Hvorfor er datakvalitet så viktig i CRM

Datakvalitet i CRM-systemet ditt handler om å ha riktig informasjon om eksisterende og potensielle kunder både på bedrifts- og personnivå. I tillegg må du ha riktige data om kommunikasjonen som inngår i salgsprosessene, kundeserviceprosessene og eventuelle andre prosesser du gjennomfører i CRM-systemet ditt. Slik vi i MarkedsPartner jobber, inkluderer dette også markedsføring, leveranse og kundeoppfølging.

I sin enkleste form handler datakvalitet om å ha riktige basisopplysninger om både firmaer og personer. Unngå duplikater, vedlikehold personer etter hvert som de slutter et sted og begynner et annet og lignende. I «gamle» dager var datakvalitet i CRM bare «passe viktig». Vi hadde jo det telefonnummeret på telefonen, den e-posten lå i Outlook, og så videre. «Mine» kunder var stort sett viktige for meg. Data var lagret i siloer (salg for seg, økonomi for seg, etc.), og ble stort sett kun brukt inne i sin silo.

I en verden hvor vi automatiserer mange av de kundenære prosessene våre basert på data – og på tvers av siloer - blir dette helt annerledes. Data trigger handlinger i systemet. Feil data trigger feil handlinger. Det er feil data som gjør at du får en «Hvordan gikk innsjekkingen?» e-post fra Hotels.com etter at du har avbestilt oppholdet.

Les også: Hvordan beholde kundene 

Duplikater er et tema for seg selv 

Bedrifter er nødt til å ha gode prosesser for hvordan man skal opprette nye bedrifter og personer i CRM, og hvem som får lov til å gjøre det. Hvis alle brukerne bare oppretter etter eget forgodtbefinnende, uten å sjekke hva som finnes fra før, tar det ikke lang tid før systemet er et mareritt av dårlige data. På bedriftsnivå er organisasjonsnummer en god start for å unngå duplikater. Mange har stor nytte av å benytte automatiske oppslag til en ekstern leverandør av oppdaterte selskapsdata. Ved å gjøre dette kan man automatisk hente inn riktig informasjon om bedrifter når man oppretter bedriften i CRM, og deretter holde den automatisk oppdatert. Hos oss har vi etablert en slik automatisk tjeneste i vårt CRM-system HubSpot fra den spennende norske start-up’en Enin.

For de fleste bedrifter vil det være naturlig å ha organisasjonsnummer som et obligatorisk felt, men det er ofte ikke nok, særlig for allerede eksisterende kunder. Mange bedrifter har flere kundeforhold/kundenummer til en bedrift med ett og samme organisasjonsnummer, for eksempel ved at de har mange avdelinger på ulike geografiske steder. I store virksomheter, gjerne i det offentlige, er det også ofte slik at man vil ende opp med mange kundenummer i en bedrift med samme organisasjonsnummer.

På personnivå er nok e-postadresse det mest naturlige feltet å bruke for å unngå duplikater. Imidlertid kan en og samme person ha flere e-postadresser, Systemet ditt må derfor kunne håndtere dette. Også her vil det være nyttig å kunne bruke en ekstern oppslagskilde for å øke datakvalitet. Aktuelle leverandører i Norge er for eksempel 1881 og Gule Sider. I profesjonelle markeder er LinkedIn Sales Navigator en uvurderlig kilde til datakvalitet på personnivå for mange. Hos oss har vi en integrasjon mellom HubSpot og Sales Navigator som automatisk viser oss LinkedIn-profilen til en kontakt inne i CRM.

Et klassisk CRM-problem på personnivå er at man ikke henger med på jobbskifter. Personer blir liggende igjen i bedriften de i jobbet i tidligere med for eksempel feil e-postadresse, og er enten ikke registrert på den nye arbeidsgiveren eller dukker opp i begge og blir dermed duplikat. Både for bedrifter og personer er det dessuten fint om systemet ditt har automatisk duplikatsøk, slik at det kan finne potensielle duplikater for deg.

