Влияние плохих данных на рост доходов

Целостность данных играет ключевую роль в вашей структуре RevOps. Являясь одним из наиболее важных столпов, на которых стоит RevOps, данные — это клей, который объединяет все, позволяя принимать обоснованные решения, выявлять тенденции, отслеживать производительность и оптимизировать процессы.

Но без хорошо организованной инфраструктуры управления данными ваши данные не будут точными и надежными; следовательно, ваша структура RevOps может развалиться.

В этом блоге мы обсудим распространенные проблемы с данными в RevOps, влияние плохих данных на рост доходов, советы, как избежать ошибок в данных и повысить доход с помощью чистых данных.

Роль качества данных в RevOps

Сейчас вы не можете построить успешную стратегию по управлению доходами (RevOps) без качественных данных, не так ли?

Хорошая структура RevOps опирается на четыре столпа: люди, процессы, технологии и данные — и если какой-либо из этих столпов неисправен, ваша стратегия RevOps обречена на провал. Может быть, не сейчас и не в ближайшем будущем, но это неизбежно! Эти столпы составляют основу успешной стратегии RevOps, а данные, несомненно, являются одним из наиболее важных элементов.

RevOps — это согласованность и сотрудничество внутри команд для максимизации роста доходов, и эта плавная интеграция команд во многом зависит от точных, своевременных и полных данных.

Точные данные — это клей, который скрепляет стратегию RevOps, позволяя принимать обоснованные решения, выявлять тенденции, отслеживать производительность и оптимизировать процессы. Более того, это позволяет всем командам целостно рассматривать путь клиента, чтобы определить все возможные точки соприкосновения для улучшения качества обслуживания клиентов и содействия росту доходов на основе данных.

Что вызывает плохое качество данных?

Прежде чем мы углубимся в влияние плохих данных на рост доходов, давайте сначала поймем источник данных плохого качества:

1. Ручной ввод данных

Когда команды выбирают ручной ввод данных вместо того, чтобы полагаться на автоматизацию выполнения тяжелой работы, нередко возникают несоответствия и ошибки, вызванные человеческим фактором. В конце концов, мы всего лишь люди, верно?

Тем не менее, такие ошибки, как опечатки, орфографические ошибки и неверная информация, введенная отдельными лицами, могут привести к несоответствиям в профилях клиентов, потенциальных клиентах и ​​других важных наборах данных.

2. Отсутствие управления данными

Отсутствие структуры управления данными, включая стандартизированные протоколы ввода данных, правила проверки и мониторинг качества, может способствовать несогласованности и низкому качеству данных в рамках RevOps, а также проблемам соответствия, вызывающим проблемы безопасности.

3. Повторяющиеся записи

При системной интеграции, импорте данных или действиях по слиянию данных возникает множество повторяющихся записей. Если дублирующиеся записи не выявить и не устранить незамедлительно, они могут привести к путанице и несогласованности функций RevOps.

4. Разрозненность данных, вызванная технологическим стеком

Когда разные команды работают с разными инструментами или если технологический стек компании не интегрирован должным образом, это затрудняет бесперебойный поток данных, что приводит к разрознению и несогласованности данных.

Как плохие данные влияют на вашу стратегию RevOps?

Учитывая все несоответствия, ошибки и разрозненность ваших данных, ваша стратегия RevOps не сможет добиться успеха. Хотя неправильные данные отрицательно влияют на рост доходов, они также влияют на вашу операционную эффективность, слаженность работы команды и, что наиболее важно, на качество обслуживания клиентов.

1. Испорченный клиентский опыт

Неточности данных могут привести к неудовлетворительному качеству обслуживания клиентов. Например, неверная контактная информация может помешать успешному общению, а неверная история покупок может повлиять на персонализацию услуг и предложений, потенциально подорвав доверие и лояльность.

2. Растрата ресурсов

Время и деньги, потраченные на исправление ошибок из-за плохих данных, представляют собой значительную потерю ресурсов. Команды RevOps могут сосредоточиться на контроле ущерба, а не на упреждающей реализации стратегии и инновациях.

