首先是什么:分析或数据质量?

像鸡肉和鸡蛋的难题一样,似乎没有正确的答案。如果没有高质量的数据输入,您的企业将无法有效地使用分析,但是如果没有分析来暴露数据错误,您将永远不会拥有干净的数据。

但是,真正的问题是 没有干净的销售数据之类的东西。 这是一个神话。您的数据很脏,其他人的数据也很脏。在销售中,每天都有一组销售代表将新数据输入到CRM中。不可避免地,其中一些数据会有些不准确— and that’s OK.

尽管您确实需要收集销售数据以进行分析,但不一定是100%干净,原始,完美的数据。这是您处理未来数据的方式,这将极大地影响您访问准确分析的能力。您的销售团队必须有一个不断发展的流程来清理数据,改善数据并提高数据性能。

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实际上,鸡肉和鸡蛋的问题并不重要。重要的是您现在如何培训销售团队以管理数据质量。通过正确的流程,即使没有完美的销售数据独角兽,您也可以利用分析。

谁拥有数据?

如今,很多技术人员 对机器学习感到兴奋 因为机器在输入数据方面比人可靠得多(尽管 机器仍然会犯错误)。今天,您的CRM中的大多数脏数据可能是由于销售代表的错误输入,将字段留空或其他一些小错误。

这些错误会随着时间的流逝而加剧,并最终变得难以控制。在数月或数年的数据错误之后,尝试清理销售数据的前景可能使您完全不知所措—但是你必须从某个地方开始。

虽然可能需要一段时间才能返回并清除历史数据,但今天是实施新的过程以清除过去的数据并向前发展的一天。第一步: 谁拥有您团队中的数据质量?

您需要有一个真理来源。

劳伦·凯利
运营引擎

在某些公司中,数据质量归销售所有;在其他团队中,则归营销运营或财务部门所有。确实,这取决于您公司的组织结构以及最适合您的团队的因素。 销售运营专家Lauren Kelley。她解释说,随着SaaS公司的发展,这一决定变得更加重要。

她指出:“ SaaS模型比传统产品销售模型具有更多的动人之处。” “那些移动的部分需要进行协调,并且您需要在数字上有一个真实的来源,以便管道,预测,开票,发票和现金全部来自一个公司。数据来源。”

凯利(Kelly)建议销售运营拥有数据质量,但该角色应由财务团队负责,以便集成所有不同的系统。但是,重要的部分只是简单地做出决定,并让一个团队对数据质量负责。一旦您的团队有了销售行动,就可以为数据质量设定可衡量的目标。拥有在整个销售团队中执行规则的权力以及制定驱动这些规则的目标的权限,您将迅速获得改善销售数据的推动力。

分析您的当前数据

现在您已经有了一个专注于数据质量的领导者,是时候深入研究数据了。您的CRM现在有什么?

在您了解所面临的确切挑战之前,不可能知道您的团队需要改进什么。您在数据方面是否存在重大差距?缺少字段?数字错误或格式错误的信息?如果是这样,那是您需要改进的第一件事。致Jonathan Bunford,销售运营经理 有影响力的,分析功能照亮了他们的数据库,准确显示了数据库的脏污位置。

他解释说:“分析有助于强调我们的数据必须是干净的,否则我们的跟踪和预测将不可靠。” “它’当您发现自己绊倒数据库中的重复项时,很容易意识到自己有问题。”

Bunford仔细检查了团队的销售流程,概述了销售代表为将数据输入CRM所做的工作。他建议每个销售团队都应通过培训正确流程的代表并立即推动更严格的数据质量实施来提高数据质量。

“建议从小做起。”他建议。 “我们都为数据库中的不干净数据而苦恼,如果您尝试一次清理所有数据,’可能会觉得它太压倒性。从一个目标开始,并稳步前进。”

Google 分析工具(分析)强调了我们的数据必须干净的必要性。

乔纳森·邦福德
有影响力的

该项目可能需要几个月的时间才能完成,但最终,您的历史数据质量将逐步提高。确保销售运营团队正在缓慢但确实地朝着特定目标努力,并且将会取得进展。