AMA: Datenqualität im HubSpot CRM

[karstenkoehler]

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!

[ChristianRieck]

Hallo @karstenkoehler  & @JessicaH , 

danke für die AmA Fragerunde! Dann schmeiße ich doch mal das Thema HubSpot Insights in den Ring. An sich ja eine coole Funktion. 

Wie zufrieden seit ihr mit der Datenqualität? Und, welche Alternativen könnt ihr empfehlen, um die Daten in HubSpot anzureichern?

Liebe Grüße

Christian

[karstenkoehler]

Hi @NikTFH,

sehr gute Frage! Am besten ist es in meinen Augen, den alten Datensatz zu behalten und einen weiteren, neuen zu erstellen.

In der HubSpot-Logik ist ein Kontaktdatensatz mit einem Unternehmen verbunden und das ist auch richtig so: Die Interaktionen eines Kontakts mit euren Inhalten sind an die Buyer's Journey in diesem speziellen Unternehmen gebunden und haben nicht zwangsläufig Aussagekraft darüber, wie weit der Kontakt in der Buyer's Journey des neuen Unternehmens ist.

Einer der wichtigsten Gründe für zwei separate Kontaktdatensätze ist für mich das Reporting: Wenn ihr nur einen Kontaktdatensatz aktualisieren würdet und mit einem neuen Unternehmen assoziiert, dann gibt es Berichte, bei denen fälschlicherweise Aktivitäten des Kontakts beim alten Unternehmens auf das neue attribuiert werden.

Besser ist es in meinen Augen, einen neuen Kontakt zu erstellen und ggf. in der Timeline eine Notiz anzupinnen, in der man auf den alten Datensatz verlinkt. Damit haben Vertriebsmitarbeiter*innen immer noch den kompletten Kontext des alten Kontakts und wissen auch, dass der neue Datensatz keineswegs Informationen enthält, die mit dem alten Unternehmen zu tun hatten.

Wenn man die Vor-Qualifizierung im neuen Kontaktdatensatz abbilden will, dann würde man das da auch über Lifecycle-Phase und Lead-Status tun. Auch Einwilligungen in Abonnements werden dann sauber für das neue Unternehmen vermerkt.

Beim alten Kontakt würde ich die Lifecycle-Phase auf "Andere" setzen und ggf. die  Eigenschaft Lead-Status mit einem passenden Wert aktualisieren. Hier würde ich eine Notiz anpinnen und den Kontakt in eine globale Ausschlussliste für E-Mail-Marketing aufnehmen.

Viele Grüße!

[NikTFH]

Vielen Dank für deinen Post!

Eine Frage kommt bei uns immer wieder auf: Wie geht man am besten damit um, wenn ein Kontakt das Unternehmen wechselt? Wie kann man hier die beste Datenqualität gewährleisten? Hast du damit Erfahrungen gemacht?

[JessicaH]

Vielen Dank, Karsten!

Hallo @ManuelC @natalia_loewen @Alina1 @DKott @fred_erik @JonasL89 @Aksu52 @baggerdatepoq @Dirk2 @BMering @schreierp @Robse89 @JonahEV @FlorianK @martinwilbers @MendeConsulting @MM-SPONSORs @joergschaeffer @JBurgdorf @FKompenhans, ichwollte euch über diese "Ask-Me-Anything"-Fragerunde informieren.

Habt ihr Fragen zum Thema Datenqualität? Gibt es Fragen, die ihr im CRM derzeit nicht beantworten könnt oder habt ihr Schwierigkeiten mit der Qualität eurer Daten und wisst nicht wie ihr dies beheben könnt?

Wir freuen uns von euch zu hören!

Liebe Grüße,

Jessica

[karstenkoehler]

[Fortsetzung der Liste aus dem vorigen Beitrag]

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.

SQLs mit lang zurückliegendem Kontakt

(Lifecycle-Phase ist Sales-Qualified-Lead und Zuletzt kontaktiert ist mehr als 30 Tage, angezeigt nach Für Kontakt zuständiger Mitarbeiter)

Diese Kontakte sind ein Zeichen, dass das Vertriebsteam auf bestimmte Kontakte nicht aufmerksam wird oder diese nicht akzeptiert. Falls das der Fall ist, sollten das Feld Lead-Status gepflegt werden, damit das Marketingteam Feedback erhält.

Spam- oder Test-Kontakte

(z.B. Vorname enthält "asdf", "test", "demo", Telefonnummer enthält 12345)

Am besten beobachtet man, welche Spam-Kontakte im System landen, versucht Muster zu ermitteln, um gezielt danach filtern und löschen zu können.

