CRM 用户的 6 大新年决议

越来越多的公司正在转向数据驱动的商业模式——而且这一趋势在 2023 年没有放缓的迹象。

这是因为即使在经济不确定性、流行病、战争和裁员等显着改变我们生活和工作方式的不稳定情况下，我们也始终可以依靠高质量的数据为我们提供立足点所需的事实。

营销人员有机会——也有责任——利用这些数据在新的一年里积极改变客户体验。 在客户需求随时可能发生重大变化的时代，数据是紧跟客户并吸引客户的关键。

当您开始考虑如何改进数据管理实践并在 2023 年充分利用 CRM 数据时，您应该将以下六项解决方案添加到列表中。

如何在 2023 年改善数据管理

到 2023 年，重复、过时或根本不正确的数据的风​​险将显着增加。以下提示将帮助您处理 CRM 数据以充分利用它。

1.简化数据输入

每天都有大量新信息被输入他们的系统（超过 1.1 万亿 MB！），CRM 用户面临着海量数据——而保持其质量可能是一项艰巨的任务。

克服这一挑战的第一步是简化数据输入。 设法了解用户在输入 CRM 数据时面临的挑战。

例如，问问自己：

• 用户如何输入客户数据？
• 这是否适合他们现有的工作流程，还是会导致断开连接？
• 手动错误是否会导致持久性问题？

确定障碍后，找到简化数据输入过程的解决方案。 这将有助于防止数据输入错误、节省用户时间并提高工作效率，让他们有时间专注于吸引客户而不是淹没在数据中。

经济逆风只会在 2023 年继续影响全球企业 ，这使得准确的数据比以往任何时候都更加重要。 不良数据意味着准确性和生产力降低，从而导致业务增长放缓——这是当前环境下任何企业都无法承受的。

简化数据输入并优先考虑数据质量将使员工能够在这些不利因素持续存在的情况下有效（快速）地工作。 为了提高数据输入和管理的效率，可以考虑实施数据生产力工具。

2. 准备应对日益恶化的数据衰退

到 2023 年，自然减员和劳动力的重大变化将加剧联系人数据的衰减。 数据衰减以多种方式发生在参与点上，包括：

• 输入错误
• 减员/营业额
• 企业名称变更

为了在它对您的底线产生负面影响之前解决这种衰退，您需要研究更高效和自动化的流程来验证联系人参与点并重新分配 CRM 记录的所有权。

例如，您可以使用 BriteVerify（来自 Validity 的联系人验证解决方案）之类的工具来验证电子邮件、电话号码和地址。 您可以实时执行此操作或对存储的数据执行批量验证以识别无效的联系信息。 要在 CRM 中分配或重新分配记录所有权，DemandTools V (DTV) 中的重新分配模块是一个值得考虑的有用选项。

3. 优先考虑数据隐私和安全

您如何保护您的客户数据？ 数据隐私法在不断发展，数据安全性差会使您的公司面临违规风险——这可能会破坏您的品牌声誉。

数据隐私和安全不仅仅包括保护您的数据免受恶意行为者的侵害。 数据隐私法也保护您的客户，并为您如何吸引他们提供指导。 例如，客户需要同意接收您的品牌传播，并且应该有一种简单的方式让他们表明他们的联系方式不能被使用或出售。

当人们知道他们可以用他们的数据信任您的品牌时，这会增加客户的信任度和忠诚度，并增强您的品牌声誉。 值得注意的是，消费者不仅喜欢隐私——他们还要求隐私。 这种需求只会在 2023 年增加。

事实上，谷歌即将弃用第三方 cookie 将导致在公司的 CRM 中更加重视第一方数据的准确性和数量，或者公司直接从客户那里收集的数据。消费者对隐私的需求是弃用的主要原因之一。

今年，与贵公司的团队合作开展隐私和安全培训，以教育员工如何安全合法地处理您的 CRM 数据——尤其是第一方数据。

为了指导您的讨论并强调数据隐私和安全在您的组织中的重要性，请查看数据隐私错误的成本并遵循以下六个数据隐私最佳实践。

4. 为人工智能 (AI) 准备您的 CRM

人工智能 (AI) 已成为主流，并帮助各行各业的员工比以往更快地工作。 AI 驱动的工具可自动执行各种重复性和手动任务，尤其有助于维护干净、无重复的 CRM。

许多营销人员依靠 AI 通过细分潜在客户、自动化客户服务需求、分析客户行为以及准确预测销售周期和可行的潜在客户来提高他们的 CRM 输出。 AI 已成为竞争要素，无论是因为其明显的商业利益，还是因为它如何改善用户体验。

在充分利用 AI 之前，您需要准备好 CRM。 首先进行数据清理过程并投资数据管理平台（如果您还没有的话）。 任何处理客户数据的团队成员都需要了解如何识别和纠正数据质量问题，而人工智能解决方案将使这一过程变得毫不费力。

通读我们的电子书，了解您是否已准备好使用 AI 以及如何为 CRM 的未来准备数据。

5.建立跨职能的数据治理团队

数据治理涉及旨在保持数据质量的流程、策略和指标，以便 CRM 数据可以在整个业务中有效使用。 到 2022 年，增加数据治理投资的团队中有 75% 将提高数据质量作为其主要收益，其次是分析和商业智能功能。

贵公司的每个部门都以不同方式使用数据。 建立一个跨职能的数据治理团队可以促进整个组织的凝聚力，确保您的数据对所有部门都有用，并防止数据质量问题。

您可以通过从使用数据的每个部门中确定一名或两名代表来组建数据治理团队。 理想情况下，这些人应该包括对他们使用的业务工具、他们如何生成和使用数据以及潜在的改进领域有深入了解的经理或高级管理人员。

数据治理团队将定期开会（每月或每季度一次），讨论他们的团队面临的数据挑战和可能的解决方案，以及规划您正在进行的数据策略，并讨论您应该使用哪些工具以产生最大影响。

6. 提升数据素养

数据素养是一个广泛的概念，涉及您的团队在其上下文中理解数据的能力，包括对您无数数据源的了解、数据的使用方式以及哪些数据适合特定需求。

数据素养的一个重要目标是帮助员工认识到他们有责任维护高质量的数据。 这对于治理、遵守数据法规以及通过内部质量标准建立对数据的信任至关重要。

提升数据素养可以帮助您的企业在数据质量方面取得净收益，并打破团队之间的孤岛，以实现更多的协作沟通和高效的工作流程。

首先联系高级员工，了解他们的团队面临的最常见的数据挑战，包括常见问题或犯下的错误。

然后，您可以创建解释以下内容的教育资源：

• 您的组织如何使用数据
• 数据质量的好处
• 在您的系统中管理客户数据的最佳实践
• 寻求进一步支持的方法

将数据素养作为员工入职流程的一部分，并考虑举办定期的“午餐和学习”活动，团队成员可以在其中了解有关数据质量趋势、挑战和机遇的更多信息。

在 2023 年将数据质量放在首位

品牌可以访问比以往更多的数据来了解他们的客户，并为他们创造深度个性化和丰富的体验。 每个接触点都是赢得客户忠诚度的机会，而赢得他们信任的关键在于他们的数据。

将这些解决方案添加到您的列表中是您实现高质量数据之旅的重要第一步。 为了进一步让您的团队在新的一年取得成功，请查看我们的备忘单， CRM 用户的 5 大投诉以及如何解决这些问题。