Die Bedeutung der Datenhygiene für Ihre CRM-Implementierung

In der Geschäftswelt sind Daten alles. Es ist das, was wir verwenden, um fundierte Entscheidungen zu treffen, unsere Werbemaßnahmen auszurichten und unseren Fortschritt zu verfolgen – bei all dem kann uns ein CRM helfen.

Es ist wichtig, dass unsere Daten sauber und genau sind.

Leider nehmen sich viele Unternehmen nicht die Zeit, ihre Daten ordnungsgemäß zu pflegen – ein Fehler, der zu ungenauen Berichten, entgangenen Verkaufschancen und sogar geringeren Gewinnen führen kann. Und wenn es an der Zeit ist, ein CRM zu implementieren oder ein aktuelles CRM zu pflegen, kann eine schlechte Datenhygiene die Ziele Ihres Unternehmens behindern.

Was ist Datenhygiene?

Datenhygiene ist ein Oberbegriff, der die verschiedenen Phasen umfasst, um einen Datensatz korrekter, vollständiger und zweckmäßiger zu machen.

Das bedeutet sicherzustellen, dass die Daten korrekt eingegeben werden, frei von Duplikaten und Fehlern und richtig formatiert sind.

Eine gute Datenhygiene ist für jede Organisation, die sich bei der Entscheidungsfindung auf Daten verlässt, unerlässlich. Ohne saubere Daten kann es schwierig sein, Fortschritte zu verfolgen, Trends zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Datenhygiene trägt auch zum Schutz vor Sicherheitsrisiken wie Datenlecks bei. Durch regelmäßiges Bereinigen Ihrer Datenbanken können Ihre Organisationen dazu beitragen, dass die Daten zuverlässig und sicher sind.

Warum brauchen wir eine gute Datenhygiene?

Das "Warum?" Ist einfach; Daten werden verwendet, um ein Ziel zu erreichen. Wenn Daten falsch, unvollständig oder unlesbar sind (für Personen oder Computer), können sie nicht zur Erreichung dieses Ziels verwendet werden. Wie es im Bereich der Informatik oft gesagt wird:

"Müll rein, Müll raus."

Definition der Terminologie in Ihrer Organisation.

Begriffe wie „sauber“, „gut“, „gültig“ und „verifiziert“ werden oft synonym verwendet. In der Praxis sind dies jedoch sehr unterschiedliche Dinge.

In Ihrer Organisation ist es am besten, einen allgemeinen Überblick über die vorhandenen Prozesse zu haben und sich bewusst zu sein, dass jemand – in seinem Kopf – eine etwas andere Definition haben könnte, wenn es um „saubere“ Daten geht.

Aber abgesehen davon, hier sind einige Standarddefinitionen, die Sie verwenden können, um alle auf eine Linie zu bringen.

„Saubere“ Daten definieren:

Ein "sauberer" Datensatz ist ein Datensatz, der so vorbereitet wurde, dass er für die Analyse bereit ist. Dies bedeutet normalerweise, dass alle unnötigen oder falschen Daten entfernt werden und die Daten so formatiert werden, dass sie einfach zu bearbeiten sind.

„Gültige“ Daten definieren:

„Gültige“ Daten sind korrekt und vollständig und wurden mit geeigneten Methoden erhoben.

„Verifizierte“ Daten definieren:

„Verifizierte“ Daten sind Daten, die von einer unabhängigen Quelle auf Richtigkeit überprüft wurden.

Aufrechterhaltung der Datenhygiene für Ihre CRM-Implementierung

Leider ist es zu einfach, von einem unkontrollierbaren, ständig wachsenden Haufen ungenauer Daten begraben zu werden, die Ihr CRM überschreiben.

Daten veralten. Namenskonventionen werden nicht eingehalten, ein Tech-Stack wird aktualisiert und Ihr Datensatz wird unstrukturiert.

Wie entkommen Sie also diesem ständig drohenden Untergang schlechter Datenhygiene?

