Falsche oder unvollständige Daten können zu 20% weniger Produktivität führen, dabei sind unvollständige Datensätze so einfach zu beheben. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit der Data Quality Methode Daten schnell und unkompliziert prüfen können.
Kennen Sie das, Ihre Marketing- und Sales-Aktivitäten scheitern an fehlenden Informationen? Unvollständige Datensätze sind einfach zu beheben, doch oft werden Datensätze von Ihren Mitarbeitern einfach nicht vollständig gepflegt. Die Data Quality Methode zeigt Ihnen mittels einer "Ampelfunktion" die Vollständigkeit Ihrer Datensätze an und erinnert Mitarbeiter wichtige Informationen zu hinterlegen.Erfahren Sie inTeil 1 unserer "Tipps & Tricks für Salesforce Einsteiger"-Reihe, wie Sie mit dieser Methode Zeit sparen und Leads effizienter generieren.
In diesem Beitrag lernen Sie nicht einfach nur eine Methode die Datenqualität zu kontrollieren kennen, sondern Sie geben Ihren Vertriebsmitarbeitern auch die Möglichkeit direkt nach Erstellung eines Accounts, bspw. nach Erhalt eines neuen Auftrags, mit einem Blick zu sehen welche Firmendaten sie noch erfragen oder recherchieren müssen.
WAS IST DIE DATA QUALITY METHODE?
Salesforce bietet eine große Bandbreite an erstklassigen Funktionen und Anwendungen. Doch Dashboards, automatische Workflows und Marketing- und Vertriebs-Automation helfen Ihnen nicht viel, wenn die in Salesforce verarbeiteten Daten nicht korrekt sind. Falsche oder unvollständige Daten können zu weniger Produktivität und somit zu weniger Kaufabschlüssen führen. Mit der Data Quality Methode können Sie Ihre Daten schnell und unkompliziert prüfen, und erreichen so mehr Leads und eine effizientere Arbeitsweise. Überprüfen Sie, ob alle wichtigen Felder in den Datensätzen ausgefüllt und ob die Daten so genau wie möglich hinterlegt sind.
Einrichten der Data Quality Felder
Mit drei einfachen Formelfelder können Sie die Data-Quality-Kontrolle an den einzelnen Datensätzen einstellen. Fangen wir mit dem zentralen Formelfeld an: dem Data Quality Score. Für eine Kontrolle müssen Kriterien definiert werden, die kontrolliert werden müssen. In unserem Fall bedeutet das die Definition von relevanten Feldern, die von Ihren Kollegen und Kolleginnen ausgefüllt werden müssen, um die Datenqualität zu gewährleisten. Diesen Feldern geben Sie dann, je nach Bedeutsamkeit für Unternehmen und Geschäft, eine Gewichtung. Alle Pflichtfelder mit Ihren Gewichtungen fließen dann zusammen und ergeben den Data Quality Score.
Doch, wie oben schon erwähnt ist Datenqualität ein wichtiger Schritt, um Ihre Arbeit einfacher und effizienter zu gestalten. Deshalb ist es in unserem Beispiel nicht nur uns wichtig, dass jeder Account einen möglichst hohen Score erreicht, sondern auch dem Vertriebler, der für den Account zuständig ist. Um ihm zu ermöglichen, möglichst schnell zu verstehen welche Firmeninformationen noch fehlen, bauen wir im zweiten Schritt ein Feld, welches genau diese Information anzeigt: die Data Quality Description.
Ist Ihr Datensatz, wie im oberen Screenshot zu sehen, unvollständig, wird Ihnen in der Data Quality Description sofort angezeigt, welche Informationen fehlen. Sobald alle Daten vorhanden sind, wechselt der Wert - wie im unteren Screenshot sichtbar - auf All account details captured. Oder wenn Sie und Ihre Kollegen und Kolleginnen es weniger formell wünschen, wie wäre es mit der Erfolgsmeldung: Yay! All Information is available. You earned yourself a beer! Richten Sie Ihre Erfolgsmeldung ganz nach Belieben ein.
