Cara Terbaik Bertahan dari Resesi? Gandakan Kualitas Data

Kita semua telah melihat berita utama (dan status LinkedIn): Pengeluaran konsumen dan bisnis berada di bawah tekanan serius saat kita mempersiapkan diri untuk kemungkinan resesi.

Tetapi karena bisnis memangkas biaya dan mengencangkan ikat pinggang mereka, banyak yang mengabaikan satu kunci, ukuran penghematan biaya.

Dalam iklim ekonomi yang sulit, meningkatkan kualitas data kontak merupakan strategi pertahanan yang solid bagi organisasi yang berusaha melindungi pendapatan dan margin keuntungan.

Mari kita uraikan ini.

Gartner melaporkan bahwa kualitas data yang buruk merugikan organisasi rata-rata $12,9 juta setiap tahun . Angka ini hampir pasti lebih tinggi karena angka Gartner adalah untuksemuaorganisasi, bukan hanya yang terbesar.

Beberapa tahun yang lalu, Royal Mail menghitung biaya data kontak pelanggan berkualitas rendah hampir enam persen daritotal pendapatan tahunanorganisasi .

Mempertimbangkan taruhan tinggi ini, mari jelajahi cara spesifik data kontak yang bersih dapat membantu organisasi mengurangi dampak kemungkinan resesi.

Data berkualitas tinggi membantu retensi pelanggan

Forbes menyatakan bahwa memperoleh pelanggan baru membutuhkan biaya kira-kira lima hingga tujuh kali lebih banyak daripada mempertahankan pelanggan lama, tergantung pada industri tempat Anda berada. Alasannya mencakup fakta bahwa akuisisi membutuhkan lebih banyak sumber daya, menghabiskan lebih banyak pengeluaran pemasaran, dan menghasilkan kelambatan sebelum pelanggan baru menjadi menguntungkan.

Selama kemerosotan ekonomi, memeluk erat pelanggan Anda seharusnya tidak perlu dipikirkan lagi, dan pemasaran memainkan peran kunci. Pemasaran yang solid mengomunikasikan produk dan layanan yang ingin Anda jual dan mengartikulasikan nilai yang akan dialami pelanggan Anda. Pemasaran juga membangun loyalitas, memperkuat apresiasi, dan menyampaikan empati .

Meskipun tagline tajam dan materi iklan yang menarik itu penting, kualitas data kontak bisnis (termasuk nama, alamat, riwayat pembelian, dll.) adalah satu-satunya pendorong kinerja pemasaran yang paling penting.

Data berkualitas tinggi memungkinkan berbagai praktik terbaik pemasaran, termasuk penargetan dan segmentasi audiens, personalisasi, dan waktu kampanye.

Mengidentifikasi kapan pelanggan siap membeli untuk mengirimkan pesan yang relevan pada waktu yang tepat memainkan peran utama dalam mendorong pendapatan—dan itu bergantung pada data yang akurat dan terkini.

Sebaliknya, kampanye pemasaran dengan personalisasi yang buruk (kemungkinan akibat data yang sudah usang atau tidak akurat) dapat merusak dampak pesan pemasaran, yang seringkali mengakibatkan churn yang mahal.

Laporan Status Pemasaran SMS tahun 2023 yang baru-baru ini diterbitkan oleh Validitas menanyakan kepada konsumen tentang faktor-faktor yang membuat mereka semakin kesal dengan pesan merek. Keluhan nomor satu adalah menerima pesan yang tidak relevan dengan kebutuhan dan minat mereka (34 persen ).

Mencapai relevansi ini dipersulit oleh inisiatif privasi seperti Apple's Mail Privacy Policy (MPP), yang membatasi pelacakan perilaku pengguna di aplikasi termasuk Apple Mail.

Meskipun hal ini telah menciptakan perubahan positif menuju sumber data tanpa pihak (data secara eksplisit disediakan oleh pelanggan) untuk mendorong aktivitas pemasaran, data ini kemungkinan besar salah pada titik masuk dan membusuk lebih cepat, membuat pemeliharaan basis data rutin untuk memastikan ketepatan waktu dan akurasi bahkan lebih penting.

Data berkualitas tinggi membantu perusahaan mempertahankan talenta terbaik

Hambatan ekonomi berarti bisnis berusaha melakukan lebih banyak pekerjaan dengan lebih sedikit sumber daya. Suku bunga tinggi dan inflasi telah menciptakan fokus laser pada pengurangan biaya.

