Данные, данные, данные! От них никуда не деться… они и модное словечко, и основа большинства бизнес-операций сегодня.
Если вы введёте в Google «Стоимость грязных данных», появятся тысячи статей, и все они описывают нескончаемое множество проблем и издержек — а именно, что плохие данные обходятся США в 3 триллиона долларов в год.
Суть в том, что из-за плохо управляемых и обслуживаемых данных компании несут серьёзные финансовые потери из-за упущенных возможностей, напрасных усилий и завышенных расходов на хранение данных.
Количественная оценка проблем: сколько вам стоят грязные данные?
Есть разные способы подсчитать, во сколько бизнесу обходятся операционные неэффективности, вызванные грязными данными:
Стандартный метод — правило 1-10-100, которое гласит, что гораздо выгоднее предотвращать проблемы с данными заранее, чем потом платить за них.
- 1 доллар: проведение комплексной проверки по добавлению/проверке новых записей в вашу систему стоит 1 доллар.
- 10 долларов: исправление записи данных после её «заражения» стоит 10 долларов.
- 100 долларов: если ничего не делать и продолжать принимать бизнес-решения на основе неточной информации, стоимость составит 100 долларов за запись.
Альтернативный вариант — расчёт на основе стоимости компании:
- Оцените стоимость данных в бизнесе как 20% от стоимости компании.
- Компоненты затрат, связанные с грязными данными:
- Устаревшие данные: 10% от стоимости данных.
- Ручные усилия по исправлению данных: 5% от стоимости данных.
- Переработка: 10% от стоимости данных.
Пример расчёта:
- Стоимость компании: 20 млн долларов.
- Стоимость данных: 4 млн долларов.
- Стоимость грязных данных: 1 млн долларов.
- Устаревшие данные: 400 тыс. долларов.
- Ручные усилия по исправлению данных: 200 тыс. долларов.
- Переработка: 400 тыс. долларов.
Операционные проблемы, связанные с грязными данными
Плохие данные обходятся американским компаниям в 2,5–3 триллиона долларов в год, а работа с некачественными или неточными данными может стоить компании во многих других отношениях. Ниже перечислены некоторые, но далеко не все примеры:
Последствия для производительности:
- Переработка действий, основанных на неточных данных.
- Неэффективность при кросс-сотрудничестве из-за противоречивых источников данных.
Необоснованное принятие решений:
- Трата денег на дезинформированные приоритеты.
- Плохие инвестиции на основе плохих данных, которые могут включать в себя напрасную трату времени и усилий сотрудников или приоритизацию неправильных внутренних проектов.
Низкое качество обслуживания клиентов
Если ваши данные о клиентах неточны, это может привести к негативному опыту для ваших клиентов:
- Согласованность доставки.
- Качество обслуживания.
- Потеря доверия.
Неточная отчётность:
- Трата инвестиций на кампании.
- Неточности в прогнозировании.
- Понимание фактической эффективности и результатов текущих инициатив.
- Путаница в организации, когда отчётность не соответствует повседневной деятельности.
Преимущества очистки грязных данных
Общепринято, что грязные данные могут причинить вашему бизнесу много проблем в денежном и операционном плане. Так какие же преимущества даёт наличие чистых данных в организации?
Единый источник правды = Согласованность действий внутри команд
Понимание и согласование фактов несколькими заинтересованными сторонами помогает командам согласовывать действия и более эффективно работать над достижением продуктивных ответов и следующих шагов.
Доверие к отчётности = Улучшение процесса принятия решений
- Точная отчётность помогает бизнесу понять, что работает, а что нет.
- Это понимание приводит к улучшению процесса принятия решений.
Операционная эффективность
- Доверие к данным минимизирует сценарии для переработки.
- Чистые и согласованные данные позволяют командам, работающим с данными, иметь более эффективные рабочие потоки вместо того, чтобы тратить время на отслеживание и согласование разрозненных источников данных.
Как Demandbase может помочь
По своей сути Demandbase занимается данными, чтобы принимать более обоснованные решения о выходе на рынок. Demandbase предлагает следующие возможности для поддержки наших клиентов в стремлении оптимизировать работу с данными в области продаж и маркетинга:
Программное обеспечение Demandbase: целостность данных
Целостность данных может показаться недостижимой целью, особенно если вы имеете дело с неполными или неточными данными, но это вполне реально.
Когда дело доходит до быстрого и существенного улучшения гигиены данных в CRM, решение Demandbase по обеспечению целостности данных может помочь. Благодаря обогащению и стандартизации данных с помощью искусственного интеллекта вы можете очистить учётные записи, контакты и лиды, заполнить недостающие данные и улучшить назначение территорий продаж. Решение Demandbase по обеспечению целостности данных даёт вам полную актуальную картину вашего конвейера и ваших клиентов, освобождая вашу команду для работы над стратегическими проектами, которые продвигают ваш механизм выхода на рынок (GTM) вперёд.
Профессиональные услуги: очистка и активация
Чтобы создать более качественную основу данных для внедрения программного обеспечения Demandbase по обеспечению целостности данных или если вам просто нужна разовая очистка данных, профессиональные услуги Demandbase также предлагают услугу «Очистка и активация».
Эта услуга включает в себя сопоставление ваших входных данных (компаний и/или контактов) с данными Demandbase и обогащение этих записей в автономной доставке в виде плоского файла.
Очистка и активация позволяет вам очистить (дубликаты/несоответствия данных), обновить существующую информацию и добавить дополнительные точки данных, которых нет в компаниях и/или контактах в вашей CRM (или другом источнике данных), с более актуальной информацией из данных Demandbase.