Kiat Pembersihan CRM

Salah satu tujuan utama manajemen CRM, atau manajemen hubungan pelanggan, adalah untuk mengumpulkan, mengatur, dan menganalisis data pelanggan untuk lebih memahami siapa mereka dan bagaimana menjangkau mereka. Berbekal data yang tepat, CRM Anda dapat merampingkan alur kerja, meningkatkan loyalitas dan retensi pelanggan, serta mendorong profitabilitas.

Tetapi dengan banjir terus-menerus dari informasi pelanggan yang mengalir, sangat penting bagi Anda untuk melakukan pembersihan data secara teratur untuk memastikan bahwa info yang digunakan sistem CRM Anda untuk analisis dan pembuatan wawasan akurat dan terbaru.

Pembersihan data CRM bisa menjadi proses yang rumit—berikut beberapa tips untuk membuatnya lebih mudah.

Mengapa CRM "Bersih" itu penting?

CRM memiliki beberapa tujuan. Ini membantu mengumpulkan, mengatur, dan mengelompokkan data pelanggan, memelihara hubungan pelanggan, mengoptimalkan saluran penjualan, dan merampingkan layanan pelanggan.

Tetapi kemampuan CRM untuk menghasilkan hasil yang sukses bergantung pada kualitas data. Dengan data yang bersih, dapat berjalan lebih cepat dan lebih efisien. Ini menghasilkan:

• Kepuasan pelanggan yang ditingkatkan
• Keputusan yang lebih baik
• Penghematan biaya

Tetapi ketika data tidak bersih, itu menghalangi kemampuan karyawan Anda untuk melakukan pekerjaan mereka pada tingkat yang tinggi. Seperti yang dicatat Forbes ^:

“Ketika profesional penjualan dan pemasaran berenang di tumpukan data kotor, mereka dibelenggu dari membuat keputusan berdasarkan data yang terinformasi. Hanya 33% pemasar yang merasa dapat mengandalkan data CRM mereka untuk membuat keputusan. Kualitas data yang buruk merugikan ekonomi AS sekitar $3,1 triliun per tahun. Seperti pepatah lama, 'sampah masuk, sampah keluar.'”

Untuk mendapatkan hasil maksimal dari sistem CRM Anda dan berbagai alatnya—terutama yang mengandalkan otomatisasi—mereka membutuhkan data yang bersih untuk mendukungnya. Sama seperti supercar yang membutuhkan bahan bakar berkualitas tinggi, CRM membutuhkan data terkini dan tingkat pertama.

Apa itu Data Kotor?

Perusahaan menggunakan berbagai saluran untuk mengumpulkan data kontak dari pelanggan atau calon pelanggan, termasuk:

• Etalase fisik
• Kontak tatap muka melalui tim penjualan
• Situs web
• Situs web seluler
• Aplikasi seluler
• Katalog
• Pesanan surat
• Pusat panggilan

Ketika informasi dimasukkan secara manual, ini pasti mengarah pada kesalahan manusia. Dan hal yang sama dapat dikatakan untuk pengumpulan dan entri data otomatis—ini jarang terjadi. Namun meskipun demikian, jika pelanggan memasukkan data yang salah , tidak ada cara bagi mesin untuk mengetahuinya.

Data yang buruk adalah masalah yang lebih umum daripada yang mungkin Anda asumsikan pada awalnya.

Menurut survei Kualitas Data Experian—yang mensurvei lebih dari 1.200 organisasi di berbagai sektor dan ukuran perusahaan—rata-rata perusahaan memperkirakan bahwa 22% dari data kontaknya tidak akurat dalam beberapa hal. ²

Jadi, bagaimana data menjadi buruk?

Biasanya, ini terjadi dalam salah satu dari empat cara:

1. Data kedaluwarsa – Informasi pelanggan meluruh seiring waktu. Informasi yang mereka berikan setahun yang lalu, mungkin tidak sama hari ini. Orang-orang bergerak; mereka mendapatkan nomor baru, mengubah alamat email, atau berganti pekerjaan. Menurut Data Axle, ³ sekitar 4% alamat milis, mengakibatkan $180.000 terbuang per tahun untuk surat yang tidak terkirim.
2. Duplikat data – Salah satu cara paling umum untuk mengotori data adalah ketika ada duplikat. Jadi, meskipun informasinya mungkin akurat, entri duplikat mengacaukan analisis CRM Anda atau mengakibatkan kontak ganda. Alasan umum untuk ini meliputi:

• Kesalahan manual
• Menggabungkan daftar
• Perangkat lunak CRM rusak
• Data yang tidak diformat dengan benar – Cara dan urutan input data dapat dilakukan dalam salah satu dari beberapa kombinasi. Itu bisa berupa nama depan, nama belakang, lalu informasi kontak. Atau nama belakang, nama depan, informasi kontak. Dan seterusnya. Ketika data diinput secara manual, membuka kemungkinan bahwa satu karyawan mengisi formulir secara berbeda dari yang lain.
• Pelanggan salah memasukkan data – Demikian pula ketika pelanggan diminta mengisi formulir online, mereka mungkin salah memasukkan info di kotak tertentu, atau salah mengeja sesuatu.

