数据管理消除了对于有效GTM策略的障碍

当今最具活力的公司依赖一系列精细的数据驱动流程来保持竞争力。从客户洞察和潜在客户获取到商业智能等等，高质量的数据推动系统是实现高效增长的关键。

为了保持飞轮转动，营收运营（RevOps）的领导者必须确保他们的关键数据准确、可靠，并能在团队之间共享。他们是如何做到的呢？通过一个全面的数据管理系统。

要理解数据管理如何作为保持RevOps活力的基础血管系统，首先需要理解数据管理策略的优势，组织数据的最佳实践，以及如何通过自动化充分利用数据资产。

什么是数据管理？

数据管理是指收集、存储、组织和使用数据的实践。团队使用各种工具、流程和技术来有效地管理数据。一个强大的数据管理框架结合数据治理、质量控制、安全、分析和自动化，以确保数据准确可靠。

主数据管理（MDM）的一个关键任务是建立一个数据的单一集合，以确保业务技术堆栈中的数据一致性。一种综合的数据管理解决方案使团队能够创建和维护一个从多个数据源中获取并自动保持最新的主数据集合。

这些结果对于企业的生存至关重要。考虑一下：在最近的一项全球调查中，CRM用户估计他们的数据每年会衰减34%，其中44%的受访者估计由于数据质量不佳，他们的公司每年损失超过10%的营收。

数据管理的最佳实践

许多数据管理倡议的最佳实践依赖于使用统一流程的系统。

此外，考虑以下最佳实践可以确保企业充分利用其数据管理工作的努力：

1. 确定你的数据资产

识别你的数据资产是有效数据管理的第一步。它涉及了解你拥有的不同类型的数据，数据存储的位置以及谁对此负责。

ZoomInfo 产品营销经理 Neha Nirkondar 表示：“你的第三方数据来源和你用来管理数据的工具一样重要。确保你从提供充足深度和广度数据的供应商那里获取数据资产，将有助于取得更好的结果。”

在购买数据时，团队应该超越提供的记录数量来考虑。商业的动态性需要一种同样动态的数据管理解决方案——寻找一家能够提供准确、实时可靠数据，并能帮助你实时管理整个业务的供应商。

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一旦定义，您的数据资产可以帮助制定全面的数据治理框架，确保数据的准确性、可靠性和可访问性。

定义您的数据资产涉及几个关键步骤：

进行数据清单：确定您的公司收集和存储的所有不同类型的数据，包括客户数据、实体数据、产品数据，甚至联系记录。

确定数据所有权：明确每个数据资产的责任人，包括数据管理员和数据所有者。

记录数据管理：记录每个数据资产的来源和转换过程，包括数据来源、清洗工作和数据仓库统一。

2. 制定数据治理框架

一个数据治理框架定义了谁可以访问数据、有哪些数据类型可用以及如何访问这些数据。但是如果没有度量，就无法进行有效的管理。

在决定如何运营数据治理计划时，请考虑以下步骤：

确立数据质量指标：明确数据质量指标，并建立监控和报告数据质量的流程。

创建一个数据治理团队：组建一个负责制定和执行数据治理政策的团队。

制定数据治理政策：对数据安全、数据质量和数据访问进行定义和文档化。

3. 利用机器学习和自动化技术来利用平台

机器学习算法分析大型数据集以寻找有价值的洞察。如果没有这些算法，寻找洞察将是一项耗时的任务，充满错误。

"手动管理所有数据非常困难。你不可能手动捕捉到每一个进入你的CRM系统的潜在客户，这需要耗费太多资源，" Nirkondar 说道。

机器学习和自动化使得RevOps团队的数据管理变得更加简单。在这种情况下，使用机器学习和自动化包括：

自动化机会的识别：例如数据概要、数据清洗和数据验证。

实施机器学习算法：分析大数据集，识别模式和洞察。

使用自动化工具：自动化常规数据管理任务，如数据清洗和数据验证。

多供应商的数据丰富能够自动从最佳来源逐个字段地填充缺失的数据。

4. 投资于数据管理解决方案。

"Nirkondar表示，在进行数据管理时，应该放弃使用电子表格。它们容易出错、效率低下，并且从长远来看不会为您节省钱。”

