Heeft u ooit accountrecords geopend om slechts drie bijna identieke kopieën te vinden, elk met een andere e-mail? Als gevolg hiervan verliezen verkoopreps tijd, marketeers richten zich op de verkeerde mensen en rapporten kunnen niet worden vertrouwd. Inzicht in : Volgens de Slechts 35% van de verkoopprofessionals vertrouwt volledig op de nauwkeurigheid van de gegevens van hun organisatie. Salesforce 2024 status van de verkoop Salesforce 2024 status van de verkoop Salesforce-gegevens worden vaak omschreven als het levende bloed van een organisatie, maar zoals elke vitale hulpbron, moet het schoon en gezond worden gehouden. Salesforce-gegevenshygiëne verwijst naar het houden van uw CRM-informatie nauwkeurig, consistent en zonder verwarring, zoals duplicaten of verouderde records. Eigenlijk a 92% van de analytische en IT-leiders is het erover eens dat de behoefte aan betrouwbare gegevens hoger is dan ooit. Salesforce onderzoek Salesforce onderzoek Slechte data leidt tot verspilde inspanning, gefrustreerde gebruikers en gemiste kansen. Het handmatig reinigen van gegevens, zoals het fuseren van duplicaten, het fixeren van veldformaten en het verifiëren van details – is niet alleen vervelend, maar ook kwetsbaar voor fouten. Gelukkig kunnen de tools van vandaag, waaronder AI, helpen om veel taken voor het reinigen van gegevens in Salesforce op autopilot te zetten. Door gebruik te maken van ingebouwde Salesforce-functies naast AI-aangedreven apps, kunt u Salesforce-gegevens continu reinigen met minimale handmatige inspanning. Here are seven practical strategies that will help you automate your Salesforce data cleaning and keep your CRM data in good shape. Start Data Hygiene in Salesforce met Duplicate & Matching Rules Een van de meest elementaire en belangrijke verdedigingen tegen rommelige gegevens is het stoppen van duplicaten voordat ze uw CRM betreden. en Denk aan deze als je eerste verdedigingslijn: ze werken in real-time om potentiële oplichters te vangen terwijl gebruikers records maken of bewerken. Dubbele regels Matching regels Dubbele regels Matching regels Een matchingsregel definieert de criteria voor wat een dubbele matching vormt – bijvoorbeeld Contacten met dezelfde e-mail, of Accounts met overeenkomende accountnamen en steden. Vervolgens gebruikt een regel die logica om actie te ondernemen wanneer een match wordt gevonden: u kunt eenvoudig de opslag toestaan en het duplicaat markeren (zodat het in een rapport wordt weergegeven), de gebruiker waarschuwen met een waarschuwing of het duplicaat volledig blokkeren. Uit de doos komt Salesforce met een aantal vooraf gedefinieerde matchingsregels (zoals voor e-mails, telefoonnummers, enz.), die u kunt activeren of klonen en aanpassen aan uw bedrijfslogica. Door dubbele regels in te stellen op belangrijke objecten (accounts, contacten, leads, enz.), zorgt u ervoor dat niemand per ongeluk een dubbele record toevoegt die u later moet opruimen. Keep Your Rules Sharp With Regular Reviews Om dit te maximaliseren, periodiek herzien en verfijnen uw matching regels: Gaan ze alle voor de hand liggende duplicaten vangen? Zijn ze zeker te agressief vlaggen met valse alarmen? Tweak de onduidelijkheid en de velden die worden gebruikt terwijl u leert van de werkelijke gegevens. en vergeet niet om dubbele regels in te stellen om dubbele meldingen te rapporteren - Salesforce kan gedetecteerde bedriegers groeperen in Op deze manier, zelfs als u ervoor kiest om een duplicaat niet te blokkeren bij het invoeren, hebt u een logboek van potentiële oplichters om later te fuseren. Dubbele record sets Dubbele record sets Een beperking van native regels is dat ze geen records voor u samenvoegen, ze voorkomen of vlaggen ze.Dat is