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L’état des données CRM en 2020: nos points forts de plus de 300 organisations11 minutes de lecture


Comment mesurer la qualité des données CRM? Quels sont les moyens privilégiés pour éviter une mauvaise qualité des données et résoudre les problèmes une fois qu’ils apparaissent?

Si vous êtes comme la plupart des gens, vous auriez eu du mal à répondre à ces questions ouvertes.

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La «qualité des données» ne peut pas être capturée en une seule métrique – non seulement ce serait une tâche impossible, mais aussi insensée!

Nous avons tous entendu les avertissements. Si mal géré, pauvre qualité des données devient une force insidieuse, déséquilibrant les «trois principes inséparables». Le résultat? Nous perturbons les deux productivité et adoption par les utilisateurs (les deux autres principes) avant d’avoir eu le temps d’isoler et de gérer les causes des mauvaises données!

Il y a des questions brûlantes sur Salesforce et la qualité des données auxquelles nous nous efforçons de répondre. En utilisant les réponses que nous avons recueillies auprès d’environ 300 organisations, ainsi qu’une analyse en temps réel de notre propre base d’utilisateurs DemandTools, nous gardons un œil sur les tendances et les défis changeants.

Personnellement, j’ai vraiment hâte d’analyser les données d’enquête que nous recueillons chaque année, d’émettre des hypothèses sur les facteurs possibles, puis de partager les idées. Il est maintenant temps pour moi de partager mon préféré aperçus de notre « État de la gestion des données CRM 2020‘ rapport.

Ce message a été adapté du webinaire « Acquérir et fidéliser des clients – une responsabilité partagée de croissance», Hébergé par Validity et mettant en vedette l’équipe SalesforceBen. Regardez le à la demande enregistrement ici.

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La clé à emporter?

  • Un alarmant 44% des répondants ont estimé une perte de revenus due à des données CRM de mauvaise qualité.
  • La perte de revenus varie de 5% à 20% du total des revenus.
  • 42% ne savent pas de toute façon!

Placer un montant de revenus sur cette situation insidieuse nous amène à nous demander: «Prenons-nous la qualité des données au sérieux?»

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Les problèmes de qualité des données CRM les plus courants?

En réalisant que vos problèmes de données vous coûtent en termes de productivité, l’adoption par les utilisateurs (et, en fin de compte, les revenus) peut vous laisser submergé. Vos défis ne sont probablement pas uniques!

Les problèmes de qualité des données CRM sont pratiquement universels. Nous avons trouvé que 95% des répondants au sondage ont déclaré avoir au moins quelques problèmes de qualité des données CRM. Qu’en est-il des 5% restants? Peut-être qu’ils sont dans le déni, mais ce n’est pas à nous de le dire!

Les problèmes de qualité des données les plus courants ayant un impact sur l’efficacité du CRM sont données manquantes ou incomplètes (69%). La moitié des répondants ont admis avoir des difficultés avec dupliquer les données et données incorrectes, suivi par données expirées (41%).

Et vous? Certains de ces problèmes sont-ils familiers?

Actions vers la qualité des données CRM?

Nous avons demandé quelles mesures les organisations prenaient pour maintenir la qualité des données en 2020.

Nous les avons regroupées en approches générales qui couvraient à la fois les mesures préventives, telles que «nettoyer les données avant l’importation», et les solutions pour éviter les problèmes, telles que «identifier et corriger manuellement les problèmes de qualité des données».

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Si vous regardez ce tableau, nous avons appris que plus de 90% des participants à l’étude prennent au moins certaines mesures pour améliorer la qualité de leurs données CRM. Oui, de nombreuses organisations ont leurs processus personnalisés, mais ces autres mesures partagées en commun sont encourageantes.

Cependant, nous ne pouvons pas ignorer l’entrée du haut. Il est préoccupant que le l’approche la plus courante de la qualité des données CRM est une approche manuelle!

