营销团队可以有效地细分和个性化沟通。单一客户视图使您的团队对您的数据充满信心,使他们能够将注意力集中在其他领域。
数据的质量会影响客户的每一步。如果没有可靠的数据,每个接触点都会变得廉价。较少的数据或不太可靠的数据会限制可以使用的内容以及您的团队对每个联系人的了解。经过数月和数十个接触点,这个数字加起来。
公司解决这些问题的唯一方法是认识并接受数据管理策略和定期 CRM 数据维护。
什么是CRM数据维护?
CRM 数据维护是审核 CRM 数据、识别问题并修复数据库中这些问题的持续过程。
维护 CRM 数据的更大流程可以分为多个重点领域,包括:
- 数据质量
- 数据清理
- 数据操作
- 重复数据删除
- 数据清除
- 数据监控和 KPI
数据质量
数据质量是指数据可访问、一致且相关。您的整个组织都会受到数据质量的影响——从单个活动到更大的战略决策。
可访问不仅意味着数据准确,而且意味着组织内的合适人员可以在需要时访问数据。孤立的数据会造成官僚冗余,从而拖慢组织的速度。
数据一致性很大程度上指的是数据库中数据的格式化和标准化程度。你们的电话号码格式统一吗?您的职位名称是否标准化?您的联系人姓名大写正确吗?一致性允许您以有趣的方式对数据进行切片和切块。
然后就是相关性。如果您的 CRM 中有 100 万条完全准确的记录,但其中没有一条属于您的目标市场,那也没有关系。您收集的数据必须相关才能有用。
数据质量是通过数据清理等其他数据维护过程来实现的。
数据清理
数据清理是修复或删除 CRM 中不正确、格式不正确、重复或不完整数据的过程。
- 解决名字和姓氏大写问题(jane vs. Jane)
- 标准化地址和电话号码(1234567890 与 123-456-7890)
- 职位名称标准化(CEO、C.E.O、首席执行官)
- 删除冗余数据
- 删除不正确和虚假的数据
- 删除特殊字符
- 识别并解决外围问题
清理数据的过程可能非常耗时。通常,它涉及分解数据库块并向团队成员分配修复和任务。然后,他们会将数据加载到 Excel 中,并使用 VLOOKUP 和复杂的公式来识别和修复数据中的错误。完成后,数据必须重新导入回您的 CRM。
这是一个不精确的过程。除非您的团队中有真正的 Excel 向导,否则您可能会错过许多问题,并且仍然需要开发人员持续提供帮助来批量更新数据。
重复数据删除
所有公司都会处理重复数据。重复的联系人或公司记录可能是通过手动输入创建的,无论是由您的客户输入表单,还是由您的团队通过后端 CRM 手动输入。或者,它们可以通过数据导入或与其他软件集成来创建。
无论如何创建重复记录,它们都可能成为营销团队的眼中钉。
重复数据会导致活动成本增加和生产力下降。由于您的团队花时间解决数据问题而不是专注于其他领域,从而导致错失机会。他们花在筛选记录以识别“正确”或最完整记录上的每一秒都是浪费时间。重复的数据会破坏您的单一客户视图,因为没有可以依赖的单一“事实来源”。
当您的重复率很高时,您的营销团队将始终意识到这一事实。他们知道,在新的营销活动推出之前,他们必须对任何潜在客户或客户列表进行重复删除,从而为每次营销活动启动添加新任务。
最关键的是,重复数据会损害客户体验。不仅仅是因为他们可能会收到混合消息和冗余消息。但因为在整个客户生命周期中,您理解它们的能力将减半,从而导致一次又一次的互动不那么令人满意。
数据操作
数据操作包括维护 CRM 数据并确保该数据在整个组织中的可用性所需的持续日常任务。
数据操作任务包括日常批量更新数据、合并字段和冗余数据、将自由文本字段迁移到选项列表、导入数据(从事件或第三方源)以及其他任务。
这些任务是获得高质量数据以及将数据置于尽可能有效地进行数据清理的位置所必需的。