waar geavanceerde hulpmiddelen komen, maar voordat we deze geavanceerde oplossingen verkennen, laten we eens kijken naar een ander cruciaal stuk: het vangen van slechte gegevens op het punt van invoer. Hack #2. Block Bad Data at the Point of Entry With Validation Rules Hack #2. Block Bad Data at the Point of Entry With Validation Rules Behalve duplicaten, typen, ontbrekende waarden en inconsistente opmaak kan een CRM beschadigen en rapporten minder betrouwbaar maken. Om een hoge gegevenskwaliteit te behouden, is het cruciaal om fouten op te vangen op het moment van invoer. Een validatieregel controleert de waarde in een of meer velden tegen een formule die u definieert, en als de voorwaarde van de regel niet is vervuld, voorkomt het dat het record wordt opgeslagen (die een foutbericht weergeeft). dat elke kans in de nabije toekomst een datum heeft; dat het e-mailadres van een Contactpersoon “@” bevat; dat een aangepast statusveld niet leeg blijft als Stage = gesloten verloren. Als een gebruiker een record probeert op te slaan dat in strijd is met deze regels, zal Salesforce hen vragen het op te lossen. Voorbeelden van gegevensvalidatieregels in actie Door validatieregels strategisch te gebruiken, voert u een vorm van gegevensreiniging uit in Salesforce op het punt van invoer – waardoor verwarde gegevens nooit in uw systeem terechtkomen. Verplichte velden: Bijvoorbeeld het telefoonnummer moet worden ingevuld voor leads. Waardebereiken: Bijvoorbeeld, kansenbedrag kan niet negatief zijn. Cross-field consistentie: Als bijvoorbeeld Stage = “Closed Won”, dan moet Win Reason worden bevolkt. De behoeften van elke organisatie zullen verschillen, dus het is de moeite waard om uw gegevens te controleren op frequente problemen en vervolgens validatieregels te maken om die te vangen. Tips voor het bouwen van slimme, bruikbare validatieregels Houd er rekening mee dat validatieregels zich richten op formaat en eenvoudige logica, niet of de gegevens nauwkeurig zijn in de echte wereld. Ze kunnen ervoor zorgen dat een telefoonnummerveld cijfers bevat, maar niet dat het nummer daadwerkelijk een echte persoon bereikt. Maak niet te veel strenge regels - alleen handhaven wat echt belangrijk is voor bruikbaarheid en rapportage. En altijd communiceren met uw gebruikers over de reden waarom een regel is op de plaats (voorzien van een nuttig foutbericht). In de praktijk verminderen validatieregels die samen met dubbele regels werken de downstream-werkdruk van het schoonmaken van uw Salesforce aanzienlijk. Met validatie en dubbele regels die de basis bestrijken, is het tijd om meer complexe en grootschalige schoonmaak aan te pakken: het automatiseren van de detectie en fusie van duplicaten. Hack #3. Automatiser Salesforce Data Cleanup met AI-Powered Deduplication Zodra u een solide basis hebt opgebouwd met Matching, Duplicate en Validation Rules, is de volgende stap om uw gegevens op een meer complexe of grootschalige manier te verwijderen. Duplicaten zijn een belangrijke oorzaak van onzuivere gegevens. En aangezien we al vertrouwen op automatisering in zoveel gebieden van CRM, waarom niet ook hier AI helpen? Het is al overal: powering aanbevelingen, e-mails en rapporten. Dus ja, het is perfect logisch om AI te gebruiken tegen duplicaten. Het goede nieuws is dat het gebruik van deze hulpmiddelen niet vereist dat u uw proces opnieuw uitvindt.De eerste stap is nog steeds hetzelfde: identificeren en combineren van dubbele accounts, contacten en leads.Maar in plaats van records handmatig door te knippen, kunt u nu vertrouwen op AI-aangedreven deduplicatie-apps om het op autopilot te verwerken, sneller, slimmer en consistenter. Salesforce biedt basis Duplicate Management-out-of-the-box: Matching Rules om te definiëren wat een "match" is en Duplicate Rules om duplicaten te vlaggen of te blokkeren bij het opslaan. Hoe AI-Powered Deduplication werkt Om verder te gaan dan de basis duplicatiebehandeling, overweeg dan een AI-aangedreven deduplicatie-app van AppExchange. Geavanceerde platforms met behulp van AI kunnen duplicaten effectief identificeren, ze naast elkaar presenteren voor beoordeling en vervolgens records met een paar klikken fuseren of converteren. Bijvoorbeeld De algoritmen van de app vergelijken records intelligent - het zoekt niet alleen naar exacte veldmatches, maar leert patronen om fuzzy duplicaten te vangen (zoals "Acme Inc." vs "Acme Incorporated") en zelfs verbetert naarmate je samenvoegt . Datagroep Datagroep Voordelen van het laten AI omgaan met deduplicatie Een enorme bonus van het laten van AI omgaan met deze zware lifting is consistentie – de AI kan worden getraind om uw unieke logica elke keer toe te passen, zodat geen duplicaat onbeheerd blijft. Plus, u houdt de controle: u kunt meestal regels instellen voor hoe fusies master records of veldwaarden moeten kiezen, en betere hulpmiddelen omvatten beveiligingsnetten zoals auditlogs en Undo-functionaliteit in het geval u een fusie moet omkeren. Kortom, Salesforce-gegevensreiniging kan dramatisch worden versneld door AI. U kunt uw team bevrijden van moeizaam handmatig afspelen, terwijl u de gegevenskwaliteit verbetert. Welke deduplicatiemethode u ook kiest, begin met het uitvoeren van een volledige duplicate scan om te zien hoe groot het probleem is, en schrijf het dan regelmatig uit. Standaardiseren en schoonmaken van Salesforce-gegevens met geautomatiseerde opmaak Zelfs met goede invoercontroles kunnen gegevens in Salesforce na verloop van tijd in het formaat variëren. Een gebruiker voert "CA" in voor staat, een ander schrijft "California." Sommige accounts hebben namen in ALL CAPS, andere in het geval van titel. Deze inconsistenties lijken misschien niet kritisch, maar ze kunnen uw vermogen belemmeren om gegevens effectief te segmenteren, te zoeken of te rollen. Ingebouwde en AI-Powered Formatting Tools Salesforce biedt hier enkele native hulp, zoals picklistvelden om waarden te beperken en state/country picklists (om die inputs te standaardiseren). U kunt ook formules of werkstroomregels gebruiken om bepaalde inputs automatisch te formatteren. Bijvoorbeeld, een formuleveld om telefoonnummers weer te geven in een uniforme (XXX) XXX-XXXX-formaat. Echter, het handhaven van consistentie op schaal vereist vaak gespecialiseerde hulpmiddelen of scripts. Gegevensreinigingstools bieden Transform-regels – in wezen zoek-en-vervangings- of reformatieregels die door uw gegevens worden uitgevoerd om deze te normaliseren. heeft een module die out-of-the-box transformeringsregels omvat om gemeenschappelijke opmaakproblemen op te lossen en aangepaste problemen mogelijk te maken. Deze kunnen in bulk worden uitgevoerd op bestaande Salesforce-records of zelfs worden toegepast tijdens gegevensimport om problemen op te lossen voordat ze Salesforce betreden. Datagroep Datagroep Automatisering voor continue gegevensconsistentie Een andere slimme aanpak is het gebruik van Apex-triggers in Salesforce om gegevens automatisch schoon te maken of te standaardiseren. Vooraf opgeslagen Flow kan automatisch de eerste letter van een achternaam capitaliseren of extra ruimtes uit een input snijden. Een trigger kan ervoor zorgen dat de accountnamen geen bepaalde speciale tekens bevatten, enzovoort. With the power of Flow (no code needed in most cases), admins can set up many such autopilot formatting fixes. Door dingen zoals afkortingen, telefoonnummerpatronen, adrescomponenten, enz. te normaliseren, maakt