Slik sikrer du datakvalitet og nøyaktighet i CRM-programvare

Kundedataene du samler inn, vil bli brukt til å lage prognoser og ta beslutninger som hjelper deg med å nå dine forretningsmål. For å kunne implementere disse beslutningene og strategiene på en vellykket måte må du ha systemer på plass som sikrer datakvalitet og nøyaktighet.

Ved hjelp av CRM-systemet (Customer Relationship Management) kan du samle inn og lagre data som er oppdaterte, nøyaktige, pålitelige og konsistente.

Betydningen av datakvalitet og nøyaktighet

Å sikre datakvalitet og nøyaktighet er nøkkelen til å skape og implementere datadrevne forretningsbeslutninger.

Upålitelige data eller data av dårlig kvalitet kan føre til upraktiske og dårlig utviklede salgs-, markedsførings- og kundeservicestrategier. Disse dårlig gjennomtenkte strategiene kan få negative konsekvenser for virksomheten. 

Mens data av lav kvalitet kan være ødeleggende for virksomheten din, kan kundedata av høy kvalitet gjøre underverker på flere områder.

Påvirkning på salget

Gode kundedata kan hjelpe bedriften din med å identifisere de beste salgsmulighetene ved hjelp av trender i datarapportene. Deretter kan du fokusere salgsinnsatsen din på de mest lønnsomme mulighetene, og du kan allokere innsatsen din til de tiltakene som gir best avkastning for bedriften.

Ved å sikre datakvalitet og -nøyaktighet kan du i tillegg identifisere kundenes kjøpsatferd og populære produkter og tjenester. Med denne informasjonen kan du bedre utvikle nye produkter og tjenester som oppfyller kundenes ønsker og behov.

Påvirkning på markedsføringen

Markedsføringen din er avgjørende for å tiltrekke deg nye kunder og klienter. Ved hjelp av kundedata av høy kvalitet kan du utvikle og lansere målrettede markedsføringskampanjer som effektivt når ut til dine ideelle kunder. I tillegg kan persontilpassede markedsføringskampanjer resultere i en høyere konverteringsrate, noe som forbedrer kampanjens avkastning på investeringen (ROI).

Påvirkning på kundeservice

Når du har kundedata av høy kvalitet på din side, kan du konsekvent levere utmerket service til kundene dine.

Ved hjelp av oppdaterte data om kundenes kjøpsatferd, interesser og foretrukne kontaktmetoder kan du hjelpe dem på best mulig måte, gi dem personlige handleopplevelser og sikre at hver eneste interaksjon med bedriften din er positiv.

Kjennetegn ved kvalitetsdata

Det er fire viktige indikatorer på datakvalitet som du bør se etter når du skal sikre datakvalitet og nøyaktighet:

  • Aktualitet: Utdaterte data kan føre til unøyaktige eller feilaktige prognoser for salg og bransjetrender. Kundedata bør alltid være oppdaterte og aktuelle.
  • Nøyaktighet: Kundedata av høy kvalitet bør være feilfrie for å sikre nøyaktige prognoser for salg, bransje og kundeatferdstrender. 
  • Pålitelighet: Gode kundedata er pålitelige data du kan stole på. Kundedataene dine bør alltid komme fra kilder du kjenner, stoler på og kan forsikre deg om er pålitelige.
  • Konsistens: Dataene du samler inn, bør være konsistente, det vil si at de ikke motsier andre data du har samlet inn, uansett kilde.

Slik sikrer du datakvalitet og nøyaktighet i CRM-systemet ditt

Å sikre at CRM-systemet inneholder kvalitetsdata er avgjørende for innsamlingen av kundedata. Nedenfor finner du tre prosesser du kan bruke i CRM-systemet ditt i dag for å sikre at kundedataene dine er oppdaterte, nøyaktige, pålitelige og konsistente.

Validering av data

En måte å sikre datakvalitet og -nøyaktighet i CRM-systemet på er datavalidering. Datavalidering er en prosess der man gjennomgår kundedata for å bekrefte at de oppfyller standardene og reglene som gjelder for virksomheten og bransjen.

Datavalidering er et viktig trinn i prosessen med å samle inn kundedata, fordi det bidrar til å gjøre dataene nøyaktige og klare. Denne prosessen gjør det mulig å unngå feil i dataene og kan hjelpe teamene dine med å tolke informasjonen bedre.

Rensing av CRM-data

CRM-datarensing, også kjent som data scrubbing eller rensing, er prosessen med å endre eller fjerne kundedata som er:

  • Unøyaktig
  • Utdatert
  • Ødelagt
  • Inkonsekvent formatert
  • Duplisert

Datarensing er et annet uvurderlig trinn i prosessen med å samle inn kundedata, fordi det sikrer at dataene i CRM-systemet er nøyaktige, konsistente og pålitelige.

Datastyring

Datastyring er prosessen med å etablere interne standarder og retningslinjer for datainnsamling og -lagring. Disse standardene bidrar til å "styre" hvordan kundedata samles inn, lagres, analyseres og slettes.

I bunn og grunn er det et sett med regler du lager for hvordan teamet ditt skal håndtere dataene du samler inn i CRM-systemet.

4 pilarer for datastyring

Det finnes mange forskjellige svar når det gjelder de fire pilarene i datastyring - det er et konsept som mange deler, men alle har sine egne ideer om hva de fire pilarene er.

På denne siden gir vi deg vårt syn på de fire pilarene vi mener er viktigst:

  • Datakvalitet: Dataene dine bør være pålitelig informasjon av høy kvalitet.
  • Datanøyaktighet: Dataene dine skal ikke inneholde feil, og de skal alltid være oppdaterte og nøyaktige.
  • Datahåndtering: Dataene dine bør alltid håndteres med forsiktighet, noe som betyr at de bør lagres på riktig måte for å unngå risikoen for datainnbrudd. Og ikke minst bør de organiseres slik at det er enkelt å navigere i dem.
  • Bruk av data: Du bør alltid bruke kundedataene du samler inn på en etisk og effektiv måte.

Hvordan kan CRM hjelpe?

Når du investerer i et CRM-system som Nutshellfår du tilgang til verktøy for innsamling og håndtering av kundedata, som automatiseringsfunksjoner og grundig rapportering. Med Nutsheller det enkelt å sikre datakvalitet og nøyaktighet. Og ikke minst kan du enkelt finkjemme data og luke ut informasjon av lav kvalitet for å gi plass til data av høy kvalitet.
Finn ut mer om hvordan Nutshell's CRM kan hjelpe deg med å samle inn og lagre kvalitetsdata som er nøyaktige og pålitelige i dag ved å starte en gratis prøveversjon av vårt alt-i-ett-CRM.

TILBAKE TIL TOPP

Bli med over 30 000 andre fagfolk innen salg og markedsføring. Abonner på nyhetsbrevet Sell to Win!