Haben Sie jemals Kontoaufzeichnungen geöffnet, um nur drei fast identische Kopien zu finden, von denen jede eine andere E-Mail enthält? Infolgedessen verschwenden Verkaufsreps Zeit, Vermarkter zielen auf die falschen Leute ab und Berichte können nicht vertraut werden. Die Insight: Nach den Nur 35% der Vertriebsmitarbeiter vertrauen der Genauigkeit der Daten ihrer Organisation voll und ganz. Salesforce 2024 Verkaufszustand Salesforce 2024 Verkaufszustand Salesforce-Daten werden oft als Lebenskraft einer Organisation beschrieben, aber wie jede lebenswichtige Ressource muss sie sauber und gesund gehalten werden. Salesforce-Datenhygiene bezieht sich auf die Aufrechterhaltung Ihrer CRM-Informationen genau, konsistent und frei von Unordnung wie Duplikaten oder veralteten Aufzeichnungen. Tatsächlich a 92% der Analytiker und IT-Manager sind sich einig, dass der Bedarf an vertrauenswürdigen Daten höher ist als je zuvor. Salesforce Studie Salesforce Studie Schlechte Daten führen zu verschwendeter Anstrengung, frustrierten Nutzern und verpassten Chancen. Die Aufrechterhaltung der Datenhygiene in einem großen CRM kann sich wie eine erschreckende, endlose Aufgabe anfühlen.Die manuelle Reinigung von Daten, wie z. B. das Verschmelzen von Duplikaten, das Fixieren von Feldformaten und die Überprüfung von Details – ist nicht nur langweilig, sondern auch anfällig für Fehler. Glücklicherweise können heutige Tools, einschließlich KI, helfen, viele Aufgaben für die Datenreinigung in Salesforce auf Autopilot zu stellen. Hier sind sieben praktische Strategien, die Ihnen helfen, Ihre Salesforce-Datenreinigung zu automatisieren und Ihre CRM-Daten in guter Form zu halten. Start Data Hygiene in Salesforce mit Duplicate & Matching Regeln Eine der grundlegendsten und wichtigsten Abwehrmaßnahmen gegen verwirrende Daten besteht darin, Duplikate zu stoppen, bevor sie in Ihr CRM gelangen. und Denken Sie an diese als Ihre erste Verteidigungslinie: Sie arbeiten in Echtzeit, um potenzielle Betrüger zu fangen, während Benutzer Aufzeichnungen erstellen oder bearbeiten. Doppelte Regeln Matching Rules Doppelte Regeln Matching Regeln Eine Übereinstimmungsregel definiert die Kriterien für das, was eine doppelte Übereinstimmung darstellt – z. B. Kontakte mit der gleichen E-Mail oder Konten mit übereinstimmenden Kontonamen und Städten. Dann verwendet eine Regel diese Logik, um zu handeln, wenn eine Übereinstimmung gefunden wird: Sie können einfach das Speichern zulassen und das Duplikat markieren (so dass es in einem Bericht angezeigt wird), den Benutzer mit einer Warnung warnen oder das Duplikat vollständig blockieren, gespeichert zu werden. Out of the box, Salesforce kommt mit einigen vordefinierten Matching-Regeln (wie für E-Mails, Telefonnummern, etc.), die Sie aktivieren oder klonen und anpassen, um Ihre Geschäftslogik zu passen. Wenn Sie doppelte Regeln für Schlüsselobjekte (Konten, Kontakte, Leads usw.) festlegen, stellen Sie sicher, dass niemand versehentlich einen doppelten Datensatz hinzufügt, den Sie später löschen müssen. Zum Beispiel können Sie eine Regel haben, die verhindert, dass ein Lead erstellt wird, wenn die E-Mail mit einem vorhandenen Lead oder Kontakt übereinstimmt – stattdessen kann Salesforce den Benutzer benachrichtigen und sogar einen Link zu dem vorhandenen Datensatz bereitstellen. Keep Your Rules Sharp With Regular Reviews Um dies zu maximieren, überprüfen und