u uw gegevens niet alleen schoon, maar verbetert u ook de bruikbaarheid ervan. rapporten zullen "NY" en "New York" niet per ongeluk als verschillende regio's behandelen, en filters kunnen alle relevante records vangen zonder complexe logica. Kortom, neem de tijd om normen voor uw Salesforce-gegevens te definiëren en gebruik automatisering om ze toe te passen. Uw doel is een enkele, schone versie van elk gegevenspunt, of dat nu consistente statuscodes of uniforme benaming conventies garandeert. Hack #5. Valideer en verrijk gegevens om Salesforce-reiniging later te minimaliseren Naast het formatteren is de kwaliteit van de gegevens afhankelijk van juistheid en volledigheid. Het is één ding om een telefoonnummer in het juiste formaat te hebben; het is een ander voor dat telefoonnummer om daadwerkelijk te werken. Evenzo kan een lead met een e-mail zoals "jane.doe@acme.com" een validatieregel voor het formaat passeren, maar is het een echte, leverbare e-mail? Hoe tools van derden helpen bij gegevensverificatie Geautomatiseerde gegevensverificatie is een hack die externe diensten gebruikt om ervoor te zorgen dat uw Salesforce-gegevens niet alleen goed gevormd, maar ook nauwkeurig zijn. Salesforce’s Validation Rules can’t confirm an email or address is real – for that, you’ll need to tap into external datasets or APIs. Luckily, there are AppExchange apps that specialize in this. For example, Experian Data Validation, Clean Suite for CRM from Melissa, ZoomInfo, DataGroomr, etc., provide such capabilities to Salesforce users. These tools can check emails, phone numbers, and addresses against live databases. They use algorithms to validate that an email’s domain exists and can accept mail, that a phone number is active, and that a mailing address is deliverable. Door een dergelijke service te integreren, kun je automatisch vlaggen of zelfs records bijwerken die slechte contactgegevens hebben. Stel je een inkomende leads voor met een waarschijnlijk nep-telefoonnummer "1234567890". Geautomatiseerde controles kunnen dat markeren als ongeldig of naar een wachtrij sturen voor onderzoek, waardoor je verkoopreps geen tijd verspillen. Evenzo kan adresverificatie adressen standaardiseren naar USPS-formaat en niet-leverbare adressen markeren, waardoor je campagnes bereikpercentages worden verbeterd. Deze processen kunnen in bulk worden uitgevoerd op je bestaande database, evenals om erfelijke gegevens te scrubben. Gaten vullen met gegevensverrijking Verrijking is de omgekeerde kant van verificatie - met behulp van AI om ontbrekende maar waardevolle informatie toe te voegen.Bijvoorbeeld kunt u een verrijkingstool gebruiken om de bedrijfstak en de grootte van een lead automatisch in te vullen op basis van hun e-maildomein of om LinkedIn-profiel-URL's aan contactpersonen toe te voegen.Salesforce's eigen Einstein-functies en AI-diensten van derden kunnen gegevens voorspellen of aanbevelen om toe te voegen.Terwijl verrijking een stap verder gaat dan hygiëne in verbetering, ondersteunt het zeker de oorzaak: een vollediger record is een schoner record dat gebruikers niet handmatig hoeven te onderzoeken. De sleutel is om deze controles en updates te automatiseren zodat ze continu of volgens een schema (bijvoorbeeld 's nachts of wekelijks) worden uitgevoerd, in plaats van op mensen te vertrouwen om onnauwkeurigheden te vangen. Dit zal de accumulatie van junk data aanzienlijk verminderen, wat betekent dat er in de toekomst minder Salesforce-schoonmaak nodig is. Wanneer nieuwe records Salesforce binnenkomen, hebben ze een geautomatiseerd proces, via Flow of een app van derden, om kernvelden zoals e-mail en adres te controleren. Voor bestaande records, voer periodieke bulkchecks