잘못된 데이터가 수익 성장에 미치는 영향

데이터 무결성은 RevOps 프레임워크에서 중추적인 역할을 합니다. RevOps의 가장 중요한 기둥 중 하나인 데이터는 모든 것을 하나로 묶어 정보에 입각한 결정, 추세 식별, 성능 추적 및 프로세스 최적화를 가능하게 하는 접착제입니다.

그러나 잘 구성된 데이터 관리 인프라가 없으면 데이터가 정확하거나 신뢰할 수 없습니다. 따라서 RevOps 프레임워크가 무너질 수 있습니다.

이 블로그에서는 RevOps의 일반적인 데이터 문제, 잘못된 데이터가 수익 성장에 미치는 영향, 데이터 오류를 방지하고 깨끗한 데이터로 수익을 개선하기 위한 팁에 대해 논의합니다.

RevOps에서 데이터 품질의 역할

이제 양질의 데이터 없이는 성공적인 RevOps(수익 운영) 전략을 구축할 수 없습니다. 그렇죠?

좋은 RevOps 프레임워크는 사람, 프로세스, 기술, 데이터라는 네 가지 요소로 우뚝 솟아 있습니다. 이러한 요소 중 하나라도 결함이 있으면 RevOps 전략은 무너질 것입니다. 지금 당장은 아니더라도, 가까운 미래에는 그렇지 않을 수도 있지만, 불가피한 일입니다! 이러한 원칙은 성공적인 RevOps 전략의 기초를 형성하며, 데이터는 가장 중요한 요소 중 하나입니다.

RevOps는 수익 성장을 극대화하기 위한 팀 내 조정 및 협업에 관한 것이며, 이러한 팀의 원활한 통합은 정확하고 시의적절하며 포괄적인 데이터에 크게 의존합니다.

정확한 데이터는 정보에 입각한 의사 결정, 추세 식별, 성과 추적 및 프로세스 최적화를 지원함으로써 RevOps 전략을 하나로 묶어주는 접착제입니다. 또한 이를 통해 모든 팀은 고객 여정을 전체적으로 살펴보고 가능한 모든 접점을 식별하여 고객 경험을 향상하고 데이터 기반 수익 성장을 촉진할 수 있습니다.

품질이 낮은 데이터의 원인은 무엇입니까?

불량 데이터가 수익 성장에 미치는 영향을 알아보기 전에 먼저 불량 데이터의 출처를 이해해 보겠습니다.

1. 수동 데이터 입력

팀이 자동화에 의존하여 무거운 작업을 수행하는 대신 수동 데이터 입력을 선택하면 사람의 실수로 인해 불일치와 오류가 발생하는 것이 드문 일이 아닙니다. 결국 우리는 인간일 뿐이죠?

그럼에도 불구하고 개인이 입력한 오타, 철자 오류, 잘못된 정보 등의 오류로 인해 고객 프로필, 영업 리드 및 기타 중요한 데이터 세트에 불일치가 발생할 수 있습니다.

2. 데이터 거버넌스 부족

표준화된 데이터 입력 프로토콜, 검증 규칙, 품질 모니터링을 포함한 데이터 거버넌스 프레임워크가 없으면 RevOps 프레임워크 내에서 불일치와 데이터 품질 저하가 발생할 수 있으며 규정 준수 문제로 인해 보안 문제가 발생할 수 있습니다.

3. 중복된 응모

시스템 통합, 데이터 가져오기 또는 데이터 병합 활동으로 인해 많은 중복 항목이 발생합니다. 즉시 식별하고 해결하지 않으면 중복 기록으로 인해 RevOps 기능 전체에 혼란과 불일치가 발생할 수 있습니다.

4. 기술 스택으로 인한 데이터 사일로

서로 다른 팀이 서로 다른 도구를 사용하거나 회사의 기술 스택이 제대로 통합되지 않으면 원활한 데이터 흐름을 방해하여 데이터 사일로와 불일치가 발생합니다.

불량 데이터가 RevOps 전략에 어떤 영향을 미치나요?

데이터에 모든 불일치, 오류 및 사일로가 어렴풋이 나타나기 때문에 RevOps 전략은 성공할 수 없습니다. 잘못된 데이터는 수익 성장에 부정적인 영향을 미치기도 하지만 운영 효율성, 팀 조정, 가장 중요한 고객 경험에도 영향을 미칩니다.

1. 고객 경험 손상

데이터가 부정확하면 고객 경험이 만족스럽지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 잘못된 연락처 정보는 성공적인 의사소통을 방해할 수 있으며, 잘못된 구매 내역은 서비스 및 제안의 개인화에 영향을 미쳐 잠재적으로 신뢰와 충성도를 손상시킬 수 있습니다.

2. 자원낭비

잘못된 데이터로 인한 오류를 수정하는 데 소요되는 시간과 비용은 상당한 리소스 낭비를 초래합니다. RevOps 팀은 사전 전략 실행 및 혁신보다는 피해 통제에 집중할 수 있습니다.

