ההשפעה של איכות נתונים נמוכה ואיך למנוע אותה עם Zoho DataPrep

הסכנות שבאיכות נתונים ירודה מתחילות לרוב מבעיות קטנות. אבל ההשפעה שלהן עלולה להוביל לפגיעה בקשרי לקוחות, לתובנות שגויות מניתוחי נתונים ולקבלת החלטות עסקיות מוטעות שעולות לנו המון. עסקים מקבלים החלטות קריטיות בהתבסס על מידע שלעיתים קרובות הנתונים בו לא שלמים, מיושנים או פשוט שגויים. החלק הכי גרוע? חלקם לא יודעים שיש להם בעיה עד שזה מאוחר מדי. איכות נתונים ירודה עולה לארגונים בממוצע כ־15 מיליון דולר בשנה וישנם מחקרים המצביעים על כך שהיא עשויה לפגוע בעד 25% מההכנסות הפוטנציאליות.

אז מה הכוונה ב"איכות נתונים נמוכה" ואיך היא משפיעה על הפעילות השוטפת של עסקים וארגונים?

מהי "איכות נתונים נמוכה"?  

איכות נתונים ירודה אינה מסתכמת רק ברשומות כפולות או שגויות. היא יכולה להופיע במגוון צורות - וכולן עלולות לפגוע ביעילות העסקית שלכם. הנה כמה מהסוגים הנפוצים ביותר של נתונים בעייתיים, שאם לא יטופלו בזמן - יכולים להפוך לעניין יקר:

נתונים לא מדוייקים: מצב בו מידע שגוי מוזן למערכת כבר מההתחלה, כמו מספר טלפון לא נכון, שגיאת כתיב בשם הלקוח, או פרטים לא מדויקים על מוצר. טעויות כאלו עלולות להוביל לכשלים בתקשורת, טעויות במשלוחים, ופגיעה באמון של הלקוחות.

נתונים חסרים: זה כולל רשומות שחסרים בהן שדות חיוניים, כמו איש קשר ללא כתובת דוא"ל, כרטיס חברה בלי מידע על תחום הפעילות שלה, או רשומה על הזדמנות מכירה שלא מופיע בה תאריך סגירה משוער.

רשומות כפולות: לקוחות, לידים או מוצרים שנרשמו יותר מפעם אחת במאגר הנתונים. הכפילויות נובעות לעיתים קרובות משגיאות הקלדה או מהיעדר חיבור בין מערכות שונות.

מידע לא מעודכן: מידע שאולי היה מדויק בעבר אבל לא עודכן - תפקידים ישנים, כתובות קודמות, מידע על עובדים שכבר אינם בארגון או מוצרים שירדו מהמדף.

פורמט לא אחיד: זה קורה כאשר אותו מידע נשמר בפורמטים שונים במערכות או מחלקות שונות. למשל, תאריכים יכולים להישמר בפורמט חודש/יום/שנה או יום/חודש/שנה. דוגמה נוספת היא מדינות, שיכולות להופיע כראשי תיבות או בשמות המלאים שלהן.

כאשר נתונים לקויים מצטברים במערכת או במסד הנתונים שלכם, המידע הופך ללא מדויק – מה שעלול להוביל לטעויות יקרות בכל רחבי הארגון.

ההשפעה המהותית של נתונים לקויים על העסק שלכם

ההשלכות של איכות נתונים נמוכה הן מעבר להפרעות או תקלה קטנה. אלו בעיות המגיעות ללב הפעילות שלכם ומשבשות את הפרודוקטיביות העסקית.

ירידה בהכנסות

תארו לכם שאתר המכירות שלכם מציג מוצר כזמין במלאי בגלל טעות בסנכרון נתונים. לקוחות מבצעים הזמנה, אבל בפועל אי אפשר לספק את המוצר ולכן אתם מאשרים החזר מיידי. זה אומר רכישות שבוטלו, עגלות קניות שננטשו ואובדן האמון של הלקוח - וזה לפני שחישבנו גם את עלויות הטיפול בעסקאות שנכשלו.

בזבוז זמן ומשאבים

מה קורה כשצוות מכירות מקבל רשימת לידים שבה אותה חברה מופיעה כמה פעמים? במצב כזה, צוות המכירות מבזבז שעות על שיחות כפולות לאנשי קשר שונים, מה שגורם לבלבול בתוך הארגון ולחוסר סבלנות מצד הלקוח הפוטנציאלי - מה שעלול למנוע התקדמות לסגירת עסקה.

ידעתם שנציגי פיתוח מכירות (SDRs) מבזבזים בממוצע כ־27% מזמן המכירה הפוטנציאלי שלהם בגלל מידע שגוי? מה שאומר שהאנשים שמכניסים הכי הרבה הכנסות לארגון משקיעים יותר משעתיים ביום על לידים לא רלוונטיים במקום להתמקד בסגירת עסקאות.

