収益増加に対する不良データの影響

データの整合性は、RevOps フレームワークにおいて極めて重要な役割を果たします。 RevOps の最も重要な柱の 1 つであるデータは、すべてをまとめる接着剤であり、情報に基づいた意思決定、傾向の特定、パフォーマンスの追跡、プロセスの最適化を可能にします。

しかし、適切に組織化されたデータ管理インフラストラクチャがなければ、データは正確でも信頼性でもありません。 そのため、RevOps フレームワークが崩壊する可能性があります。

このブログでは、RevOps における一般的なデータの問題、不良データが収益成長に与える影響、データ エラーを回避し、クリーンなデータで収益を向上させるためのヒントについて説明します。

RevOps におけるデータ品質の役割

質の高いデータがなければ、成功する収益運営 (RevOps) 戦略を構築することはできません。

優れた RevOps フレームワークは、人材、プロセス、テクノロジー、データの 4 つの柱で成り立っており、これらの柱のいずれかに問題がある場合、RevOps 戦略は必ず崩壊します。 現時点や近い将来にはそうではないかもしれませんが、それは避けられません。 これらの柱は成功する RevOps 戦略の基礎を形成しており、データが最も重要な要素の 1 つであることは間違いありません。

RevOps は、収益成長を最大化するためのチーム内の調整とコラボレーションがすべてであり、このチームのシームレスな統合は、正確でタイムリーかつ包括的なデータに大きく依存しています。

正確なデータは、情報に基づいた意思決定、傾向の特定、パフォーマンスの追跡、プロセスの最適化を可能にし、RevOps 戦略をまとめる接着剤です。 さらに、すべてのチームがカスタマー ジャーニーを総合的に見て、考えられるすべてのタッチポイントを特定して、カスタマー エクスペリエンスを向上させ、データ主導型の収益成長を促進することができます。

質の悪いデータの原因は何ですか?

収益増加に対する不良データの影響について詳しく説明する前に、まず品質の悪いデータの発生源を理解しましょう。

1. 手動データ入力

チームが面倒な作業を自動化に頼らずに手動でデータ入力することを選択すると、人的ミスによる不一致やエラーが発生することは珍しくありません。 結局のところ、私たちはただの人間ですよね？

それにもかかわらず、個人が入力したタイプミス、スペルミス、不正確な情報などのエラーは、顧客プロファイル、販売見込み客、その他の重要なデータセットに不整合を引き起こす可能性があります。

2. データガバナンスの欠如

標準化されたデータ入力プロトコル、検証ルール、品質モニタリングなどのデータ ガバナンス フレームワークが存在しない場合、RevOps フレームワーク内の不整合やデータ品質の低下につながる可能性があり、コンプライアンス上の問題がセキュリティ上の懸念を引き起こす可能性があります。

3. 重複したエントリ

システム統合、データインポート、またはデータ結合アクティビティでは、多くの重複エントリが発生します。 重複したレコードを特定して迅速に対処しないと、RevOps 機能全体で混乱や不整合が生じる可能性があります。

4. 技術スタックによって引き起こされるデータサイロ

異なるチームが異なるツールを使用している場合、または企業の技術スタックが適切に統合されていない場合、データのシームレスなフローが妨げられ、データのサイロ化や不整合が発生します。

悪いデータは RevOps 戦略にどのような影響を与えますか?

データにあらゆる不整合、エラー、サイロが立ちはだかっていると、RevOps 戦略が成功する可能性はありません。 不良データは収益の増加に悪影響を及ぼしますが、業務効率、チームの連携、そして最も重要な顧客エクスペリエンスにも影響を与えます。

1. 顧客体験の損害

データの不正確さは、顧客体験の満足度の低下につながる可能性があります。 たとえば、連絡先情報が間違っているとコミュニケーションがうまくいかなくなる可能性があり、購入履歴に不備があるとサービスやオファーのパーソナライズに影響を及ぼし、信頼やロイヤルティを損なう可能性があります。

2. 資源の無駄遣い

不正なデータによるエラーの修正に費やされる時間と費用は、大幅なリソースの浪費となります。 RevOps チームは、プロアクティブな戦略の実行やイノベーションではなく、ダメージ コントロールに重点を置くことがあります。

