8 alasan mengapa data pelanggan Anda tidak bersih

• Apakah Anda berjuang untuk melacak minat dan kebutuhan pelanggan Anda di berbagai saluran?
• Apakah Anda lelah membuang-buang waktu dan sumber daya yang berharga untuk mencoba menghubungi pelanggan yang sudah pindah?
• Apakah Anda merasa terus-menerus mengejar data alih-alih menutup transaksi?

Jika Anda menjawab "ya" untuk semua pertanyaan ini, Anda perlu mengubah pendekatan Anda terhadap manajemen data secepatnya.

Pada akhirnya, mereka menyebut data sebagai minyak abad ke-21 karena suatu alasan.

Sama seperti minyak, data sangat berharga dan sangat tidak berguna jika dikumpulkan dan diproses secara tidak benar.

Kegagalan untuk mempertahankan basis data pelanggan yang sangat bersih akan menghilangkan kesempatan Anda untuk membuat keputusan berdasarkan informasi, memberikan pengalaman yang dipersonalisasi, dan mendorong pertumbuhan pendapatan.

Anda mengerti intinya. Jika Anda ingin bisnis Anda berhasil, Anda harus memperhatikan kebersihan data Anda.

Tapi inilah pertanyaannya... Bagaimana data menjadi kotor?

Sebenarnya, banyak faktor yang dapat berkontribusi untuk itu.

Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi delapan alasan paling umum mengapa data pelanggan menjadi tidak bersih , termasuk kesalahan manusia, data usang, dan kurangnya tata kelola. Kami juga akan mendalami pentingnya data pelanggan yang bersih untuk bisnis dan berbagi kiat praktis untuk memastikan data pelanggan bersih.

Jadi, jika Anda siap mempelajari dari mana semua kekacauan ini berasal, mari kita mulai!

Mengapa data pelanggan Anda berantakan: Memahami 8 penyebab teratas

Apakah database pelanggan Anda berantakan, atau apakah Anda mencoba menghindari kekacauan itu, tujuh alasan untuk data pelanggan yang tidak bersih ini patut diwaspadai.

Alasan #1: Kurangnya standarisasi

Kurangnya standardisasi mengacu pada tidak adanya definisi, format, dan struktur data yang konsisten.

Ketika data pelanggan dikumpulkan dan disimpan dalam format yang berbeda, tidak konsisten di berbagai sistem, menjadi tantangan untuk mengintegrasikan dan menganalisis data secara efektif.

Ketidakkonsistenan data ini dapat mengakibatkan variasi dalam tipe data, konvensi penamaan, pemformatan, dan detail penting lainnya , sehingga sulit untuk membandingkan dan menganalisis data di berbagai sumber.

Misalnya, jika tenaga penjualan yang berbeda menggunakan aturan yang berbeda untuk memformat alamat pelanggan, database akan dibanjiri dengan catatan duplikat atau yang hilang, sehingga tidak mungkin untuk mendapatkan pandangan yang jelas tentang pelanggan Anda.

Selain itu, jika Anda menyimpan data pelanggan dalam format yang berbeda atau dengan detail yang berbeda-beda, akan sulit untuk mengelompokkan pelanggan secara akurat untuk kampanye pemasaran dan penjangkauan penjualan yang ditargetkan.

Kurangnya standardisasi juga dapat menyebabkan pelaporan yang tidak akurat, pengambilan keputusan yang buruk, dan kurangnya pandangan ke depan tentang tren dan wawasan.

Misalnya, jika perusahaan Anda beroperasi di beberapa wilayah dan menggunakan nama berbeda untuk produk atau layanan yang sama, pasti akan ada kebingungan saat menganalisis data terkait penjualan atau kepuasan pelanggan. Akhirnya, hal itu dapat menyebabkan ketidakpuasan pelanggan ketika informasi yang salah atau tidak konsisten disajikan kepada mereka.

