Mein Name ist Karsten Köhler, ich bin selbstständiger Berater für Inbound-Marketing und -Sales und Automatisierung.
Ein Thema, das viele Unternehmen beschäftigt, ist die Datenqualität in ihrem CRM-System – also unvollständige oder falsche Daten.
„Wie können wir sicher sein, dass wir uns auf diese Daten verlassen können?“ Diese Frage ist gar nicht so leicht zu beantworten. Zum Glück gibt uns HubSpot Tools, mit denen wir uns der Antwort nähern können.
Datenqualität im HubSpot CRM
Erfolgsmethoden zum Überwachen und Bereinigen von Kontaktdaten
Unvollständige oder falsche Daten sind ein Problem, das viele Unternehmen plagt. Das Schlimmste daran ist, dass bereits der erste Schritt – eine Einschätzung, wie gravierend das Problem ist – schwierig ist.
Wie können wir geschäftskritische Entscheidungen treffen, wenn wir uns nicht auf Berichte verlassen können?
Wie können wir sicher sein, dass wir die richtigen Kontakte zur richtigen Zeit mit den richtigen Inhalten ansprechen?
Woher wissen wir, dass unsere aktuellen Methoden zur Datenpflege mehr als nur Symptome bekämpfen?
Glücklicherweise bietet HubSpot uns Tools, die es uns erlauben, diese Fragen mit mehr Sicherheit zu beantworten.
Bevor wir tiefer ins Thema einsteigen, möchte ich einige allgemeine Empfehlungen geben. CRM-Anwender*innen, die sich früh mit den folgenden Punkten auseinandersetzen, können vielen Datenqualitätsproblemen vorbeugen.
Datenqualitätsproblemen vorbeugen
Kontakt-E-Mail-Adressen validieren. Inkorrekte E-Mail-Adressen sind eines der am häufigsten auftretenden Probleme. Was auf den ersten Blick harmlos wirkt, kann im Marketing gravierende Auswirkungen auf die Versandreputation haben. E-Mail-Service-Provider beobachten, ob Zustellversuche erfolgreich sind oder nicht – und passen entsprechend an, ob zukünftige E-Mails im primären Postfach oder in Spam-Ordner landen. Wer einmal im Spam-Ordner war, kommt nur schwer wieder aus. Mit Tools wie Verifalia, Zerobounce oder Neverbounce kann man vorab prüfen, ob eine E-Mail-Adresse wahrscheinlich bouncen wird oder noch aktiv ist.
Pflichtfelder definieren. Egal ob Kontakte, Unternehmen, Deals oder Tickets – es muss klar sein, welche Felder immer einen Wert haben sollten. Sollen z.B. E-Mails im Marketing immer einen Personalisierungs-Token für Vor- und Nachname enthalten, dann muss jedes Formular, jeder Import und jede Integration diese Informationen mitliefern. Diese Pflichtfelder sollten allen Mitarbeiter*innen bekannt sein (z.B. vermittelt in Trainings oder einer Dokumentation) und in jedem Import, Formular und jeder integrierten Lösung verwendet werden.
Namenskonvention festlegen. Stellen wir uns folgende Situation vor: Wir stoßen auf ein Datenqualitätsproblem, das mit einem Kontaktimport zusammenhängt. Dieser Import wurde allerdings nur als „alte Kontakte“ benannt und liegt länger als 90 Tage zurück, sodass wir nicht genau sagen können, um welche Kontakte es sich hier genau handelt. Eine klare Benennung des Imports würde uns die Recherche deutlich einfacher machen. Deswegen sollte alles, was in HubSpot einen Namen trägt, auch einer Namenskonvention folgen. Eine sinnvolle Namenskonvention für Importe könnte beispielsweise wie folgt aussehen:
JJJJMMTT | [Geschäftsbereich] | [Mitarbeiter*in] | [Beschreibung der Kontakte: Segment, Herkunft, Kampagne etc.]
