Bei dem Begriff „Datensauberkeit“ denken Sie wahrscheinlich an fehlende Daten, Daten mit Tippfehlern oder doppelte Datensätze, die das Räderwerk Ihrer Marketing- und Vertriebsabläufe lahmlegen können.
Ein wichtiger Aspekt sauberer Datensätze, der von vielen Unternehmen übersehen wird, ist die Datennormalisierung, die oft sogar noch wichtiger ist, um eine Kundendatenbank korrekt und übersichtlich zu führen. Die Normalisierung der Daten ist die Grundlage für den gesamten Datenbereinigungsprozess. Ohne normalisierte Daten ist es sehr schwierig herauszufinden, wie viele Datenfehler in Ihrer Kundendatenbank vorhanden sind.
Datennormalisierung bedeutet, dass Ihre relationale Kundendatenbank so strukturiert wird, dass sie einer Reihe von Standards folgt.
Dies verbessert die Genauigkeit und Integrität Ihrer Daten und macht Ihre Datenbank übersichtlicher.Vereinfacht ausgedrückt, sorgt die Datennormalisierung dafür, dass Ihre Daten einheitlich aussehen, gelesen und verwendet werden können – und zwar alle Datensätze in Ihrer Kundendatenbank. Dazu werden die Formate bestimmter Felder in Ihrer Kundendatenbank standardisiert.
Eine Kundendatenbank kann Felder wie Vornamen, Firmennamen, Adressen, Telefonnummern und Berufsbezeichnungen enthalten. Es gibt viele Möglichkeiten, wie jeder dieser Einträge potenziell in einem Datensatz ausgedrückt werden kann.
Hier einige Beispiele:
Dies sind Standardbeispiele für die Art von Feldern, die normalisiert werden müssen.
Jedes Unternehmen hat andere Kriterien, wenn es um die Normalisierung seiner Daten geht. Normalisierte Daten sind entscheidend für die Systeme, die diese Daten verwenden, einschließlich Marketingautomatisierungs-, Vertriebs- und Berichtssysteme.
Nun die große Frage – warum? Warum sollte ich so viel Zeit und Mühe aufwenden, um meine Daten zu normalisieren? Es mag unnötig erscheinen, wenn Sie keine ernsthaften Probleme mit nicht standardisierten Feldern feststellen.
Die Antwort darauf ist ganz einfach: Die meisten negativen Auswirkungen minderwertiger Daten fallen gar nicht auf. Natürlich kann es peinlich sein, wenn Sie sehen, dass Sie einen potenziellen Kunden in einer automatisierten Marketing-E-Mail mit „JAMES“ ansprechen. Aber das ist noch kein Weltuntergang.
Aber man übersieht all die verborgenen Auswirkungen minderwertiger Daten, über die nie gesprochen wird und die nie bis zum Management vorgedrungen sind. Aber diese Auswirkungen können Unternehmen, die sich auf Big Data verlassen, mit der Zeit schaden.
Wenn Sie über Daten von geringer Qualität verfügen, haben Ihre Marketingteams Angst davor, mehr datenbasierte Personalisierung in Marketingkampagnen einzubringen. Selbst kleine Fehler, wie die falsche Großschreibung von Namen, können sich langfristig auf den Ruf Ihrer Marke auswirken.
Auch Ihre Vertriebsteams sind davon betroffen. Qualitativ minderwertige und fehlende Daten bedeuten, dass ihnen der entscheidende Kontext fehlt, den sie benötigen, um die wichtigsten Anliegen von Interessenten und Kunden direkt anzusprechen. Dies führt unmittelbar zu geringeren Umsätzen und mangelhaften Qualitätsanalysen.
Darüber hinaus wirkt sich eine schlechte Datenqualität negativ auf die Bewertung von Leads aus, was die Vertriebsmitarbeiter daran hindert, potenzielle Kunden effektiv zu segmentieren und zu kategorisieren, damit sie sie erfolgreich ansprechen können.
