Impacto de dados ruins no crescimento da receita

A integridade dos dados desempenha um papel fundamental na sua estrutura RevOps. Sendo um dos pilares mais importantes do RevOps, os dados são a cola que mantém tudo unido, permitindo decisões informadas, identificação de tendências, acompanhamento de desempenho e otimização de processos.

Mas sem uma infra-estrutura de gestão de dados bem organizada, os seus dados não serão precisos ou fiáveis; portanto, sua estrutura RevOps pode desmoronar.

Neste blog, discutiremos os problemas comuns de dados em RevOps, o impacto de dados incorretos no crescimento da receita, dicas para evitar erros de dados e melhorar a receita com dados limpos.

Papel da qualidade dos dados no RevOps

Você não pode realmente construir uma estratégia de operações de receita (RevOps) bem-sucedida sem dados de qualidade agora, não é?

Uma boa estrutura de RevOps assenta em quatro pilares: pessoas, processos, tecnologia e dados - e se algum destes pilares falhar, a sua estratégia de RevOps está fadada a desmoronar. Talvez não neste momento ou num futuro próximo, mas é inevitável! Esses pilares constituem a base de uma estratégia RevOps bem-sucedida, e os dados são inegavelmente um dos elementos mais críticos.

RevOps tem tudo a ver com alinhamento e colaboração dentro das equipes para maximizar o crescimento da receita, e essa integração perfeita das equipes depende muito de dados precisos, oportunos e abrangentes.

Dados precisos são a cola que mantém a estratégia RevOps unida, permitindo a tomada de decisões informadas, a identificação de tendências, o acompanhamento do desempenho e a otimização de processos. Além disso, permite que todas as equipes observem a jornada do cliente de forma holística para identificar todos os pontos de contato possíveis para melhorar a experiência do cliente e facilitar o crescimento da receita baseado em dados.

O que causa dados de má qualidade?

Antes de nos aprofundarmos no impacto dos dados ruins no crescimento da receita, vamos primeiro entender a origem dos dados de má qualidade:

1. Entrada manual de dados

Quando as equipes optam pela entrada manual de dados em vez de depender da automação para fazer o trabalho pesado, não é incomum encontrar inconsistências e erros devido a erros humanos. Afinal, somos apenas humanos, certo?

No entanto, esses erros, como erros de digitação e informações incorretas inseridas por indivíduos, podem resultar em inconsistências nos perfis dos clientes, leads de vendas e outros conjuntos de dados vitais.

2. Falta de governança de dados

A ausência de um quadro de governação de dados, incluindo protocolos padronizados de introdução de dados, regras de validação e monitorização da qualidade, pode contribuir para inconsistências e má qualidade dos dados no quadro RevOps, juntamente com problemas de conformidade que suscitam preocupações de segurança.

3. Entradas duplicadas

Com integrações de sistemas, importações de dados ou atividades de fusão de dados, surgem muitas entradas duplicadas. Se não forem identificados e tratados prontamente, os registros duplicados podem causar confusão e desalinhamento entre as funções do RevOps.

4. Silos de dados causados ​​pela pilha de tecnologia

Quando equipes diferentes trabalham com ferramentas diferentes, ou se a pilha de tecnologia de uma empresa não está integrada adequadamente, isso dificulta o fluxo contínuo de dados, resultando em silos e inconsistências de dados.

Como os dados ruins afetam sua estratégia de RevOps?

Com todas as inconsistências, erros e silos que pairam sobre seus dados, sua estratégia de RevOps não terá sucesso. Embora haja um impacto negativo de dados incorretos no crescimento da receita, isso também afeta a eficiência operacional, o alinhamento da equipe e, o mais importante, a experiência do cliente.

1. Experiência do cliente prejudicada

Imprecisões de dados podem levar a uma experiência insatisfatória do cliente. Por exemplo, informações de contato incorretas podem impedir uma comunicação bem-sucedida, enquanto históricos de compras falhos podem afetar a personalização de serviços e ofertas, prejudicando potencialmente a confiança e a lealdade.

2. Desperdício de recursos

O tempo e o dinheiro gastos na correção de erros devido a dados incorretos constituem um desperdício significativo de recursos. As equipes RevOps podem se concentrar no controle de danos em vez da execução proativa de estratégias e inovação.

