{"id":13455,"url":"\/distributions\/13455\/click?bit=1&hash=8bce2c32fc522b9cfe1ab89089eff75ab558dbec8812c3dda390faecf1c743f2","title":"\u00ab\u0410 \u0442\u044b \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0440\u0438\u0435\u043b\u0442\u043e\u0440?\u00bb \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043d\u0435\u043b\u043e\u0432\u043a\u0438\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u0431\u0440\u043e\u043a\u0435\u0440\u0443","buttonText":"\u041f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0438\u0442\u0435","imageUuid":"ca4cf1a1-a5ed-5aca-9f34-357accc11bb1","isPaidAndBannersEnabled":false}
Антон Борода

Как заработать на 20% больше соблюдая гигиену?!

Что делать, если вы недавно устроились специалистом по продажам, маркетингу или сервисной поддержки в новую компанию и обнаружили, что её данные пребывают в полнейшем хаосе?

Для большинства B2B-компаний это самая большая проблема. Кроме того, грязные данные – это финансовые потери. Сотрудники Массачусетского технологического института выяснили, что каждый год компании недополучают в среднем 15-25% дохода именно из-за наличия в их CRM-системе недостоверной информации.

Обеспечить доступность, полноту, актуальность и, что важнее всего, точность данных в корпоративной CRM-системе – это трудная миссия. Однако именно достоверные данные являются ключом к созданию эффективной системы управления продажами, маркетингом или сервисом.

Каждый специалист по продажам, маркетингу, сервисной поддержки должен усвоить следующую истину: данные, на которые можно положиться, – это лишь достоверные данные из CRM-системы. И главная загвоздка заключается в том, что обеспечить доступность, полноту, актуальность и, что важнее всего, точность данных в корпоративной CRM-системе – это трудная миссия.---

Что называют грязными CRM-данные?

Грязные (некорректные) данные – это любые сведения, которые не относятся к рассматриваемому объекту, устарели, являются неполными, дублируют друг друга или содержат неточности.

Сразу присвоим им типы:

• Устаревшие или не относящиеся к рассматриваемую объекту.

Сведения о юрлице, которого уже не существует (реорганизовано, куплено-продано), или о сотруднике, который уволился или перешёл в другую фирму, открыл свою, изменились: номер телефона, почта и т.д.

• Неполные или частичные данные.

Если в карточке компании-контрагента не указана существенная информация (рыночный сегмент, масштаб деятельности и т.д.). В коммуникационных записях нет описания итогов и дальнейших шагов.

• Дублирующие данные.

Если одни и те же сведения хранятся и повторяются одновременно в нескольких объектах и/или системах.

• Неточные данные.

Если какие-либо поля заполняются некорректно или с использованием ложных сведений (например, если человек при заполнении веб-формы указал несуществующий имейл, телефон и т.д.).

Как мы видим, грязные данные создают большую путаницу и мешают эффективной работе компании. Давайте проанализируем, какой эффект ошибочные данные оказывают на продуктивность сотрудников и компании в целом.

Почему грязные данные не позволяют масштабироваться?

Некорректные данные губительны для компании: они подрывают процесс планирования и негативно влияют на продуктивность.

Прогнозирование

Рассмотрим планирование продаж. Из-за грязных данных ваши прогнозные значения могут оказаться сильно завышенными или заниженными. К примеру, если в ближайшее время вы планируете закрыть несколько сделок, но их точные даты неизвестны, у вас не получится рассчитать актуальные сроки для воронки продаж. А значит, у руководства отдела продаж не будет точного понимания того, каких результатов команда добьётся в текущем месяце или квартале. Если вы не можете сделать корректный прогноз, то планирование мощностей тоже окажется под угрозой.

Достаточно, чтобы грязные данные всего один раз проникли в вашу CRM-систему – и всё начнёт рушиться, как карточный домик. Это одно из неприятных свойств таких данных: они приводят к тому, что число проблем и ошибок растёт в геометрической прогрессии.

Впоследствии вам придётся «тушить пожары», тратя на это время и деньги, а новые возможности для масштабирования будут упущены. В каждом квартале и в каждом отчётном году ваша кривая роста будет демонстрировать лишь снижение.-

Продуктивность

Что же касается продуктивности, то возьмём в качестве примера компанию, которая работает с «холодными» продажами и стремится повысить их эффективность. Каждый день специалисты по продажам в этой компании используют внутренние данные, на основе которых они решают, по какому номеру лучше позвонить (отправить письмо) потенциальному клиенту, и как с ним общаться, если звонок всё же состоится.

Очень важно, чтобы у сотрудника были только достоверные данные: они позволят быстро распределить клиентов по категориям для дальнейшего выстраивания индивидуальной стратегии работы с ними.

