销售代表分析 CRM 数据
根据IBM 的研究，不良数据每年给美国企业造成 3 万亿美元的损失，不幸的是，不良数据的影响还不止于此：
根据 1-10-100 数据质量原则，修复数据错误的相对成本会随着时间的推移呈指数增长，这可能就是为什么它现在已经达到 1 万亿美元大关的原因。
如果我们将该原则应用于客户关系管理 (CRM) 系统，那么防止不良数据进入 CRM 系统的成本为 1 美元，纠正现有问题的成本为 10 美元，而在问题导致内部或客户故障后修复该问题的成本约为 100 美元。
平均而言，名单每年减少22% 至 30% 。
根据销售与市场研究所和邓白氏的统计，每 30 分钟就会有 120 个商业地址和 75 个电话号码发生变化，20 位首席执行官离职，30 家新企业成立。
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不良数据会潜入 CRM（无论是缺失、不准确、输入错误字段、不合规还是 新加坡电话号码库 重复的数据），并逐渐降低系统的价值，同时增加补救大量小数据错误的成本。
例如，数据质量差会严重影响营销工作，过时的列表会降低投递率并增加垃圾邮件标签。
这些简单的失误可能会导致一场成功的活动产生数十万美元的收入，而一场活动几乎无法触及目标受众并产生参与度。在 CRM 中拥有高质量的数据是提供积极体验和增加收入的关键。
凭借准确的联系信息（例如经过验证的电子邮件地址）以及定期清理和标准化的数据，您更有机会及时向客户传达新闻、产品促销和追加销售机会。
不良数据可能会以以下方式影响用户采用并产生高昂代价：
不良 CRM 数据的影响
1. 它限制了投资回报率。
这个简单的 CRM 计算器可计算出，对于 50 位用户，在三年内，考虑到管理员和附加组件，一家公司在 CRM 上的花费接近 40 万美元。如果没有人相信结果，那么这些钱就完全浪费了。
由于销售代表浪费时间搜索重复信息以寻找正确的客户，他们不太可能采用 CRM。或者，如果数据缺失或不准确，导致难以联系到联系人，他们可能会选择其他方法来获取信息。
2.波动可能太大。
关键在于保持一致性。如果数据质量始终如一，就会建立对数据的信任，需要利用这些数据的团队也会开始认为这些数据是值得信赖的。反过来，他们更倾向于使用数据来做出业务决策和预测，从而使他们的工作更轻松，团队更有效率。
如果营销代表由于数据或电子邮件地址缺失或不准确而导致细分不准确，则会遇到大量的跳出率，并且对系统的信任度会受到限制。
3.它会助长不良习惯。
所有角色都存在这样的问题。当用户根据经验不信任数据时，他或她将不会花太多精力确保输入的数据符合“良好”标准。但是，当数据良好且值得信赖时，用户就不太可能输入不良数据。他们不想“把事情搞糟”。
依赖 CRM 数据获取准确预测/渠道数据的经理会因为数据重复、缺失和不准确而得到不准确的报告。经理可能会求助于外部资源获取数据，这向上层传达了 CRM 毫无用处的信息。
幸运的是，有办法通过制定清晰的流程来获得和维护高质量数据，从而最大限度地减少不良数据。结果是一台运转良好的 CRM 机器，充满了可靠的数据，这些数据可以培养人们对系统和管理层实施的数据质量流程的尊重，并在销售、营销和其他业务部门获得较高的用户采用率。
让我们讨论一下您的团队应该在 CRM 中存储哪些类型的数据以改善沟通和业务流程。
CRM 数据包括什么？
1. 身份数据
身份数据包括可用于识别您的客户、潜在客户和联系人的描述性详细信息。理想情况下，这些数据应支持您的有针对性的推广工作。身份数据可以包括：
姓名— 通常包括联系人的名字和姓氏。
邮寄信息——联系人可以接收邮件或产品的实际地址。
电子邮件地址和电话号码——此外，值得注意的是联系人是否有喜欢的沟通方式。
社交媒体——社交媒体账户和首选社交媒体句柄的链接。
相关个人信息——出生日期、与您的产品或服务相关的账户信息。
2.描述性数据
描述性数据包括与您的联系人相关的生活方式详细信息。这些数据可以让您从更个人的层面全面了解您的潜在客户和联系人，从而深入了解他们的一般选择。在您的 CRM 中，描述性数据可以包括：
职业和教育详情——公司名称、职业和教育水平。
家庭详情——联系人的婚姻和父母状况，以及他们有多少个孩子。
生活方式信息——房屋所有权状况、汽车所有权状况、一般兴趣。
