不良數據對收入成長的影響

資料完整性在 RevOps 框架中發揮關鍵作用。 作為 RevOps 最重要的支柱之一，數據是將一切結合在一起的黏合劑，有助於做出明智的決策、趨勢識別、績效追蹤和流程優化。

但如果沒有組織良好的資料管理基礎設施，您的資料就不會準確或可靠； 因此，您的 RevOps 框架可能會崩潰。

在本部落格中，我們將討論 RevOps 中的常見數據問題、不良數據對收入成長的影響、避免數據錯誤和利用乾淨數據提高收入的技巧。

數據品質在 RevOps 中的作用

如果沒有高品質的數據，您現在就無法真正建立成功的收入營運 (RevOps) 策略，不是嗎？

一個好的 RevOps 框架建立在四個支柱之上：人員、流程、技術和數據 - 如果這些支柱中的任何一個出現問題，您的 RevOps 策略必然會崩潰。 也許現在或不久的將來不會，但這是不可避免的！ 這些支柱構成了成功的 RevOps 策略的基礎，而資料無疑是最關鍵的要素之一。

RevOps 的核心是團隊內部的協調和協作，以最大限度地提高收入成長，而這種團隊的無縫整合在很大程度上依賴準確、及時和全面的數據。

準確的數據是將 RevOps 策略結合在一起的黏合劑，可實現明智的決策、趨勢識別、績效追蹤和流程優化。 此外，它使所有團隊能夠全面審視客戶旅程，以確定所有可能的接觸點，以增強客戶體驗並促進數據驅動的收入成長。

是什麼導致數據品質差？

在我們深入探討不良數據對收入成長的影響之前，我們先了解不良數據的來源：

1. 手動資料輸入

當團隊選擇手動資料輸入而不是依靠自動化來完成繁重的工作時，由於人為錯誤而導致不一致和錯誤的情況並不少見。 我們畢竟只是人類，對吧？

然而，拼字錯誤、拼字錯誤和個人輸入的不正確資訊等錯誤可能會導致客戶資料、銷售線索和其他重要資料集不一致。

2.缺乏數據治理

缺乏包括標準化資料輸入協議、驗證規則和品質監控在內的資料治理框架，可能會導致 RevOps 框架內的不一致和資料品質差，以及引發安全性問題的合規性問題。

3. 重複條目

隨著系統整合、資料導入或資料合併活動，會出現許多重複條目。 如果不及時識別和解決，重複記錄可能會導致 RevOps 職能之間的混亂和錯位。

4.技術棧造成的資料孤島

當不同的團隊使用不同的工具時，或者如果公司的技術堆疊未正確集成，則會阻礙資料的無縫流動，從而導致資料孤島和不一致。

不良數據如何影響您的 RevOps 策略？

由於資料中存在著所有不一致、錯誤和孤島，您的 RevOps 策略不可能成功。 雖然不良數據會對收入成長產生負面影響，但它也會影響您的營運效率、團隊協調，最重要的是客戶體驗。

1. 客戶體驗受損

數據不準確可能會導致客戶體驗不滿意。 例如，不正確的聯絡資訊可能會阻礙成功的溝通，而有缺陷的購買歷史可能會影響服務和優惠的個人化，從而可能損害信任和忠誠度。

2. 資源浪費

由於錯誤數據而花費在糾正錯誤上的時間和金錢構成了嚴重的資源浪費。 RevOps 團隊可能會發現自己專注於損害控制，而不是主動的策略執行和創新。

3.資料安全風險

保留不準確或過時的資料可能會導致違反資料保護法規，例如 GDPR（通用資料保護法規）。 不合規不僅會受到法律處罰，還會損害公司的聲譽和客戶信任。

4. 收入流失

不良數據會因錯過銷售機會和計費錯誤而導致收入流失。 不完整或不準確的數據可能會導致定價過低、爭議和被忽視的收入流，從而影響組織的整體財務狀況。

5. 團隊內部不一致

潛在客戶資料、客戶偏好和溝通記錄的不一致會對協作努力造成障礙，導致團隊使用矛盾或過時的資訊。 這種一致性的破壞不僅阻礙了資訊的順利交換，也破壞了團隊之間的信任。

RevOps 最佳化策略

銷售和行銷中的數據準確性可以透過乾淨的數據顯著提高收入。 我想 RevOps 大力優化和改進流程是件好事。

讓我們討論一些解決 RevOps 中常見資料問題並提高資料品質的方法：

1. 集中所有來源的數據

首先確定各個流程、部門和系統中的所有資料來源。 這將使您能夠集中組織各個角落的數據。 怎麼辦？

集中所有這些數據將為您確定需要哪些報告、哪些重複或略微相似的報告可以組合在一起、哪些需要審核等等鋪平道路。

雖然這看起來似乎沒什麼大不了的，但此步驟對於解決 RevOps 中的常見數據問題至關重要，因為它為討論奠定了基礎，並使您的組織為數據驅動的收入增長做好準備。

2. 建立數據標準

接下來 -自動化。

讓您的技術堆疊為您完成繁重的工作，透過自動化資料輸入來消除人為錯誤，並透過設定特定的資料格式、準確性要求和定期資料審核，您可以繼續保持資料完整性。

3.定期培訓教育

對於組織來說，透過定期培訓課程了解資料品質和治理的實質內容，讓團隊了解情況至關重要。 當每個人都在同一頁面上並且確切地知道如何維護資料品質時，RevOps 中一半的常見資料問題將得到解決。

4. 資料所有權和責任

讓我們確保有人關注我們數據的健康狀況，好嗎？ 透過分配所有權來負責各自領域的資料品質和治理，您的團隊成員可以確保是否遵循資料管理的所有規則和策略。

5. 資料清理

透過刪除重複項、填入缺失資料和修正錯誤，資料清理可以幫助增強 RevOps 框架內的資料完整性，從而獲得更精確的見解、更好的決策，並最終實現卓越的業務成果。

事實上，您甚至不需要投入大量的手動工作來清理數據，因為 HubSpot 可讓您輕鬆地自動化此過程 - 使用 HubSpot Operations Hub 可讓您控制數據，確保數據乾淨、清晰且良好-有組織的。

您的技術堆疊可以提供什麼幫助？

事實證明，精心設計且無縫整合的技術堆疊對於增強 RevOps 中的資料品質和資料管理非常有用。 透過簡化各種工具和團隊之間的資料流，您可以確保一個有凝聚力的生態系統，其中資訊一致且最新，從而促進銷售和行銷中的數據準確性。

技術堆疊中自動化功能的整合有助於消除手動資料輸入期間可能發生的錯誤，而資料驗證機制則有助於提高準確性。

其結果是一個同步、可靠的數據基礎設施，使 RevOps 團隊能夠獲得準確的見解，最終優化決策流程，改善客戶互動，並為數據驅動的收入成長的整體成功做出貢獻。