将所有数据管理需求整合并协调在一起的综合数据管理解决方案，提升了企业的市场推广活动，并使其能够更准确地进行商业智能决策。

假设有人在您的网站上填写了一个与您内部销售系统相连的演示表单。您如何确保任何新的数据输入都被正确地格式化、验证并保持最新？Nirkondar表示：“这就是像RingLead这样的解决方案发挥关键作用的地方。”

投资于数据管理解决方案涉及几个步骤：

评估您的业务需求：确定公司的特定数据管理需求，如数据集成、数据清洗或商业智能。

选择合适的平台：评估几种数据管理解决方案，并选择最能满足您业务需求的一种。

实施解决方案：将您的解决方案与工作流程相结合，并根据需要进行定制。

数据管理所解决的挑战

如果没有一个考虑到工具、流程和技术的数据管理策略来实现高质量数据的自由流动，企业就会遇到运营瓶颈和错失机会。

有效的数据管理涉及到数据质量、安全性、集成性和整体数据治理等关键领域。

数据质量

特别对于收入运营团队来说，数据质量是数据管理策略中最重要的组成部分之一，因为它为收入团队的关键组成部分提供了支持，包括潜在客户路由、潜在客户沟通、数字营销和领域规划。

“你的数据需要是高质量的。例如，CRM采用率是很多销售和市场团队面对的一个重大挑战，因为他们不相信数据是可靠和最新的，” Nirkondar说道。

考虑以下数据质量挑战，以及没有正确数据管理时可能带来的高昂成本：

手动流程：手动处理和分析数据所需的资源非常昂贵，这使得企业很难及时获得有价值的洞察。自动化数据管理可以让RevOps团队获得更准确的洞察。

数据孤立：当不同团队在不同应用中维护数据库时，要想看到整个画面就变得更加困难。应用数据集成策略，将不同的数据源整合到一个平台上有助于数据的整合。

数据碎片化和昂贵的不一致性是由于不同团队使用不同解决方案来管理数据而导致的。然而，一个集成的数据管理平台确保每个团队都从一个共同的数据集中工作。

错误的数据：数据中的错误和不一致会导致糟糕的业务决策。糟糕的数据由许多因素引起——数据输入错误、重复记录和数据衰减都会导致数据质量下降。采用管理策略和自动化数据清理工具可以最大程度地减少糟糕的数据，保持数据的新鲜。

统一数据工作：当不同团队以不同的方式收集和管理数据时，统一数据工作成为一个挑战。通过企业级数据战略和数据库管理系统（DBMS），团队可以确保数据在需要时无论何时何地都是一致和易于共享的。

数据隐私和安全

数据管理解决的一个重大痛点是数据泄露和未经授权访问敏感信息。如果数据安全受到损害，一家公司可能会遭受财务损失、声誉受损或法律后果。

数据管理通过实施访问控制、加密和其他重要安全措施来防止数据泄漏。

数据隐私计划也是确保符合全球不断增加的数据隐私法律的重要任务。《通用数据保护条例》（GDPR）和加利福尼亚消费者隐私法案（CCPA）就是两个例子。

数据整合

没有一个全面的技术堆栈来无缝地管理和传递数据，团队很快就会遇到数据整合的问题。

“你希望确保你的数据没有孤立，并且系统之间具有平等性。数据管理系统以自动化的方式帮助你做到这一点，”Nirkondar说。

对于销售和营销团队来说，数据主要存储在CRM和市场自动化工具中。收入运营团队需要找到一种方式来统一和标准化现有数据以及任何新增的数据。

数据治理

数据治理是一个专门致力于解决几个互相关联的障碍的实践领域：数据使用不一致、数据质量问题、监管合规性问题，甚至是对数据资产本身缺乏清晰度的问题。

数据治理定义了明确的数据使用政策、流程和指导方针，规定了数据访问和安全性。换句话说，数据治理确保公司内部的一致性，这是数据驱动业务的关键因素。

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