3. Риски безопасности данных

Хранение неточных или устаревших данных может привести к нарушению правил защиты данных, таких как GDPR (Общие правила защиты данных). Несоблюдение не только влечет за собой юридические санкции, но также может нанести вред репутации компании и доверию клиентов.

4. Утечка доходов

Неверные данные способствуют утечке доходов из-за упущенных возможностей продаж и ошибок в выставлении счетов. Неполные или неточные данные могут привести к занижению цен, спорам и упущению из виду потоков доходов, что влияет на общее финансовое состояние организации.

5. Разногласия внутри команд

Несоответствия в данных о потенциальных клиентах, предпочтениях клиентов и записях сообщений создают препятствия для совместной работы, заставляя команды работать с противоречивой или устаревшей информацией. Такое нарушение координации не только препятствует беспрепятственному обмену информацией, но и подрывает доверие между командами.

Стратегии оптимизации RevOps

Точность данных в продажах и маркетинге может значительно помочь в увеличении доходов за счет достоверных данных. Думаю, это хорошо, что RevOps занимается оптимизацией и улучшением процессов.

Давайте обсудим некоторые способы решения распространенных проблем с данными в RevOps и улучшения качества данных:

1. Централизуйте данные из всех источников

Начните с определения всех источников данных в различных процессах, отделах и системах. Это позволит вам централизовать данные из всех уголков вашей организации. Что теперь?

Централизация всех этих данных позволит вам определить, какие отчеты необходимы, какие дублирующиеся или слегка похожие отчеты можно объединить вместе, какие необходимо проверить, и этот список можно продолжать.

Хотя это может показаться не таким уж большим делом, этот шаг имеет решающее значение для решения распространенных проблем с данными в RevOps, поскольку он открывает площадку для обсуждения и настраивает вашу организацию на рост доходов, основанный на данных.

2. Установите стандарты данных

Далее – автоматизация.

Пусть ваш технический стек сделает за вас тяжелую работу, автоматизируя ввод данных для устранения человеческих ошибок, а также настраивая конкретные форматы данных, требования к точности и периодические проверки данных, чтобы вы могли продолжать поддерживать целостность данных.

3. Регулярное обучение и образование

Для организаций крайне важно держать свои команды в курсе посредством регулярных тренингов по мельчайшим вопросам качества данных и управления. Когда все будут на одной волне и точно знают, как поддерживать качество данных, половина ваших распространенных проблем с данными в RevOps будет решена.

4. Владение данными и подотчетность

Давайте позаботимся о том, чтобы кто-нибудь следил за состоянием наших данных, не так ли? Назначая ответственность за качество и управление данными в своих соответствующих областях, члены вашей команды могут убедиться, что все правила и политики управления данными соблюдаются или нет.

5. Очистка данных

Удаляя дубликаты, заполняя недостающие данные и исправляя ошибки, очистка данных может помочь повысить целостность данных в вашей структуре RevOps, что приведет к более точному анализу, более эффективному принятию решений и, в конечном итоге, к превосходным бизнес-результатам.

Фактически, вам даже не придется прилагать много усилий вручную для очистки данных, поскольку HubSpot позволяет легко автоматизировать этот процесс — использование HubSpot Operations Hub позволяет вам взять под контроль свои данные, гарантируя их чистоту, ясность и исправность. -организованный.

Как ваш технический стек может помочь?

Хорошо спроектированный и легко интегрированный стек технологий может оказаться очень полезным для повышения качества данных и управления ими в рамках RevOps. Оптимизируя поток данных между различными инструментами и командами, вы можете обеспечить сплоченную экосистему, в которой информация является последовательной и актуальной, что способствует точности данных в продажах и маркетинге.

Интеграция функций автоматизации в технологический стек помогает устранить ошибки, которые могут возникнуть при вводе данных вручную, а механизмы проверки данных повышают точность.

Результатом является синхронизированная и надежная инфраструктура данных, которая дает командам RevOps точную аналитику, что в конечном итоге оптимизирует процессы принятия решений, улучшает взаимодействие с клиентами и способствует общему успеху роста доходов на основе данных.