Cara Membersihkan Data Anda

Memiliki data yang buruk itu mahal. Menurut Harvard Business Review, biayanya US $ ³ triliun setiap tahun:

“Alasan mengapa data yang buruk sangat mahal adalah karena pembuat keputusan, manajer, pekerja pengetahuan, ilmuwan data, dan lainnya harus mengakomodasinya dalam pekerjaan sehari-hari mereka. Dan melakukannya memakan waktu dan mahal. Data yang mereka butuhkan memiliki banyak kesalahan, dan dalam menghadapi tenggat waktu yang kritis, banyak individu hanya melakukan koreksi sendiri untuk menyelesaikan tugas yang ada.”

Tetapi hanya karena hal itu menghambat bisnis lain tidak berarti hal yang sama harus terjadi pada Anda. Untungnya, ada beberapa langkah yang dapat Anda ambil untuk pembersihan data , sehingga mengoptimalkan sistem Anda dan menghemat uang Anda.

Beberapa tip pembersihan CRM sederhana meliputi yang berikut ini.

#1 Standarisasi Data

Pertama, lakukan tindakan pencegahan untuk mencegah bertambahnya data buruk, atau setidaknya mengurangi tingkat kemunculannya.

Standarisasi data menyelesaikannya.

Sebagai catatan data Momentum: ⁵ “Jika aturan konkret dan ketat tidak diterapkan, karyawan akan memasukkan data secara tidak simetris yang akan sulit untuk diselaraskan. Ketika basis data menjadi lebih besar, ini menjadi semakin relevan karena standar data dapat dengan cepat hilang.”

Dengan menetapkan aturan dan sistem untuk pengumpulan dan input data dalam CRM, Anda dapat menanamkan kebiasaan baik yang menggantikan metodologi yang terfragmentasi. Menerapkan validasi formulir yang tepat dan proses pembersihan data tidak akan sepenuhnya menghilangkan input data yang buruk, tetapi akan mengurangi seberapa sering hal itu terjadi.

#2 Perbaiki Masalah Pemformatan Kecil

Dalam hal data, masalah kecil dapat menyebabkan sakit kepala yang parah—terutama bila ada ribuan (atau jutaan) titik data.

Ambil kapitalisasi misalnya. Saat mengisi formulir, orang tidak boleh menggunakan huruf besar untuk nama depan dan belakang mereka; orang lain dapat memasukkan nama mereka dengan huruf kapital penuh. Ini mungkin tidak tampak seperti masalah, tetapi jika Anda mengirim email pemasaran dan email tersebut salah menggunakan huruf kapital pada nama individu, itu dapat menghilangkan perasaan personalisasi.

Masalah entri data manual umum lainnya melibatkan kode pos, yaitu kode pos yang dimulai dengan nol. Menurut Thomas Bonneau dari GB Sterling: ⁶

“[I]jika Anda memiliki file data yang buruk, Anda bisa mengabaikan hampir 10% dari dataset nasional Anda…Jika Anda memiliki file data di Excel yang berisi kode pos dan Kolom serta kolom diformat dengan benar (Kode Pos atau Teks Khusus) , semuanya akan terlihat bagus jika Anda memiliki zip dengan nol di depan (misalnya 02739). Namun, saat Anda menyimpan file ini ke dalam CSV untuk diimpor ke CRM dan membukanya kembali untuk diedit, angka nol di depan akan hilang karena CSV mengabaikan pemformatan Excel sebelumnya yang mempertahankan angka nol ini.”

Di permukaan, ini adalah masalah kecil, tetapi kesalahan kecil itu dapat merusak keuntungan Anda dengan membuang waktu dan sumber daya yang berharga. Dengan mengatasi masalah ini sebelum diimpor ke CRM Anda, Anda akan menghemat uang dan waktu sekaligus mengurangi frustrasi karyawan.

#3 Bersihkan Duplikat

Tidak seorang pun ingin menjadi target dua kali oleh perusahaan—bahkan perusahaan yang menjadi pelanggan setianya. Itu mulai terasa seperti spam.