Bien que ces méthodes puissent donner d’excellents résultats maintenant, comment vont-elles se tenir debout plus tard? De nos jours, les volumes de données et la vitesse que les organisations doivent atteindre signifient que les approches manuelles ne peuvent tout simplement pas évoluer.

Peut-être connaissez-vous également certaines approches manuelles en cours dans votre CRM, non seulement «sous le radar», mais établies comme le moyen de prévenir et de remédier à des données pauvres?

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Outils de qualité des données les plus utilisés

Nous avons posé le décor sur les défis et les coûts qu’ils représentent pour nos organisations. Nous avons pensé qu’il serait intéressant de réaliser une analyse de la vie réelle.

Les données d’utilisation de nos propres produits DemandTools sont parfaites pour analyser les pratiques de gestion des données réelles et les comparer à ce qui a été autodéclaré dans l’enquête. Considérez ceci comme un aperçu de ce que font les autres équipes de données!

Remarque: si vous n’êtes pas familier avec nos modules DemandTools, j’ai fourni un aperçu à la fin de cet article.

Alors, «cartographions» les problèmes que nous avons identifiés jusqu’à présent sur la première analyse: nos modules les plus utilisés.

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Le classement de nos modules les plus utilisés a montré des gagnants clairs:

  • MassEffect: le plus utilisé, qui fournit une standardisation des données intégrée pour l’importation et l’exportation, la mise à jour, la reprise et la suppression / restauration des enregistrements.
  • MassImpact: qui permet aux utilisateurs de modifier et de mettre à jour des milliers d’enregistrements existants,
  • Déduplication de table unique: qui recherche et fusionne les enregistrements en double dans des objets standard et personnalisés.

Standardisation des données, mise à jour de masse, fusion en double – nous pouvons dire que les défis que nous avons décrits précédemment se reflètent dans les modules vers lesquels nos utilisateurs sont enclins.

Qualité des données 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 – Les données ne prennent pas le week-end!

Ensuite, l’utilisation de nos modules le jour de la semaine.

Comme vous pouvez le constater, il existe une différence marquée entre les niveaux d’activité du lundi au vendredi et les week-ends – craie et fromage!

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Nous avons trouvé cela frappant, car les données n’enlèvent pas le week-end! En fait, pour de nombreuses entreprises, les prospects arriveront les samedis et dimanches. Aucun nettoyage des données du week-end pour vos prospects entrants signifie que lorsque votre équipe de vente arrive tôt le lundi matin pour commencer à vendre, elle récupère ces nouveaux prospects avant que votre administrateur n’ait eu l’occasion de les nettoyer – soyons honnêtes, de mauvaises choses le seront. se produire.

Il existe un argument solide en faveur d’une plus grande automatisation afin que la qualité des données devienne un véritable processus 24/7.

La géographie de la qualité des données – Utilisation par région

Après avoir extrait l’utilisation des modules DemandTools par région, nous avons réfléchi aux raisons pour lesquelles il peut y avoir des différences dans les modules utilisés.
Nous avons conclu que cela dépendait des différents besoins régionaux de normalisation des données.

Prenons l’exemple de l’Amérique du Nord, où les organisations doivent gérer plusieurs formats de codes postaux. En Europe, vous trouverez une large gamme de formats de numéros de téléphone; vous parlez d’un grand nombre de pays et de langues différents, ce qui signifie plus de 50 formats différents. Alors que dans la région APAC, l’Australie et la Nouvelle-Zélande en particulier, sont comparativement plus homogènes en termes de formatage des données.

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Pourquoi les organisations britanniques et européennes utilisent-elles plus largement la conversion de leads? Pour revenir à ce que j’ai dit ci-dessus, lorsque les prospects proviennent de plusieurs territoires, les administrateurs doivent gérer plusieurs langues, formats d’adresse, jeux de caractères, etc. La normalisation devient une exigence plus urgente – et par conséquent, ajoute de la complexité au processus de conversion des leads.