Hier sind fünf der wichtigsten Gründe, warum alle Unternehmen ihre Kundendaten in irgendeiner Form normalisieren sollten.
Mit normalisierten Daten ist es viel einfacher, duplizierte Kundendatensätze zu finden und zusammenzuführen. Duplizierte Kundendatensätze beeinträchtigen die Erfahrungen Ihrer Kunden an jedem Punkt ihrer Entwicklung – einschließlich aller Interaktionen mit Marketing, Vertrieb und Support, sowohl vor als auch nach dem Kauf. Bei duplizierten Datensätzen können Unternehmen nie sicher sein, dass sie mit vollständigen Informationen arbeiten, wenn sie sich auf einen einzelnen Datensatz beziehen.
Bei der Vermarktung können duplizierte Datensätze dazu führen, dass Ihre potenziellen Kunden dasselbe Marketingmaterial mehrmals erhalten. Im Vertrieb bedeutet die Verteilung der Daten eines einzelnen Kunden auf zwei Datensätze, dass Ihre Vertriebsmitarbeiter zwar mit potenziellen Kunden in Kontakt treten können, ihnen aber die entsprechenden Informationen fehlen.
Wie können Sie Kunden und potenzielle Kunden effektiv segmentieren und kategorisieren, um ihnen personalisierte Nachrichten zukommen zu lassen, wenn Sie kein Vertrauen in die Daten haben, die Sie dafür verwenden?
Stellen Sie sich vor, Sie sind ein B2B-Unternehmen. Sie möchten Ihre potenziellen Kunden auf der Grundlage ihrer Stellenbezeichnung segmentieren. Das mach Sinn, oder? Sie wollen einem CEO Ihre Lösung nicht auf die gleiche Weise präsentieren wie einem CFO.
Die beiden haben unterschiedliche Bedürfnisse und Anliegen und das sollte sich auch in Ihren Botschaften widerspiegeln.Ohne eine normalisierte Datenbank kann es vorkommen, dass viele potenzielle Kunden, die eigentlich in denselben Bereich fallen sollten, dies nicht tun, weil ihre Berufsbezeichnungen so weit auseinanderliegen. Für das CEO-Segment können unterschiedliche Segmente auf der Grundlage ihrer nicht standardisierten Daten angezeigt werden, z. B.:
Für ein und dasselbe Segment können verschiedene Bezeichnungen verwendet werden. Ohne Normalisierung und Standardisierung können diese potenziellen Kunden in verschiedenen Kategorien landen, was die Analyse erschwert.
Bei der Leadbewertung wird bestimmten Leads oder Accounts in Ihrem CRM ein Wert zugewiesen, damit Sie die besten Geschäftsmöglichkeiten effektiv priorisieren können. Eine effektive Methode zur Leadbewertung basiert auf qualitativ hochwertigen Daten, um diese potenziellen Kunden aktiv zu segmentieren. In Anlehnung an unser vorheriges Beispiel könnte ein B2B-Unternehmen den Leads Punkte zuweisen, indem es ihre Berufsbezeichnung als eine der Variablen verwendet. Ein CEO kann als Lead wertvoller sein als ein Marketing Manager und die höhere Punktzahl ermöglicht es Ihren Vertriebsteams, diese Leads zu priorisieren.
Ohne normalisierte Daten für die Stellenbezeichnung werden viele Ihrer potenziellen Kunden ungenaue Ergebnisse erhalten. Dies gilt auch für alle Felder, die bei der Leadbewertung verwendet werden. Eine fehlende Normalisierung über die gesamte Datenbank hinweg kann dazu führen, dass jeder Lead ungenau bewertet wird.