Schritt 1: Inspizieren

Problemstellung:

Es gibt einen bestehenden Datensatz (entweder in unserem CRM oder wird gerade in unser CRM eingegeben), dessen Größe, Form oder Sauberkeit wir nicht kennen.

Schritte, die wir unternehmen, um das Problem zu lösen:

Auch als „Datenexploration“ bekannt, umfasst die Dateninspektion die Betrachtung der Daten in ihrem aktuellen Zustand, die Bildung eines Verständnisses dafür, ihre Beziehung zu anderen Datensätzen, die Suche nach Fehlern und die Bewertung der Daten anhand der Datenqualitätsdimensionen.

Für unsere technischen Gurus umfasst die Inspektionsphase die folgenden Aktivitäten:

Profilierung:

Eine zusammenfassende Statistik, die Spaltentypen, Vollständigkeit, Nr. aufzeigt. von eindeutigen Werten, ihrer mathematischen Verteilung und potenziellen Beziehungen zu anderen Datenquellen

Aufräumen:

Durch die Standardisierung des Formats unserer Daten ist es einfacher, alle nachfolgenden Aktionen durchzuführen, einschließlich Visualisierung und Bereinigung.

Kartierung:

Informationen, die von außerhalb des CRM kommen, müssen mit den Feldern innerhalb des CRM übereinstimmen. Mapping ist ein Prozess, der sowohl die Inspect- als auch die Clean-Phase umfasst; Es umfasst das Ausrichten neuer Daten an bestehenden Strukturen und das Hinzufügen/Entfernen von Eigenschaften, um die Anforderungen des CRM-Eigentümers zu erfüllen. Dies kann so einfach sein wie das Identifizieren von Formatänderungen (Aufteilen eines Felds „Vollständiger Name“, damit es mit der Vornamen- und Nachnamenstruktur von HubSpot übereinstimmt) oder so komplex wie das Erstellen völlig neuer benutzerdefinierter Objekte mit ihren eigenen eindeutigen Beziehungen.

Schritt 2: Reinigen

Problemstellung:

Es gibt einen bestehenden Datensatz (entweder in unserem CRM oder der gerade in unser CRM eingegeben wird), dem Informationen fehlen und/oder der falsch formatiert ist. Dies wirkt sich negativ auf unsere bestehende Arbeit im CRM oder unsere Fähigkeit aus, den Datensatz in das CRM zu importieren.

Schritte, die wir unternehmen, um das Problem zu lösen:

Die Bereinigung von Daten umfasst auch eine Vielzahl von Aktivitäten, die für verschiedene Datensätze geeignet sind. Im Allgemeinen werden falsche Daten entweder entfernt, korrigiert oder durch eine Kombination aus manuellen Eingriffen und Smart-Data-Wrangling-Tools imputiert. Während der Bereinigungsphase ergreifen wir Maßnahmen, um sicherzustellen, dass die Daten die relevanten Dimensionen der Datenqualität erfüllen. Zu den Dingen, nach denen Sie suchen sollten, gehören:

Kartierung, Fortsetzung:

Nachdem wir konzeptionell festgelegt haben, welche Felder übereinstimmen, müssen wir unsere Daten in ein für das CRM geeignetes Format umformatieren. Dies kann einfache Best Practices wie das Umbenennen von Spalten umfassen, um den Importprozess zu vereinfachen, oder komplexere Vorgänge wie das Unterscheiden verschiedener Objekte, die früher in derselben Tabelle vorhanden waren (z. B. das Markieren von „Hauptbüros“ getrennt von ihren Filialstandorten oder das Aufteilen interner Kontakte von Marketingkontakten). . etc.)

Irrelevante Daten:

Daten, die im Kontext des Problems, das wir lösen, nicht benötigt werden. Bei der Migration von einem CRM zu einem anderen gibt es oft jahrelange historische Daten, die nicht mehr relevant sind (z. B. ein Feld, das angibt, ob ein Benutzer „an der Convention April 2015 teilgenommen hat“).

