Data Validation er en funksjon i HubSpot som fungerer som kvalitetskontroll for CRM-en din – den sjekker at all informasjon som kommer inn følger dine regler og standarder før den lagres. Slik unngår du feil data som kan skape problemer senere, og sikrer at teamet ditt alltid jobber med pålitelig informasjon.
Hvorfor Data Validation er avgjørende for god CRM-drift
Data Validation hindrer at feil og ufullstendige opplysninger ødelegger datakvaliteten i HubSpot. I stedet for å rydde opp i rotete data senere, stopper valideringen problemer ved kilden. Du kan sette opp regler som krever at e-postadresser har korrekt format, at telefonnumre følger norsk standard, eller at obligatoriske felt som firmanavn og kontaktperson alltid fylles ut. Valideringen kan også sjekke mot eksterne kilder – for eksempel verifisere at organisasjonsnumre faktisk eksisterer, eller at postadresser er gyldige. Dette sparer tid og penger ved å redusere behovet for manuell dataryddning, og sikrer at markedsføring og salgsaktiviteter baseres på korrekte opplysninger. Du får også færre sprettende e-poster og mer effektive oppfølginger når kontaktinformasjonen er riktig fra start.
Slik implementerer du effektiv Data Validation
Start med å identifisere de mest kritiske datafeltene og vanligste feilkildene i din CRM. Sett opp valideringsregler som automatisk sjekker formatering, fullstendighet og logiske sammenhenger i dataene. HubSpot tilbyr innebygd validering for grunnleggende felt, men du kan utvide dette med egne arbeidsflyter og integrasjoner til eksterne valideringstjenester. Bruk gjerne progressiv validering – start med de viktigste reglene og legg til flere etter hvert. Test valideringen grundig og juster reglene basert på faktisk bruk, slik at de ikke blir for strenge og hindrer legitime registreringer. Sett opp varsling når data ikke passerer validering, slik at teamet kan følge opp manuelt der det er nødvendig. Implementer én valideringsregel først – for eksempel at alle nye bedriftskontakter må ha gyldig e-postadresse – og mål effekten før du bygger videre.
Eksempel
Tenk deg et norsk markedsføringsselskap som opplever at mange nye leads har feil eller ufullstendig kontaktinformasjon. De setter opp Data Validation som krever at alle nye kontakter har gyldig norsk telefonnummer og e-postadresse, og automatisk validerer organisasjonsnumre mot Brønnøysundregistrene. Etter implementering reduseres antallet ugyldige kontakter med 80%, og teamet bruker mindre tid på å ringe til numre som ikke finnes eller sende e-post til adresser som ikke eksisterer.