Znaczenie czyszczenia zabrudzonych danych dla usprawnienia operacji i sukcesu klienta

Wyobraź sobie, że próbujesz przepłynąć ocean łodzią z dziurami. Zmokniesz. Możesz nawet utonąć. Na pewno nie przejdziesz gładko.

Szanse na to są dość małe, ponieważ każda rozsądna osoba dokładnie sprawdziłaby swoją łódź przed podjęciem takiego przedsięwzięcia.

Ale co z danymi CRM, które Twoja firma wykorzystuje do kontaktowania się z potencjalnymi klientami, segmentowania klientów i podejmowania strategicznych decyzji? Sprawdzałeś kiedyś, czy ma w tym dziury?

Powinieneś.

Brudne dane negatywnie wpływają na przepływy pracy, działania marketingowe i wrażenia klientów. Może nawet wpędzić Cię w kłopoty prawne.

Ale czym właściwie są brudne dane?

Co to są brudne dane?

Dane brudne lub nieczyste to dane, które są w jakiś sposób wadliwe: mogą zawierać duplikaty, być nieaktualne, niepewne, niekompletne, niedokładne lub niespójne. Przykładami brudnych danych są błędnie napisane adresy, brakujące wartości pól, nieaktualne numery telefonów i zduplikowane rekordy klientów.

Zignorowane brudne dane mogą spowodować poważne problemy dla Twojej firmy. Może to narazić na szwank wrażenia klientów, prowadzić do błędnej interpretacji wyników biznesowych i negatywnie wpłynąć na decyzje strategiczne.

Aby uniknąć ryzyka niskiej jakości danych, niezbędne jest regularne czyszczenie danych. W dalszej części tego wpisu omówimy sposób czyszczenia danych. Ale najpierw przyjrzyjmy się, jak dane się brudzą.

Jak dane się brudzą

Dane mogą się zabrudzić, gdy są wprowadzane, przechowywane lub używane nieprawidłowo. Często sprowadza się to do błędu ludzkiego lub braku zasad standaryzacji wprowadzania danych, ale problemy techniczne mogą również prowadzić do brudnych danych.

Przykłady brudnych danych

Zduplikowane dane

Zduplikowane dane odnoszą się do rekordów, które częściowo lub w całości udostępniają te same informacje. Pojawiają się, gdy te same informacje są wprowadzane wielokrotnie, czasem w różnych formatach. Typowy przykład zduplikowanych brudnych danych to sytuacja, w której jeden klient istnieje wiele razy w Twoim CRM. Dzieje się tak często, ponieważ imię i nazwisko klienta jest za każdym razem pisane nieco inaczej.

Na przykład:

• Patty J. Greenfield
• Patty Julia Greenfield
• Patricia J. Greenfield
• Patricia Julia Greenfield

Ponieważ informacje o klientach są rozproszone w różnych rekordach, zduplikowane dane klienta prowadzą do:

• Słaba obsługa klienta
• Nieprawidłowe śledzenie i raportowanie
• Podwójne (lub potrójne) kierowanie marketingowe

Niepewne dane

Niezabezpieczone dane to dane, które nie są zaszyfrowane ani nie podlegają kontroli dostępu. Jest dostępny dla każdego w Twojej firmie, a w najgorszym przypadku nawet dla osób trzecich. Niepewne dane stanowią nie tylko zagrożenie dla prywatności, ale także zagrożenie prawne, ponieważ firmy ryzykują niezgodność z przepisami, takimi jak RODO i CCPA.

Niepełne dane

Przykładem brudnych danych, które są niekompletne, może być sytuacja, w której formularz subskrypcji biuletynu zawiera pole na imię potencjalnego klienta, ale pole to nie jest polem wymaganym. Potencjalni klienci mogą wówczas zarejestrować się bez pozostawiania swojego nazwiska, co sprawiłoby, że spersonalizowane kampanie e-mailowe byłyby mniej skuteczne.

Niedokładne dane

Niedokładne dane to dane zawierające błędy. Przykładem niedokładnych danych może być wpisanie przez klienta swojego nazwiska w jednym z Twoich formularzy, ale popełnienie literówki. W takim przypadku masz nazwisko klienta, ale jest ono niedokładne. To brudna płyta.

Innym przykładem może być sytuacja, w której przedstawiciel handlowy rejestruje nieprawidłowy numer telefonu dla potencjalnego klienta w Salesforce. W takim przypadku kluczowe jest poprawienie danych Salesforce, aby kontynuować rozmowę z tym potencjalnym klientem.