Kontakte ohne Opt-in, die aktuell Marketing-Kommunikation erhalten

(Datum der letzten Zustellung einer Marketing E-Mail ist bekannt und Bestätigungsstatus der Marketing E-Mail ist unbekannt)

Was in dieser Eigenschaft vermerkt sein sollte, hängt von den Entscheidungen der oder des Datenschutzbeauftragten ab. Normalerweise sollte hier ein positiver Wert hinterlegt, wenn der Kontakt bereits E-Mails erhalten hat. Man dürfte also bei klar definierten Anforderungen der oder des Datenschutzbeauftragten keine Kontakte finden dürfen, die E-Mails erhalten haben, bei denen dieses Feld aber leer ist oder einen negativen Wert hat.

Kontakte ohne Pflichtfelder

(z.B. Vorname ist unbekannt)

Was genau ein Pflichtfeld ist, entscheidet natürlich jedes Unternehmen selbst. Vor- und Nachname beispielsweise sind für ein Minimum an Personalisierung in E-Mails nötig.

Kontakte, die nicht mit Inhalten interagieren

(z.B. Anzahl der seit der letzten Interaktion zugesandten E-Mails ist größer als 12, angezeigt nach Für Kontakt zuständiger Mitarbeiter oder nach Ursprüngliche Quelle, Details zur ursprünglichen Quelle - 1 oder Details zur ursprünglichen Quelle - 2)

Kontakte, die nie mit Inhalten interagieren, könnten z.B. ein Zeichen für einen Import einer gekauften Liste oder andere schlechte Datenquellen sein.

Kontakte, die „hard bouncen“

(Grund für Hard Bounce der E-Mail ist bekannt, angezeigt nach Für Kontakt zuständiger Mitarbeiter oder nach Ursprüngliche Quelle, Details zur ursprünglichen Quelle - 1 oder Details zur ursprünglichen Quelle – 2)

Kontakte, die „hard bouncen“, sind ein Zeichen schlechter Datenqualität und haben zur Folge, dass Marketing-E-Mails bei Empfänger*innen generell öfter im Spam-Ordner landen. Das Ziel hier ist es also, Muster früh zu erkennen und das Problem zu beheben. Grund könnte z.B. ein bestimmter Import veralteter Kontaktdaten.

Unternehmen ohne assoziierte Kontakte

(Zugewiesene Kontakte ist unbekannt)

Sollten solche Datensätze existieren, sollten ihnen Kontakte zugewiesen werden – oder man löscht sie.

Deals ohne zuständigen Mitarbeiter

(Für Deal zuständiger Mitarbeiter ist unbekannt)

Diese Datensätze sind sehr selten. Falls man doch welche findet, sollten sie entsprechend zugewiesen werden.

Nicht abgeschlossene Deals mit lang zurückliegender Aktivität

(Deal-Phase ist keines von Abgeschlossen und Datum der letzten Aktivität liegt vor X und Datum der nächsten Aktivität ist unbekannt)

Bei diesen Deals muss entweder jemand nachfassen oder sie dahingehend aktualisieren, dass sie vermutlich abgeschlossen und verloren sind.

Gewonnene Deals ohne Betrag

(Deal-Phase ist eines von Abgeschlossen und gewonnen und Betrag ist unbekannt)

Diese Deals verzerren Vertriebsberichte und zeugen davon, dass Vertriebsmitarbeiter*innen diese Datensätze nicht gepflegt haben.

Offene Tickets ohne Aktivität

(Ticketstatus ist keines von Abgeschlossen und Datum der letzten Aktivität liegt vor X und Datum der nächsten Aktivität ist unbekannt)

Sollte es solche Tickets geben, dann gehen dem Kundenservice entweder Anfragen durchs Netz oder Tickets sind veraltet und können geschlossen werden.

Tickets ohne zuständigen Mitarbeiter

(Für Ticket zuständiger Mitarbeiter ist unbekannt)

Diese Datensätze sollte es nicht geben – zuweisen, aktualisieren, ggf. löschen.

[franksteiner79]

Tolle Zusammenfassung @karstenkoehler !

Für mich gilt es beim Thema Datenqualität immer zweigleisig zu fahren - Einmal wie räumen wir die Bestandsdaten auf und zweitens wie stellen wir sicher dass zukünftig Datenqualität garantiert werden kann. Hier mal ein paar Herangehensweisen die ich Kunden immer wieder gerne empfehle.

Ist-Zustand: Was haben wir denn überhaupt im CRM?

Eine relativ neue Option die uns hier zur Verfügung steht, ist das exportieren aller Eigenschaftsfelder (siehe Screenshot).

Alle Eigenschaften exportieren

Diese gibt uns mehrer Excel Tabellen für alle im Portal verfügbaren Objekte (Kontakte, Unternehmen, Deals, Produkte, Tickets und Custom Objects, die eventuell erstellt wurden) und deren Eigenschaftsfelder, sowie Information darüber von wem diese Eigenschaften erstellt wurden.

Hier empfehle ich meinen Kunden immer diese Liste sowohl sorgfältig auf Duplikate und ähnliche Eigenschaften zu prüfen, als auch sicherzustellen das Eigenschafts Beschreibungen vorhanden sind. Je nach HubSpot Nutzung im Unternehmen bietet dieser Export auch eine gute Diskussionsgrundlage mit anderen Abteilungen (Vertrieb, Kundenservice, Marketing Ops) um eventuelle Lücken im Datensatzmanagement aufzudecken. In Kombination mit den verfügbaren Eigenschaftsfeldtypen in HubSpot lässt sich so relativ einfach erarbeiten welche Eigenschaften noch erstellt und gepflegt werden müssen.

Ist-Zustand: Wer hat welche Benutzerrechte?

Oftmals zeigt die Analyse der vorhanden Eigenschaften a) eine Vielzahl ähnlicher oder doppelter Eigenschaftsfelder und/oder b) viele verschiedene Nutzer welche Eigenschaften angelegt haben.

Meine Empfehlung ist hier mit Hilfe der Benutzerberechtigungen den Zugriff auf CRM-Einstellungen via “Eigenschaftseinstellungen bearbeiten” auf einen möglichst kleinen Kreis von Nutzern zu beschränken. 

Ist-Zustand: Was sind unsere Datenquellen?

Als nächstes gilt herauszufinden, wo unsere Daten denn eigentlich herkommen. Auch hier ist es nicht ungewöhnlich dass man über “vergessene” Integration stolpert. Zu diesem Zweck empfehle ich einerseits sich kurz mit der Eigenschaft: “Detaillierte Infos zur ursprünglichen Quelle“ vertraut zu machen und dann mit HubSpot Ansichten zu arbeiten, um die in HubSpot vorhanden Daten entsprechend zu filtern.

So kann man beispielsweise nach Kontakten filtern welche über eine Integration oder API erstellt wurden.

Generell sind benutzerdefinierte Ansichten eine Klasse Tool um speziellen HubSpot Nutzern oder Nutzergruppen schnell und einfach wichtige Informationen anzuzeigen; unter anderem:

• Alle Kontakte denen noch kein zuständiger Mitarbeiter zugewiesen wurde
• Alle Kontakte ohne assoziiertes Unternehmen
• Alle Kontakte die sich für ein bestimmtes Event oder Webinar angemeldet haben
• Alle Kontakte denen spezielle Eigenschaften fehlen oder einen bestimmten Wert haben, zum Beispiel:
• Hat keine Telefonnummer
• Das Land ist XYZ oder nicht XYZ
• Hat einen / keinen / alle Marketing E-Mail Abotypen @Melli 

Ich hoffe diese ergänzenden Tipps geben Euch ein paar Ideen und Anhaltspunkte wie man ein Daten-Audit angehen kann.

Gruß

Frank

[karstenkoehler]

Danke @franksteiner79, sehr gute Ergänzung! Damit hat man als CRM-Anwender*in viele Ansatzpunkte für Datenqualität – im laufenden Betrieb und für Audits. Vielen Dank!

(Die größte Herausforderung, stelle ich gerade fest, ist vermutlich (sowohl bei deinen Empfehlungen als auch bei meinen), dass sich eine Person dafür zuständig fühlen muss. Im deutschsprachigen Raum sind die Operations-Rollen noch vergleichsweise neu.)

[franksteiner79]

Verantwortlichkeiten sind hier ein super wichtiger Punkt!

Hier bietet es sich mit der HubSpot Standard Eigenschaft "für den Kontakt/Unternehmen/Deal/Ticket zuständiger Mitarbeiter" zu arbeiten und eventuell zusätzliche Verantwortliche über die HubSpot Nutzer Eigenschaft selbst zu definieren und den jeweiligen Geschäftsprozessen anzupassen.