Maksymalizacja ROI w Data Management, czyli jak zwiększyć opłacalność projektu
Zarządzenie danymi, czyli Data Management, jak każdy biznesowy projekt powinien mieć swój ROI. Aby jednak ocena opłacalności inwestycji w lepszą jakość danych była rzetelna, warto od ogółu przejść do szczegółu. Poznaj kilka korzyści data management, które można przełożyć na liczby i $ w konkretnych kalkulacjach.
Z tego artykułu dowiesz się:
- Co to jest ROI oraz co z projektów Data Management da się uzasadnić ROI
- Na jakie statystyki i wyniki sprzedażowe, które da się zmonetyzować, wpływają na inwestycje w data management
- Poznasz 5 sposobów na ulepszenie strategii zarządzania danymi, które mogą zmaksymalizować zwrot z inwestycji
ROI a Data Management
ROI to skrót od Return On Investment i jest synonimem oceny zwrotu z inwestycji. Ta ocena stosowana jest zawsze wtedy, kiedy konieczne jest sprawdzenie opłacalności różnego rodzaju projektów IT czy marketingowych. Metody oceny ROI po zakończeniu projektu pozwalają przedsiębiorcom sprawdzić stosunek poniesionych podczas inwestycji kosztów do osiągniętych zysków. Do obliczenia ROI można posłużyć się wzorem:
ROI=((przychód — koszt inwestycji) : koszt inwestycji) x 100
ROI w Data Management przeprowadzane jest zwykle po rzeczywistym wprowadzeniu procedur zarządzania danymi, ale często przedsiębiorcy wykorzystują ROI do umotywowania konieczności prowadzenia modernizacji systemów w firmie, czyli do objaśnienia biznesowych korzyści, które powstaną jako rezultat realizacji inwestycji.
Co z projektów Data Management da się uzasadnić ROI?
- Naprawa lub eliminacja błędnych danych w źródłowym systemie.
- Naprawa systemu źródłowego (modernizacja legacy system).
- Naprawa błędnych danych jeszcze zanim trafią do bazy danych firmy.
- Wyznaczenie metod pozyskiwania, gromadzenia, przetwarzania, recyklingu i utylizacji danych (higiena baz danych).
Obliczanie ROI w Data Management: co można zmonetyzować?
W ramach ROI w Data Management przedsiębiorcy mogą przekonać się jakie korzyści daje posiadanie aktualnych, kompletnych i czystych danych, które działy sprzedaży bez obaw wykorzystują m.in. w procesie lead generation. Do innych przykładowych wniosków, do których dochodzą przedsiębiorcy w trakcie ROI po wprowadzeniu praktyk Data Management, należą:
- Dokładniejsza identyfikacja potencjalnych klientów oraz rozszerzenie obszaru działań, dzięki możliwości uzupełnienia wcześniej brakujących rekordów danych. Szacuje się, że tylko dzięki wzbogaceniu bazy danych o dane aktualne firmy mogą podnieść współczynnik konwersji o 2%.
- Dokładniejsza ocena ryzyka współpracy oraz wyznaczanie procesu rozmów z klientami i szybsze nawiązywanie umów.
- Oszczędność wielu godzin pracy handlowców, którzy nie muszą poświęcać czasu na weryfikację danych i mogą zająć się tworzeniem lejków sprzedażowych. Szacuje się, że przedsiębiorcy mogą odzyskać aż 20% czasu, który zwyczajowo spędzają na oczyszczaniu danych.
- Trafniejszy dobór potencjalnych klientów, co skutkuje zamknięciem większej liczby transakcji.
- Poprawa współczynnika konwersji lead-to-opp potencjalnego klienta i większa szansa sprzedaży.
Pracujesz w dziale Data Management dużej firmy, która ma potrzeby na aktualne dane rejestrowe? Może zainteresować Cię nowy produkt Transparent Data — bazy danych, które są replikami pełnych rejestrów handlowych:
5 sposobów na ulepszenie strategii zarządzania danymi i maksymalizację zwrotu z inwestycji
Ustal sposób pozyskiwania danych
Jeśli pozyskujesz dane do leadów, to użyj w tym celu formularzy wykorzystujących wartości ograniczone. Dołącz do niego opcję sprawdzanie poprawności pisowni. Czy wiesz, że w formularzach można też zastosować automatyczne wypełnianie niektórych pól? Dzięki takiej praktyce dane z pewnością będą lepszej jakości już na etapie ich wprowadzania. Możesz się też zdecydować na automatyzację procesów biznesowych i zainwestować w API, dzięki któremu dane rejestrowe firm, które będziesz następnie przechowywać w bazie danych swojej firmy, będą automatycznie uzupełniane i aktualizowane.