Berikut adalah dua kartu pelanggan untuk mengilustrasikan ketidakkonsistenan kecil, meskipun merugikan yang dapat muncul dalam database pelanggan Anda, jika Anda gagal menstandarkan proses entri data…

Perhatikan bagaimana meskipun data dalam kedua kasus sama, cara memasukkannya sama sekali berbeda. Hal ini dapat menyebabkan tenaga penjualan menyebut prospek mereka "Malfoy" sebagai nama depan mereka, bukan "Draco" di email otomatis yang menggunakan makro untuk mempersonalisasi komunikasi.

Standardisasi entri data memastikan bahwa setiap orang yang memasukkan data mengikuti serangkaian pedoman yang mempromosikan akurasi, kelengkapan, dan konsistensi, yang menghasilkan data yang lebih bersih dan lebih andal.

Alasan #2: Data tidak lengkap

Data yang tidak lengkap mengacu pada informasi yang hilang atau tidak mencukupi yang mencegah bisnis mendapatkan pemahaman lengkap tentang pelanggan mereka.Data yang hilang dapat mencakup antara lain informasi sepertialamat email pelanggan, nomor telepon, atau riwayat pembelian.

Ketidaklengkapan data merupakan masalah yang mengganggu banyak database pelanggan. Memiliki data yang tidak lengkap mungkin membutuhkan banyak waktu dan upaya bagi tenaga penjualan untuk mengetahui cara menghubungi prospek mereka atau membuat prospek tertentu benar-benar tidak mungkin tercapai.

Bayangkan skenario berikut…

Anda mendapatkan prospek baru yang ditugaskan, dan saat Anda membuka kartu pelanggan prospek untuk menjangkau mereka, Anda melihat ini…

Selain membuat Anda sangat marah pada manajer penghasil prospek, situasi seperti ini berarti Anda perlu mendapatkan data sendiri. Mengganggu.

Situasi ini bahkan bukan yang terburuk yang bisa didapat.

Data yang tidak lengkap dapat mempersulit segmentasi pelanggan atau personalisasi kampanye pemasaran secara akurat , yang menyebabkan hasil bisnis yang buruk.

Selain itu, hal itu juga dapat berdampak buruk pada pengalaman pelanggan . Jika informasi kontak pelanggan hilang atau salah, hal itu dapat menyebabkan hilangnya peluang untuk melibatkan mereka atau menyelesaikan masalah. Hal ini mengakibatkan ketidakpuasan dan hilangnya pendapatan.

Terakhir, data yang tidak lengkap sering menyebabkan pelaporan dan analisis yang tidak akurat yang dapat berdampak negatif pada pengambilan keputusan. Jika perusahaan perlu menyertakan data tentang kinerja produk, mereka mungkin tidak dapat mengidentifikasi area perbaikan atau mengoptimalkan strategi penjualan mereka.

Selain itu, data yang tidak lengkap dapat menyebabkan kesimpulan yang bias atau tidak lengkap , menyebabkan bisnis membuat keputusan berdasarkan informasi yang salah.

Alasan #3: Kesalahan manusia

Kesalahan manusia berarti membuat kesalahan saat melakukan tugas atau proses.Dalam hal mengelola data pelanggan, kesalahan manusia dapat terjadi selama entri data manual, di mana orang mungkin salah ketik atau memasukkan data di bidang yang salah.

Ini adalah yang paling dimaafkan dari daftar ini. Kita semua adalah manusia, dan terkadang manusia membuat kesalahan. Kesalahan ini bisa sesederhana salah mengeja John sebagai “Jhon” di kartu pelanggan, yang bukan masalah besar.

Masalah besar adalah ketika kesalahan manusia menyebabkan sebagian nomor telepon atau alamat email salah ketik, atau seluruh nomor telepon/alamat email dimasukkan ke dalam kartu pelanggan yang salah.

Dalam kasus seperti ini, penjangkauan penjualan tidak akan menjadi pilihan.

Kadang-kadang, kesalahan manusia dapat mengakibatkan seluruh prospek harus dikirim kembali untuk regenerasi, agar data diisi kembali dengan benar.

Alasan #4: Data kedaluwarsa

Data kedaluwarsa mengacu pada data pelanggan yang belum diperbarui untuk mencerminkan informasi terkini atau perubahan perilaku pelanggan.Ini dapat mencakup informasi kontak yang kedaluwarsa, preferensi produk atau layanan yang kedaluwarsa, atau riwayat pembelian yang kedaluwarsa.

Memperbarui data secara berkala penting untuk menghindari ketidakakuratan dan kesalahan.

Misalnya, jika pelanggan mengubah nomor telepon, alamat, atau email, lupa memperbarui informasi ini di database dapat menyebabkan masalah komunikasi dan kehilangan kesempatan untuk berinteraksi dengan mereka.

Data pelanggan yang kedaluwarsa juga dapat berdampak negatif pada kampanye pemasaran, yang mengarah ke pesan yang tidak relevan atau tidak tepat sasaran yang menghasilkan pengalaman pelanggan yang negatif dan penurunan keterlibatan.

Misalnya, jika data tentang paket pembayaran mana yang digunakan pelanggan tidak berubah saat pelanggan melakukan upgrade, staf penjualan mungkin memberikan informasi yang tidak akurat saat menangani masalah.

Selain itu, menggunakan data yang tidak akurat atau usang untuk pengambilan keputusan dapat menyebabkan hasil yang buruk dan sumber daya yang terbuang percuma. Jika prakiraan penjualan didasarkan pada data penjualan yang kedaluwarsa, hal itu dapat menyebabkan prediksi yang salah, yang mengakibatkan alokasi sumber daya yang tidak efisien atau peluang yang terlewatkan.

Sangat penting untuk selalu memperbarui data Anda untuk memastikan keberhasilan operasi bisnis Anda.

Alasan #5: Duplikasi data

Duplikasi data mengacu pada keberadaan banyak salinan dari data yang sama dalam database.Duplikasi data terjadi ketika informasi pelanggan yang sama dimasukkan berkali-kali, seringkali karena kesalahan manusia atau gangguan sistem.

Duplikasi data dapat terjadi pada berbagai tahapan proses pengelolaan data, seperti selama entri data, migrasi data, atau integrasi sistem. Ini juga dapat dihasilkan dari proses validasi data yang tidak lengkap atau tidak konsisten.

Gagal mengatasi duplikat dalam data pelanggan dapat mengakibatkan konsekuensi yang parah bagi bisnis Anda.

Pertama, rekaman duplikat dapat membelokkan analisis data dan menyulitkan untuk mendapatkan pemahaman komprehensif tentang perilaku pelanggan atau kinerja bisnis.

Mereka juga dapat menyebabkan masalah komunikasi dan penurunan kepuasan pelanggan. Jika bisnis menggunakan catatan duplikat untuk mengirim pesan pemasaran, mereka dapat mengirim beberapa pesan ke pelanggan yang sama.

Data yang tidak konsisten juga dapat menimbulkan kebingungan dan ketidakpercayaan terhadap kemampuan bisnis dalam mengelola data pelanggan, yang pada akhirnya mengakibatkan turunnya loyalitas pelanggan.

Terakhir, mengelola duplikat bisa agak mengganggu dan menghabiskan waktu bagi perwakilan penjualan Anda. Itu memakan sumber daya yang berharga dan menunda operasi bisnis yang penting.

Sangat penting untuk berinvestasi dalam sistem CRM yang kuat seperti NetHunt CRM yang membantu Anda mengidentifikasi dan menghapus duplikat secara otomatis.

Dengan NetHunt CRM, Anda dapat memastikan data pelanggan yang bersih dan akurat, menghasilkan pengambilan keputusan yang lebih baik, pengalaman pelanggan yang lebih baik, dan, pada akhirnya, hasil yang lebih menguntungkan untuk bisnis Anda.

Cobalah NetHunt CRM — 14 hari pertama gratis

Alasan #6: Kurangnya tata kelola data

Tata kelola data mengacu pada proses, kebijakan, dan pedoman yang diterapkan bisnis untuk mengelola data mereka secara efektif.

Tanpa kebijakan dan prosedur yang jelas untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menggunakan data pelanggan, karyawan dapat melakukan kesalahan atau terlibat dalam aktivitas yang tidak sah. Kadang-kadang mereka bahkan mungkin berbagi data dengan pihak ketiga tanpa persetujuan yang tepat.

Hal ini dapat menyebabkan ketidakakuratan data, duplikasi, dan hilangnya kualitas data, sehingga sulit untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan membuat keputusan yang tepat.

Selain itu, kurangnya tata kelola meningkatkan risiko pelanggaran data dan ketidakpatuhan terhadap peraturan yang dapat merusak reputasi dan kredibilitas organisasi.

Untuk mengatasi hal tersebut, perusahaan perlu…

• Tetapkan kebijakan, prosedur, dan peran tata kelola data yang jelas untuk memastikan standar dan praktik kualitas data yang konsisten di seluruh organisasi.
• Berinvestasi dalam teknologi yang sesuai, seperti CRM, untuk mengotomatiskan dan menerapkan kebijakan tata kelola data, meminimalkan risiko kesalahan dan aktivitas data yang tidak sah.
• Pastikan bahwa data pelanggan akurat, lengkap, dan aman secara konsisten, memungkinkan organisasi memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan membuat keputusan yang tepat.

Alasan #7: Masalah integrasi

Integrasi CRM sangat bagus! Mereka membantu bisnis mengamankan lebih banyak prospek dari berbagai sumber, serta menyatukan semua tumpukan teknologi. Namun, terkadang integrasi mengacaukan data yang mereka kumpulkan, dan Anda akan mendapatkan catatan pelanggan yang tidak benar.

Masalah integrasi dapat menyebabkan data pelanggan menjadi tidak bersih dengan menciptakan ketidakkonsistenan dan duplikasi di berbagai sistem. Ketika banyak sistem terlibat, data dapat digandakan atau tidak sinkron, yang menyebabkan perbedaan dalam informasi pelanggan.

Misalkan Anda menerapkan CRM yang solid dari vendor yang peduli dengan pelanggan mereka seperti NetHunt CRM. Dalam hal ini, Anda akan memiliki lebih sedikit masalah dengan integrasi, tim sukses pelanggan akan ada untuk membantu Anda jika Anda mengalami kesalahan.

Alasan #8: Anda menggunakan spreadsheet atau catatan untuk mengelola data pelanggan Anda

Alasan yang disebutkan di atas untuk data yang berantakan berlaku dalam skenario tersebut ketika Anda sudah menggunakan perangkat lunak khusus untuk mengelola kecocokan. Misalnya, jika entri data Anda manual, Anda belum mengonfigurasi bidang wajib atau mengaktifkan fungsi pencegahan duplikat.

Namun, jika Anda menyimpan informasi tentang prospek, pelanggan, dan penawaran Anda dalam spreadsheet digital atau — terengah-engah! — di notepad fisik, aman untuk mengatakan bahwa situasi Anda lebih buruk. Jauh lebih buruk.

Jika Anda tidak memanfaatkan alat manajemen data khusus, Anda membuat diri Anda rentan terhadap semua kesalahan yang telah kita diskusikan

Dibandingkan dengan sistem CRM, spreadsheet dan rekan paperback mereka lebih rendah.Mereka kekurangan fitur yang diperlukan untuk mengelola data pelanggan secara efektif…

1. Mereka tidak dapat mengotomatiskan entri data.
2. Mereka tidak memiliki database terpusat, yang menyebabkan inkonsistensi dan inefisiensi data.
3. Mereka tidak menawarkan kesempatan untuk merujuk silang catatan.
4. Mereka tidak memiliki langkah-langkah keamanan yang tepat, membuat data pelanggan yang sensitif berisiko hilang atau dicuri.
5. Tidak sesuai dengan pertumbuhan bisnis, yang dapat menyebabkan hilangnya peluang dan penurunan efisiensi.
6. Mereka tidak dapat secara efisien menyimpan audit perubahan pada kartu klien.

