Pentingnya kebersihan data untuk implementasi CRM Anda

Dalam dunia bisnis, data adalah segalanya. Itu yang kami gunakan untuk membuat keputusan yang tepat, menargetkan upaya periklanan kami, dan melacak kemajuan kami - semuanya, CRM dapat membantu kami.

Penting agar data kita bersih dan akurat.

Sayangnya, banyak bisnis tidak meluangkan waktu untuk memelihara data mereka dengan benar - kesalahan yang dapat menyebabkan laporan yang tidak akurat, kehilangan peluang penjualan, dan bahkan penurunan laba. Dan, ketika tiba saatnya untuk menerapkan CRM atau mempertahankan CRM yang terbaru, kebersihan data yang buruk dapat menghambat tujuan bisnis Anda.

Apa itu kebersihan data?

Kebersihan data adalah istilah umum yang mencakup berbagai tahap rendering kumpulan data yang lebih benar, lebih lengkap, dan sesuai dengan tujuan.

Ini berarti memastikan bahwa data dimasukkan secara akurat, bebas dari duplikat dan kesalahan, dan diformat dengan benar.

Kebersihan data yang baik sangat penting untuk setiap organisasi yang mengandalkan data untuk pengambilan keputusan. Tanpa data yang bersih, akan sulit untuk melacak kemajuan, mengidentifikasi tren, dan membuat keputusan yang tepat.

Kebersihan data juga membantu melindungi dari risiko keamanan, seperti data yang bocor. Dengan menggosok database Anda secara teratur, organisasi Anda dapat membantu memastikan bahwa data tersebut dapat diandalkan dan aman.

Mengapa kita membutuhkan kebersihan data yang baik?

"mengapa?" sederhana; data digunakan untuk mencapai suatu tujuan. Jika data salah, tidak lengkap, atau tidak terbaca (baik untuk orang atau komputer), maka data tersebut tidak dapat digunakan untuk memenuhi tujuan tersebut. Seperti yang sering dikatakan di bidang komputasi:

"Sampah masuk sampah keluar."

Mendefinisikan terminologi dalam organisasi Anda.

Istilah seperti "bersih", "baik", "valid", dan "terverifikasi" sering digunakan secara bergantian. Namun, dalam praktiknya, ini adalah hal yang sangat berbeda.

Di organisasi Anda, yang terbaik adalah memiliki pemahaman umum tentang proses yang ada dan menyadari bahwa seseorang mungkin memiliki - di kepala mereka - definisi yang sedikit berbeda ketika membahas data "bersih".

Namun demikian, berikut adalah beberapa definisi standar yang dapat Anda gunakan untuk menyelaraskan semua orang.

Mendefinisikan data "Bersih":

Dataset "bersih" adalah dataset yang telah disiapkan sehingga siap untuk dianalisis. Ini biasanya berarti menghapus data yang tidak perlu atau salah, serta memformat data dengan cara yang membuatnya mudah digunakan.

Mendefinisikan data "Valid":

Data yang "valid" adalah akurat dan lengkap serta telah dikumpulkan dengan menggunakan metodologi yang tepat.

Mendefinisikan data "Terverifikasi":

Data "Terverifikasi" adalah data yang telah diperiksa keakuratannya oleh sumber independen.

Menjaga kebersihan data untuk implementasi CRM Anda

Sayangnya, terlalu mudah untuk dikubur oleh tumpukan data tidak akurat yang tidak terkendali dan terus bertambah yang melampaui CRM Anda.

Data menjadi usang. Konvensi penamaan tidak ditegakkan, tumpukan teknologi diperbarui, dan kumpulan data Anda menjadi tidak terstruktur.

Jadi, bagaimana Anda menghindari malapetaka yang akan datang dari kebersihan data yang buruk?

Langkah 1: Periksa

Pernyataan masalah:

Ada kumpulan data yang ada (baik di CRM kami, atau akan dimasukkan ke dalam CRM kami) yang tidak kami ketahui ukuran, bentuk, atau kebersihannya.

Langkah-langkah yang kami ambil untuk mengatasi masalah tersebut:

Juga dikenal sebagai 'eksplorasi data', memeriksa data melibatkan melihat data dalam keadaan saat ini, membentuk pemahaman tentangnya, bagaimana hubungannya dengan kumpulan data lain, mencari kesalahan, dan menilainya terhadap dimensi kualitas data.

Untuk ahli teknis kami, tahap pemeriksaan mencakup kegiatan berikut:

Profil:

Statistik ringkasan yang mengungkapkan jenis kolom, kelengkapan, no. nilai unik, distribusi matematisnya, dan hubungan potensial dengan sumber data lain

Merapikan:

Dengan menstandardisasi format data kami, lebih mudah untuk melakukan semua tindakan selanjutnya, termasuk visualisasi dan pembersihan.

Pemetaan:

Informasi yang berasal dari luar CRM harus sesuai dengan bidang di dalam CRM. Pemetaan adalah proses yang melintasi tahapan Inspect dan Clean; Ini melibatkan penyelarasan data baru ke struktur yang ada dan menambahkan/menghapus Properti untuk memenuhi kebutuhan pemilik CRM. Ini bisa sesederhana mengidentifikasi perubahan format (membagi bidang Nama Lengkap agar sesuai dengan struktur Nama Depan dan Nama Belakang HubSpot) atau serumit membuat Objek Kustom yang sama sekali baru, dengan hubungan uniknya sendiri.