Benutzerberechtigungen definieren. Grundsätzlich sollten Mitarbeiter*innen keine Berechtigungen haben, die sie nicht benötigen, um unnötige Risiken zu vermeiden.
Viele Datenqualitätsprobleme entstehen beim Import von Datensätzen – fehlende Spalten, leere Zellen, falsche Formatierung. Insbesondere in großen Unternehmen ist es empfehlenswert, dass Datensätze nur von sogenannten „Key User*innen“ importiert werden können, die für das Thema sensibilisiert sind. (Beitrag aus der Wissensdatenbank)
Damit verbunden ist die Frage, ob Mitarbeiter*innen Eigenschaftseinstellungen bearbeiten dürfen sollten. Jedes neu erstellte Formularfeld, jedes neue Eigenschaftsfeld birgt das Risiko, ein Duplikat einer etwas anders benannten, bereits bestehenden Eigenschaft zu sein. Wenn tatsächlich alle Mitarbeiter*innen Eigenschaften erstellen dürfen, sollte regelmäßig geprüft werden, ob es hier Duplikate gibt. (Beitrag aus der Wissensdatenbank)
Letztlich sollten sich auch nicht alle Eigenschaftsfeldwerte von Mitarbeiter*innen bearbeiten lassen. Gibt es beispielsweise ein ID-Feld, das für eine Integration benötigt und automatisch gefüllt wird, gibt es keinen Grund, warum alle Nutzer*innen dessen Wert bearbeiten können sollten. (Beitrag aus der Wissensdatenbank)
Nach diesen grundsätzlichen Anmerkungen können wir uns jetzt mit dem Monitoring, dem Überwachen von Datensätzen beschäftigen.
Überwachen von Datensätzen
In HubSpot gibt es einige Tools, die uns darauf hinweisen, dass etwas nicht richtig läuft. Dazu gehört das E-Mail-Integritätstool, das die Versandreputation unserer Marketing-E-Mails zeigt. An anderer Stelle, im Import-Bereich, lässt uns HubSpot wissen, ob unsere importierten Kontakte offensichtliche Fehler aufweisen.
Bei allem, was über diese Tools hinausgeht, ist auf den ersten Blick schwer zu erkennen, was im eigenen HubSpot-Portal aktuell schiefläuft. Wenn nicht gerade offensichtliche Probleme auftreten, bleibt viel im Verborgenen.
Deswegen müssen wir uns Gedanken darüber machen, was vielleicht im Verborgenen passiert und wovon wir nichts mitbekommen. Die Leitfrage dafür ist:
Was sollte ich in unserem CRM eigentlich nicht finden können, wenn ich danach suche?
Wenn bestimmte Pflichtfelder für Kontakt-Importe festgelegt wurden, z.B. der Vorname, dann sollte ich im CRM keine Kontakte finden dürfen, bei denen dieses Feld nicht gefüllt sind. Also suche ich genau danach: Kontakte ohne Vornamen.
Die folgenden Tools helfen uns bei der Suche:
Wir können eine aktive Liste erstellen und nach Kontakten filtern, bei denen das Pflichtfeld nicht gefüllt ist. Gibt es davon keine, ist alles bestens. Finden wir Kontakte, können wir dem Problem weiter nachgehen.
Wir können gespeicherte Ansichten erstellen, die Listen grundsätzlich ähnlich sind, oft aber schneller Ergebnisse anzeigen.
(nur Professional und Enterprise) Wir können benutzerdefinierte Berichte erstellen, um nach Kontakten zu filtern, bei denen das Pflichtfeld leer ist – und diese nach dem zuständigen Mitarbeiter oder der ursprünglichen Quelle anzeigen lassen. So erkennen wir leichter Muster.
(nur Professional und Enterprise*) Wir können Workflows anlegen, die eine interne E-Mail-Benachrichtigung verschicken, sobald das System einen Kontakt findet, bei dem das Pflichtfeld leer ist.
* Mit der Zapier-Integration können Benachrichtigungen auch ohne Workflows verschickt werden.
