Wpływ złych danych na wzrost przychodów

Integralność danych odgrywa kluczową rolę w strukturze RevOps. Będąc jednym z najważniejszych filarów, na których opiera się RevOps, dane są spoiwem, które spaja wszystko, umożliwiając świadome podejmowanie decyzji, identyfikację trendów, śledzenie wydajności i optymalizację procesów.

Jednak bez dobrze zorganizowanej infrastruktury zarządzania danymi Twoje dane nie będą dokładne ani wiarygodne; dlatego Twoje środowisko RevOps może się rozpaść.

Na tym blogu omówimy typowe problemy z danymi w RevOps, wpływ złych danych na wzrost przychodów, wskazówki dotyczące unikania błędów w danych i zwiększania przychodów dzięki czystym danym.

Rola jakości danych w RevOps

Nie można obecnie zbudować skutecznej strategii operacji przychodowych (RevOps) bez wysokiej jakości danych, prawda?

Dobry framework RevOps opiera się na czterech filarach: ludziach, procesach, technologii i danych – a jeśli którykolwiek z tych filarów będzie wadliwy, Twoja strategia RevOps na pewno się rozpadnie. Może nie teraz i nie w najbliższej przyszłości, ale jest to nieuniknione! Filary te stanowią podstawę skutecznej strategii RevOps, a dane są niezaprzeczalnie jednym z najważniejszych elementów.

RevOps polega na dostosowaniu i współpracy w obrębie zespołów w celu maksymalizacji wzrostu przychodów, a ta płynna integracja zespołów opiera się w dużej mierze na dokładnych, aktualnych i kompleksowych danych.

Dokładne dane to spoiwo spajające strategię RevOps, umożliwiające podejmowanie świadomych decyzji, identyfikację trendów, śledzenie wydajności i optymalizację procesów. Co więcej, umożliwia wszystkim zespołom całościowe spojrzenie na podróż klienta w celu zidentyfikowania wszystkich możliwych punktów kontaktu w celu poprawy jakości obsługi klienta i ułatwienia wzrostu przychodów opartego na danych.

Co powoduje złą jakość danych?

Zanim zagłębimy się w wpływ złych danych na wzrost przychodów, najpierw poznajmy źródło danych o złej jakości:

1. Ręczne wprowadzanie danych

Kiedy zespoły decydują się na ręczne wprowadzanie danych zamiast polegać na automatyzacji przy wykonywaniu ciężkich zadań, nierzadko spotykają się z niespójnościami i błędami wynikającymi z błędu ludzkiego. W końcu jesteśmy tylko ludźmi, prawda?

Niemniej jednak błędy te, takie jak literówki, błędy ortograficzne i nieprawidłowe informacje wprowadzane przez poszczególne osoby, mogą powodować niespójności w profilach klientów, potencjalnych klientach i innych ważnych zbiorach danych.

2. Brak zarządzania danymi

Brak ram zarządzania danymi, w tym standardowych protokołów wprowadzania danych, zasad walidacji i monitorowania jakości, może przyczynić się do niespójności i niskiej jakości danych w ramach RevOps, a także problemów ze zgodnością, które budzą obawy dotyczące bezpieczeństwa.

3. Zduplikowane wpisy

Podczas integracji systemów, importu danych lub działań związanych z łączeniem danych pojawia się wiele zduplikowanych wpisów. Zduplikowane rekordy, jeśli nie zostaną szybko zidentyfikowane i rozwiązane, mogą prowadzić do zamieszania i nieprawidłowego dopasowania funkcji RevOps.

4. Silosy danych spowodowane stosem technologii

Kiedy różne zespoły pracują z różnymi narzędziami lub jeśli stos technologiczny firmy nie jest odpowiednio zintegrowany, utrudnia to płynny przepływ danych, co skutkuje silosami danych i niespójnościami.

Jak złe dane wpływają na Twoją strategię RevOps?

Biorąc pod uwagę wszystkie niespójności, błędy i silosy wiszące nad Twoimi danymi, Twoja strategia RevOps prawdopodobnie nie będzie skuteczna. Chociaż złe dane mają negatywny wpływ na wzrost przychodów, wpływają one również na efektywność operacyjną, dopasowanie zespołu i, co najważniejsze, satysfakcję klienta.

1. Uszkodzone doświadczenie klienta

Niedokładności danych mogą prowadzić do niezadowalającego doświadczenia klienta. Na przykład nieprawidłowe dane kontaktowe mogą uniemożliwić pomyślną komunikację, a błędne historie zakupów mogą mieć wpływ na personalizację usług i ofert, potencjalnie niszcząc zaufanie i lojalność.

2. Marnowanie zasobów

Czas i pieniądze wydane na korygowanie błędów wynikających ze złych danych stanowią znaczne marnotrawstwo zasobów. Zespoły RevOps mogą skoncentrować się na kontroli szkód, a nie na proaktywnym wdrażaniu strategii i innowacjach.