Langkah 2: Bersihkan

Pernyataan masalah:

Ada kumpulan data yang ada (baik di CRM kami, atau akan dimasukkan ke dalam CRM kami) yang informasinya hilang, dan/atau diformat dengan tidak benar. Ini berdampak negatif pada pekerjaan kami yang ada dalam CRM, atau kemampuan kami untuk mengimpor kumpulan data ke dalam CRM.

Langkah-langkah yang kami ambil untuk mengatasi masalah tersebut:

Membersihkan data juga melibatkan berbagai aktivitas, sesuai untuk kumpulan data yang berbeda. Secara umum, data yang salah akan dihapus, dikoreksi, atau diperhitungkan melalui kombinasi intervensi manual dan alat perdebatan data cerdas. Selama tahap pembersihan, kami mengambil tindakan untuk memastikan bahwa data memenuhi dimensi kualitas data yang relevan. Hal-hal yang harus dicari antara lain:

Pemetaan, lanjutan:

Setelah secara konseptual memetakan bidang mana yang cocok, kita harus memformat ulang data kita ke dalam format yang sesuai dengan CRM. Ini dapat melibatkan praktik terbaik sederhana seperti mengganti nama kolom untuk memudahkan proses impor, atau operasi yang lebih kompleks seperti membedakan objek berbeda yang pernah ada di tabel yang sama (mis. memberi tag “Kantor Pusat” secara terpisah dari lokasi outletnya, atau memisahkan kontak internal dari kontak Pemasaran . dll.)

Data yang tidak relevan:

Data yang tidak diperlukan dalam konteks masalah yang kami pecahkan. Seringkali, saat bermigrasi dari satu CRM ke CRM lainnya, akan ada data historis bertahun-tahun yang tidak lagi relevan (misalnya, bidang yang menunjukkan apakah pengguna “Menghadiri Konvensi April 2015”)

Duplikat:

Di mana informasi di seluruh baris muncul lebih dari sekali. Dalam CRM, ini biasanya akan berbentuk individu atau perusahaan yang muncul secara terpisah terhadap alamat email yang terpisah. Bergantung pada konteksnya, duplikat dapat dihapus atau diciutkan menjadi satu rekaman.

Kesalahan sintaks:

Spasi awal atau akhir harus dihilangkan dan nama alternatif harus distandarisasi (USA Vs. US).

Membakukan:

Pemformatan untuk teks dan angka harus konsisten, format apa pun yang Anda pilih (Kapital dengan Benar, UPPERCASE, huruf kecil, camelCase, dll.)

Langkah 3: Verifikasi

Pernyataan masalah:

Bisakah kami memastikan bahwa data kami valid (yaitu benar, sejauh yang kami bisa) dan dibersihkan?

Langkah-langkah yang kami ambil untuk mengatasi masalah tersebut:

Verifikasi:

Verifikasi adalah proses pengecekan kebenaran dataset. Ini biasanya terjadi selama proses eksplorasi dan pembersihan, serta setelahnya.

Memverifikasi data dapat melibatkan pemeriksaan terhadap catatan lain yang ada untuk menilai keakuratannya, serta melakukan operasi untuk memeriksa apakah pembersihan telah berhasil. Apakah aturan dan batasan logis (seperti Tanggal Mulai datang sebelum Tanggal Kedaluwarsa) berlaku? Apakah kesalahan lolos? Apakah ada dataset lain yang dapat kami rujuk silang? Misalnya, jika CRM kami memiliki koneksi langsung ke database, apakah kami melihat informasi yang sama di kedua sistem?

Apa efek dari kebersihan data yang buruk di CRM Anda?

Kami telah melakukan banyak pembicaraan tentang memiliki data yang bersih untuk implementasi CRM Anda.

Namun, bagaimana jika Anda sudah memiliki CRM untuk sementara waktu - apa yang terjadi jika Anda memiliki data CRM yang buruk?

Secara sederhana - Interaksi dan pelaporan akan cacat.

Di era digital saat ini, personalisasi adalah segalanya. Kami mempersonalisasi email otomatis kami, konten yang dilihat pengunjung di halaman web, dan video yang kami kirim. Sekarang, apa yang terjadi jika Anda menelepon Mr. a Ms. atau mengirim email kepada seseorang yang seharusnya tidak mereka terima.

Anda kehilangan kepercayaan dan kredibilitas.

Tujuan CRM Anda adalah untuk bertindak sebagai "satu-satunya sumber kebenaran" untuk semua interaksi pelanggan. Ini berarti bahwa data Anda perlu dibersihkan dan akurat sehingga informasi yang tepat tersedia untuk orang yang tepat pada waktu yang tepat.

Sebaiknya lakukan pembersihan data setidaknya setahun sekali.

Dan, saat Anda tidak membersihkan data Anda, pertahankan aturan standar yang Anda tetapkan di Implementasi CRM asli Anda.

Praktik terbaik kebersihan data untuk penerapan CRM Anda

Sebagai titik awal yang baik, berikut adalah beberapa praktik terbaik yang dapat diterapkan organisasi Anda untuk menjaga kebersihan data:

1. Gunakan konvensi penamaan
2. Standarisasi proses pengumpulan data
3. Memperkenalkan otomatisasi untuk menghapus kontak lama yang tidak terlibat
4. Mengatur jadwal pemeliharaan
5. Perkenalkan aturan admin dan izin pengguna untuk entri data