verfeinern Sie Ihre Matching-Regeln regelmäßig: Fangen sie alle offensichtlichen Duplikate ein? Sind sie vielleicht zu aggressiv mit falschen Alarmen? Ändern Sie die Unklarheit und die Felder, die Sie verwenden, wenn Sie aus den tatsächlichen Daten lernen, und denken Sie daran, doppelte Regeln festzulegen, um auch Duplikate zu melden – Salesforce kann erkannte Betrüger in Auf diese Weise, auch wenn Sie sich entscheiden, ein Duplikat bei der Eingabe nicht zu blockieren, haben Sie ein Protokoll potenzieller Betrüger, um später zu fusionieren. Duplicate Record Sätze Duplicate Record Sätze Eine Einschränkung der nativen Regeln ist, dass sie keine Aufzeichnungen für Sie fusionieren, sie verhindern oder markieren sie nur. Das ist, wo fortgeschrittene Tools eintreten, aber bevor wir diese fortgeschrittenen Lösungen erforschen, schauen wir uns ein weiteres entscheidendes Stück an: schlechte Daten am Eingabepunkt fangen. Hack #2. Block Bad Data at the Point of Entry With Validation Rules Hack #2. Blockieren Sie schlechte Daten am Eingangspunkt mit Validierungsregeln Abgesehen von Duplikaten, Typs, fehlenden Werten und inkohärenter Formatierung kann ein CRM beschädigt werden und Berichte weniger zuverlässig machen.Um eine hohe Datenqualität zu erhalten, ist es wichtig, Fehler zum Zeitpunkt des Eingangs zu erfassen. Eine Validierungsregel überprüft den Wert in einem oder mehreren Feldern gegen eine Formel, die Sie definieren, und verhindert, dass die Bedingung der Regel nicht erfüllt wird, dass die Aufzeichnung gespeichert wird (die eine Fehlermeldung anzeigt). dass jede Gelegenheit in naher Zukunft ein Datum hat; dass die E-Mail-Adresse eines Kontakts „@“ enthält; dass ein benutzerdefiniertes Statusfeld nicht leer bleibt, wenn Stage = geschlossen verloren. Wenn ein Benutzer versucht, einen Datensatz zu speichern, der gegen diese Regeln verstößt, wird Salesforce ihn auffordern, ihn zu beheben. Beispiele für Datenvalidierungsregeln in Aktion Durch die strategische Verwendung von Validierungsregeln führen Sie eine Form der Datenreinigung in Salesforce am Eingabepunkt durch – um zu verhindern, dass verwirrende Daten jemals in Ihr System gelangen. Pflichtfelder: Zum Beispiel muss die Telefonnummer für Leads eingegeben werden. Wertbereiche: Zum Beispiel kann die Chance nicht negativ sein. Cross-field-Konsistenz: Zum Beispiel, wenn Stage = „Geschlossen gewonnen“, dann muss gewonnen Grund besiedelt werden. Die Bedürfnisse jeder Organisation unterscheiden sich, daher lohnt es sich, Ihre Daten auf häufige Probleme zu überprüfen und dann Validierungsregeln zu erstellen, um diese zu erfassen. Tipps für den Aufbau intelligenter, nutzbarer Validierungsregeln Denken Sie daran, dass die Validierungsregeln sich auf Format und einfache Logik konzentrieren, nicht darauf, ob die Daten in der realen Welt korrekt sind. Sie können sicherstellen, dass ein Telefonnummerfeld Ziffern enthält, aber nicht, dass die Nummer tatsächlich eine echte Person erreicht. Machen Sie nicht zu viele strenge Regeln – nur umsetzen Sie, was wirklich wichtig ist für die Benutzerfreundlichkeit und Berichterstattung. Und kommunizieren Sie immer mit Ihren Benutzern darüber, warum eine Regel vorhanden ist (verschaffen Sie eine hilfreiche Fehlermeldung). In der Praxis reduzieren Validierungsregeln, die neben doppelten Regeln funktionieren, signifikant die nachgelagerte Arbeitsbelastung beim Reinigen Ihrer