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Maîtriser la normalisation des données pour votre organisation Salesforce9 minutes de lecture


Vous rencontrez parfois des données qui ne sont pas conformes au format requis. Cela devient un problème lorsque les données doivent être utilisées par un processus ou un système intégré, ce qui entraîne des erreurs. En tant qu’administrateur Salesforce, vous êtes bien conscient que des données non standardisées peuvent avoir des effets néfastes sur la productivité, la prise de décision, les revenus de votre entreprise, etc.

Bien que Salesforce propose des fonctionnalités pour prendre en charge la qualité des données, comme la déduplication, il n’offre pas de fonctionnalités pour aider à normaliser les données. Dans ce guide, nous examinerons ce qu’est la normalisation des données, les étapes simples qu’une entreprise peut mettre en œuvre pour éviter les données non standardisées et comment vous pouvez utiliser DemandeOutils pour maintenir la normalisation.

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Qu’est-ce que la normalisation des données?

Standardisation des données est un terme parfois jeté et confondu avec Nettoyage des données. Ces deux termes vont de pair lorsqu’il s’agit de maintenir la qualité des données, mais ils doivent être considérés comme deux termes distincts.

  • Standardisation des données: Transformation des données existantes pour se conformer aux formats requis afin que les données puissent être utilisées dans divers processus métier,
  • Nettoyage des données: rejet ou correction de données incomplètes, non pertinentes ou inexactes.

Les problèmes de normalisation peuvent aller de simples, comme toutes les valeurs de pays stockées au format ISO 2-Code dans Salesforce lorsque votre système de facturation nécessite le format de nom long, à complexes, comme exiger que les numéros de téléphone mobile soient formatés de manière unique par pays pour votre numéroteur sortant. .

Alors, comment un administrateur pourrait-il maintenir l’ordre dans le chaos des formats de données saisis par les utilisateurs et un cocktail de systèmes dans votre pile technologique?

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Ordre parmi le chaos de format de données

Lorsqu’il s’agit de mettre en œuvre un nouveau processus de qualité des données, pas de panique.

Pour vous assurer que les mesures correctes sont en place lors de la mise en œuvre d’une solution de normalisation des données, voici les éléments à prendre en compte:

  1. Identifier les formats de données requis
  2. Examiner les formats de données entrantes
  3. Hiérarchiser les actions de formatage des données
  4. Mettez votre stratégie en action
  5. Maintenir la normalisation

Étape 1: Identifiez les formats de données requis

Un objectif pour chaque administrateur Salesforce doit être d’apprendre le formatage utilisé dans chaque système requis pour exécuter vos processus métier avec succès. Cela dit, c’est toujours une bonne idée de consulter vos chefs d’entreprise pour vous assurer d’identifier tous les formats dont ils ont besoin pour exécuter leurs processus.

Faites une liste de tous vos systèmes connectés et des formats de données requis pour différentes valeurs de champ. Vous devez non seulement noter les formats requis, mais également donner des exemples. Cela n’a pas besoin d’être complexe et peut être facilement réalisé dans Excel.

Par exemple, si votre entreprise avait des activités de vente et de marketing au sein de votre organisation Salesforce, vous devriez consulter les responsables de chaque équipe pour comprendre comment ces utilisateurs saisissent les données et où elles sont utilisées. Une équipe de vente saisissait les données pour les nouveaux prospects, puis les améliorerait plus tard pour les utiliser pour nourrir les opportunités. Lorsqu’une opportunité est «fermée gagnée», la vente lance le processus de financement. Pendant ce temps, le marketing nécessitera les données saisies par l’équipe de vente pour mener à bien les activités de marketing.

Étape 2: Étudiez les formats de données entrantes

Comme à l’étape précédente, vous devrez examiner toutes vos sources de données entrantes à partir de l’entrée utilisateur, des intégrations et autres.

Bien que la saisie de l’utilisateur puisse être imprévisible et entraîner une multitude de formats différents, il est important de noter les formats les plus courants saisis afin que vous puissiez comprendre ce qu’est votre format de données par rapport à ce qu’il doit devenir. Par exemple, le tableau ci-dessous est une simple représentation de ce à quoi votre Excel pourrait ressembler:

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Bien que vous puissiez toujours aider les utilisateurs à modifier leurs comportements de saisie de données, certains systèmes intégrés sont limités sur leurs capacités à transformer les données, vous aurez donc toujours besoin de normaliser.

Étape 3: Hiérarchisez le nettoyage du formatage de vos données

Il est maintenant temps de prioriser ce qui doit être traité. En ce qui concerne la qualité des données, la plupart des entreprises recherchent des solutions rapides pour signaler les progrès; cependant, cela tend à entraîner un oubli de ce qui nuit à l’entreprise.
Je suggérerais d’utiliser la matrice suivante:

Les données non formatées provoquent-elles…Priorité si ouiPriorité si non
Une perte de revenus?HauteFaible
Une panne des processus métiers?MoyenFaible
Données non exploitables?MoyenFaible
Faible productivité des utilisateurs?MoyenFaible
Manque d’adoption par les utilisateurs?HauteFaible

Voyons ce qui se passerait si les données du champ e-mail ne sont pas standardisées.