Untuk informasi selengkapnya tentang topik ini, lihat artikel kami tentang hal-hal yang tidak dapat dilakukan tim Anda dengan CRM spreadsheet.

Mengapa penting untuk menjaga data pelanggan Anda tetap bersih?

Sebagai pemilik bisnis, Anda mungkin menyadari peran penting yang dimainkan pelanggan Anda dalam keberhasilan usaha Anda. Anda mungkin mengumpulkan banyak data tentang mereka — detail kontak mereka, riwayat pembelian, preferensi, dan banyak lagi.

Namun, penting untuk diingat bahwa jika data ini tidak akurat, teratur, dan terkini, tidak ada gunanya bagi Anda. Anggap saja seperti mencoba mengoperasikan mesin dengan oli yang terkontaminasi - mungkin berhasil untuk sementara waktu, tetapi pada akhirnya menyebabkan masalah yang signifikan.

Jadi apa itu data "bersih"? Pada dasarnya, ini mengacu pada data yang akurat, terkini, dan terorganisir secara logis.

Misalnya, jika pelanggan telah pindah ke lokasi baru, alamat lama mereka tidak begitu berharga bagi Anda. Demikian pula, memiliki banyak entri untuk pelanggan yang sama, masing-masing dengan ejaan yang berbeda atau informasi yang tidak lengkap, dapat menjadi mimpi buruk logistik.

Jika data pelanggan Anda tidak bersih, Anda membuang banyak sumber daya, termasuk waktu dan uang.

Misalnya, Anda mungkin mengirimkan materi promosi ke alamat yang salah atau menghubungi pelanggan yang telah menyatakan ketidaktertarikannya. Selain itu, jika Anda tidak dapat menganalisis data dengan mudah, Anda mungkin kehilangan wawasan penting yang dapat membantu meningkatkan bisnis Anda.

Namun, yang lebih penting lagi adalah risiko terhadap reputasi Anda. Bayangkan mengirim email ke pelanggan yang dimulai dengan "Yang Terhormat [Nama Depan]," hanya untuk memanggil mereka sebagai "Bob" ketika nama mereka sebenarnya adalah "Sue."

Meskipun ini mungkin tampak sebagai kesalahan kecil, hal itu dapat membuat Anda tampak lalai atau tidak sopan.

Kami memiliki artikel di blog kami di mana kami memberi tahu Anda semua tentang cara memastikan data pelanggan Anda bersih dan benar. Coba lihat!

Bagaimana memastikan data pelanggan bersih dan benar

Artikel ini untuk manajer penjualan yang ingin membersihkan data mereka. Ini menampilkan tujuh tip dan tiga suara pemimpin bisnis yang menjelaskan dengan tepat bagaimana melakukannya!

Blog NetHunt | Penjualan, Pemasaran, dan CRM George Rowlands

Itu dia!

Kami mengimbau semua bisnis untuk mengambil langkah-langkah yang diperlukan untuk memastikan data pelanggan mereka bersih. Menerapkan kebijakan, berinvestasi dalam teknologi yang tepat, dan selalu memperbarui data adalah kunci untuk memastikan data Anda akurat, andal, dan siap digunakan.

Dengan memprioritaskan data pelanggan yang bersih, Anda dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan Anda, membuat keputusan berdasarkan informasi, dan pada akhirnya mendorong pertumbuhan pendapatan.

Jadi, mari kita menyingsingkan lengan baju dan mulai membersihkan data pelanggan kita!