uit om gegevens te vangen die gestopt zijn. Door uw gegevens te valideren en te verrijken met behulp van AI, onderhoudt u een hoogwaardige database waar de records niet alleen goed zijn geformatteerd, maar ook actief en betrouwbaar zijn. Hack #6. Schedule Reguliere Salesforce Data opruimen banen Het onderhoud van gegevens is geen "set it and forget it" -taak, het gaat om constante ondersteuning.De beste manier om continu schoon te houden is door uw schoonmaakprocessen automatisch te plannen. Salesforce heeft opties voor het automatiseren van verschillende taken (zoals geplande rapporten, dashboardvernieuwingen of Apex-werkzaamheden), en veel gegevenskwaliteitshulpmiddelen bieden ook schemafuncties. Bijvoorbeeld, kunt u een wekelijkse duplicate scan schema en fuseren werk te houden op de top van de oplichters. Geavanceerde AI deduplication oplossingen kunt u instellen herhaalde duplicate analyse en zelfs automatiseren massale fusies op een gekozen kadentie. U kunt het configureren zodat elke vrijdagavond, de tool vindt alle nieuwe duplicate groepen en fuseren die voldoen aan uw vooraf gedefinieerde criteria – echt hands-free geautomatiseerde deduplicatie. Evenzo, kunt u een maandelijkse verificatie run schema, met behulp van de verificatiedienst van Hack #5, om te controleren alle e-mails en telefoons, omdat de gegevens kunnen verslechteren in de loop van de tijd. Flows, Apex en rapporten gebruiken voor aangepaste automatisering Salesforce-beheerders en -ontwikkelaars kunnen ook gebruikmaken van geplande taken - bijvoorbeeld een Planned Flow of Batch Apex - om routinematige gegevensreiniging uit te voeren.Bijvoorbeeld kan een Planned Flow 's nachts worden uitgevoerd om accounts te vinden die zijn gemaakt zonder een regio en een standaard in te vullen of om taken te sluiten die niet in 3 jaar zijn bijgewerkt. U kunt een rapport plannen om per e-mail naar gegevensbeheerders te worden gestuurd die mogelijke problemen met gegevenshygiëne benadrukken (zoals "Contacts Created Last Week Missing Email") Hoewel dit geen geautomatiseerde oplossing is, zorgt het ervoor dat iemand wordt gevraagd regelmatig actie te ondernemen. Laat de automatisering het werk doen Het voordeel van het plannen van deze taken is dat uw Salesforce-reinigingsroutines consequent plaatsvinden. Mensen vertragen of vergeten, maar een geplande taak zal het niet doen. Door zware taken uit te schakelen naar off-peak-uren, vermijd je ook het beïnvloeden van gebruikers tijdens de werkdag. In wezen creëer je een zelfreinigende Salesforce-org: duplicaten worden verwijderd, velden worden gestandaardiseerd en ongeldige gegevens worden gemarkeerd of verwijderd, alles in een reguliere cyclus zonder dat elke keer handmatige interventie nodig is. Het opzetten van geplande data-schoonmaakjobs kan een aantal initiële werkzaamheden vereisen (en testen om veilig te zijn), maar eenmaal ter plaatse, is het als het hebben van een zorgvuldige huishoudster voor uw CRM. Controleer Salesforce Data Hygiene met rapporten en dashboards De laatste hack gaat over zichtbaarheid. Om Salesforce-gegevenshygiëne op autopilot echt te behouden, moet je de toestand van je gegevens continu volgen, zodat je nieuwe problemen vroeg kunt vastleggen. Salesforce's rapportage- en dashboardmogelijkheden zijn geweldig voor dit. Door een Data Quality Dashboard te maken, kun je belangrijke metricen voor je houden en bewijzen dat je andere hacks werken. Wat kunt u opnemen in een dashboard voor gegevenshygiëne? hier zijn een paar ideeën: Duplicate Record Counts: Bijvoorbeeld het aantal geduplicate record sets dat deze maand is gedetecteerd (als u native duplicate reporting of logboeken van een app van derden gebruikt). Data Completeness Scores: Bijvoorbeeld, wat voor percentage van contacten hebben essentiële velden, zoals e-mail of telefoon, bevolkt, of wat voor fractie van accounts hebben een industrie? lage percentages kunnen gebieden aangeven waar u betere processen of aanvullende regels nodig hebt. Salesforce Labs biedt eigenlijk een gratis Data Quality Analysis Dashboards-app die vooraf gebouwde rapporten bevat voor volledigheid en andere gegevenskwaliteitsmetricen op standaardobjecten. Uitzonderingen van de validatieregel: het bijhouden van hoe vaak validatieregels worden afgevuurd, kan lastig zijn, maar u kunt het indirect meten (bijvoorbeeld records tellen met een waarde zoals "Onbekend" die gebruikers gebruiken om een regel te omzeilen). Onlangs samengevoegde duplicaten: Als u een app gebruikt die logs fusieert, toont u hoeveel duplicaten deze week/maand zijn samengevoegd. If you use any kind of flag field for bad data, e.g., a checkbox “Invalid Email” that gets set by an automation, report on how many records are flagged and trend it over time. A spike might signal an issue (say, a surge in false leads from a web form). Records with Data Quality Flags: Gegevenskwaliteitsanalyse Dashboards App Blijf vooruit met proactieve monitoring Door deze en andere indicatoren te monitoren, creëert u een feedback loop. Het dashboard kan worden bekeken in een wekelijkse vergadering of door een beheerder in een oogopslag. Als er iets stijgt – bijvoorbeeld, duplicate count springt onverwacht – weet u hoe u uw regels of processen kunt onderdompelen en aanpassen. Overweeg ook het gebruik van Salesforce Report-abonnementen om geautomatiseerde e-mails van kritieke gegevenskwaliteitsrapporten naar eigenaren of managers van records te sturen.Bijvoorbeeld kunt u elke manager van het verkoopteam een maandelijks verslag sturen van hun open kansen die de gesloten data missen. Let op trends en veranderingen Als Salesforce doorgaat met het invoeren van AI in het platform, kunnen we meer ingebouwde intelligentie voor gegevenskwaliteit zien, bijvoorbeeld, Einstein kan ongewone gegevens vlaggen of schoonmaakacties suggereren in de toekomst. Wrapping Up: Wacht niet op een data-catastrofe, neem nu de controle over gegevenshygiëne! Goede gegevenshygiëne is geen eenmalig project, het is een voortdurende discipline. Maar met de juiste mix van Salesforce-functies en AI-aangedreven helpers in uw toolkit, kan een groot deel van de zware lifting inderdaad op autopilot worden uitgevoerd.We hebben behandeld hoe u duplicaten kunt aanpakken, normen kunt handhaven, informatie kunt valideren en processen continu kunt uitvoeren. De voordelen van het houden van gegevenshygiëne onder controle in Salesforce zijn enorm: gebruikers vertrouwen meer op het CRM, analytische en AI-modellen leveren nauwkeuriger inzichten en uw team bespaart talloze uren die anders zouden worden besteed aan het scheren van spreadsheets. Begin door te beoordelen welke van de bovenstaande gebieden je grootste pijnpunt is – misschien heb je een dubbele nachtmerrie om op te lossen, of misschien verhinderen onvolledige records je ervan te bereiken.Prioriteer daar een oplossing, implementeer een tool van AppExchange, stel een regel in of bouw een Flow en layer geleidelijk op aanvullende automatiseringen. Het onderhouden van hoogwaardige CRM-gegevens is misschien nooit "fun", maar het hoeft niet eindeloos handmatig werk te zijn. Laat de native functies van Salesforce de basics beheren en laat geavanceerde AI-tools de complexe en routine-tools beheren.Met deze hacks kunt u het niveau van gegevenshygiëne bereiken dat Salesforce-organisaties nodig hebben - en dat zo houden - terwijl uw team zich richt op het gebruik van die gegevens, niet op het schoonmaken ervan.