In meinen Screenshots deutlich erkennbar ist auch unsere letzte Komponente der Data Quality Methode: Das Feld Data Quality Visual. Der Data Quality Score Ihres Datensatzes kann bspw. in Form einer 5-Sterne-Bewertung angezeigt werden. Trägt nun unser eifriger und gewissenhafter Vertriebsmitarbeiter alle fehlenden Werte ein, dann wird er nicht nur mit einer positiven Nachricht belohnt, sondern ebenso mit 5 hell strahlenden Sternen.
In verschiedenen Online-Portalen haben Sie hierfür die Möglichkeit auch lizenzfreie Bilder zu erhalten. Es müssen natürlich nicht unbedingt Sterne sein. Fragen Sie doch mal Ihren Vertrieb, wie er belohnt werden möchte. Falls dieser sich jedoch mit einer Entschiedung schwer tut, hier die Anleitung für die Sternelösung:
Zunächst ist es wichtig, dass Sie jedes Icon - 1 gelber Stern, 2 gelbe Sterne, usw. - einzeln in Ihrer Salesforce Bibliothek (Dateien > Bibliothek) ablegen müssen. Kopieren Sie nun den Foto-Link durch Rechtsklick auf die Datei. Gehen Sie nun im Object Manager in das entsprechende Objekt z. B. den Account unter der Sektion Felder und Beziehungen und legen Sie ein neues Formelfeld an. Geben Sie einen Namen für Ihr Feld ein bspw. Data Quality Visual. Wählen Sie als Datentyp Text aus. Die Links der Bilder binden Sie mit der FunktionnIMAGE() ein. Beachten Sie, dass Sie nur einen Teil des kopierten Links brauchen. Mit ineinander verschachtelten IF() Funktionen bestimmen Sie nun, welches Bild für welche Höhe Ihres Scores angezeigt werden soll. Im unten stehenden Screenshot sehen Sie, wie die vollständige Formel am Ende aussehen sollte.
Die Data Quality Methode ist auf jedes beliebige Salesforce Objekt anwendbar und kann von Ihnen personalisiert werden.
Die Datensatz-Oberfläche
Die visualisierte Bewertungen in Form der Sterne vereinfacht Ihnen die Kontrolle des Datensatzes auf seine Vollständigkeit. Wer die visualisierte Variante nicht mag, kann auch auf die Prozentanzeige wechseln und sich statt der Sterne 90%, 80% oder 50% anzeigen lassen, je nach Umfang Ihres Datensatzes.
Das Data Quality Dashboard
Für Sie als Admin oder Manager ist die Kontrollfunktion der Data Quality Methode besonders wichtig. Hierfür haben wir eigens ein Dashboard entwickelt, abgestimmt auf Ihre Bedürfnisse als Führungskraft.
Unser Dashboard verschafft zunächst mit dem Chart My Team Rates Data Quality einen groben Überblick über die allgemeine Situation der Datenqualität in Ihrer Salesforce Umgebung. Genauer gesagt wird angezeigt, wie viel Prozent der Datensätze vollständig ausgefüllt sind. Währenddessen das Chart My Team Missing Object Data Quality näher ins Detail geht und Sie darauf aufmerksam macht, welche Felder besonders oft nicht wie selbstverständlich von Ihren Nutzer ausgefüllt werden.
Mit dem letzten Chart My Team Object Data Quality wird die Kontrollfunktion des Dashboards noch einmal in den Mittelpunkt gerückt. Hier erwischen Sie Verantwortlichen für schlechte Datenqualität mit einem Blick. Einzelne Datensätze sind hier nach Ihren Scores gruppiert je Mitarbeiter sichtbar. Andererseits, wissen Sie sofort, wem Sie für vollständig hinterlegte Daten loben können.
Fazit
Die Data Quality Methode ist eine gute Lösung, um Ihre Datensätze besser im Blick zu haben, und diese schnell und einfach auf Ihre Vollständigkeit zu prüfen. Durch die automatische Bewertung der Datensätze sparen Sie sich und Ihren Mitarbeitern aufwendige Kontrollprozesse und die Fehlerbehebung. Zusätzlich geben Ihnen Reports und Dashboards einen Überblick über all Ihre Datensätze sowie eine Analyse Ihrer vollständigen und unvollständigen Datensätze.