Akibatnya, komitmen anggaran untuk kualitas data (yang mungkin dialokasikan untuk perangkat lunak manajemen data, jumlah karyawan, pelatihan staf, dll.) terancam karena para pemimpin memprioritaskan proyek dan tugas profil tinggi.

Ketika kualitas data menurun, frustrasi karyawan dengan data yang buruk berarti tugas tidak diselesaikan dengan benar (atau sama sekali!), menciptakan siklus penurunan pertumbuhan dan produktivitas yang kejam yang bahkan dapat menyebabkan mereka pergi.

Dalam laporan State of CRM Data Management Validity terbaru, 64 persen responden mengatakan mereka akan mempertimbangkan untuk meninggalkan peran mereka saat ini jika sumber daya tambahan tidak dialokasikan untuk rencana kualitas data CRM yang kuat. Dan biaya untuk menggantinya sangat signifikan.

Pada gilirannya, pergantian staf menyebabkan kualitas data yang buruk! Perubahan tenaga kerja memperburuk kerusakan data kontak karena faktor-faktor seperti penugasan kembali wilayah yang salah dan kesalahan entri data dari staf baru yang belum sepenuhnya terlatih.

Bisnis cerdas akan mengotomatiskan fungsi kualitas data ini, mengurangi friksi dan meningkatkan produktivitas.

Data berkualitas tinggi membantu bisnis membangun masa depan

Kecerdasan Buatan adalah topik hangat tahun 2023, dan ini sangat relevan dengan percakapan ini karena bisnis berupaya mendorong efisiensi dan penghematan biaya melalui otomatisasi.

Sampai saat ini, inisiatif AI hampir sangat mahal. Namun solusi baru seperti ChatGPT dan DALL-E 2 kini membuatnya dapat diakses oleh khalayak yang lebih luas. Pemasar secara aktif mengeksplorasi bagaimana AI dapat membantu aktivitas padat waktu seperti copywriting dan sumber gambar.

AI hampir pasti akan memberikan kualitas data yang lebih baik, misalnya deteksi anomali, menilai relevansi, dan mengisi kesenjangan dalam kumpulan data. CRM juga akan mendapat manfaat, dengan aplikasi berbasis AI membuat formula dan aturan validasi.

Namun, pemasar harus menyadari "kelemahan" AI—itu hanya sebaik data yang dilatihnya. Data di bawah standar akan selalu menghasilkan “GIGO” (sampah masuk, sampah keluar!). Kualitas data yang buruk adalah alasan utama kegagalan AI. Pembunuh AI potensial lainnya termasuk kekurangan dengan strategi data, ketersediaan data, kesiapan data, dan literasi data.

Bias data juga merupakan tantangan besar bagi AI (misalnya, bias konfirmasi, bias seleksi, bias historis, dll.). Netflix mungkin tahu segalanya tentang kebiasaan menonton pelanggannya, tetapi datanya jauh lebih sedikit tentang orang-orang yang bukan pelanggan Netflix!

Sementara bisnis sedang mengembangkan solusi AI untuk memberikan efisiensi dan penghematan biaya, mereka perlu menghindari pengeluaran yang sia-sia. Kualitas data adalah dasar kesuksesan AI, dan data yang hebat akan menghasilkan AI yang hebat.

Berinvestasilah untuk masa depan

Bisnis yang mengurangi komitmen mereka terhadap kualitas data dapat mencapai penghematan biaya jangka pendek—tetapi ekonomi palsulah yang membuat mereka menderita dalam jangka panjang. Data yang buruk berarti penjualan dan pemasaran yang kurang efektif, penurunan produktivitas, peningkatan churn staf, dan kemungkinan kegagalan inisiatif baru yang lebih besar—semuanya berarti biaya yang besar.

Ingin memastikan Anda berinvestasi untuk pertumbuhan saja?

Validitas menawarkan serangkaian solusi kualitas data dan produktivitas penjualan , termasuk DemandTools, platform manajemen data yang aman untuk membersihkan dan memelihara data CRM, dan GridBuddy Connect, platform produktivitas data yang menggabungkan wawasan Anda ke dalam tampilan sederhana spreadsheet yang dapat diedit.

Jika Anda belum menggunakannya, sekarang adalah saat yang tepat untuk mulai berpikir untuk melakukan investasi itu. Untuk informasi lebih lanjut, hubungi tim pakar data kami.