2022 年糟糕的數據質量破壞企業的 5 大方式

每個人都聲稱自己是“數據驅動的”。

哎呀，現在很難找到不包含此短語的簡歷或 LinkedIn 簡歷。 但是，驅動這些決策的數據質量決定了你是在朝著正確的方向前進——還是在懸崖邊上。

當組織沒有向他們的 CRM 數據展示其應有的愛和關注（通過保持其乾淨和最新）時，他們就會得到低質量的數據，這些數據會驅動甚至更低質量的業務成果。

在我們最近的研究中，有效性成為問題的核心： 2022 年 CRM 數據健康狀況。 我們對來自全球 606 個組織的 1,200 多名 CRM 管理員進行了調查，以了解有關 CRM 數據質量的真相以及它如何影響用戶。

（劇透警告：我們沒有看到其中一些答案。）

問題：組織設置的數據質量標準太低

我們研究的一個主要發現是，組織對數據質量的標准設置得太低了。

75% 的受訪者將 CRM 中數據的整體準確性、質量和有用性評為“好”或“非常好”。

好消息，對吧？ 不完全的。 當我們深入研究時，超過一半的受訪者認為他們的 CRM準確性和完整性低於 80%。 許多人還將他們的數據歸咎於我們稍後將討論的一系列負面業務結果。

顯然，組織需要將他們的數據——以及管理數據的人——保持在更高的標準。

我們的調查受訪者已經為忽視他們的數據質量付出了高昂的代價。 根據他們的回答，我們確定了 2022 年 CRM 數據質量破壞像您這樣的企業的五種方式。

1. 浪費你團隊的時間

低質量的數據會對團隊生產力產生重大影響。 例如，我們提到的統計數據：平均 CRM 的質量和準確性低於 80%。

現在，讓我們做一些基本的數學運算：

假設銷售發展代表 (SDR) 每天要處理 150 條記錄（潛在客戶、聯繫人、客戶、機會等）。如果這些記錄中只有 80% 是準確的，那麼他們每天會處理 30 條不准確的記錄。 這導致每天大約有兩個半小時的工作時間浪費在尋找丟失的數據或試圖使用不准確的聯繫信息追捕潛在客戶上。

這僅適用於一個SDR。 將這個數字乘以其他用戶和部門，生產力損失將變得驚人。

2. 花錢

根據管理方式，您的 CRM 數據可能是金礦或金錢坑。

有時很難從數據質量和收入之間劃出一條直線。 因此，領導層很容易將數據質量推到他們的優先事項列表中。

然而， 44% 的受訪者估計，由於 CRM 數據質量不佳，他們的公司損失了超過 10% 的年收入。

雖然數據管理不善可能不會產生任何直接成本，但我們調查的公司報告稱，他們失去了客戶，破壞了新的商業交易，並延遲了營銷和品牌知名度活動等推動收入的舉措。

3.它驅逐了頂級員工

我們都看到了頭條新聞：這是一個艱難的招聘環境。 我們正處於“大辭職”和“銀色海嘯”的泥潭中，這兩種情況都有工人成群結隊地離開工作崗位。

在這種環境下，員工對處理臟數據的耐心有限。

團隊的每個成員都依賴於不同的數據點，從使用最新聯繫信息聯繫潛在客戶的銷售代表，到尋找客戶地址以創建分段電子郵件列表的營銷專家。

充斥著重複、不完整數據、缺失數據、不正確數據或過期數據的數據庫可能使員工幾乎不可能表現良好。

對於一些員工來說，這些壓力源可能是他們走出家門所需的推動力。

如果您的組織不會在 2022 年投資於數據質量改進，那麼他們比以往任何時候都更容易找到願意投資的雇主。 64% 的研究參與者表示，如果沒有為穩健的 CRM 數據質量計劃分配額外資源，他們會考慮離開目前的職位。

4. 擴大了銷售和營銷之間的差距

銷售和營銷之間的關係很容易引起爭議。

通常，這是同一個老故事。 營銷團隊說：“我們正在提供所有這些 MQL、潛在客戶、查詢等，而銷售人員從不跟進它們。”

然後銷售團隊說，“是的，營銷，你提供這些線索，但它們很臭。 我不能在沙漠裡賣給這些人一杯冷水！”

當數據質量成為問題時，這些問題只會變得更糟。

我們的研究發現，營銷專業人士說他們的銷售預測“不准確”或“非常不准確”的可能性比他們的銷售同行高 155%。 不出所料，我們發現預測不准確的主要原因之一是低質量數據。

很容易看出為什麼營銷人員會感到沮喪。 營銷團隊需要準確的預測來規劃支持這些預定義目標的活動和活動。

但是銷售預測的準確性在很大程度上取決於 CRM 中的數據，包括銷售代表輸入的信息，以預測交易何時/是否會完成以及某些交易處於什麼階段。

在數據質量問題上苦苦掙扎的銷售和營銷團隊在這裡擁有巨大的機會。 兩支球隊都應該摘下拳擊手套，並集中力量解決這些數據挑戰。

通過這樣做，他們將看到數據成為團結這些團隊的橋樑，而不是使他們分開的牆。

5. 它導致操縱或捏造的數據

當組織未能將數據質量作為優先事項時，員工可能會與他們的數據產生不良關係。

高達 76% 的受訪者表示，員工“有時”或“經常”操縱數據來講述他們希望決策者聽到的故事。

更糟糕的是， 75% 的人表示員工“有時”或“經常”捏造數據來講述他們希望決策者聽到的故事。 （我們的下巴也掉了下來。）

這是怎麼發生的？

可以肯定地假設 CRM 用戶不會故意編造數據。 但我們只是人類。 當我們做出假設時，我們很自然會偏向支持該觀點的數據點。

在有數據質量問題的組織中，這些偏見變得更加明顯。 當人們已經對他們的數據缺乏信心時，通過 CRM 尋找證據來支持他們的觀點變得非常誘人。

這些統計數據是一個強烈的警告信號，表明許多組織需要更好的數據治理。 他們需要真正了解他們如何使用數據、數據來自何處以及他們使用哪些數據點來創建每個報告。

通過連接其中的一些點，他們可以創造環境，讓人們覺得他們不必操縱或製造數據來完成他們的工作。

結論

一些統計數據似乎有點悲觀。

但我們應該從積極的角度看待這些發現。 CRM 利益相關者越來越意識到這些問題。 他們現在可以採取一些可行的步驟來開始解決數據質量問題。

要詳細了解 CRM 用戶為何以及如何提高數據質量標準，請閱讀 Validity 的新報告： 2022 年 CRM 數據健康狀況。