Если надёжных данных нет, то сотрудники отдела продаж будут тратить силы и время на «бесперспективного» клиента или в разговоре с ним будут опираться на ложные сведения о его фирме, а это подорвёт доверие клиента и, что самое неприятное, сведёт шансы на закрытие сделки к нулю.

Аналогия

Представьте мойку на своей кухне, в которой после завтрака, обеда и ужина скапливается посуда. Если вовремя ее не мыть, вы не сможете кушать из чистой посуды. Выход есть — у вас будет выбор или мыть сразу, есть из одноразовой или тратить много времени в конце дня (для кого-то это не очень приятное занятие).

И если, всё же компания погрязла в ошибочных данных, а разумное управление ими отсутствует, то на корпоративной «мойке» будет скапливаться всё больше посуды. Из-за непродуманной структуры CRM-системы воронка продаж сузится, потенциал снизится, а количество перспективных лидов, расположенных в верхней части воронки, уменьшится. Это, в свою очередь, приведёт к снижению продуктивности и к сокращению количества закрытых сделок.

Скорее всего ;) вы моете посуду сразу, так как это эффективный способ предупредить коллапс. Не есть из одноразовой посуды и перед гостями будет не стыдно.

Как провести оптимизацию грязных CRM-данных?

Есть несколько путей. Самостоятельно, выделить отдельного специалиста в штате или поручить консалтинговой компании, которая проведет аудит и предложит варианты решения.

Рассмотрим вариант самостоятельной работы. Итак, вы перешли в новую компанию, которая использует в своей работе CRM-систему. Перед вами стоит следующая задача: проверить степень достоверности данных и устранить имеющиеся проблемы.

Как это сделать?

1. Оцените текущее состояние данных

Для этого вам понадобится составить своего рода словарь данных, который позволит понять значение всех полей, имеющихся в системе. Такой процесс известен также как «маппинг». Запишите в столбик названия текущих полей в системе (по каждому объекту отдельно) , а напротив них укажите, в какие поля их необходимо преобразовать. При необходимости можно добавить третий столбик с комментариями и предложениями (да работа муторная, но она нужна).

2. Проведите анализ данных

Разобравшись с тем, как устроен процесс работы с данными, проведите их детальный анализ. Это поможет узнать, какие поля понятны сотрудникам других отделов и активно используются ими, а какие напоминают старые ненужные сувениры, пылящиеся на полке. Для этого задавайте себе такие вопросы:

• Можно и/или нужно использовать эти данные для составления отчётов?
• Кто пользуется этими данными (какие сотрудники, отделы)?
• Как пользуются (заполняют, редактируют, удаляют)?
• Есть ли возможность оптимизировать эти данные?
• Можно ли при помощи этих данных добиться желаемого коммерческого результата?

3. Подключите к работе руководство

На финальном этапе нужно поделиться своими идеями с начальством, обосновать добавление, изменение или удаление каких-либо поле. Важно показать, в чём заключается польза нового принципа работы с данными (возможности оптимизации, автоматизации, меньше времени на рутину, больше перспективных лидов, более достоверные отчёты по продажам, маркетингу, сервисной поддержке), и тогда у коллег появится стимул чаще обновлять данные, а это будет способствовать большей чистоте данных в целом по компании.

Результат

Итак, приведённые выше рекомендации выполнены, и CRM-система вашей компании наконец-то стала понятной и «чистой». Но как поддерживать её в таком состоянии? Для этого нужно выбрать подходящее мерило успеха и разработать на его основе показатель качества данных, а также срок регулярной проверки, который будет отражать специфику вашей фирмы.

Например, если вы хотите сделать данные более полными, то создайте эталонный образец, отвечающий всем вашим требованиям, и сравнивайте с ним все остальные данные. Если это окажется невозможным, то заново проанализируйте вашу систему и внесите необходимые коррективы.

«Какие вводные, такой и результат» – один из главных принципов, о котором должен помнить любой специалист, и это совершенно не случайно. Сможет ли ваша компания добиться большего успеха, работая с недостоверными и неточными данными? Очевидно, что нет.

CRM-система – это невероятно полезный инструмент, но ему подвластна только та информация, которая в него попадает. Потратив время на чистку и оптимизацию данных, вы впоследствии сможете сэкономить его, когда речь зайдёт о масштабировании продаж, маркетинга или сервисной поддержки.

Остались вопросы или нужна помощь с аудитом отделов продаж, процессов и/или подбором #CRM .

Пишите, звоните, будут деньги — высылайте.

0
Комментарии
Читать все 0 комментариев
null