Damit Ihr Marketingteam die Personalisierung Ihrer Marketingkampagnen vorantreiben kann, muss es auf die Daten vertrauen können, die es verwendet. Wenn es nicht möglich ist, Vornamen in einer Marketingkampagne zu verwenden, ohne dass eine Reihe von „JANE“, „jane“ oder anderen häufigen Fehlern in den an die Kunden gelieferten Daten auftauchen, werden sie diese einfach nicht verwenden.
Es schadet mehr als es nützt, personalisierte Nachrichten mit qualitativ schlechten, nicht normalisierten Daten zu versenden.
Mit normalisierten Daten sind Sie in der Lage, redundante Daten in einem Kundendatensatz zu ermitteln, selbst wenn diese redundanten Daten in mehreren verschiedenen Feldern hinterlegt sind. Um Daten zu normalisieren, muss man sich fragen, was das Feld aussagen soll. Was wird von den Daten erfasst? Wenn Sie dies herausgefunden haben, können Sie erkennen, welche Felder das Gleiche aussagen und sie zusammenführen, um Verwirrung zu vermeiden und die Kosten zu begrenzen. Das Aggregieren von Daten ist für die Analyse entscheidend.
Mit der Datennormalisierung stellen Sie sicher, dass Anwendungen und Integrationen von Drittanbietern nahtlos weiterarbeiten können. Jede Anwendung hat andere Anforderungen daran, wie die Daten formatiert werden müssen, damit sie mit dem Programm funktionieren. Selbst eine einfache Formatierungsänderung kann eine Integration von Drittanbietern zunichtemachen.
Mit den Automatisierungsfunktionen von Insycle können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten immer wie gewünscht formatiert werden und dass Ihre Integrationen in Anwendungen von Drittanbietern nie scheitern.
Insycle ist das perfekte Tool für die Normalisierung von Kundendaten. Sie können die vorgefertigten Vorlagen von Insycle verwenden oder Ihre eigenen Vorlagen an die Datenprozesse Ihres Unternehmens anpassen. Mit Insycle lassen sich Standardisierungsprobleme leicht erkennen und Ihre Daten normalisieren.
Wenn Sie sich zum ersten Mal bei Insycle anmelden, werden Ihre Kundendaten analysiert, und es wird ein Health Assessment erstellt. Dieses Health Assessment enthält mehrere vordefinierte Kategorien, die Unternehmen bei der Normalisierung und Standardisierung helfen. Das Health Assessment liefert Links zur direkten Behebung dieser Probleme.
Mit dem Health Assessment können Sie benutzerdefinierte Vorlagen erstellen, sodass Standardisierungsprobleme, die spezifisch für Ihr Unternehmen sind, nachverfolgt und behoben werden können, sobald sie auftreten.
Außerdem können Sie mit Insycle leicht sicherstellen, dass Ihre Daten regelmäßig normalisiert werden. Sobald Sie Ihre Vorlage eingerichtet haben, können Sie sie so planen, dass sie in bestimmten Abständen automatisch ausgeführt wird.
Und wenn HubSpot integriert ist, kann Insycle direkt mit Workflows verbunden werden, um sicherzustellen, dass die Daten normalisiert werden, bevor sie in die HubSpot-Datenbank gelangen.
Mit Insycle können Sie Daten über alle relevanten Felder hinweg normalisieren und diese Vorlagen so konfigurieren, dass sie automatisch ausgeführt werden, um sicherzustellen, dass Ihre Kundendaten bereinigt, konsistent und normalisiert sind.
Aber Insycle ist viel mehr als ein Werkzeug zur Datennormalisierung. Es handelt sich um eine vollständige Plattform zur Verwaltung von Kundendaten.
Insycle ermöglicht es Betriebsteams, CRM-Datenqualitätsprobleme in großen Mengen zu beheben und den Datenpflegeprozess zu automatisieren. Ohne Insycle sind die Kosten für mangelhafte Daten ein großer blinder Fleck für Marketing- und Vertriebsleiter und ein Hindernis für die Umsetzung durch ihre Teams.
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