Nieaktualne dane

Nieaktualne dane są niedokładne nie dlatego, że zostały wprowadzone niepoprawnie, ale dlatego, że kiedyś były dokładne, a teraz już nie są. Typowym przykładem brudnych danych, które są nieaktualne, jest sytuacja, w której system CRM nadal wyświetla stary adres klienta po przeprowadzce.

Inne przykłady nieaktualnych danych to:

• Adresy e-mail, które nie są już używane
• Tytuły osób, które zmieniły pracę
• Nieaktualne segmenty wiadomości e-mail

Nieprawidłowe dane

Niepoprawne dane to dane, które nie mieszczą się w uprzednio określonych parametrach. W związku z tym łatwiej jest zapobiegać. Przykładem może być sytuacja, w której klient wprowadza swoją datę urodzenia za pomocą menu rozwijanego. Twój system prawdopodobnie pozwoli im wybrać tylko jeden z 12 miesięcy, jeden z 31 dni, a być może również nie będą mogli wybrać roku urodzenia, który sprawi, że będą starsi niż 130 lat.

Niespójne dane

Niespójne dane są również nazywane nadmiarowością danych. Dzieje się tak, gdy firmy przechowują te same informacje w różnych miejscach bez ich synchronizacji. Doskonałym przykładem może być firma przechowująca informacje o klientach zarówno w swoim CRM, jak iw narzędziu do e-mail marketingu.

Jak wyczyścić dane

Wszystkie powyższe rodzaje brudnych danych stwarzają ryzyko dla Twojej firmy, dlatego czyszczenie danych i unikanie takich sytuacji ma kluczowe znaczenie.

Oto jak to zrobić:

Utwórz wytyczne dotyczące jakości danych

Przed rozpoczęciem czyszczenia danych zdefiniuj, jak wygląda czysty zestaw danych w Twojej firmie i jakie najlepsze praktyki należy stosować, aby zachować jak najczystsze dane.

Standaryzuj dane

Posiadanie strategii jakości danych obejmuje zdefiniowanie sposobu standaryzacji danych, gdy tylko wejdą one do systemu. Wymień wszystkie sposoby, w jakie zbierasz dane w tej chwili, jakie są punkty wejścia dla tych danych i w jaki sposób zapewnisz, że wszystkie te dane zostaną wprowadzone w ten sam sposób, niezależnie od miejsca ich pochodzenia.

Przeprowadź audyt

Po ustaleniu zasad jakości danych w Twojej firmie i upewnieniu się, że wszystkie nowe dane będą wprowadzane w sposób ustandaryzowany, nadszedł czas na przeprowadzenie audytu istniejących danych. Niestety znalezienie wszystkich brudnych danych nie jest łatwe i chociaż powinieneś dążyć do 100-procentowego wykrywania, wiedz, że prawdopodobnie przeoczysz niektóre problemy. Dlatego tak ważne jest, aby audyt przeprowadzać nie raz, ale regularnie.

Jednym ze sposobów na ułatwienie tego procesu jest ciągłe zbieranie informacji zwrotnych z różnych działów firmy, które pracują z danymi. Ten rodzaj informacji zwrotnych pokazuje, gdzie brudne dane powodują problemy w codziennych czynnościach.

Przykład: Twój zespół marketingowy informuje, że zauważył, że imiona w spersonalizowanych e-mailach czasami nie mają wielkich liter. Oznacza to, że wartości imion nie zawsze są sformatowane w ten sam sposób — prawdopodobnie dlatego, że subskrybenci wiadomości e-mail nie zawsze zadają sobie trud wpisywania własnych imion wielkimi literami.

Wyczyść brudne dane

Po zapoznaniu się z brudnymi danymi rozpocznij proces czyszczenia. Czyszczenie danych może być makabrycznym i czasochłonnym zadaniem. Można to zrobić na różne sposoby, każdy z własnymi zaletami i wadami.

1. Ręcznie

Ręczne czyszczenie danych powinno być wykonywane tylko oszczędnie. Wyczyszczenie rekordu, którego chcesz teraz użyć, jest w porządku, ale ręczne czyszczenie wszystkich danych posiadanych przez firmę jest zadaniem niemożliwym.

Nie tylko zajęłoby to wieczność, ale także na pewno przegapisz rzeczy i popełnisz błędy, powodując jeszcze więcej błędów.