3. Riscos de segurança de dados

Manter dados imprecisos ou desatualizados pode resultar em violações dos regulamentos de proteção de dados, como o GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados). O não cumprimento não só atrai penalidades legais, mas também pode prejudicar a reputação da empresa e a confiança do cliente.

4. Fuga de receitas

Dados incorretos contribuem para a perda de receita por meio de oportunidades de vendas perdidas e erros de faturamento. Dados incompletos ou imprecisos podem resultar em subvalorização, disputas e fluxos de receitas negligenciados, afetando a saúde financeira geral da organização.

5. Desalinhamento dentro das equipes

Inconsistências nos dados dos leads, nas preferências dos clientes e nos registros de comunicação criam obstáculos aos esforços colaborativos, levando as equipes a trabalhar com informações contraditórias ou obsoletas. Esta perturbação no alinhamento não só obstrui a troca tranquila de informações, mas também prejudica a confiança entre as equipas.

Estratégias de otimização RevOps

A precisão dos dados em vendas e marketing pode ajudar significativamente a melhorar a receita com dados limpos. Acho que é bom que o RevOps seja grande na otimização e melhoria de processos.

Vamos discutir algumas maneiras de resolver problemas comuns de dados em RevOps e melhorar a qualidade dos dados:

1. Centralize os dados de todas as fontes

Comece identificando todas as fontes de dados em vários processos, departamentos e sistemas. Isso permitirá que você centralize os dados de todos os cantos da sua organização. O que agora?

A centralização de todos esses dados abrirá caminho para você identificar quais relatórios são necessários, quais relatórios duplicados ou ligeiramente semelhantes podem ser agrupados, quais precisam ser auditados e a lista continua.

Embora isso possa não parecer grande coisa, esta etapa é crucial para resolver problemas comuns de dados em RevOps, pois abre espaço para discussão e prepara sua organização para o crescimento da receita baseado em dados.

2. Estabeleça padrões de dados

O próximo passo é a automação.

Deixe que sua pilha de tecnologia faça o trabalho pesado para você, automatizando a entrada de dados para eliminar erros humanos e configurando formatos de dados específicos, requisitos de precisão e auditorias periódicas de dados, você pode continuar a manter a integridade dos dados.

3. Treinamento e educação regulares

É crucial que as organizações mantenham as suas equipas informadas através de sessões regulares de formação sobre os aspectos essenciais da qualidade e governação dos dados. Quando todos estão na mesma página e sabem exatamente como manter a qualidade dos dados, metade dos seus problemas comuns de dados no RevOps serão resolvidos.

4. Propriedade e responsabilidade dos dados

Vamos ter certeza de que temos alguém de olho no bem-estar dos nossos dados, certo? Ao atribuir a responsabilidade de cuidar da qualidade e governança dos dados em suas respectivas áreas, os membros da sua equipe podem garantir se todas as regras e políticas de gerenciamento de dados estão sendo seguidas ou não.

5. Limpeza de dados

Ao remover duplicatas, preencher dados ausentes e corrigir erros, a limpeza de dados pode ajudar a melhorar a integridade dos dados em sua estrutura RevOps, levando a insights mais precisos, melhor tomada de decisões e, em última análise, resultados de negócios superiores.

Na verdade, você nem precisa fazer muito esforço manual para limpeza de dados, pois o HubSpot permite automatizar facilmente esse processo - usar o HubSpot Operations Hub permite que você controle seus dados, garantindo que estejam limpos, claros e bem -organizado.

Como sua pilha de tecnologia pode ajudar?

Uma pilha de tecnologia bem projetada e perfeitamente integrada pode ser muito útil para melhorar a qualidade e o gerenciamento de dados dentro do RevOps. Ao agilizar o fluxo de dados entre várias ferramentas e equipes, você pode garantir um ecossistema coeso onde as informações são consistentes e atualizadas, facilitando a precisão dos dados em vendas e marketing.

A integração de recursos de automação na pilha de tecnologia ajuda a eliminar erros que podem ocorrer durante a entrada manual de dados, enquanto os mecanismos de validação de dados funcionam para melhorar a precisão.

O resultado é uma infraestrutura de dados sincronizada e confiável que capacita as equipes de RevOps com insights precisos, otimizando, em última análise, os processos de tomada de decisão, melhorando as interações com os clientes e contribuindo para o sucesso geral do crescimento da receita baseado em dados.