質の悪いデータは、営業チームの生産時間の27%を無駄にしています。ここでは、その問題を解決するためのチェックリストをご紹介します。.
データ品質 これはデータベース管理者の問題ではありません。これは収益の問題です。 ガートナーのデータ分析調査, データ品質の悪さにより、組織は年間平均1,290万ドルの損失を被っている。営業チームにとって、その影響はさらに直接的だ。: 間違ったメールアドレス、使われていない電話番号、古い連絡先はすべて機会損失である。.。.
課題は、B2Bデータは自然に劣化していくという点です。転職したり、企業が合併したり、電話番号が再割り当てされたり、メールアドレスがエラーになったりするからです。. エクスペリアンのデータ品質調査 調査によると、企業の94%が顧客および見込み客データが不正確であると疑っている。.
解決策は一度きりの清掃ではありません。体系的なアプローチ、つまりチームが定期的に実行するチェックリストです。飛行前点検のようなものだと考えてください。「昨日は問題なさそうだった」からといって、飛行前点検を省略することはありません。 ビジネスデータベース 同じ規律を受けるに値する。.
このインタラクティブなチェックリストを使用して、販売データベースを監査してください。完了したら、各項目をクリックしてください。 Informaticaのデータ管理におけるベストプラクティス, 構造化されたチェックリストに従うチームは、データ関連のエラーを70%削減できる。.
すべてのメールアドレスに有効なMXレコードが設定されていることを確認してください。目標：バウンス率2%未満。.
名前とドメインのあいまい一致を使用して、重複する企業や連絡先をスキャンします。.
電話機のフォーマットがE.164規格に準拠していること、および回線がまだ有効であることを確認してください。.
過去90日間に役職が確認されていない連絡先にフラグを立ててください。.
すべての記録に、会社名、業種、規模、ウェブサイト、所在地が記載されていることを確認してください。.
業種コード、企業規模、地域タグが一致していることを確認してください。.
すべてのリードに有効なソース属性（イベント、ウェブ、紹介、購入）が付与されていることを確認してください。).
オプトアウトした連絡先、ハードバウンスした連絡先、または削除を要求した連絡先を削除するか、フラグを立ててください。.
CRMの収益関連フィールドと実際の請求書または請求データを照合する。.
180日以上やり取りのない記録にはフラグを付け、再エンゲージメントまたはアーカイブ化を検討してください。.
すべてのアカウントが正しい営業担当者と担当地域に割り当てられていることを確認してください。.
CRMデータがマーケティングオートメーション、データエンリッチメント、および営業ツールと正しく同期していることを確認してください。.
ほとんどの営業リーダーは、営業担当者の販売能力向上のための研修に力を入れています。しかし、営業担当者が使われていない電話番号に電話をかけたり、無効なメールアドレスにメールを送ったり、半年前に退職した人に営業をかけたりしているようでは、どんなに研修をしても問題は解決しません。. DataQuality.comの調査 クリーンなデータを持つチームは、そうでないチームよりも35%多く取引を成立させるという結果が出ている。.
複利効果は恐ろしい。500のアカウントを持つ営業担当者が、そのうち30%にデータ不良がある場合、実質的には350アカウントの担当をしていることになる。つまり、1サイクルあたり150時間の無駄な電話、メール、調査時間が発生する。これを10人の営業担当者のチームで掛け合わせると、 3人のフルタイム営業担当者がデータ腐敗に.。.
スマートなチームは、データ品質を、 販売後のフォローアップ ――これは譲れない規律である。上記のチェックリストを毎月実行することで、問題が深刻化する前に発見できる。.
メールアドレスの自動検証と重複検出を設定してください。これらはバックグラウンドで実行され、手動操作なしで問題を検出します。ほとんどのCRMは、このためのルールベースのアラート機能をサポートしています。.
上記の12項目のチェックリストをすべて実行してください。毎月、チームメンバーの中から1名を「データチャンピオン」に任命してください。所要時間は2～3時間ですが、40時間以上の無駄な労力を削減できます。.
使用する データエンリッチメント 企業情報の更新、不足項目の追加、データベース全体の連絡先情報の確認を行うサービス。.
非アクティブなレコードをアーカイブし、セグメントを再構築し、 理想的な顧客像 変化した。.
| メトリック | 貧しい | 良い | 素晴らしい |
|---|---|---|---|
| メールのバウンス率 | 5%以上 | 2～5％ | 2%未満 |
| 重複率 | 10%以上 | 3～10％ | 3%未満 |
| フィールドの完全性 | 60%未満 | 60～85％ | 85%以上 |
| 接触時期（過去90日間）) | 50%未満 | 50～75％ | 75%以上 |
| 電話接続率 | 15%未満 | 15～30％ | 30%以上 |
検証済みのデータを使用するチーム フォンセル データはソース側で事前に検証されているため、通常は「良好」または「優良」の範囲から始まります。.
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