5 Hands-On-Strategien zur Verbesserung der Datenqualität

Datenqualität ist nie ein Zufall. Die meisten Unternehmen entdecken Datenprobleme jedoch zufällig. Laut dem an Experian Benchmark Report „sagen die meisten Unternehmen, dass Datenqualitätsprobleme erkannt werden, wenn sie von Mitarbeitern, Kunden oder Interessenten gemeldet werden, und weniger als jedes zweite Unternehmen führt proaktive Datenaudits durch, um Datenqualitätsprobleme zu entdecken.“

Verständnis des Datenqualitätsmanagements

Es ist an der Zeit, proaktiver zu sein und die Datenqualität zu planen. Hier sind einige praktische Strategien zur Verbesserung der Datenqualität in Ihrem Unternehmen.

Erstellen Sie einen Datenerfassungsansatz für die Lead-Generierung

Verwenden Sie im Idealfall Marketo-Formulare (eingebettet oder nativ) oder einen serverseitigen Formularbeitrag für die Lead-Generierung. Verwenden Sie eingeschränkte Werte, Feldvalidierung oder Feldvorbelegung, damit Benutzer ihre Informationen im Formular aktualisieren können. Indem Sie Benutzern helfen, das Formular automatisch auszufüllen, erhöhen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass sie das Formular nicht verlassen und tatsächlich einreichen, erheblich. Tools wie RingLead Smart Forms können dabei helfen, bestimmte Felder im Formular selbst automatisch auszufüllen und die verbleibenden Felder mit Kontakt- und Unternehmensdaten im Back-End anzureichern, sodass der Benutzer das Ausfüllen und der Vertriebsmitarbeiter weitere Informationen zum Lead erhalten können.

Beachten Sie, wie das Vertriebsteam Daten eingibt

Vertriebsteams erstellen häufig Leads oder aktualisieren Datensätze mit neuen Informationen. Stellen Sie sicher, dass sie die erforderlichen Felder ausfüllen, um Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten. Eine unvollständige Dateneingabe kann auf ein mangelndes Verständnis der Verwendung zurückzuführen sein. Beispielsweise ist die E-Mail-Adresse für die Vertriebsteams möglicherweise nicht so wichtig wie die Telefonnummer, aber für das Marketing von entscheidender Bedeutung, da sie für die Kommunikation verwendet wird und als Schlüsselkennung in der Marketo-Lead-Datenbank dient. Führen Sie Schulungen mit dem Vertrieb durch, um das Bewusstsein für die erforderlichen Datenpunkte zu schärfen, vermeiden Sie Textfelder in Ihrem CRM und nutzen Sie stattdessen Auswahllisten. Wenn bestimmte Felder nicht aktualisiert werden sollen, legen Sie sie auf schreibgeschützt fest. Anreicherungstools wie RingLead DMS Enrichment können Vertriebs- und Marketingmitarbeitern dabei helfen, über 100 verschiedene Kontakt- und firmografische Datenfelder innerhalb von Minuten automatisch auszufüllen, sodass jedes Team ohne zusätzlichen Aufwand genau die Daten erhält, die es benötigt.

Stoppen der CRM-Synchronisierung schlägt fehl

Die CRM-Synchronisierung kann sowohl von Marketo- als auch von Salesforce-Administratoren häufig übersehen werden. Wenn ein neuer Netto-Lead nicht synchronisiert werden kann, bleibt er nur in Marketo und wird nicht in Verkaufsansichten und Warteschlangen angezeigt. Eine fehlgeschlagene Synchronisierung für einen vorhandenen Lead führt dazu, dass alle neuen Informationen verloren gehen, einschließlich Aktualisierungen der Datenfelder (z. B. zusätzliche Profilerstellung, Produktinteresse usw.) oder Auskunftsersuchen (RFIS). Synchronisierungsfehler können auf viele Probleme zurückzuführen sein, z. B. Leistungsverlangsamung, Bandbreitenbeschränkungen, Sichtbarkeit auf Feldebene, nicht übereinstimmende Validierungsregeln usw.

In Marketo können Sie automatische Benachrichtigungen über fehlgeschlagene Synchronisierungen abonnieren (in Ihrem Benachrichtigungsbereich), aber ich empfehle auch, einen Bericht über die Synchronisierungsfelder von Ihrem Support-Techniker anzufordern und eine intelligente Kampagne sowie eine statische Liste mit täglichen Berichten einzurichten, die alle Leads mit fehlgeschlagener Synchronisierung vom Vortag aufdecken. Die Fehlerbehebung hilft dabei, die Probleme schnell zu lokalisieren und zu beheben.

Doppelte Datensätze verhindern und beheben

Doppelte Datensätze werden normalerweise anhand der E-Mail-Adresse identifiziert. In B2B-Fällen reicht es jedoch nicht immer aus, alle Duplikate zu finden.

Duplikate kosten Geld, verwirren den Vertrieb und unterbrechen den Marketingautomatisierungsprozess. Es ist am besten, Duplikate sofort zu fangen und manchmal diesen doppelten Datensatz zu löschen – bevor es Geschichte und Aktivität damit verbunden ist, könnte die beste Lösung sein. Richten Sie dazu Trigger-Warnungen ein, um Benachrichtigungen automatisch zu erhalten. Führen Sie wöchentliche Berichte mit den Datensätzen vorhandener Duplikate aus und untersuchen Sie Quellen und Prozesse, die Duplikate generiert haben. Auf diese Weise können Sie systemische Probleme sowohl verhindern als auch beheben. Tools zum Schutz vor Duplikaten wie RingLead DMS Duplicate Prevention verhindern, dass Duplikate in Echtzeit aus Listenimporten, Webübermittlungen und manuellen Eingaben in Ihr CRM gelangen, sodass Ihre Datenbank jederzeit sauber und aktuell bleibt.

Normalisieren Sie Ihre Daten

Die Datennormalisierung ist wichtig, da Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt werden und eine Vielzahl von Rechtschreiboptionen enthalten können, z. B. die Schreibweise der Vereinigten Staaten als USA vs. USA. Dies wirkt sich direkt auf Smart Lists, Scoring, Segmentierung usw. aus. Als Menschen können wir die Vereinigten Staaten sehen, U.S., und USA als das gleiche Land, aber Marketing-Automatisierungsplattformen und CRMs sehen sie als drei verschiedene Datenpunkte. Daher ist die Datenstandardisierung entscheidend, um diesen einzigartigen Ansatz für die Eingabe eines Datenpunkts festzulegen. Sie können Normalisierungs-Smart-Kampagnen in Marketo einrichten oder ein Datennormalisierungstool eines Drittanbieters verwenden, z. B. RingLead Data Management Solutions (DMS).

Zusammenfassend müssen Sie der Katalysator dafür werden und das Bewusstsein fördern. Die Implementierung von Datenqualitätsprozessen und -strategien hilft Ihrem Unternehmen, effizienter zu sein und höhere Einnahmen zu erzielen. Erinnern. datenqualität ist kein Zufall – sie braucht Zeit und erfordert einen durchdachten Ansatz.

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5 Praktische Strategien zur Verbesserung der Datenqualität

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