Salesforce. Mit Validierung und Duplikatenregeln, die die Grundlagen abdecken, ist es an der Zeit, komplexer und größerer Reinigung anzugehen: Automatisierung der Detektion und Fusion von Duplikaten. Hack #3. Automatisieren Sie Salesforce-Datenreinigung mit AI-Powered Deduplication Sobald Sie eine solide Grundlage mit Matching, Duplicate und Validation Rules aufgebaut haben, ist der nächste Schritt, Ihre Daten in einer komplexeren oder groß angelegten Weise zu de-duplicate.Duplicates sind eine Hauptursache für unreine Daten. Und da wir in so vielen Bereichen von CRM bereits auf Automatisierung angewiesen sind, warum nicht auch hier die KI helfen lassen? Es ist schon überall: Empfehlungen, E-Mails und Berichte erzeugen. Also ja, es macht einen perfekten Sinn, KI gegen Duplikate zu verwenden. The good news is that using these tools doesn’t require reinventing your process. The first step is still the same: identify and merge duplicate Accounts, Contacts, and Leads. But instead of combing through records manually, you can now rely on AI-powered deduplication apps to handle it on autopilot, faster, smarter, and more consistently. Salesforce bietet grundlegende Duplicate-Management-Out-of-the-Box: Übereinstimmungsregeln, um zu definieren, was ein „Match“ ist, und Duplicate-Regeln, um Duplikate auf speichern zu markieren oder zu blockieren. Wie AI-Powered Deduplication funktioniert Um über den grundlegenden Umgang mit Duplikationen hinaus zu gehen, sollten Sie eine AI-fähige Deduplikations-App von AppExchange in Betracht ziehen. Mit einer AI-Deduplikationslösung können Sie doppelte Datensätze regelmäßig automatisch scannen und fusionieren.Erweiterte Plattformen mit KI können Duplikate effektiv identifizieren, sie Seite für Seite zur Überprüfung präsentieren und dann Datensätze in wenigen Klicks fusionieren oder konvertieren. Zum Beispiel Die Algorithmen der App vergleichen Aufzeichnungen intelligent - es sucht nicht nur nach genauen Feldmatches, sondern lernt Muster, um fuzzy Duplikate zu fangen (wie "Acme Inc." vs "Acme Incorporated") und verbessert sich sogar im Laufe der Zeit, wenn Sie fusionieren. Datengruppe Datengruppe Vorteile der Erlaubnis der AI, Deduplizierung zu handhaben Ein großer Bonus dafür, dass die KI diese schwere Aufhebung bewältigen kann, ist die Konsistenz – die KI kann trainiert werden, Ihre einzigartige Logik jedes Mal anzuwenden, um sicherzustellen, dass keine Duplikate unkontrolliert bleiben. Kurz gesagt, die Datenreinigung von Salesforce kann durch KI dramatisch beschleunigt werden.Sie befreien Ihr Team von harter manueller Dedupe-Arbeit und steigern gleichzeitig die Datenqualität. Welche Deduplizierungsmethode Sie auch wählen, starten Sie mit einem vollständigen Duplicate-Scan, um zu sehen, wie groß das Problem ist, und planen Sie dann, dass es regelmäßig läuft. Hack #4. Standardisieren und Reinigen von Salesforce-Daten mit automatisierter Formatierung Selbst bei guten Eingabekontrollen können sich die Daten in Salesforce im Laufe der Zeit im Format unterscheiden. Ein Benutzer schreibt "CA" für den Status, ein anderer schreibt "California". Einige Accounts haben Namen in ALL CAPS, andere im Titelfall. Diese Inkonsistenzen mögen nicht kritisch erscheinen, aber sie können Ihre Fähigkeit beeinträchtigen, Daten effektiv zu segmentieren, zu suchen oder zu rollen. Deshalb ist ein wichtiger Aspekt der Salesforce-Datenreinigung die