Auswirkungen schlechter Daten auf das Umsatzwachstum

Datenintegrität spielt in Ihrem RevOps-Framework eine zentrale Rolle. Als eine der wichtigsten Säulen von RevOps sind Daten der Klebstoff, der alles zusammenhält und fundierte Entscheidungen, Trenderkennung, Leistungsverfolgung und Prozessoptimierung ermöglicht.

Aber ohne eine gut organisierte Datenverwaltungsinfrastruktur sind Ihre Daten weder genau noch zuverlässig. Daher könnte Ihr RevOps-Framework auseinanderfallen.

In diesem Blog besprechen wir die häufigsten Datenprobleme bei RevOps, die Auswirkungen schlechter Daten auf das Umsatzwachstum, Tipps zur Vermeidung von Datenfehlern und zur Verbesserung des Umsatzes mit sauberen Daten.

Rolle der Datenqualität in RevOps

Ohne qualitativ hochwertige Daten können Sie doch nicht wirklich eine erfolgreiche Revenue-Operations-Strategie (RevOps) entwickeln, oder?

Ein gutes RevOps-Framework basiert auf vier Säulen: Menschen, Prozesse, Technologie und Daten – und wenn eine dieser Säulen fehlerhaft ist, wird Ihre RevOps-Strategie zwangsläufig scheitern. Vielleicht nicht im Moment oder in naher Zukunft, aber es ist unvermeidlich! Diese Säulen bilden das Fundament einer erfolgreichen RevOps-Strategie, und Daten sind unbestreitbar eines der wichtigsten Elemente.

Bei RevOps dreht sich alles um die Ausrichtung und Zusammenarbeit innerhalb von Teams, um das Umsatzwachstum zu maximieren, und diese nahtlose Integration von Teams hängt in hohem Maße von genauen, zeitnahen und umfassenden Daten ab.

Genaue Daten sind der Kitt, der die RevOps-Strategie zusammenhält, indem sie eine fundierte Entscheidungsfindung, die Identifizierung von Trends, die Leistungsverfolgung und die Prozessoptimierung ermöglichen. Darüber hinaus ermöglicht es allen Teams, die Customer Journey ganzheitlich zu betrachten, um alle möglichen Touchpoints zu identifizieren, um das Kundenerlebnis zu verbessern und ein datengesteuertes Umsatzwachstum zu ermöglichen.

Was verursacht schlechte Datenqualität?

Bevor wir uns mit den Auswirkungen schlechter Daten auf das Umsatzwachstum befassen, wollen wir zunächst die Quelle schlechter Daten verstehen:

1. Manuelle Dateneingabe

Wenn sich Teams für die manuelle Dateneingabe entscheiden, anstatt sich auf die Automatisierung zu verlassen, um die schwere Arbeit zu erledigen, kommt es nicht selten zu Inkonsistenzen und Fehlern aufgrund menschlicher Fehler. Wir sind doch doch nur Menschen, oder?

Dennoch können diese Fehler wie Tippfehler, Rechtschreibfehler und von Einzelpersonen eingegebene falsche Informationen zu Inkonsistenzen in Kundenprofilen, Vertriebskontakten und anderen wichtigen Datensätzen führen.

2. Mangelnde Datenverwaltung

Das Fehlen eines Data-Governance-Frameworks, einschließlich standardisierter Dateneingabeprotokolle, Validierungsregeln und Qualitätsüberwachung, kann zu Inkonsistenzen und schlechter Datenqualität innerhalb des RevOps-Frameworks sowie zu Compliance-Problemen führen, die Sicherheitsbedenken aufwerfen.

3. Doppelte Einträge

Bei Systemintegrationen, Datenimporten oder Datenzusammenführungsaktivitäten entstehen im Bild viele doppelte Einträge. Wenn doppelte Datensätze nicht rechtzeitig identifiziert und behoben werden, kann dies zu Verwirrung und Fehlausrichtung zwischen den RevOps-Funktionen führen.

4. Durch Tech-Stack verursachte Datensilos

Wenn verschiedene Teams mit unterschiedlichen Tools arbeiten oder der Tech-Stack eines Unternehmens nicht ordnungsgemäß integriert ist, wird der nahtlose Datenfluss beeinträchtigt, was zu Datensilos und Inkonsistenzen führt.

Wie wirken sich schlechte Daten auf Ihre RevOps-Strategie aus?

Angesichts all der Inkonsistenzen, Fehler und Silos, die über Ihren Daten lauern, kann Ihre RevOps-Strategie unmöglich erfolgreich sein. Schlechte Daten wirken sich zwar negativ auf das Umsatzwachstum aus, wirken sich jedoch auch auf Ihre betriebliche Effizienz, die Teamausrichtung und vor allem auf das Kundenerlebnis aus.

1. Beschädigtes Kundenerlebnis

Datenungenauigkeiten können zu einem unbefriedigenden Kundenerlebnis führen. Beispielsweise können falsche Kontaktinformationen eine erfolgreiche Kommunikation verhindern, während fehlerhafte Kaufhistorien die Personalisierung von Dienstleistungen und Angeboten beeinträchtigen und möglicherweise Vertrauen und Loyalität schädigen können.

2. Ressourcenverschwendung

Der Zeit- und Geldaufwand für die Korrektur von Fehlern aufgrund fehlerhafter Daten stellt eine erhebliche Ressourcenverschwendung dar. RevOps-Teams konzentrieren sich möglicherweise eher auf die Schadensbegrenzung als auf die proaktive Strategieumsetzung und Innovation.