Cela entraîne-t-il une perte de revenus? Oui, car vous aurez besoin de l’adresse e-mail à des fins de facturation, de communications de suivi et d’activités de marketing futures.

Cela provoque-t-il une panne du processus métier? Oui, car l’équipe commerciale est incapable de poursuivre le processus de vente.

Cela entraîne-t-il des données inactivables? Oui, l’équipe commerciale n’a pas la capacité de communiquer par e-mail.

Cela réduit-il la productivité des utilisateurs? Oui, car l’équipe commerciale devra trouver d’autres moyens pour mettre à jour l’adresse e-mail ou contacter le client.

Cela entraîne-t-il un manque d’adoption par les utilisateurs? Cela peut conduire l’équipe commerciale à perdre confiance dans les données et l’organisation Salesforce que vous gérez.

En utilisant ces questions, nous sommes en mesure de souligner que le fait d’avoir des valeurs d’adresse e-mail non standardisées sur les enregistrements de contact aurait un impact assez important sur l’entreprise, et par conséquent, je placerais cela en haut de la liste des priorités.

Étape 4: Mettez votre stratégie en action

Jusqu’à ce point, vous avez:

  • Répertorié les formats requis de chaque système intégré,
  • Décrit les formats saisis dans votre CRM Salesforce.
  • Reconnu l’impact des données non standardisées sur l’entreprise pour hiérarchiser vos actions.

Il est temps de mettre en œuvre une solution. DemandTools by Validity est un guichet unique pour tout ce qui concerne la gestion des données en ce qui concerne Salesforce.

MassImpact est un module DemandTools qui peut être configuré pour être entièrement automatisé afin d’accomplir la standardisation des données sur n’importe quel objet personnalisé ou standard tel que:

  • Valeur spécifiée: définissez une valeur de champ spécifique pour tous les enregistrements d’une sélection pour un alignement rapide.

Exemple: tous les enregistrements de compte dont la ville de facturation est «Sydney» nécessitent un pays de facturation «Australie».

  • Champ à champ: où les valeurs sont dans le mauvais champ, ou vous souhaitez copier une valeur d’un champ via une recherche.

Exemple: le champ Adresse de facturation du contact doit être renseigné pour envoyer un contrat à un contact. À l’aide de champ à champ, vous pouvez copier les valeurs du champ d’adresse de facturation de l’enregistrement Compte vers l’enregistrement Contact.

  • Formule: accédez à la bibliothèque de fonctions de transformation de données de MassImpact et créez des formules complexes pour parvenir à la standardisation.

Exemple: le champ « Rue de facturation » doit avoir toutes les occurrences de « St » remplacées par « Rue », ou toutes les valeurs État et Pays doivent être au format long.

Étape 5: Maintenir la normalisation

Vous vous êtes couvert – vous avez rétabli l’ordre dans le chaos des formats de données.
…pas si vite! Oublier la façon de maintenir la standardisation des données est l’erreur la plus critique que font la plupart des administrateurs – un correctif ponctuel n’est pas la solution.

Au fur et à mesure que votre organisation évolue au fil du temps, vos méthodes de standardisation doivent suivre, par exemple, une nouvelle intégration qui transmet des données à Salesforce ou l’exigence de capturer des données supplémentaires dans un objet existant. Par exemple, vous venez d’introduire un nouveau champ de texte sur l’objet Contact qui permettrait à vos utilisateurs de saisir le deuxième prénom.

Il y aura des paramètres de standardisation que vous voudrez réutiliser pour la maintenance future des données. Avoir la capacité de enregistrer et appliquer ces, comme les modèles, lorsqu’ils sont nécessaires, la maintenance sera plus fluide, même automatisation de la normalisation pour maintenir votre base de données Salesforce sans perdre votre temps.

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Dernières pensées

Un manque de standardisation peut entraîner de nombreux problèmes dans vos processus commerciaux quotidiens en affectant la productivité, les revenus et la prise de décision. En tant qu’administrateur Salesforce, il est préférable de prendre de l’avance sur ces problèmes en planifiant les formats et les méthodes requis pour les gérer. De cette façon, vous pouvez vous assurer que votre entreprise peut utiliser vos données Salesforce CRM sans aucun problème.

Dans cet article, nous avons présenté DemandeOutils par Validité. Il existe, bien entendu, d’autres options; Excel est utilisé par de nombreux administrateurs mais a la surcharge de devoir supprimer des données de Salesforce pour travailler avec lui (ce n’est pas quelque chose que je conseillerais comme meilleure pratique). D’autres options comme les règles de validation et les champs obligatoires ont toutes leur place.

Ne faites pas des efforts de normalisation des données l’ennemi de la convivialité et de la productivité – trop de rigueur et les utilisateurs n’utiliseront tout simplement pas le système.



Source de l’article traduit automatiquement en Français

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