Datenstandardisierung – um sicherzustellen, dass wichtige Felder einem einheitlichen Format oder einer Reihe von Werten folgen. Eingebaute und AI-powered Formatierungswerkzeuge Salesforce bietet hier einige native Hilfe an, wie z. B. Picklistfelder zur Einschränkung von Werten und Staat/Land-Picklist (um diese Inputs zu standardisieren). Sie können auch Formeln oder Workflow-Regeln verwenden, um bestimmte Einträge automatisch zu formatieren. Zum Beispiel kann ein Formelfeld Telefonnummern in einem einheitlichen (XXX) XXX-XXXX-Format anzeigen. Jedoch erfordert die Aufrechterhaltung der Konsistenz im Maßstab oft spezielle Tools oder Skripte. Dies ist ein weiterer Bereich, in dem KI und Automatisierung eingreifen können. Datenreinigungswerkzeuge bieten Transform-Regeln – im Wesentlichen finden und ersetzen oder reformieren Regeln, die Ihre Daten durchlaufen, um sie zu normalisieren. Zum Beispiel können Sie eine Regel konfigurieren, um jede Instanz von „United States“ oder „U.S.“ oder „USA“ in einen einzelnen bevorzugten Wert über alle Datensätze zu konvertieren. hat ein Modul, das Out-of-the-Box-Transformationsregeln enthält, um häufige Formatierungsprobleme zu beheben und benutzerdefinierte zu ermöglichen. Diese können auf bestehenden Salesforce-Aufzeichnungen in Volumen ausgeführt werden oder sogar während des Datenimports angewendet werden, um Probleme zu beheben, bevor sie Salesforce betreten. DataGroomr Datengruppe Automatisierung für laufende Datenkonsistenz Ein weiterer intelligenter Ansatz besteht darin, die Auslöser von Flows oder Apex in Salesforce zu verwenden, um Daten automatisch zu reinigen oder zu standardisieren. Vor-Save-Flow kann automatisch den ersten Buchstaben eines Nachnamens kapitalisieren oder zusätzliche Räume aus einer Eingabe schneiden. Ein Trigger könnte erzwingen, dass Konto-Namen bestimmte Sonderzeichen usw. nicht enthalten. Mit der Leistung von Flow (kein Code erforderlich in den meisten Fällen) können Administratoren viele solcher Autopilot-Formatierungslösungen einrichten. Durch die Normalisierung von Dingen wie Abkürzungen, Telefonnummermuster, Adresskomponenten usw. lassen Sie Ihre Daten nicht nur sauber aussehen, sondern verbessern auch ihre Nützlichkeit. Berichte werden "NY" und "New York" nicht versehentlich als verschiedene Regionen behandeln, und Filter können alle relevanten Aufzeichnungen ohne komplexe Logik erfassen. In summary, take the time to define standards for your Salesforce data and use automation to apply them. Your goal is a single, clean version of each data point, whether that’s ensuring consistent state codes or uniform naming conventions. This data cleaning Salesforce process might involve some one-time mass updates and then ongoing rules to keep things in line, but it pays off in smoother reporting and easier maintenance in the future. Hack #5. Validieren und bereichern Sie Daten, um Salesforce-Cleanup später zu minimieren Abgesehen von der Formatierung hängt die Datenqualität von der Richtigkeit und Vollständigkeit ab. Es ist eine Sache, eine Telefonnummer im richtigen Format zu haben; es ist eine andere, damit diese Telefonnummer tatsächlich funktioniert. Ähnlich kann ein Lead mit einer E-Mail wie „jane.doe@acme.com“ eine Validierungsregel für das Format übergeben, aber ist es eine echte, lieferbare E-Mail? Wie Tools von Drittanbietern bei der Datenüberprüfung helfen Die automatisierte