Pourquoi les organisations nord-américaines comptent-elles sur la réassignation de propriété? En tant que marché plus grand, il est courant que les organisations prospectent dans un plus grand nombre de comptes. Donc, ma première pensée est que si un ensemble de comptes clients ou prospects doit être réaffecté, il y aura probablement une plus grande quantité de données à mettre à jour. Deuxièmement, les personnes qui changent d’emploi plus fréquemment signifient peut-être que les organisations s’appuient sur des méthodes de réaffectation plus efficaces.

Quelle est l’efficacité de vos méthodes de maintenance des données?

Voici un autre résultat d’accroche:

Un tiers des répondants n’ont pas de processus de gestion des données CRM, ou ils le signalent comme étant inefficace.

Parlons du graphique ci-dessous. Nous examinons la relation établie entre les pratiques de gestion des données en cours et l’efficacité de celles-ci. Pas de surprises ici: comme la gestion des données devient un processus continu et efficace, il y a un changement positif dans la qualité des données CRM.

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Qui assume la responsabilité de la gestion des données?

Enfin, nous voulions voir qui est impliqué dans la gestion des données CRM.
Nous utilisons les «trois principes inséparables» pour expliquer également que la gestion des données est une responsabilité partagée. L’adoption par les utilisateurs est essentielle si vous cherchez à réussir avec la qualité des données, mais faire en sorte que les utilisateurs de l’organisation utilisent réellement Salesforce est un obstacle. Impliquer les utilisateurs dans le maintien de la qualité des données peut faire des merveilles pour renforcer la confiance dans les données CRM.

Revenons donc à l’étude. Nous avons demandé: «Qui est responsable de la gestion des données CRM?»

Où la gestion des données CRM est un responsabilité à plein temps – que ce soit une seule personne, un service dédié ou une équipe interfonctionnelle – ces organisations sont deux fois plus susceptibles de se retrouver dans la catégorie «bonne» ou «très bonne» qualité des données.

La recherche montre que l’approche d’équipe interfonctionnelle s’aligne sur les plus hauts niveaux de qualité des données. La qualité des données doit être une responsabilité partagée – affaire classée!

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D’un autre côté, les organisations dont personne ne prend la responsabilité sont 5 fois plus susceptibles de tomber dans la catégorie «mauvaise» qualité des données!

Qui fait quoi – Les administrateurs partagent-ils le fardeau de la gestion des données?

Nous venons de vous dire qu’une équipe interfonctionnelle est la plus efficace pour la gestion des données. Nous pouvons comparer les approches de gestion des données partagées avec plusieurs personnes au sein de l’organisation, ou si l’administrateur assume la majeure partie de la charge de travail.

En revenant à nos données d’utilisation réelles de DemandTools, nous avons tracé l’utilisation des modules sur une échelle pour montrer quels modules sont vraiment «admin uniquement» (ou utilisés par un seul utilisateur) par rapport à ceux utilisés plus largement par diverses équipes.

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Je pense que le défi pour les entreprises à l’avenir sera de rapprocher l’utilisation de ces modules de l’extrémité droite de l’échelle.

Pour terminer sur une note positive, nous avons remarqué deux choses au cours des dernières années:

  1. Une prise de conscience croissante de la qualité des données en dehors des équipes de données «traditionnelles»,
  2. L’utilisation de nos outils s’est étendue à l’ensemble de l’organisation.

Chez Validity, nous avons reconditionné nos produits (y compris DemandTools) il y a environ 18 mois pour mieux refléter les besoins du marché. Et on dirait que nous étions sur place! Nous constatons désormais beaucoup plus de collaboration sur la gestion des données entre les administrateurs et leurs utilisateurs qu’avant, et ces modules reconditionnés aident les organisations à «couvrir toutes les bases» dans la lutte contre la mauvaise qualité des données.

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Modules DemandTools – Présentation

Voici un aperçu des modules DemandTools, pour définir la manière dont ils sont classés en tant que modules de nettoyage, modules de maintenance et modules de découverte. Cela fournit le contexte indispensable aux points que nous soulevons, en utilisant nos propres recherches pour étayer les résultats de l’enquête autodéclarés.

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Source de l’article traduit automatiquement en Français

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