2. Korzystanie z programu Excel

Używanie formuł Excela może przyspieszyć proces czyszczenia, ale nadal jest to dość ręczne. Musisz samodzielnie skompilować formuły, a niektóre problemy z danymi mogą być zbyt skomplikowane, aby można je było rozwiązać za pomocą formuły programu Excel.

Co więcej, Excel nie radzi sobie z ogromnymi zestawami danych, więc będziesz musiał pracować na fragmentach, zwracając uwagę na to, które zestawy danych zostały już wyczyszczone.

Na koniec musisz przesłać statyczne zestawy danych do programu Excel. Dane klientów importowane w poniedziałek są prawdopodobnie nieaktualne już w piątek.

3. Poleganie na stronie trzeciej

Jeśli nie chcesz przydzielać czasu wewnętrznego na czyszczenie danych, dobrym rozwiązaniem może być zatrudnienie konsultanta ds. danych. Konsultanci danych to specjaliści, którzy nie tylko czyszczą brudne dane. Mogą również przeprowadzić dla Ciebie audyt i pomóc ulepszyć istniejące procesy związane z danymi, aby w przyszłości zmniejszyć prawdopodobieństwo tworzenia brudnych danych.

Wady zatrudniania konsultantów obejmują wysokie koszty i fakt, że prawdopodobnie będziesz musiał zapewnić im dostęp do wszystkich swoich danych, co może prowadzić do pewnych obaw o prywatność.

4. Zatrudnianie dedykowanych programistów

Ponieważ zarządzanie danymi jest ciągłym projektem, możesz zatrudnić jednego lub więcej programistów, którzy w pełni poświęcą się utrzymywaniu Twoich danych w czystości. Ponieważ ci ludzie będą pracować wewnętrznie, prawdopodobnie będą bardziej lojalni wobec Twojej firmy niż zewnętrzny konsultant i będą mogli lepiej zapoznać się z Twoją ofertą.

Ponadto zatrudnienie kogoś do bieżącego projektu, takiego jak utrzymanie danych, jest często tańsze.

5. Korzystanie z oprogramowania

Istnieje wiele narzędzi, które pomagają identyfikować i usuwać brudne dane. Narzędzia te są często tańsze niż zatrudnienie konsultanta lub dedykowanego programisty i nie popełniają ludzkich błędów.

Jednak nie wszystkie z tych narzędzi są sobie równe. Wybierz taki, który może wykryć niezgodności danych, sprawdzić formatowanie (na przykład dat) i rozpoznać pola do scalenia.

Będziesz także chciał przeprowadzić kilka testów na małych próbkach danych, aby upewnić się, że narzędzie działa tak, jak powinno. Jeśli tego nie zrobisz i uwolnisz całą bazę danych, ryzykujesz, że skończysz z większymi problemami niż na początku.

Skonfiguruj bieżące zarządzanie bazą danych

Mamy nadzieję, że masz już wdrożone zarządzanie bazą danych. Jeśli nie, najwyższy czas to skonfigurować. Chociaż prawdopodobnie będziesz musiał czyścić swoje dane w regularnych odstępach czasu, złą praktyką jest pozwalanie na narastanie problemów, dopóki nie pogorszy ogólnej jakości bazy danych.

Jako firma nieustannie gromadzisz, organizujesz, przechowujesz i manipulujesz nowymi danymi. Bieżące zarządzanie bazą danych obejmuje procesy i praktyki niezbędne do ochrony jakości tych danych i zapobiegania ich zabrudzeniu.

Brudne dane wymagają ciągłego zarządzania

Biorąc pod uwagę ilość danych gromadzonych i przetwarzanych przez firmy w dzisiejszych czasach, praktycznie niemożliwe jest uniknięcie zabrudzenia niektórych z tych danych. Różne typy brudnych danych będą miały różne konsekwencje dla Twojej firmy. Dlatego warto regularnie czyścić rekordy, aby uniknąć eskalacji problemów.

Możesz czyścić dane ręcznie, korzystać z programu Excel, zatrudnić stronę trzecią, zbudować własny zespół zajmujący się czyszczeniem danych i/lub polegać na specjalistycznym oprogramowaniu.

Chcesz dowiedzieć się więcej?

Aby uzyskać przewodnik krok po kroku dotyczący czyszczenia danych CRM, zapoznaj się z naszym e-bookiem: „Brud w jakości danych”.