Duplikate:

Wo Informationen in einer ganzen Zeile mehr als einmal vorkommen. In einem CRM nimmt dies normalerweise die Form einer Einzelperson oder eines Unternehmens an, die getrennt von separaten E-Mail-Adressen angezeigt werden. Je nach Kontext können Duplikate entweder entfernt oder zu einem einzigen Datensatz zusammengefasst werden.

Syntaxfehler:

Führende oder nachgestellte Leerzeichen sollten entfernt und alternative Namen sollten standardisiert werden (USA Vs. US).

Standardisieren:

Die Formatierung von Text und Zahlen sollte einheitlich sein, egal für welches Format Sie sich entscheiden (richtige Großschreibung, GROSSBUCHSTABEN, Kleinbuchstaben, CamelCase usw.).

Schritt 3: Verifizieren

Problemstellung:

Können wir bestätigen, dass unsere Daten gültig (dh richtig, soweit wir das machen können) und bereinigt sind?

Schritte, die wir unternehmen, um das Problem zu lösen:

Überprüfung:

Verifizierung ist der Prozess der Überprüfung der Korrektheit des Datensatzes. Dies geschieht typischerweise während des Erkundungs- und Reinigungsprozesses sowie danach.

Das Verifizieren von Daten kann das Abgleichen mit anderen vorhandenen Aufzeichnungen umfassen, um ihre Genauigkeit zu beurteilen, sowie das Durchführen von Vorgängen, um zu überprüfen, ob die Reinigung erfolgreich war. Gelten logische Regeln und Einschränkungen (wie Startdaten vor Ablaufdaten)? Haben sich Fehler eingeschlichen? Gibt es einen anderen Datensatz, auf den wir verweisen können? Wenn unser CRM beispielsweise eine Live-Verbindung zu einer Datenbank hat, sehen wir dann dieselben Informationen in beiden Systemen?

Welche Auswirkungen hat schlechte Datenhygiene in Ihrem CRM?

Wir haben viel darüber gesprochen, saubere Daten für Ihre CRM-Implementierung zu haben.

Aber was ist, wenn Sie Ihr CRM schon eine Weile haben – was passiert, wenn Sie schlechte CRM-Daten haben?

Einfach ausgedrückt – Interaktionen und Berichterstattung werden fehlerhaft sein.

Im heutigen digitalen Zeitalter ist Personalisierung alles. Wir personalisieren unsere automatisierten E-Mails, die Inhalte, die Besucher auf Webseiten sehen, und die von uns gesendeten Videos. Was passiert nun, wenn Sie einen Herrn eine Frau nennen oder jemandem eine E-Mail schicken, die er nicht hätte erhalten sollen?

Sie verlieren Vertrauen und Glaubwürdigkeit.

Das Ziel Ihres CRM ist es, als „Single Source of Truth“ für alle Kundeninteraktionen zu fungieren. Das bedeutet, dass Ihre Daten bereinigt und genau sein müssen, damit die richtigen Informationen den richtigen Personen zur richtigen Zeit zur Verfügung stehen.

Führen Sie am besten mindestens einmal im Jahr eine Datenbereinigung durch.

Und wenn Sie Ihre Daten nicht bereinigen, behalten Sie die standardisierten Regeln bei, die Sie in Ihrer ursprünglichen CRM-Implementierung festgelegt haben.

Best Practices zur Datenhygiene für Ihre CRM-Implementierung

Als guten Ausgangspunkt finden Sie hier einige Best Practices, die Ihr Unternehmen implementieren kann, um die Datenhygiene aufrechtzuerhalten:

1. Verwenden Sie Namenskonventionen
2. Datenerfassungsprozesse standardisieren
3. Führen Sie eine Automatisierung ein, um alte, nicht engagierte Kontakte zu entfernen
4. Erstellen Sie einen Wartungsplan
5. Führen Sie Administratorregeln und Benutzerberechtigungen für die Dateneingabe ein