נזק לאמינות ולמוניטין

רשומות כפולות של אותו ליד עלולות לגרום לכך שמערכות השיווק האוטומטיות שלכם ישלחו את אותו מייל פעמיים לאותו אדם. ברגע שזה קורה – אתם כבר לא נתפסים כשותף פוטנציאלי, אלא כ"ספאם". היום, כשהדוא"ל הנכנס מנוהל על ידי מערכות מבוססות בינה מלאכותית, התנהגות כזו עלולה לגרום למערכת למחוק את ההודעה, להסיר אתכם מהרשימה או לחסום אתכם לגמרי. מה שאומר שגם הודעות עתידיות, אפילו אם יהיו ענייניות ורלוונטיות, פשוט לא ייקראו.

הזדמנויות שמתפספסות

מערכת ה-CRM של יצרן מסוים לא מזהה שחוזה רב-שנתי של לקוח מרכזי מתקרב לסיום. צוות המכירות שאינו מודע לכך שחלון החידוש מתקרב, מפספס את ההזדמנות הקריטית ליצור קשר עם הלקוח. כשצוות המכירות לא מעודכן ולא פועל בזמן – המתחרים שלכם ינצלו את ההזדמנות, גם אם המוצר שלכם טוב יותר.

תהליך קבלת החלטות לקוי

מה קורה בתרחיש בו נתוני ההחזרות באתר הקניות אינם מעודכנים? מידע לא עדכני עלול להשפיע לרעה על דוחות ההכנסות וביצועי המוצרים, מה שבסופו של דבר מוביל לתהליך קבלת החלטות שגוי.

שגיאות קטנות כאלו עלולות לפגוע קשות במוניטין של המותג, לעורר סימני אזהרה אצל לקוחות ולהוביל להפסד עסקאות בגלל פגיעה באמון.

איך לטפל בבעיות באיכות הנתונים?

החדשות הטובות הן שאיכות נתונים נמוכה היא בעיה פתירה. הנה כמה צעדים פרקטיים שיהפכו את הנתונים שלכם לנכס עסקי:

הגדירו אוטומציה להזנת נתונים ולתהליך האימות

ככל שתהליכי הזנת הנתונים יתבצעו באופן אוטומטי, כך יפחתו טעויות האנוש. השתמשו במערכות שמזהות ומסמנות באופן אוטומטי רשומות חסרות או שגויות בעת ייבוא נתונים ממקורות חיצוניים.

הקפידו לנטר ולנקות את הנתונים

בחנו את הנתונים באופן קבוע כדי לאתר אי-דיוקים, כפילויות או נתונים מיושנים. מעקב שוטף מסייע לסלק מידע לא רלוונטי או לא פעיל.

תנו עדיפות לשדות המידע הקריטיים

זהו את שדות הנתונים החשובים ביותר עבור לידים, אנשי קשר, חשבונות, הזדמנויות מכירה וחיובים. התמקדו בהתחלה בתיקון השדות האלה כדי להשיג את "הניצחונות הקטנים" שחשובים להמשך התהליך ולתוצאות טובות יותר.

השתמשו בכלי ממשל נתונים (Data Governance)

השקיעו בכלים שמסייעים להגדיר אוטומציה ולאכוף סטנדרטים של ניהול נתונים ואחידות בכל רחבי הארגון.

נתונים באיכות גבוהה יותר עם Zoho DataPrep

כלי Data Prep מודרניים כמו Zoho DataPrep משנים את הדרך שבה עסקים משפרים את איכות הנתונים באמצעות ניקוי והמרה מבוססי בינה מלאכותית. Zoho DataPrep היא פלטפורמת No-code לניהול תהליכי ETL בתמיכת בינה מלאכותית, המאפשרת להעביר, לנקות, להמיר ולהעשיר את הנתונים שלכם ללא צורך בידע טכני.

בניית תהליך ETL בעזרת Zia: הבינה המלאכותית המובנת במוצרי Zoho מסוגלת להבין את הוראות הייבוא והייצוא הנכונות ולשלב את הנתונים הנכונים בצורה חלקה, במהירות ובקלות.

מעל 100 חיבורים מובנים מראש: התחברו בקלות ל-HubSpot CRM, ‏Zoho Analytics, ‏Google Ads ועוד – תוך דקות ספורות.

ניקוי נתונים בתמיכת AI: השתמשו בהנחיות בשפה טבעית כדי לנקות ולהכין נתונים, בלי צורך בכתיבת קוד או בנוסחאות מורכבות.

הערכת איכות נתונים בתצוגה חזותית: קבלו משוב מיידי על איכות הנתונים עם גרפים ועמודות המציגים נתונים תקינים, שגויים או חסרים.

המלצות חכמות: קבלו המלצות מבוססות בינה מלאכותית לתיקון בעיות נפוצות בנתונים ולביצוע המרות.

זרימות עבודה אוטומטיות לנתונים: הגדירו לוחות זמנים להעברה והכנה אוטומטית של נתונים.

תואם ל־GDPR ול־HIPAA:
שמרו על תאימות לתקנות פרטיות באמצעות יכולות ניהול נתונים מובנות.