6 наиболее распространенных причин появления грязных данных CRM и как B2B-компании могут их избежать

rabia198 · Post by **rabia198** » Mon Jan 06, 2025 10:32 am

Не секрет, что данные, находящиеся в вашей CRM, не всегда находятся в лучшем состоянии. Неверные, дублирующиеся и неполные данные постоянно мешают работе системы.

Написание писем на неиспользуемый адрес электронной почты, работа с дублирующимися записями, неправильный часовой пояс — в лучшем случае это частые разочарования. В худшем случае это камни преткновения, подрывающие доход.

По данным IBM , некачественные данные номер телефона франция обходятся среднему бизнесу в 9,7 млн долларов.

Будь то бесчисленные часы, которые торговые представители тратят на исправление данных, упущенные возможности или принятие неправильных решений, стоимость грязных данных CRM трудно игнорировать.

Так каковы же наиболее распространенные причины грязных данных CRM для B2B и как их избежать?

В этой статье мы ответим на оба этих вопроса, исходя из нашего непосредственного опыта работы с грязными данными CRM в Dreamdata.

Мы рассмотрим:

6 примеров наиболее распространенных причин появления грязных данных в CRM-системах B2B

Что это значит для пользователя B2B

Как избежать грязных данных CRM

Как по-настоящему получить доступ к данным CRM с помощью Revenue Attribution

Вот еще одна статья о Dreamdata CRM .

Давайте копать!

6 наиболее распространенных причин грязных данных CRM в B2B
Из опыта Dreamdata по использованию данных CRM наших клиентов (из CRM-систем, таких как HubSpot и Salesforce ), мы сузили круг до 6 примеров грязных данных. Это:

Неверные данные .
Первыми в списке идут неверные данные. То есть данные, которые не соответствуют полю, в которое они были введены. Например, неправильный номер телефона для контакта или поле имени, содержащее дату.

Неполные/отсутствующие данные .
Неполные данные могут быть либо незавершенным полем, либо записью с нулевым значением, т. е. не добавленной информацией.

Неточные данные .
В этом случае данные по всем параметрам верны, но информация или некоторые ее части могут быть неточными. Типичным примером может служить запись электронной почты контакта, которая является личной, а не профессиональной. Или неправильное написание имени контакта.