En ting til du må vite om organisasjonsnummer

Det er mange som ikke er klar over er at det også finnes noe som heter bedriftsnummer eller underenhetsnummer i Norge. Formatet på dette er til forveksling likt organisasjonsnummer (9 siffer) og kan skape mye forvirring, særlig fordi Brønnøysund ikke skiller godt nok mellom disse to. Som en test kan du gå inn på Proff.no og søke på for eksempel Apotek 1. Du vil da få opp mange hundre treff hvor de aller fleste hører til samme organisasjonsnummer, men har ulike bedriftsnummer.

Så kan du gjøre det samme på Brreg.no. Som du ser vil du få langt færre treff, fordi underenhetene ikke er med. Et klassisk problem i veldig mange bedrifters CRM-system er at de har lagret bedriftsnummer i feltet for organisasjonsnummer og dette blir da en kilde til dårlig datakvalitet. Det jeg har skrevet over gjelder norske bedrifter, men lignende problemstillinger finnes også i andre lands selskapsregistre.

Gode prosesser og god kultur

Bedriften din må ha prosesser og kultur for å vedlikeholde datakvalitet i CRM. Det er det du selv gjør, eller ikke gjør, som avgjør om kollegene dine og de automatiske prosessene får god nok kvalitet. Hvis det sprer seg en oppfatning i bedriften «her er det så mye feil at jeg gidder ikke» er du på avveie.

Noen ord om personvernlovgivningen

Du har ikke lov til å lagre informasjon om personer i CRM som du ikke har gyldig behandlingsgrunnlag for.

Les også: Hva betyr GDPR for Inbound marketing?

Men, husk at personvernlovgivningen gjelder nettopp personer. Data om bedrifter kan du fritt lagre i CRM-systemet ditt etter behov. Flere av våre kunder, gjerne de som selger produkter og tjenester til hele bedriftsmarkedet, har valgt å hente alle bedrifter i landet inn i CRM og holde disse oppdatert fra en ekstern tjeneste. Dermed trenger de sjelden eller aldri å opprette en bedrift selv når de kommer i kontakt med en potensiell kunde, de bare søker den opp blant bedriftene som allerede ligger i CRM-systemet. Og datakvaliteten er alltid helt oppdatert 😊. 

Automatiske rapporter skaper god datakvalitet

Hva som blir riktig for din bedrift avhenger av hvilke markeder du henvender deg til og hvordan din salgsprosess ser ut. Kvalitetssikring er et kontinuerlig arbeid, og du må ha en forvaltningsprosess for datakvalitet. Vi har gode erfaringer med å bygge automatiske kvalitetssikringsrapporter som viser frem dårlige data og sette opp disse i et dashbord i CRM-systemet.

Eksempler på slike rapporter kan være:

• Personer uten tilknyttet bedrift
• Salgsprosesser som ikke er koblet til en bedrift eller person
• Bedrifter uten organisasjonsnummer
• Bedrifter uten kundenummer
• Personer uten e-postadresse
• Potensielle duplikater

De vanskelige integrasjonene

Integrasjoner med andre systemer er også en potensiell kilde til trøbbel med datakvalitet. Hvis du har integrert CRM-systemet ditt med andre systemer, er det helt avgjørende at du har satt opp koblingene slik at de er i stand til å matche riktige selskaper på tvers av systemene ved hjelp av unike nøkkelfelter. Ofte opplever vi også utfordringer ved at selskapsdata er strukturert ulikt i de ulike systemene (f.eks. I et system er det naturlig å splitte et selskap i mange hierarkiske nivåer, men i et annet ville det vanligvis holdt med ett nivå: hovedkontoret) da må du bestemme deg for hvordan du vil håndtere slike problemstillinger på tvers. Det også viktig å bestemme hvilket system som skal være mor for datakvalitet for de ulike typene data.

Lykke til med arbeidet med å skape god datakvalitet!