Jika daftar pelanggan Anda tidak panjang, pembersihan duplikat dapat dilakukan dengan tangan. Lakukan saja secara teratur untuk mencegah masalah menumpuk. Namun, jika Anda adalah bisnis yang lebih besar, otomatisasi dapat membantu. Sebagian besar sistem CRM memiliki fitur otomatis yang memungkinkan Anda menetapkan aturan dan ketentuan yang mendeteksi duplikat.

Dari sana, pastikan untuk mengatur sistem Anda agar secara otomatis memblokir konten duplikat agar tidak dimasukkan.

#4 Arsipkan Data Anda

Apakah Anda memiliki data yang saat ini tidak Anda gunakan tetapi mungkin diperlukan di masa mendatang?

Salah satu masalah umum dengan perusahaan adalah bahwa mereka diwajibkan oleh peraturan kepatuhan untuk menyimpan data historis. Perbaikan untuk ini adalah mengarsipkan informasi itu. Dengan demikian, Anda dapat memastikan bahwa data disimpan dengan aman tetapi tidak lagi memengaruhi sistem. Ini membebaskan ruang penyimpanan, mempercepat waktu pemrosesan, dan mempermudah pencarian catatan terkini.

Demikian pula, data lama yang dapat Anda hapus harus dihapus.

#5 Konsolidasi Bidang

Dalam beberapa kasus, mungkin ada beberapa bidang untuk entri data yang berisi informasi serupa jika tidak berlebihan. Dengan mengurangi opsi input, Anda mengurangi kemungkinan duplikasi atau entri data yang tidak akurat.

#6 Perkaya Data Anda

Dalam beberapa kasus, data mungkin dianggap kotor jika tidak lengkap. Mungkin ada kode pos yang hilang. Atau Anda mungkin memiliki alamat email tetapi tidak ada kontak telepon. Tandai kontak Anda yang kekurangan informasi, lalu lihat apakah Anda dapat mengisi bagian yang kosong.

#7 Outsource Upaya CRM Anda

Salah satu cara termudah untuk mengelola data CRM Anda, terutama jika Anda adalah perusahaan yang lebih besar, adalah dengan melakukan outsourcing proses ke perusahaan pembersihan data. Para ahli ini memiliki keterampilan, pengalaman, dan alat yang diperlukan untuk membersihkan data.

Banyak dari entitas ini juga menyediakan layanan pengayaan data. Ini berarti Anda dapat membersihkan dan meningkatkan data Anda dalam satu gerakan. Dengan outsourcing Anda dapat menghemat waktu dan uang tim internal Anda, memberdayakan mereka untuk fokus pada apa yang mereka lakukan yang terbaik.

Pembersihan CRM Menjadi Sederhana

Data yang lebih baik berarti wawasan yang lebih bermanfaat. Dengan melakukan pembersihan CRM secara teratur, Anda dapat memastikan bahwa sistem Anda didorong oleh informasi pelanggan yang dapat ditindaklanjuti.

Dari sana, Anda dapat melompat ke item berikutnya di daftar tugas Anda. Ingin menggunakan data CRM yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan upaya pemasaran Anda?

Kami dapat membantu dengan itu.

Di sini, di Power Digital, kami akan membuat gambaran holistik tentang strategi pemasaran Anda dan kemudian menerapkan teknik yang telah dicoba dan benar untuk membantu Anda mencapai KPI Anda—termasuk menggunakan data CRM Anda yang sekarang bersih secara efektif. Jangkau hari ini untuk memulai.

Sumber:

1. Forbes. Praktik Terbaik Untuk Kebersihan Data. https://www.forbes.com/sites/falonfatemi/2019/01/30/best-practices-for-data-hygiene/?sh=1fde3d072395
2. konsultansi. Biaya Data Buruk. https://econsultancy.com/the-cost-of-bad-data-stats/
3. poros data. Infografis: Bagaimana pembusukan data mengurangi strategi penjualan dan pemasaran Anda. https://www.data-axle.com/resources/blog/infographic-how-data-is-tanking-your-sales-and-marketing-strategies/
4. Ulasan Bisnis Harvard. Data Buruk Menghabiskan US$3 Triliun Per Tahun. ​​https://hbr.org/2016/09/bad-data-costs-the-us-3-trillion-per-year
5. Data momentum. 9 Taktik Pembersihan Data CRM untuk Produktivitas Penjualan. https://momentumdata.com/9-crm-data-cleanup-tactics-for-sales-productiveness/
6. siklus. Daftar Periksa Pembersihan Data CRM Terbaik. https://blog.insycle.com/the-ultimate-crm-data-cleanup-checklist