Datenüberprüfung ist ein Hack, der externe Dienste verwendet, um sicherzustellen, dass Ihre Salesforce-Daten nicht nur gut geformt, sondern auch genau sind. Die Validationsregeln von Salesforce können nicht bestätigen, dass eine E-Mail oder eine Adresse echt ist – dafür müssen Sie auf externe Datensätze oder APIs tippen. Glücklicherweise gibt es AppExchange-Apps, die sich darauf spezialisieren. Zum Beispiel bieten Experian Data Validation, Clean Suite für CRM von Melissa, ZoomInfo, DataGroomr usw. Salesforce-Benutzern solche Fähigkeiten. Diese Tools können E-Mails, Telefonnummern und Adressen gegen Live-Datenbanken überprüfen. Sie verwenden Algorithmen, um zu überprüfen, ob eine E-Mail-Domain existiert und E-Mails akzeptieren kann, dass eine Telefonnummer aktiv ist und dass eine E-Mail-Adresse geliefert werden kann. Durch die Integration eines solchen Dienstes könnten Sie automatisch Aufzeichnungen markieren oder sogar aktualisieren, die schlechte Kontaktinformationen haben. Stellen Sie sich einen eingehenden Leads mit einer wahrscheinlichen gefälschten Telefonnummer „1234567890“ vor. Automatisierte Überprüfungen können diese als ungültig markieren oder an eine Reihenfolge für die Forschung senden, wodurch Ihre Verkaufsreps keine Zeit verschwenden. Ebenso kann die Adressüberprüfung Adressen in das USPS-Format standardisieren und unlieferbare Adressen markieren, wodurch Ihre Kampagnenbereitschaft verbessert wird. Füllen Sie die Lücken mit Datenreicherung Bereicherung ist die umgekehrte Seite der Verifizierung – mit KI fehlende, aber wertvolle Informationen hinzuzufügen. Zum Beispiel können Sie ein Bereicherungstool verwenden, um die Branche und Größe eines Lead-Unternehmens basierend auf ihrer E-Mail-Domain automatisch auszufüllen oder LinkedIn-Profil-URLs für Kontakte hinzuzufügen.Die eigenen Einstein-Funktionen von Salesforce und AI-Dienstleistungen von Drittanbietern können Daten vorhersagen oder empfehlen, die hinzugefügt werden.Während die Bereicherung einen Schritt über die Hygiene hinaus in die Verbesserung geht, unterstützt sie sicherlich die Ursache: Eine vollständigere Aufzeichnung ist eine saubere Aufzeichnung, die Benutzer nicht manuell recherchieren müssen. Der Schlüssel besteht darin, diese Überprüfungen und Updates so zu automatisieren, dass sie kontinuierlich oder nach einem Zeitplan (z. B. nachts oder wöchentlich) laufen, anstatt sich auf Menschen zu verlassen, um Ungenauigkeiten zu erfassen. Dies wird die Ansammlung von Junk-Daten erheblich reduzieren, was bedeutet, dass in Zukunft weniger Salesforce-Reinigung erforderlich ist. Wenn neue Datensätze Salesforce betreten, haben Sie einen automatisierten Prozess, über Flow oder eine Drittanbieter-App, überprüfen Sie Kernfelder wie E-Mail und Adresse. Für bestehende Datensätze führen Sie regelmäßige Bulk-Checks, um Daten zu erfassen, die verfallen sind. Durch die Validierung und Bereicherung Ihrer Daten mit Hilfe von KI pflegen Sie eine qualitativ hochwertige Datenbank, in der Aufzeichnungen nicht nur ordnungsgemäß formatiert, sondern auch handlungsfähig und vertrauenswürdig sind. Hack #6. Planen Sie regelmäßig Salesforce-Daten, um Jobs zu reinigen Data Maintenance ist keine „Set it and forget it“-Aufgabe – es geht um ständige Unterstützung. Der beste Weg, um eine kontinuierliche Sauberkeit zu gewährleisten, besteht darin, Ihre Reinigungsprozesse so zu planen, dass sie automatisch