Wie können Sie die Qualität und Hygiene der CRM-Daten aufrechterhalten?

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CRM-Datenqualität und -Hygiene sind für jeden Marketingvorgang, der auf genaue und relevante Kundeninformationen angewiesen ist, von entscheidender Bedeutung. Schlechte Datenqualität kann zu Ressourcenverschwendung, verpassten Chancen und Reputationsschäden führen. Wie können Sie die CRM-Datenqualität und -hygiene in Ihrem Marketingbetrieb aufrechterhalten? Hier sind einige Tipps, die Ihnen helfen können.

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Blaine Tetterton

Marketing Operations Fanatic | PMP, Sales Ops, Revenue Growth, Lead Generation

1 Definieren von Datenstandards

Bevor Sie Kundendaten sammeln, speichern und verwenden, müssen Sie klare und konsistente Datenstandards definieren. Datenstandards sind die Regeln und Richtlinien, die festlegen, wie Daten formatiert, validiert und aktualisiert werden sollen. Beispielsweise können Sie über Datenstandards für Namenskonventionen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern und Leadphasen verfügen. Mit Datenstandards können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten zuverlässig, konsistent und in Ihrem gesamten Marketingbetrieb nutzbar sind.

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Blaine Tetterton

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A good way to find your data standards is to identfy your target persona. Review the information you would need to reach out to them in a wqay that they respond to, ex if they are not on linkedin then your don't need that as a field. After outlining your required fields, find the variations that can occur when that info is updated. Country and state are some of the most common to give issues. Next review all sources that input the data into your CRM and adjust as many of them to align to your standard.

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2 Implementieren von Data Governance

Data Governance ist der Prozess der Verwaltung und Überwachung Ihrer Datenqualität und -hygiene. Data Governance umfasst die Zuweisung von Rollen und Verantwortlichkeiten, das Festlegen von Richtlinien und Verfahren sowie das Festlegen von Metriken und Indikatoren. Mit Data Governance können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten konform und sicher sind und auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt sind. Sie können z. B. Data Governance-Rollen für Datenbesitzer, Data Stewards und Datenbenutzer haben. Data Governance-Richtlinien und -Verfahren können Dateneingabe, Datenbereinigung, Datenanreicherung und Datenüberwachung umfassen. Data-Governance-Metriken und -Indikatoren können Datengenauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität und Relevanz umfassen.

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Blaine Tetterton

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Do not ignore GDPR or Can-Spam laws. You need to know what they are for your target areas and have your unsubscribe and opt out options set accordingly. Always check that your rules in your marketing automation and CRM match and connect! Forms should have privacy policy information, emails should have opt out features and your systems should be storing and accounting for those.

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3 Verwenden von Datenqualitätstools

Datenqualitätstools sind Softwareanwendungen, die Ihnen helfen, Ihre Datenqualität und -hygiene zu automatisieren und zu optimieren. Datenqualitätstools können Sie bei der Durchführung verschiedener Aufgaben unterstützen, z. B. Datenvalidierung, Datendeduplizierung, Datenstandardisierung, Datenanreicherung und Datenanalyse. Datenqualitätstools können Ihnen helfen, Zeit zu sparen, Fehler zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern. Sie können z. B. Datenqualitätstools verwenden, um E-Mail-Adressen zu überprüfen, doppelte Datensätze zusammenzuführen, Datenfelder zu normalisieren, demografische Daten anzuhängen und Datenprobleme zu identifizieren.

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4 Trainieren von Datenbenutzern

Datennutzer sind die Personen, die auf Ihre Kundendaten zugreifen, sie bearbeiten und für verschiedene Zwecke nutzen, z. B. für Marketingkampagnen, Vertriebskontakte und Kundenservice. Datennutzer müssen geschult und aufgeklärt werden, wie sie ihre Datenqualitäts- und Hygienepraktiken nutzen können. Die Schulung von Datenbenutzern kann Ihnen helfen, die Datenkompetenz, das Bewusstsein und die Verantwortlichkeit zu erhöhen. Sie können z. B. Datenbenutzer darin schulen, wie sie Ihre Datenstandards befolgen, Ihre Data Governance-Richtlinien einhalten, Ihre Datenqualitätstools verwenden und Datenprobleme melden.

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5 Regelmäßige Überprüfung der Daten

Datenqualität und Hygiene sind keine einmaligen Ereignisse, sondern fortlaufende Prozesse. Daten ändern sich ständig, wenn Kunden mit Ihrer Marke interagieren, Feedback geben, ihre Präferenzen aktualisieren und sich auf ihrer Reise bewegen. Sie müssen Ihre Daten regelmäßig überprüfen, um sicherzustellen, dass sie den aktuellen Zustand und die Bedürfnisse Ihrer Kunden widerspiegeln. Die regelmäßige Überprüfung von Daten kann Ihnen helfen, Datenfehler, Lücken und Inkonsistenzen zu identifizieren und zu beheben. Sie können Ihre Daten z. B. monatlich, vierteljährlich oder jährlich überprüfen, je nach Volumen und Geschwindigkeit Ihrer Daten.

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Blaine Tetterton

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Reviewing your data has many points. Is your data updated and current? Do you have your unsubscribe contacts properly segmented? Are you removing spam/junk/test records that aren't needed? These are the normal questions to a healthy database. However you also want to measure the database stage. What % of database is marketable? What % is in your ICP? Are your contacts the proper personas you need to target? What stage are they in? By knowing your database inside and out you will be able to contribute to sales and marketing on what type of programs should be run, where they need to target, who engages, and if there will be enough pipeline.

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6 Holen Sie Feedback von Daten-Stakeholdern ein

Daten-Stakeholder sind die Personen, die ein Interesse oder einen Einfluss auf Ihre Kundendaten haben, z. B. Ihre Kunden, Interessenten, Partner, Lieferanten und Mitarbeiter. Daten-Stakeholder können wertvolles Feedback dazu geben, wie Sie Ihre Datenqualität und -hygiene verbessern können. Das Einholen von Feedback von Datenbeteiligten kann Ihnen helfen, deren Erwartungen, Bedürfnisse und Herausforderungen zu verstehen. Sie können beispielsweise Feedback von Datenbeteiligten durch Umfragen, Interviews, Fokusgruppen oder Onlineforen einholen.

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7 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

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1 Definieren von Datenstandards

2 Implementieren von Data Governance

3 Verwenden von Datenqualitätstools

4 Trainieren von Datenbenutzern

5 Regelmäßige Überprüfung der Daten

6 Holen Sie Feedback von Daten-Stakeholdern ein

7 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

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1 Definieren von Datenstandards

2 Implementieren von Data Governance

3 Verwenden von Datenqualitätstools

4 Trainieren von Datenbenutzern

5 Regelmäßige Überprüfung der Daten

6 Holen Sie Feedback von Daten-Stakeholdern ein

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