3. Datensicherheitsrisiken

Die Aufbewahrung unrichtiger oder veralteter Daten kann zu Verstößen gegen Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) führen. Die Nichteinhaltung zieht nicht nur rechtliche Sanktionen nach sich, sondern kann auch dem Ruf des Unternehmens und dem Vertrauen der Kunden schaden.

4. Einnahmeverluste

Schlechte Daten tragen zu Umsatzverlusten durch verpasste Verkaufschancen und Abrechnungsfehler bei. Unvollständige oder ungenaue Daten können zu Unterpreisen, Streitigkeiten und übersehenen Einnahmequellen führen, was sich negativ auf die allgemeine Finanzlage des Unternehmens auswirkt.

5. Fehlausrichtung innerhalb von Teams

Inkonsistenzen in Lead-Daten, Kundenpräferenzen und Kommunikationsaufzeichnungen erschweren die Zusammenarbeit und führen dazu, dass Teams mit widersprüchlichen oder veralteten Informationen arbeiten. Diese Störung der Abstimmung behindert nicht nur den reibungslosen Informationsaustausch, sondern untergräbt auch das Vertrauen zwischen den Teams.

RevOps-Optimierungsstrategien

Datengenauigkeit in Vertrieb und Marketing kann mit sauberen Daten erheblich dazu beitragen, den Umsatz zu steigern. Ich denke, es ist gut, dass RevOps großen Wert auf die Optimierung und Verbesserung von Prozessen legt.

Lassen Sie uns einige Möglichkeiten besprechen, um häufige Datenprobleme in RevOps anzugehen und die Datenqualität zu verbessern:

1. Zentralisieren Sie Daten aus allen Quellen

Beginnen Sie mit der Identifizierung aller Datenquellen in verschiedenen Prozessen, Abteilungen und Systemen. Dadurch können Sie Daten aus allen Ecken und Enden Ihres Unternehmens zentralisieren. Was jetzt?

Wenn Sie alle diese Daten zentralisiert haben, können Sie erkennen, welche Berichte benötigt werden, welche doppelten oder nur schwach ähnlichen Berichte zusammengefasst werden können, welche überprüft werden müssen und vieles mehr.

Auch wenn dies keine große Sache zu sein scheint, ist dieser Schritt von entscheidender Bedeutung, um häufige Datenprobleme in RevOps zu lösen, da er den Raum für Diskussionen eröffnet und Ihr Unternehmen auf datengesteuertes Umsatzwachstum vorbereitet.

2. Datenstandards festlegen

Als nächstes kommt die Automatisierung.

Lassen Sie Ihren Tech-Stack die schwere Arbeit für Sie erledigen, indem Sie die Dateneingabe automatisieren, um menschliche Fehler zu vermeiden. Durch die Einrichtung spezifischer Datenformate, Genauigkeitsanforderungen und regelmäßiger Datenprüfungen können Sie die Datenintegrität weiterhin aufrechterhalten.

3. Regelmäßige Schulung und Ausbildung

Für Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, ihre Teams durch regelmäßige Schulungen zu den Einzelheiten der Datenqualität und Governance auf dem Laufenden zu halten. Wenn alle einer Meinung sind und genau wissen, wie man die Datenqualität aufrechterhält, wird die Hälfte Ihrer häufigsten Datenprobleme in RevOps gelöst.

4. Dateneigentum und Verantwortlichkeit

Stellen wir sicher, dass wir jemanden haben, der ein Auge auf das Wohlergehen unserer Daten hat, oder? Indem Sie Ihren Teammitgliedern die Verantwortung übertragen, sich um die Qualität und Verwaltung der Daten in ihren jeweiligen Bereichen zu kümmern, können Sie sicherstellen, dass alle Regeln und Richtlinien für die Datenverwaltung eingehalten werden oder nicht.

5. Datenbereinigung

Durch das Entfernen von Duplikaten, das Auffüllen fehlender Daten und das Korrigieren von Fehlern kann die Datenbereinigung dazu beitragen, die Datenintegrität innerhalb Ihres RevOps-Frameworks zu verbessern, was zu präziseren Erkenntnissen, besserer Entscheidungsfindung und letztlich besseren Geschäftsergebnissen führt.

Tatsächlich müssen Sie für die Datenbereinigung nicht einmal viel manuellen Aufwand betreiben, da Sie diesen Prozess mit HubSpot ganz einfach automatisieren können. Mithilfe des HubSpot Operations Hub können Sie die Kontrolle über Ihre Daten übernehmen und sicherstellen, dass diese sauber, klar und in Ordnung sind -organisiert.

Wie kann Ihr Tech-Stack helfen?

Ein gut konzipierter und nahtlos integrierter Tech-Stack kann sich als sehr nützlich erweisen, um die Datenqualität und das Datenmanagement innerhalb von RevOps zu verbessern. Durch die Optimierung des Datenflusses über verschiedene Tools und Teams hinweg können Sie ein zusammenhängendes Ökosystem sicherstellen, in dem die Informationen konsistent und aktuell sind, was die Datengenauigkeit in Vertrieb und Marketing erleichtert.

Die Integration von Automatisierungsfunktionen in den Tech-Stack trägt dazu bei, Fehler zu vermeiden, die bei der manuellen Dateneingabe auftreten können, während Datenvalidierungsmechanismen zur Verbesserung der Genauigkeit beitragen.

Das Ergebnis ist eine synchronisierte, zuverlässige Dateninfrastruktur, die RevOps-Teams mit genauen Erkenntnissen versorgt, letztendlich Entscheidungsprozesse optimiert, Kundeninteraktionen verbessert und zum Gesamterfolg des datengesteuerten Umsatzwachstums beiträgt.