ausgeführt werden. Salesforce verfügt über Optionen zur Automatisierung verschiedener Aufgaben (wie geplante Berichte, Dashboard-Upgrades oder Apex-Jobs), und viele Datenqualitätswerkzeuge bieten auch Zeitplanungsfunktionen. Beispielsweise können Sie eine wöchentliche Duplicate-Scan und Fusion-Arbeit planen, um auf Betrügereien zu halten. Fortgeschrittene AI-Deduplicationslösungen ermöglichen es Ihnen, wiederkehrende Duplicate-Analysen einzurichten und sogar Massenfusionen auf einer gewählten Rate zu automatisieren. Sie könnten es so konfigurieren, dass jedes Freitagabend das Tool alle neuen Duplicate-Gruppen findet und diejenigen fusioniert, die Ihren vordefinierten Kriterien entsprechen – wirklich handfreie automatisierte Deduplication. Ebenso könnten Sie einen monatlichen Verifizierungslauf planen, indem Sie den Verifizierungsservice von Hack #5 verwenden, um alle E-Mails und Telefone erneut zu überprüfen, da Daten im Laufe der Zeit zerbrechen können. Verwenden von Flows, Apex und Reports für benutzerdefinierte Automatisierung Salesforce-Administratoren und Entwickler können auch geplante Aufgaben nutzen – z. B. einen geplanten Flow oder Batch Apex – um routinemäße Datenreinigung durchzuführen. Zum Beispiel könnte ein geplantes Flow nachts ausgeführt werden, um alle Konten zu finden, die ohne eine Region erstellt wurden, und standardmäßig auszufüllen oder Aufgaben zu schließen, die seit 3 Jahren nicht aktualisiert wurden. Sie können einen Bericht für die E-Mail an Datenverwalter planen, die potenzielle Datenhygiene-Probleme hervorheben (wie "Kontakte erstellt letzte Woche fehlende E-Mail"). Lass die Automatisierung die Arbeit machen Der Vorteil bei der Planung dieser Aufgaben besteht darin, dass Ihre Datenreinigungsroutinen von Salesforce konsequent stattfinden. Menschen verzögern oder vergessen, aber ein geplanter Job wird es nicht tun. Indem Sie schwere Aufgaben in die Off-Peak-Stunden einteilen, vermeiden Sie auch, dass Benutzer während des Arbeitstages beeinflusst werden. Im Wesentlichen erstellen Sie eine selbstreinigende Salesforce-Org: Duplikate werden entfernt, Felder werden standardisiert und ungültige Daten werden gekennzeichnet oder entfernt, alles in einem regelmäßigen Zyklus, ohne dass jedes Mal manuelle Eingriffe erforderlich sind. Das Einrichten von geplanten Datenreinigungsjobs erfordert möglicherweise einige anfängliche Arbeit (und Tests, um sicher zu sein), aber sobald es an Ort und Stelle ist, ist es wie eine sorgfältige Hausfrau für Ihr CRM zu haben. Hack #7. Überwachen Sie Salesforce-Datenhygiene mit Berichten und Dashboards Um Salesforce-Datenhygiene auf Autopilot wirklich aufrechtzuerhalten, müssen Sie den Zustand Ihrer Daten kontinuierlich überwachen, damit Sie frühzeitig neue Probleme erfassen können. Salesforce-Berichts- und Dashboard-Fähigkeiten sind dafür großartig. Was können Sie in ein Datenhygiene-Dashboard aufnehmen? Hier sind ein paar Ideen: For example, the number of duplicate record sets detected this month (if using native duplicate reporting or a third-party app’s logs). Ideally, this number trends down or stays low over time. Duplicate Record Counts: Datenvollständigkeit Scores: Zum Beispiel, wie viel Prozent der Kontakte haben wesentliche Felder, wie E-Mail oder Telefon, besiedelt, oder welchen Teil der Konten hat eine Branche? niedrige Prozentsätze können Bereiche anzeigen, in denen Sie bessere Prozesse oder