3. データセキュリティのリスク

不正確なデータや古いデータを保持すると、GDPR (一般データ保護規則) などのデータ保護規制に違反する可能性があります。 違反は法的罰則を受けるだけでなく、会社の評判や顧客の信頼を損なう可能性があります。

4. 収益の漏洩

不正なデータは、販売機会の逸失や請求ミスによる収益漏洩の原因となります。 不完全または不正確なデータは、価格設定の低価格化、紛争、収益源の見落としを引き起こし、組織全体の財務健全性に影響を与える可能性があります。

5. チーム内での不一致

リードデータ、顧客の好み、コミュニケーション記録に不一致があると、共同作業に障害が生じ、チームが矛盾した情報や古い情報を扱うことになります。 この連携の乱れは、円滑な情報交換を妨げるだけでなく、チーム間の信頼関係を損ないます。

RevOps 最適化戦略

販売およびマーケティングにおけるデータの正確性は、クリーンなデータによって収益の向上に大きく役立ちます。 RevOps がプロセスの最適化と改善に力を入れているのは良いことだと思います。

RevOps で一般的なデータの問題に対処し、データ品質を向上させるいくつかの方法について説明します。

1. すべてのソースからのデータを一元管理する

さまざまなプロセス、部門、システム内のすべてのデータ ソースを特定することから始めます。 これにより、組織の隅々までデータを一元管理できるようになります。 それで？

このすべてのデータを一元管理することで、どのレポートが必要か、どの重複レポートまたはわずかに類似したレポートをグループ化できるか、どのレポートを監査する必要があるかなどを特定するための道が開かれます。

これは大したことではないように思えるかもしれませんが、このステップは、議論の場を開き、組織がデータ主導型の収益成長に向けて準備を整えるため、RevOps における一般的なデータの問題を解決するために非常に重要です。

2. データ標準の確立

次は自動化です。

データ入力を自動化して人為的エラーを排除することで、技術スタックに面倒な作業を任せることができます。また、特定のデータ形式、精度要件、定期的なデータ監査を設定することで、データの整合性を継続的に維持できます。

3. 定期的なトレーニングと教育

組織にとって、データ品質とガバナンスの核心に関する定期的なトレーニング セッションを通じてチームが常に最新情報を把握できるようにすることは重要です。 全員が同じ認識を持ち、データ品質を維持する方法を正確に理解していれば、RevOps における一般的なデータの問題の半分は解決されます。

4. データの所有権と説明責任

データの状態を監視している人がいることを確認しましょう。 それぞれの領域でデータの品質とガバナンスを管理する所有権を割り当てることで、チーム メンバーはデータ管理のすべてのルールとポリシーが遵守されているかどうかを確認できます。

5. データクレンジング

データ クレンジングは、重複を削除し、欠落しているデータを埋め、エラーを修正することで、RevOps フレームワーク内のデータの整合性を強化し、より正確な洞察、より適切な意思決定、そして最終的には優れたビジネス成果につながります。

実際、HubSpot を使用するとこのプロセスを簡単に自動化できるため、データ クレンジングに多大な手動の労力を費やす必要さえありません。HubSpot Operations Hub を使用すると、データを制御して、クリーンでクリアな状態を確保できます。 -整頓された。

あなたの技術スタックはどのように役立ちますか?

適切に設計され、シームレスに統合された技術スタックは、RevOps 内のデータ品質とデータ管理を強化するのに非常に役立ちます。 さまざまなツールやチームにわたるデータの流れを合理化することで、情報が一貫性のある最新の一貫したエコシステムを確保でき、販売とマーケティングにおけるデータの正確性が促進されます。

技術スタック内に自動化機能を統合すると、手動データ入力中に発生する可能性のあるエラーを排除できると同時に、データ検証メカニズムが機能して精度が向上します。

その結果、同期された信頼性の高いデータ インフラストラクチャが実現し、RevOps チームに正確な洞察を提供し、最終的には意思決定プロセスを最適化し、顧客とのやり取りを改善し、データ主導型の収益増加の全体的な成功に貢献します。