数据清除
数据清除包括删除垃圾数据、过时数据、冗余数据和低质量数据,这些数据只会使您的数据库变得混乱,并对您的声誉和电子邮件打开率产生负面影响。
有许多类型的数据问题可能会使记录成为清除的良好候选者。示例包括:
- 未送达的电子邮件
- 明显虚假数据
- 过时的记录
- 不合格的前景
- 集成中的不良记录
- 联系信息不完整
- 免费且基于角色的电子邮件地址
- 未参与的联系人
- 不合格联系人
- 重复接触
清除这些数据对于提高整个 CRM 数据的可用性至关重要。无需不断筛选和删除营销活动的垃圾数据,您的工作效率就会提高。
没有混乱,您将能够降低数据存储成本和基于联系人的 CRM 费用,以及您的团队通常花在处理清除记录上的时间。
如果低质量的数据不会拖累您的电子邮件发送和打开率,您将避免受到处罚并享有更高的发件人声誉。
数据监控和 KPI
要解决 CRM 数据库中的问题,您需要能够确定这些问题所在。在数据库中发现的不同数据问题之间,了解这些问题是什么以及存在什么类型的问题可以帮助您确定解决最有影响力的问题的优先顺序。
当然,您可以监控 KPI 并手动生成报告。但这涉及运行报告或将数据导出到 Excel 并进行分析。但是,某些工具可以自动执行诊断和收集 KPI。
例如 CRM 数据分级器 是一种直接连接到 HubSpot、分析 CRM 数据库并显示您需要修复的特定问题的工具。这可确保您了解数据的质量以及处理这些问题的可行见解。
拥有明确的关键绩效指标(例如数据库中干净记录的百分比)可以让您跟踪进度并快速评估客户数据的整体运行状况。
数据维护和标准清理项目的差异
标准数据清理项目是短期的、战术性的。你发现火,你就把它扑灭。数据清理项目是被动的,因为它们必须如此。有时,意外的数据问题可能会让事情陷入停滞,需要立即修复。这些需求始终存在,但在数据维护策略中较少出现。
与一次性清理项目不同,数据维护是一项持续的策略。它需要持续的投资和关注,但在现代数据管理工具的帮助下,您可以自动化大部分数据维护任务,从而改善整个团队的运营。
随着客户数据的增长,该数据的管理变得更加复杂。它需要更多的关注和规划,以确保您的数据可访问、一致且相关。
当这种情况发生时,公司在实现真正的数据维护优化的过程中往往会经历几个阶段:
- 未定义且混乱。 对问题不了解,也没有适当的流程来处理这些问题。
- 能见度。 意识到与数据相关的问题可以了解数据库中的具体问题,并定期自动生成报告。
- 标准化。 建立数据质量标准,并在跨职能团队之间就数据期望和目标保持一致。为了有效执行,标准需要自动执行。
- 优化。 采用自动化来主动清理和维护数据,避免重复的手动工作,简化数据更正和协作,并对异常情况发出警报。
数据维护不是一次就不再做的事情。这个过程是你需要一遍又一遍地做的事情。您需要准确的文档和流程,以最大限度地减少您的时间投入。
新数据总是流入您的 CRM 数据库,随之而来的是一系列问题和错误,这些问题和错误可能会拖慢组织中几乎每个团队的速度。类似的工具 车内 帮助您审核现有数据,识别常见数据问题,并按照自动设定的时间表修复它们。
改进您的 CRM 数据维护流程,使您的营销团队能够通过改进的细分、个性化和培育来产生更多符合营销资格的销售线索。
高质量数据意味着您可以在与客户的所有沟通中专业地代表您的品牌,同时在整个客户生命周期中改善他们的体验。
来源:https://blog.hubspot.com/marketing/what-is-crm-data-maintenance
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