Am praktischsten erachte ich benutzerdefinierte Berichte. Sie erlauben es, ein Dashboard für Datenqualität anzulegen und alle bekannten Probleme im Auge zu behalten.
Die folgenden Kriterien/Kombinationen halte ich für sinnvoll (für die Erstellung von Listen, Ansichten, Berichten, Workflows), um Datensätze mit schlechter Qualität ausfindig zu machen.
Kontakte ohne E-Mail-Adresse
(E-Mail ist unbekannt, angezeigt nach Für Kontakt zuständiger Mitarbeiter)
Haben diese Kontakte eine zuständige Mitarbeiterin oder einen zuständigen Mitarbeiter, sollte diese oder dieser versuchen, die E-Mail-Adresse zu ergänzen. Andernfalls können diese Kontakte oft gelöscht werden.
Kontakte ohne zuständigen Mitarbeiter
(Für Kontakt zuständiger Mitarbeiter ist unbekannt
, angezeigt
nach Ursprüngliche Quelle, Details zur ursprünglichen Quelle - 1 oder Details zur ursprünglichen Quelle - 2)
Diese Kontakte sollten zugewiesen werden. Der Blick auf die Quelle der Kontakte hilft dabei, zu ermitteln, ob es sich um ein einmaliges oder wiederkehrendes Problem handelt.
Kontakte nach Lifecycle-Phase
(Anzahl der Kontakte
, angezeigt
nach Lifecycle-Phase)
Beim ersten Blick auf Kontakte nach Lifecycle-Phasen stellt sich oft heraus, dass etwas nicht stimmen kann, z.B. zu viele Kontakte in einer Phase, in der es nicht so viele Kontakte geben sollte.
>>>Vollständige Liste in der ersten Antwort auf diesen Beitrag (wegen Zeichenbegrenzung) <<<
Diese Liste ließe sich einfach fortführen. Oft legen Unternehmen verschiedene benutzerdefinierte Eigenschaften an oder integrieren andere Software-Lösungen. Dadurch entstehen viele weitere mögliche Probleme, die es ebenfalls im Blick zu behalten gilt, z.B.:
fehlende IDs für die Synchronisation zwischen integrierten Systemen
unvollständige Daten bei benutzerdefinierten Double-Opt-in-Lösungen
erforderliche Felder für Automatisierung
Datensätze mit schlechter Qualität bereinigen
Stoßen wir nun in Listen, gespeicherten Ansichten oder Berichten auf offensichtliche Probleme, können wir im Datensatz weiter dazu recherchieren, sowohl in der Datensatz-Chronik als auch in der kompletten Übersicht der Eigenschaften. Handelt es sich um einen Einzelfall, können die Änderungen, direkt im Datensatz vorgenommen werden.
Sind mehrere Datensätze betroffen, können Datensätze per Massenbearbeitung aktualisiert werden. Müssen Werte aus einem Eigenschaftsfeld in ein anderes kopiert werden, benötigen wir Workflows.
Gelegentlich kommt es vor, dass Mitarbeiter*innen per Import korrekte Werte mit falschen Werten überschrieben haben. @jleow hat ein Tutorial veröffentlicht, wie alte Werte wiederhergestellt werden können: deutsche Übersetzung des englischen Beitrags
Von Problem zu Problem können wir so die Datenqualität – Schritt für Schritt – im HubSpot-Portal erhöhen. Das perfekt saubere CRM gibt es vermutlich nicht, aber wir können uns zumindest anzunähern.
Eure Fragen
Datenqualität ist ein vielgestaltiges Thema. Alle Facetten lassen sich – auch in einem langen Beitrag – nicht komplett abbilden. Deswegen seid ihr jetzt an der Reihe:
Welche Fragen könnt ihr aktuell in eurem CRM nicht beantworten?
Habt ihr Einzelfälle schlechter Datenqualität und wisst nicht, wie ihr ihnen nachgehen sollt?
Welche Berichte fehlen euch, um Datenqualität bestimmter Datensätze zu beobachten?
Ich freu mich auf eure Fragen!
