Datakvalitet er avgjørende for alle CRM-plattformer. Dårlige data kan føre til problemer som feil i rapportering, ineffektive kampanjer, misfornøyde kunder og tap av inntekter.
I denne artikkelen tar vi en kikk på hvordan man bør tenke rundt datakvalitet i HubSpot. Vi deler noen tips rundt grunnleggende prinsipper og konkrete metoder for å sikre at dataene dine er korrekte og nyttige.
Datakvalitet handler om hvor godt dataene oppfyller kravene som trengs for å støtte prosesser, beslutninger og forretningsstrategier. Data med høy kvalitet kjennetegnes av at de er:
Nøyaktige: Representerer virkeligheten korrekt.
Fullstendige: Alle nødvendige felter er fylt ut.
Konsistente: Ingen motstridende opplysninger på tvers av systemer.
Oppdaterte: Reflekterer den nyeste informasjonen.
Relevante: Tilpasset virksomhetens behov.
I HubSpot påvirker datakvalitet din evne til å forstå kunder, lage vellykkede kampanjer og ta gode beslutninger.
1. Presisjon i markedsføring og salg
Feilaktige eller utdaterte data kan føre til at feil budskap når feil personer. Dette kan skade både omdømmet ditt og kampanjenes resultater.
2. Nøyaktige rapporter og analyser
HubSpot gir kraftige analyseverktøy, men resultatene er kun like pålitelige som dataene de baserer seg på. Dårlige data gir unøyaktige rapporter og kan føre til feile beslutninger.
3. Bedre kundeforhold
Riktig data gir et fullstendig bilde av kundene, som igjen gjør det mulig å tilby bedre, mer personlig kommunikasjon og service.
4. Effektiv automatisering
Automatisering er avhengig av nøyaktige data. Feil i data kan føre til at automatiserte prosesser ikke fungerer eller gjør mer skade enn nytte.
1. Etablér klare standarder
Definer hva som utgjør "god" datakvalitet for din virksomhet.
Noen eksempler:
Hvilke felt må fylles ut for kontakter, bedrifter eller avtaler?
Hvordan skal e-postadresser og telefonnumre formateres?
Hvordan unngå duplikater?
Del standardene med teamet, og sørg for at de blir fulgt fra starten av.
2. Bruk valideringsregler og automatiserte arbeidsflyter
Valideringsregler sikrer at data som legges inn, oppfyller kravene dine. For eksempel kan du kreve at e-postadresser følger et gyldig format eller at viktige felter fylles ut.
Automatiserte arbeidsflyter kan rydde opp i dataene fortløpende, som å slå sammen duplikater eller varsle brukere om manglende informasjon.
3. Integrer tredjepartsverktøy
Verktøy som kan identifisere duplikater, normalisere data og holde systemene synkroniserte er nyttige tillegg til HubSpot.
4. Gjennomfør regelmessig datarengjøring
Selv med gode rutiner vil det oppstå feil. Planlegg faste gjennomganger for å finne og rette opp:
Manglende eller feil data
Utdaterte opplysninger
Duplikater
5. Opplæring og bevisstgjøring
Sørg for at ansatte forstår viktigheten av god datakvalitet. Gi opplæring i hvordan de kan:
Bruke verktøyene riktig
Følge standardene for datakvalitet
6. Håndter duplikater med HubSpot
Bruk HubSpots innebygde funksjoner for å finne og slå sammen duplikater. Du kan velge hvilken informasjon som skal beholdes for å sikre riktige og fullstendige poster.
7. God datakvalitet i integrasjoner
Hvis HubSpot er koblet til andre systemer, sørg for at synkronisering fungerer sømløst. Synkroniser kun nødvendige data for å unngå unødvendig rot.
1. Definer målepunkter (KPI-er)
Noen eksempler:
Prosentandel utfylte felter
Antall duplikater
Oppdateringsfrekvens - hvor ofte data oppdateres
2. Overvåk datakvaliteten
Bruk HubSpots rapporteringsverktøy til å følge med på KPI-ene dine.
Med HubSpot sin "Operations Hub" Professional eller Enterprise-lisens følger det med et eget profesjonelt verktøy for datakvalitet. Les mer om dette her på HubSpot sin egne sider.
3. Gjennomfør forbedringer
Når problemer oppdages, oppdater rutiner, juster verktøyene og tilby mer opplæring for å løse dem.
God datakvalitet er nøkkelen til å få mest mulig ut av HubSpot. Med klare standarder, riktige verktøy og kontinuerlig forbedring kan du sikre data som gir bedre beslutninger, mer vellykkede kampanjer og sterkere kundeforhold.