zusätzliche Regeln benötigen. Ausnahmen von Validierungsregeln: Das Verfolgen der Häufigkeit der Validierungsregeln kann schwierig sein, aber Sie können sie indirekt messen (z. B. Zahlen von Datensätzen mit einem Wert wie „Unbekannt“, den Benutzer verwenden, um eine Regel zu umgehen). Kürzlich verschmolzene Duplikate: Wenn Sie eine App verwenden, die Fusionen protokolliert, zeigen Sie an, wie viele Duplikate in dieser Woche / Monat verschmolzen wurden. Aufzeichnungen mit Datenqualitätsflaggen: Wenn Sie für schlechte Daten jegliche Art von Flaggenfeld verwenden, z. B. ein Kontrollkästchen „Ungültige E-Mail“, das von einer Automatisierung eingestellt wird, melden Sie, wie viele Aufzeichnungen gekennzeichnet sind, und trennen Sie es im Laufe der Zeit. Datenqualitätsanalyse Dashboards App Vorwärts bleiben mit proaktiver Überwachung Durch die Überwachung dieser und anderer Indikatoren erstellen Sie eine Feedback-Schleife. Das Dashboard kann in einer wöchentlichen Besprechung oder von einem Administrator auf einen Blick überprüft werden. Wenn etwas spitzt – z. B. Duplicate Count springt unerwartet – werden Sie wissen, wie Sie Ihre Regeln oder Prozesse eintauchen und anpassen. Additionally, consider using Salesforce Report Subscriptions to send automated emails of critical data quality reports to record owners or managers. For example, you might send each sales team manager a monthly report of their open opportunities missing Close Dates. This way, the responsibility of clean data is shared with the team, but the process to remind people is automated. Achten Sie auf Trends und Veränderungen Wenn Salesforce weiterhin KI in die Plattform einfügt, sehen wir möglicherweise mehr integrierte Intelligenz für die Datenqualität, zum Beispiel könnte Einstein ungewöhnliche Daten markieren oder Reinigungsmaßnahmen in der Zukunft vorschlagen. Wrapping Up: Warten Sie nicht auf eine Datenkatastrophe, nehmen Sie jetzt die Kontrolle über die Datenhygiene! Gute Datenhygiene ist kein einmaliges Projekt, es ist eine laufende Disziplin. Aber mit der richtigen Mischung aus Salesforce-Funktionen und KI-fähigen Helfern in Ihrem Toolkit kann ein Großteil des schweren Lifts tatsächlich auf Autopilot ausgeführt werden. Wir haben behandelt, wie Sie Duplikate angehen, Standards durchsetzen, Informationen validieren und Prozesse kontinuierlich laufen lassen. Die Vorteile, die Datenhygiene in Salesforce unter Kontrolle zu halten, sind enorm: Die Nutzer vertrauen dem CRM mehr, Analysemodelle und KI-Modelle liefern genauere Erkenntnisse, und Ihr Team spart unzählige Stunden, die ansonsten für das Spülen von Arbeitsblättern verbracht würden. Beginnen Sie damit, zu beurteilen, welches der obigen Bereiche Ihr größter Schmerzpunkt ist – vielleicht haben Sie einen doppelten Albtraum zu lösen, oder vielleicht verhindern unvollständige Aufzeichnungen, dass Sie dort ankommen. Die Aufrechterhaltung qualitativ hochwertiger CRM-Daten ist vielleicht nie "spannend", aber es muss keine endlose manuelle Arbeit sein. Lassen Sie die nativen Funktionen von Salesforce mit den Grundlagen umgehen und lassen Sie fortschrittliche KI-Tools mit komplexen und routinemäßigen Funktionen umgehen.Mit diesen Hacks können Sie das Niveau der Datenhygiene erreichen, das Salesforce-Organe benötigen – und das so halten –, während sich Ihr Team auf die Verwendung dieser Daten konzentriert, nicht darauf, sie zu reinigen.