3. 데이터 보안 위험

부정확하거나 오래된 데이터를 유지하면 GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 같은 데이터 보호 규정을 위반할 수 있습니다. 규정을 준수하지 않을 경우 법적 처벌을 받을 뿐만 아니라 회사의 평판과 고객의 신뢰에도 해를 끼칠 수 있습니다.

4. 수익누출

잘못된 데이터는 판매 기회 상실 및 청구 오류를 통해 수익 누수에 기여합니다. 불완전하거나 부정확한 데이터로 인해 가격이 저렴해지고, 분쟁이 발생하고, 수익 흐름이 간과되어 조직의 전반적인 재무 상태에 영향을 미칠 수 있습니다.

5. 팀 내 불일치

리드 데이터, 고객 선호도, 커뮤니케이션 기록의 불일치는 협업 노력에 장애물을 만들어 팀이 모순되거나 쓸모없는 정보로 작업하게 만듭니다. 이러한 정렬 혼란은 원활한 정보 교환을 방해할 뿐만 아니라 팀 간의 신뢰를 약화시킵니다.

RevOps 최적화 전략

영업 및 마케팅의 데이터 정확성은 깨끗한 데이터로 수익을 향상시키는 데 크게 도움이 될 수 있습니다. RevOps가 프로세스 최적화 및 개선에 큰 역할을 한다는 것은 좋은 일이라고 생각합니다.

RevOps의 일반적인 데이터 문제를 해결하고 데이터 품질을 개선하는 몇 가지 방법을 논의해 보겠습니다.

1. 모든 소스의 데이터를 중앙 집중화

다양한 프로세스, 부서 및 시스템 내의 모든 데이터 소스를 식별하는 것부터 시작하십시오. 이를 통해 조직의 모든 구석구석의 데이터를 중앙 집중화할 수 있습니다. 이제 뭐?

이 모든 데이터를 중앙 집중화하면 어떤 보고서가 필요한지, 어떤 중복되거나 약간 유사한 보고서를 함께 묶을 수 있는지, 어떤 보고서를 감사해야 하는지 등을 식별할 수 있는 길을 열어줄 것입니다.

이것이 큰 문제처럼 보이지 않을 수도 있지만, 이 단계는 토론의 장을 열고 데이터 기반 수익 성장을 위해 조직을 설정하므로 RevOps의 일반적인 데이터 문제를 해결하는 데 중요합니다.

2. 데이터 표준 수립

다음은 자동화입니다 .

데이터 입력을 자동화하여 인적 오류를 제거하고 특정 데이터 형식, 정확성 요구 사항 및 주기적인 데이터 감사를 설정하여 기술 스택에서 무거운 작업을 수행하도록 하여 데이터 무결성을 계속 유지할 수 있습니다.

3. 정기 훈련 및 교육

조직에서는 데이터 품질 및 거버넌스의 핵심에 대한 정기적인 교육 세션을 통해 팀을 지속적으로 파악하는 것이 중요합니다. 모두가 같은 생각을 갖고 데이터 품질을 유지하는 방법을 정확히 알고 있다면 RevOps에서 흔히 발생하는 데이터 문제의 절반이 해결될 것입니다.

4. 데이터 소유권 및 책임

우리 데이터의 안녕 상태를 감시하는 사람이 있는지 확인합시다. 그렇죠? 각자의 영역에서 데이터의 품질과 거버넌스를 관리하기 위해 소유권을 할당함으로써 팀원은 데이터 관리에 대한 모든 규칙과 정책이 준수되는지 여부를 확인할 수 있습니다.

5. 데이터 정리

중복을 제거하고, 누락된 데이터를 채우고, 오류를 수정함으로써 데이터 정리는 RevOps 프레임워크 내에서 데이터 무결성을 향상시켜 더 정확한 통찰력, 더 나은 의사 결정, 궁극적으로 우수한 비즈니스 결과를 얻을 수 있습니다.

실제로 HubSpot을 사용하면 이 프로세스를 쉽게 자동화할 수 있으므로 데이터 정리를 위해 많은 수동 노력을 기울일 필요조차 없습니다. HubSpot Operations Hub를 사용하면 데이터를 깨끗하고 명확하며 잘 관리할 수 있도록 제어할 수 있습니다. -조직.

귀하의 기술 스택이 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

잘 설계되고 완벽하게 통합된 기술 스택은 RevOps 내에서 데이터 품질 및 데이터 관리를 향상시키는 데 매우 유용할 수 있습니다. 다양한 도구와 팀에서 데이터 흐름을 간소화함으로써 정보가 일관되고 최신 상태로 유지되는 응집력 있는 생태계를 보장하여 영업 및 마케팅에서 데이터 정확성을 높일 수 있습니다.

기술 스택 내에 자동화 기능을 통합하면 수동 데이터 입력 중에 발생할 수 있는 오류를 제거하는 데 도움이 되며 데이터 검증 메커니즘은 정확성을 향상시킵니다.

그 결과 RevOps 팀에 정확한 통찰력을 제공하여 궁극적으로 의사 결정 프로세스를 최적화하고 고객 상호 작용을 개선하며 데이터 기반 수익 성장의 전반적인 성공에 기여하는 동기화되고 안정적인 데이터 인프라가 탄생했습니다.