3. Zagrożenia bezpieczeństwa danych

Trzymanie nieprawidłowych lub nieaktualnych danych może skutkować naruszeniem przepisów o ochronie danych, takich jak RODO (ogólne rozporządzenie o ochronie danych). Nieprzestrzeganie przepisów może skutkować nie tylko karami prawnymi, ale może również zaszkodzić reputacji firmy i zaufaniu klientów.

4. Wyciek dochodów

Złe dane przyczyniają się do wycieku przychodów w wyniku straconych okazji sprzedażowych i błędów w rozliczeniach. Niekompletne lub niedokładne dane mogą skutkować zaniżaniem cen, sporami i przeoczeniem strumieni przychodów, co będzie miało wpływ na ogólną kondycję finansową organizacji.

5. Niedopasowanie w zespołach

Niespójności w danych potencjalnych klientów, preferencjach klientów i dokumentacjach komunikacyjnych stwarzają przeszkody we wspólnych przedsięwzięciach, prowadząc zespoły do ​​pracy ze sprzecznymi lub nieaktualnymi informacjami. To zakłócenie spójności nie tylko utrudnia płynną wymianę informacji, ale także podważa zaufanie między zespołami.

Strategie optymalizacji RevOps

Dokładność danych w sprzedaży i marketingu może znacznie pomóc w zwiększeniu przychodów dzięki czystym danym. To chyba dobrze, że RevOps skupia się na optymalizacji i ulepszaniu procesów.

Omówmy kilka sposobów rozwiązywania typowych problemów z danymi w RevOps i poprawy jakości danych:

1. Scentralizuj dane ze wszystkich źródeł

Zacznij od zidentyfikowania wszystkich źródeł danych w ramach różnych procesów, działów i systemów. Umożliwi to centralizację danych z każdego zakątka Twojej organizacji. Co teraz?

Scentralizowanie wszystkich tych danych umożliwi Ci określenie, jakie raporty są potrzebne, które zduplikowane lub nieznacznie podobne raporty można połączyć razem, które wymagają audytu, a lista jest długa.

Choć może to nie wydawać się wielkim problemem, ten krok jest kluczowy, aby rozwiązać typowe problemy z danymi w RevOps, ponieważ otwiera pole do dyskusji i przygotowuje Twoją organizację na wzrost przychodów oparty na danych.

2. Ustal standardy danych

Dalej – automatyzacja.

Pozwól swojemu zespołowi technologicznemu wykonać całą robotę za Ciebie, automatyzując wprowadzanie danych w celu wyeliminowania błędów ludzkich, a konfigurując określone formaty danych, wymagania dotyczące dokładności i okresowe audyty danych, możesz w dalszym ciągu utrzymywać integralność danych.

3. Regularne szkolenia i edukacja

Dla organizacji niezwykle ważne jest informowanie swoich zespołów na bieżąco poprzez regularne sesje szkoleniowe dotyczące najważniejszych kwestii związanych z jakością danych i zarządzaniem. Kiedy wszyscy będą na tej samej stronie i będą dokładnie wiedzieć, jak utrzymać jakość danych, połowa typowych problemów z danymi w RevOps zostanie rozwiązana.

4. Własność danych i odpowiedzialność

Upewnijmy się, że mamy kogoś, kto pilnuje stanu naszych danych, dobrze? Przypisując własność w celu dbania o jakość i zarządzanie danymi w swoich odpowiednich obszarach, członkowie Twojego zespołu mogą zapewnić, czy wszystkie zasady i zasady dotyczące zarządzania danymi są przestrzegane, czy nie.

5. Czyszczenie danych

Usuwając duplikaty, uzupełniając brakujące dane i poprawiając błędy, czyszczenie danych może pomóc w zwiększeniu integralności danych w ramach RevOps, prowadząc do bardziej precyzyjnych spostrzeżeń, lepszego podejmowania decyzji i ostatecznie lepszych wyników biznesowych.

W rzeczywistości nie musisz nawet wkładać wiele ręcznego wysiłku w czyszczenie danych, ponieważ HubSpot pozwala łatwo zautomatyzować ten proces – korzystanie z HubSpot Operations Hub pozwala przejąć kontrolę nad danymi, upewniając się, że są czyste, przejrzyste i dobrze -zorganizowany.

Jak Twój stos technologiczny może pomóc?

Dobrze zaprojektowany i płynnie zintegrowany stos technologii może okazać się bardzo przydatny do poprawy jakości danych i zarządzania nimi w ramach RevOps. Usprawniając przepływ danych pomiędzy różnymi narzędziami i zespołami, możesz zapewnić spójny ekosystem, w którym informacje są spójne i aktualne, co ułatwia dokładność danych w sprzedaży i marketingu.

Integracja funkcji automatyzacji w ramach pakietu technologicznego pomaga wyeliminować błędy, które mogą wystąpić podczas ręcznego wprowadzania danych, a mechanizmy sprawdzania poprawności danych działają w celu poprawy dokładności.

Rezultatem jest zsynchronizowana, niezawodna infrastruktura danych, która zapewnia zespołom RevOps dokładne spostrzeżenia, ostatecznie optymalizując procesy decyzyjne, poprawiając interakcje z klientami i przyczyniając się do ogólnego sukcesu wzrostu przychodów opartego na danych.