डेटा की गुणवत्ता बिक्री विभाग को दिखाई देनी चाहिए।
एआई सेल्स डेटा क्वालिटी स्कोर टीमों को यह देखने का एक व्यावहारिक तरीका देता है कि क्या सीआरएम रिकॉर्ड वास्तविक बिक्री कार्य के लिए तैयार हैं। सीआरएम में एक रिकॉर्ड मौजूद हो सकता है, लेकिन यदि उसमें मालिक, भूमिका, उत्पाद में रुचि, हाल की गतिविधि या अगला कदम जैसी जानकारी नहीं है, तो वह उपयोगी फॉलो-अप में सहायक नहीं हो सकता।
बी2बी टीमें अक्सर डेटा गुणवत्ता को एक परिचालन मुद्दे के रूप में देखती हैं। व्यवहार में, यह रूटिंग, पूर्वानुमान, वैयक्तिकरण, प्रतिधारण और प्रबंधन समीक्षाओं को प्रभावित करता है। एक स्पष्ट स्कोर बिक्री टीमों को यह समझने में मदद करता है कि किन रिकॉर्ड पर भरोसा किया जा सकता है और किनमें सुधार की आवश्यकता है।
उन क्षेत्रों को स्कोर करें जो कार्रवाई को बदलते हैं
स्कोर उन क्षेत्रों को महत्व नहीं देना चाहिए जो बिक्री व्यवहार में कभी बदलाव नहीं लाते। उपयोगी मानदंडों में खाता पहचान, संपर्क भूमिका, उत्पाद में रुचि, बाजार, स्रोत, गतिविधि की नवीनता, मालिक की स्पष्टता और अगले चरण की गुणवत्ता शामिल हैं। ये वे विवरण हैं जिनकी आवश्यकता प्रतिनिधियों को आगे की कार्रवाई तय करने से पहले होती है।
एआई सेल्स डेटा क्वालिटी स्कोर में कम स्कोर के पीछे का कारण स्पष्ट होना चाहिए। यदि डेटा की गुणवत्ता में कमी है, तो इसका कारण मालिक का न होना या उत्पाद में रुचि का स्पष्ट न होना हो सकता है।
- पूर्णता: आवश्यक खाता और संपर्क फ़ील्ड।
- ताजगी: हाल की गतिविधि या अद्यतन संदर्भ।
- स्वामित्व: स्पष्ट प्रतिनिधि, भागीदार या खाता स्वामी।
- क्रियात्मकता: अगला कदम, उपयुक्तता और बिक्री चरण।
स्वचालन से पहले स्कोर का उपयोग करें
स्वचालन विश्वसनीय डेटा पर निर्भर करता है। यदि निम्न-गुणवत्ता वाले रिकॉर्ड लीड रूटिंग, नर्चर वर्कफ़्लो या एआई स्कोरिंग में प्रवेश करते हैं, तो टीम गलत दिशा में तेजी से आगे बढ़ सकती है। डेटा गुणवत्ता स्कोर महत्वपूर्ण वर्कफ़्लो में खातों के प्रवेश से पहले एक अवरोधक के रूप में कार्य कर सकता है।
उदाहरण के लिए, जिस रिकॉर्ड में उत्पाद से संबंधित कोई रुचि नहीं है, उसे संपर्क करने से पहले समृद्ध करने की आवश्यकता हो सकती है। जिस रिकॉर्ड का कोई मालिक नहीं है, उसे फॉलो-अप से पहले रूटिंग की आवश्यकता हो सकती है। जिस रिकॉर्ड में गतिविधि पुरानी हो चुकी है, उसे पूर्वानुमान समीक्षा से पहले शोध की आवश्यकता हो सकती है।
सफाई को दिनचर्या का हिस्सा बनाएं
CRM की सफाई किसी बड़े प्रोजेक्ट का इंतजार नहीं करनी चाहिए। टीमें कम स्कोर वाले रिकॉर्ड की साप्ताहिक समीक्षा कर सकती हैं और छोटे-मोटे सुधार कर सकती हैं: डुप्लिकेट को मर्ज करना, छूटी हुई भूमिका जोड़ना, चरण को अपडेट करना, अगले चरण की पुष्टि करना या पुराने अवसरों को बंद करना।
