Качество данных должно быть доступно для отдела продаж.
Оценка качества данных о продажах с помощью ИИ предоставляет командам практический способ определить, готовы ли записи в CRM к реальной работе с продажами. Запись может существовать в CRM, но если в ней отсутствуют данные о владельце, роли, интересе к продукту, недавней активности или следующем шаге, она не может служить основой для полезных последующих действий.
В B2B-сфере качество данных часто обсуждается как операционная проблема. На практике это влияет на маршрутизацию, прогнозирование, персонализацию, хранение и управленческие проверки. Наглядный показатель помогает отделам продаж понять, каким записям можно доверять, а какие нуждаются в очистке.
Оцените поля, которые меняют ход событий.
Система оценки не должна поощрять поля, которые никогда не меняют поведение отдела продаж. Полезные критерии включают в себя идентификацию клиента, роль контакта, интерес к продукту, рынок, источник, актуальность активности, ясность владельца и качество следующего шага. Это информация, необходимая торговым представителям, прежде чем они примут решение о дальнейших действиях.
Оценка качества данных о продажах, полученных с помощью ИИ, должна объяснять причину низкого балла. Низкий уровень актуальности данных может свидетельствовать об отсутствии владельца или неясном интересе к продукту.
- Полнота заполнения: обязательны поля для ввода данных учетной записи и контактной информации.
- Актуальность: недавняя активность или обновленный контекст.
- Право собственности: представитель, партнер или владелец аккаунта.
- Практическая применимость: следующий шаг, соответствие требованиям и этап продаж.
Используйте оценочный балл перед автоматизацией.
Автоматизация зависит от надежных данных. Если в процессы маршрутизации лидов, работы с клиентами или оценку с помощью ИИ попадают записи низкого качества, команда может быстрее двигаться в неправильном направлении. Оценка качества данных может служить своего рода «воротами» перед тем, как учетные записи попадут в важные рабочие процессы.
Например, запись, не содержащая информации о продукте, может потребовать дополнительной обработки перед началом взаимодействия. Запись, не содержащая информации о владельце, может потребовать маршрутизации перед последующими действиями. Запись с устаревшей информацией может потребовать исследования перед анализом прогноза.
Сделайте уборку частью ритма жизни.
Наведение порядка в CRM-системе не должно откладываться до завершения крупного проекта. Команды могут еженедельно просматривать записи с низкими оценками и назначать небольшие исправления: объединять дубликаты, добавлять недостающую роль, обновлять этап, подтверждать следующий шаг или закрывать устаревшие возможности.
Это позволяет управлять качеством данных. Кроме того, это помогает торговым представителям рассматривать очистку данных как часть процесса продаж, а не как отдельную административную задачу.
Влияние оценки на результаты
Менеджерам следует сравнивать показатели качества данных с показателями отклика, квалификацией, движением котировок и точностью прогнозов. Если клиенты с высокими показателями демонстрируют лучшие результаты, значит, модель оценки помогает. В противном случае, возможно, потребуется корректировка критериев.
Высокая оценка качества данных о продажах, полученных с помощью ИИ, становится более полезной, когда она связана с результатами, а не только с завершением работы на местах.
Счет должен быть простым для объяснения.
Представители компании будут игнорировать оценку, которую они не понимают. Система должна показывать простые объяснения и предлагаемые решения. Четкая оценка укрепляет доверие и способствует более быстрому улучшению.
Цель состоит не в идеальных данных. Цель — в достаточном количестве достоверного контекста для принятия более эффективных решений в сфере продаж.
Используйте оценочные диапазоны для принятия решений по организации рабочего процесса.
Команды могут упростить использование оценки качества данных о продажах, полученных с помощью ИИ, путем создания диапазонов оценок. Запись с высоким баллом может быть отправлена в автоматизацию продаж или на проверку учетной записи. Запись со средним баллом может потребовать исправления одного отсутствующего поля перед отправкой. Запись с низким баллом может потребовать обогащения данных, проверки принадлежности или проверки на наличие дубликатов перед использованием.
Система оценок превращает качество данных в конкретные действия. Вместо того чтобы просить сотрудников «навести порядок в CRM», система может показать, какие записи готовы, какие нуждаются в небольшой доработке, а какие следует исключить из автоматизированных рабочих процессов до улучшения контекста.
Проанализируйте закономерности низких баллов по источнику.
Низкое качество записей часто обусловлено специфическими источниками: загрузками данных о событиях, неполными формами, старыми импортами или учетными записями, созданными вручную. Анализ закономерностей оценок по источникам помогает менеджерам исправить процесс ввода данных, вместо того чтобы постоянно исправлять одну и ту же проблему.
Командам также следует проверить, не слишком ли строгая или слишком мягкая система оценки. Если блокируется слишком много полезных записей, скорость работы менеджеров по продажам может снизиться. Если слабые записи проходят слишком легко, качество автоматизации падает. Лучшая модель оценки обеспечивает достаточный контроль, не замедляя при этом практическую работу отдела продаж.
Где находится SaleAI
SaleAI помогает командам продаж B2B объединять данные CRM, активность покупателей, агентов ИИ и контент для продаж, чтобы этот рабочий процесс работал в более понятном контексте и с меньшим количеством ручных операций.
