Data Quality Automation sørger for at CRM-dataene dine holder høy kvalitet uten at du må rydde manuelt. Automatiserte prosesser validerer, renser og standardiserer informasjon kontinuerlig, slik at du kan stole på dataene når du tar viktige beslutninger eller sender ut kommunikasjon.
Hvorfor er datakvalitet så viktig – og hva kan automatiseres?
Dårlige data koster tid, penger og troverdighet. Når kontaktinformasjon er feil, e-postadresser er utdaterte, eller firmaopplysninger mangler, blir både markedsføring og salg mindre effektive. Data Quality Automation løser dette ved å sette opp regler og arbeidsflyter som automatisk oppdager og retter vanlige problemer. Du kan automatisere formatering av telefonnumre, validering av e-postadresser, standardisering av firmabeskrivelser, og oppdatering av manglende felter. HubSpot tilbyr innebygde verktøy for datakvalitet gjennom Operations Hub, men du kan også bygge egne løsninger med arbeidsflyter og integrasjoner. Dette sikrer at dataene hele tiden holder en høy standard, uten at noen må huske på å rydde opp manuelt.
Slik setter du opp effektiv datakvalitetsautomatisering
Start med å kartlegge de vanligste datakvalitetsproblemene i din CRM. Hvor finner du duplikater, ufullstendige poster, eller feil format? Lag arbeidsflyter som automatisk håndterer disse problemene når de oppstår. Sett opp validering av nye data når de kommer inn, og planlegg regelmessig rensing av eksisterende data. Bruk HubSpots verktøy for duplikatgjenkjenning, og implementer standarder for hvordan informasjon skal formateres og kategoriseres. Overvåk resultatene ved å måle datakvalitetspoeng og følge med på hvor mange poster som rettes automatisk. Test med ett konkret problem først – for eksempel å sikre at alle telefonnumre har riktig format – og utvid løsningen gradvis etter hvert som du ser resultater.
Eksempel
Tenk deg et norsk markedsføringsbyrå som opplever at 20% av e-postene deres spretter på grunn av feil adresser. De setter opp Data Quality Automation som validerer alle nye e-postadresser når de registreres, standardiserer formatting av telefonnumre til norsk standard, og oppdager duplikate kontakter basert på både e-post og telefonnummer. Etter tre måneder har antallet sprettende e-poster sunket betydelig, og teamet sparer flere timer hver uke på manuell dataryddning.