इससे डेटा की गुणवत्ता को प्रबंधित करना आसान हो जाता है। साथ ही, इससे सेल्स प्रतिनिधियों को सफाई को एक अलग प्रशासनिक बोझ के बजाय बिक्री निष्पादन के हिस्से के रूप में देखने में मदद मिलती है।
परिणामों पर समीक्षा स्कोर का प्रभाव
मैनेजरों को डेटा गुणवत्ता स्कोर की तुलना उत्तर दर, योग्यता, कोटेशन मूवमेंट और पूर्वानुमान सटीकता से करनी चाहिए। यदि उच्च स्कोर वाले खाते बेहतर प्रदर्शन करते हैं, तो स्कोरिंग मॉडल मददगार साबित हो रहा है। यदि नहीं, तो मानदंडों में समायोजन की आवश्यकता हो सकती है।
मजबूत एआई बिक्री डेटा गुणवत्ता स्कोर तब अधिक उपयोगी हो जाता है जब इसे केवल फील्ड कंप्लीशन से ही नहीं बल्कि परिणामों से भी जोड़ा जाता है।
स्कोर को आसानी से समझाने योग्य रखें।
प्रतिनिधि ऐसे स्कोर को नज़रअंदाज़ कर देंगे जिसे वे समझ नहीं पाएंगे। सिस्टम को सरल कारण और सुझाए गए समाधान दिखाने चाहिए। स्पष्ट स्कोर से विश्वास बढ़ता है और सुधार की गति तेज़ होती है।
लक्ष्य एकदम सटीक डेटा प्राप्त करना नहीं है। लक्ष्य बेहतर बिक्री संबंधी निर्णय लेने के लिए पर्याप्त विश्वसनीय संदर्भ प्रदान करना है।
कार्यप्रवाह संबंधी निर्णयों के लिए स्कोर बैंड का उपयोग करें
टीमें स्कोर बैंड बनाकर एआई सेल्स डेटा क्वालिटी स्कोर को उपयोग में आसान बना सकती हैं। उच्च स्कोर वाले रिकॉर्ड को सेल्स ऑटोमेशन या अकाउंट रिव्यू में भेजा जा सकता है। मध्यम स्कोर वाले रिकॉर्ड में आउटरीच से पहले एक छूटे हुए फ़ील्ड को ठीक करने की आवश्यकता हो सकती है। कम स्कोर वाले रिकॉर्ड को उपयोग करने से पहले संवर्धन, स्वामित्व समीक्षा या डुप्लिकेट जांच की आवश्यकता हो सकती है।
स्कोर बैंड डेटा की गुणवत्ता को कार्रवाई में बदल देते हैं। प्रतिनिधियों को "सीआरएम को साफ करने" के लिए कहने के बजाय, सिस्टम यह दिखा सकता है कि कौन से रिकॉर्ड तैयार हैं, किनमें मामूली सुधार की आवश्यकता है, और किनको स्थिति सुधरने तक स्वचालित वर्कफ़्लो से बाहर रखा जाना चाहिए।
स्रोत के आधार पर कम स्कोर के पैटर्न की समीक्षा करें
कम गुणवत्ता वाले रिकॉर्ड अक्सर विशिष्ट स्रोतों से आते हैं: इवेंट अपलोड, अधूरे फॉर्म, पुराने आयात या मैन्युअल रूप से बनाए गए खाते। स्रोत के आधार पर स्कोर पैटर्न की समीक्षा करने से प्रबंधकों को बार-बार एक ही समस्या को ठीक करने के बजाय इनपुट प्रक्रिया को सुधारने में मदद मिलती है।
टीमों को यह भी समीक्षा करनी चाहिए कि स्कोरिंग प्रणाली बहुत सख्त है या बहुत ढीली। यदि बहुत सारे उपयोगी रिकॉर्ड ब्लॉक हो जाते हैं, तो प्रतिनिधियों की कार्यगति धीमी हो सकती है। यदि कमजोर रिकॉर्ड आसानी से पास हो जाते हैं, तो स्वचालन की गुणवत्ता गिर जाती है। सर्वोत्तम स्कोरिंग मॉडल व्यावहारिक बिक्री कार्य को धीमा किए बिना पर्याप्त नियंत्रण प्रदान करता है।
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