Znormalizuj dane
Ustal reguły dla osób, które wprowadzają dane (np. Sprzedawców czy Project Managerów). Określ normalizacje wprowadzonych danych żeby uniknąć różnych rodzajów zapisów np. nazw ulicy, numerów telefonów czy numerów rejestrowych. Sprawdź czy osoby, które ręcznie wprowadzają dane stosują określone formularze.
Jeśli reguły wprowadzania i uzupełniania takich danych nie zostały wcześniej opracowane, to warto to zrobić jak najszybciej. Wprowadzający dane powinni uzupełniać obowiązkowo niezbędne pola aby zapewnić dokładność i spójność gromadzonych danych. Wszak często niespójność danych wynika właśnie z braku określonych zasad ich wprowadzania. Rozwiązaniem tego problemu jest przeprowadzenie szkolenia i wyjaśnienie, dlaczego odpowiednie wprowadzanie danych ma duże znaczenie dla firmy. Rozwiązaniem idealnym jest inwestycja w oprogramowanie dla biznesu, które pozwoli na automatyczne uzupełnianie rekordów danych informacjami gospodarczymi ze sprawdzonych źródeł, takich jak KRS czy CEIDG.
Zainwestuj w narzędzia, dzięki którym pobierzesz wysokie jakościowo dane o firmach
Zsynchronizuj swoje systemy — dostarczaj dane do swojego CRM przez API. W tej sposób dane biznesowe będą dostarczane bezpośrednio do wewnętrznego systemu Twojej firmy i zyskasz gwarancję jakości i, co ważniejsze, aktualności posiadanych danych. Jako Transparent Data, data software house, który na co dzień dostarcza informacje gospodarcze z wielu źródeł, możemy zaproponować dostęp do API z informacją gospodarczą i biznesową wprost z oficjalnych źródeł, w tym rejestrów firm KRS i CEIDG.
Przeprowadzaj audyty
Problemy z jakością danych są wykrywane są najczęściej dopiero po zgłoszeniu tego faktu przez pracownika lub klienta. Znasz powiedzenie, że przezorny zawsze ubezpieczony? Nie czekaj aż Twoja baza danych zostanie zaśmiecona niekompletnymi lub nieaktualnymi danymi. Szacuje się, że co druga firma w Polsce przeprowadza cykliczne audyty danych, które pozwalają wykryć problemy z jakością danych. Usuwaj dane przestarzałe i duplikaty. Pamiętaj o tym, że te duplikaty kosztują, bo zabierają niepotrzebnie miejsce na serwerach.
Twórz raporty o błędach i duplikatach
Nie zapominaj o tworzeniu raportów z przeprowadzanych audytów, które pomogą Ci wykryć z dużą dokładnością gdzie leży problem z jakością Twoich danych. Badaj źródła i procesy, które wygenerowały duplikaty. Ustaw alerty, które będą Cię o nich informowały.
Jakość danych wpływa na jakość decyzji, czyli dlaczego warto rozwiązać problemy z jakością danych przez Data Management
Wysoka jakość danych już na etapie ich wprowadzania i przetwarzania — ten proces powinien iść w parze ze zwiększoną świadomością na temat data quality. W końcu biznes oparty jest na danych. Dane przyczyniają się nie tylko do lepszej obsługi klienta czy interoperacyjności przedsiębiorstwa, ale też do stałego zwiększania ekonomicznego i społecznego kapitału organizacji. Niska jakość danych w firmie wróży w przyszłości problemy z analizą danych i tworzeniem ofert, które prawdopodobnie nie będą odpowiadały w pełni na potrzeby klientów lub całkowicie się z nimi miną.
Konieczność wprowadzenia konkretnych procedur Data Management zachodzi w przedsiębiorstwach, których dane są zanieczyszczone, nieaktualne oraz niekompletne. Zanim jednak projekt związany z modernizacją procedur zarządzania danymi w firmie dojdzie do skutku, nierzadko konieczna jest ocena opłacalności tego przedsięwzięcia jeszcze przed przystąpieniem do realizacji projektu. Tutaj z pomocą przychodzi ROI, czyli ocena efektywności inwestycji.
Szukasz rozwiązań, które pozwolą Ci na lepsze zarządzanie danymi w firmie?
Sprawdź ofertę data software house Transparent Data. Więcej informacji znajdziesz na stronie:
