Har du någonsin öppnat konton bara för att hitta tre nästan identiska kopior, var och en som innehåller en annan e-post? eller upptäcka att telefonnummer är föråldrade, eller Leads visas två gånger? Som ett resultat slösar försäljningsreps tid, marknadsförare riktar fel personer och rapporter kan inte lita på. och insikt: Enligt den Endast 35% av säljare litar helt på noggrannheten i sin organisations data. Salesforce 2024 försäljningsstatusrapport Salesforce 2024 försäljningsstatusrapport Salesforce-data beskrivs ofta som en organisations livsblod, men som alla vitala resurser måste den hållas ren och hälsosam. Salesforce data hygien hänvisar till att hålla din CRM-information korrekt, konsekvent och fri från röran som dubbletter eller föråldrade poster. I själva verket a 92% av analytics- och IT-cheferna är överens om att behovet av tillförlitliga data är större än någonsin. Salesforce undersökning Salesforce undersökning Dåliga data leder till bortkastad ansträngning, frustrerade användare och missade möjligheter. Att upprätthålla datahygien i en stor CRM kan kännas som en skrämmande, oändlig uppgift. Manuell rengöring av data, som att slå samman dubbletter, fixa fältformat och verifiera detaljer – är inte bara tråkigt utan också sårbart för fel. Lyckligtvis kan dagens verktyg, inklusive AI, hjälpa till att sätta många uppgifter för data rengöring i Salesforce på autopilot. Genom att utnyttja inbyggda Salesforce-funktioner tillsammans med AI-drivna appar, kan du kontinuerligt rengöra Salesforce-data med minimal manuell ansträngning. Här är sju praktiska strategier som hjälper dig att automatisera din Salesforce-datarengöring och hålla CRM-data i gott skick. Hack #1. Börja data hygien i Salesforce med dubbletter och matchningsregler Ett av de mest grundläggande och viktiga försvar mot röriga data är att stoppa dubbletter innan de går in i ditt CRM. och Tänk på dessa som din första försvarslinje: de arbetar i realtid för att fånga potentiella bedragare när användare skapar eller redigerar poster. Dubbla regler Matchningsregler Dubbla regler Matchningsregler En matchningsregel definierar kriterierna för vad som utgör en dubbel matchning – till exempel kontakter med samma e-post eller konton med matchande kontonamn och städer. Därefter använder en regel den logiken för att vidta åtgärder när en matchning hittas: du kan helt enkelt tillåta att spara och flagga dubbletten (så att den visas i en rapport), varna användaren med en varning eller helt blockera dubbletten från att sparas. Utanför lådan kommer Salesforce med några fördefinierade matchningsregler (som för e-post, telefonnummer etc.), som du kan aktivera eller klona och justera för att passa din affärslogik. Genom att ställa in dubbla regler på nyckelobjekt (Konton, Kontakter, Leads, etc.) säkerställer du att ingen oavsiktligt lägger till en dubbel post som du måste rensa senare. Till exempel kan du ha en regel som förhindrar att en Lead skapas om e-postmeddelandet matchar en befintlig Lead eller Kontakt – istället kan Salesforce varna användaren och till och med tillhandahålla en länk till den befintliga posten. Keep Your Rules Sharp With Regular Reviews För att maximera detta, regelbundet granska och förfina dina matchningsregler: Kommer de att fånga alla uppenbara dubbletter? Är de särskilt flagga för aggressivt med falska larm? Ändra fuzzy och fälten som används när du lär dig från faktiska data. Och kom ihåg att ställa in dubbletter för att rapportera dubbletter också – Salesforce kan gruppera upptäckta bedragare i På så sätt, även om du väljer att inte blockera en dubblett vid inmatning, har du en logg över potentiella bedragare att fusionera senare. Duplicate Record Set Övrigt Duplicate Record Set Övrigt Det är där avancerade verktyg kommer in, men innan vi utforskar dessa avancerade lösningar, låt oss titta på en annan viktig del: fånga dåliga data vid ingången. Hack #2. Block Bad Data at the Point of Entry With Validation Rules Hack #2. Blockera dåliga data vid ingången med valideringsregler Bortsett från dubbletter, typsnitt, saknade värden och inkonsekvent formatering kan skada en CRM och göra rapporter mindre tillförlitliga. För att upprätthålla hög datakvalitet är det viktigt att fånga fel vid tidpunkten för inmatning. A validation rule checks the value in one or more fields against a formula you define, and if the rule’s condition is not met, it prevents the record save (displaying an error message). This is a simple yet powerful way to enforce conventions. For example, you can require: Att varje möjlighet har ett nära datum i framtiden. att e-postadressen för en kontakt innehåller ”@”; att ett anpassat statusfält inte lämnas tomt om Steg = Stängt förlorad. Om en användare försöker spara en post som bryter mot dessa regler uppmanar Salesforce dem att fixa den. Exempel på dataverifieringsregler i aktion Genom att använda valideringsregler strategiskt utför du en form av data rengöring i Salesforce vid inmatningspunkten – vilket förhindrar att röriga data någonsin kommer in i ditt system. Obligatoriska fält: Till exempel måste telefonnummer fyllas i för leads. Värdeintervall: Exempelvis kan möjlighetsbeloppet inte vara negativt. Gränsöverskridande konsistens: Till exempel, om Steg = "Stängt vunnit", måste vinnande skäl befolkas. Varje organisations behov kommer att variera, så det är värt att granska dina data för vanliga problem och sedan skapa valideringsregler för att fånga dem. Tips för att bygga smarta, användbara valideringsregler Tänk på att valideringsreglerna fokuserar på format och enkel logik, inte om data är korrekta i den verkliga världen. De kan säkerställa att ett telefonnummerfält innehåller siffror, men inte att numret faktiskt når en verklig person. Gör inte för många strikta regler – bara genomdriva vad som verkligen är viktigt för användbarhet och rapportering. Och alltid kommunicera med dina användare om varför en regel är på plats (tillhandahålla ett användbart felmeddelande). I praktiken minskar valideringsregler som arbetar tillsammans med dubbla regler avsevärt nedströmsarbetsbelastningen för att rengöra din Salesforce. Med validering och dubbletter som täcker grunderna är det dags att ta itu med mer komplex och storskalig rengöring: automatisering av upptäckt och fusion av dubbletter. Hack #3. Automatisera Salesforce Data Cleanup med AI-Powered Deduplication När du har byggt upp en solid grund med matchnings-, duplicerings- och valideringsregler är nästa steg att de-duplicera dina data på ett mer komplext eller storskaligt sätt.Dupliceringar är en främsta orsak till orena data.De uppblåser din org med dubbla poster, gör det svårt att hitta "den enda källan till sanningen", och kan till och med leda till pinsamma misstag som att kontakta samma kund två gånger. Och eftersom vi redan förlitar oss på automatisering i så många områden av CRM, varför inte låta AI hjälpa här också? Det är redan överallt: kraft rekommendationer, e-postmeddelanden och rapporter. Så ja, det är vettigt att använda AI mot dubbletter. Faktum är att flera verktyg byggda speciellt för Salesforce använder maskininlärning för att upptäcka och rengöra dubbletter mycket mer effektivt än manuella metoder eller stela regelbaserade system. Den goda nyheten är att med hjälp av dessa verktyg behöver du inte återuppfinna din process.Det första steget är fortfarande detsamma: identifiera och slå samman dubbla konton, kontakter och ledningar.Men istället för att manuellt gräva igenom poster kan du nu förlita dig på AI-drivna dedupliceringsappar för att hantera det på autopilot, snabbare, smartare och mer konsekvent. Salesforce tillhandahåller grundläggande Duplicate Management out-of-the-box: Matching Rules för att definiera vad en "match" är och Duplicate Rules för att flagga eller blockera dubbletter på spara. Hur AI-Powered Deduplication fungerar För att gå utöver grundläggande dupliceringshantering, överväga en AI-driven dedupliceringsapp från AppExchange. Avancerade plattformar som använder AI kan effektivt identifiera dubbletter, presentera dem sida vid sida för granskning och sedan slå samman eller konvertera poster med några klick. Till exempel, , som kommer först när du söker efter AI-dedupliceringsverktyg på AppExchange, använder maskininlärning för att identifiera dubbletter som traditionella regelbaserade verktyg kan missa. Appens algoritmer jämför poster intelligent - det söker inte bara efter exakta fältmatcher utan lär mönster för att fånga fuzzy duplicates (som "Acme Inc." vs "Acme Incorporated") och förbättras även över tiden när du fusionerar. Datagram Datagram Fördelar med att låta AI hantera deduplicering En enorm bonus på att låta AI hantera denna tunga lyftning är konsistens – AI kan utbildas för att tillämpa din unika logik varje gång, vilket säkerställer att inga dubbletter lämnas okontrollerade.Plus, du behåller kontrollen: du kan vanligtvis ställa in regler för hur fusioner ska välja masterposter eller fältvärden, och bättre verktyg inkluderar säkerhetsnät som auditloggar och Undo-funktionalitet om du behöver vända en fusion. Kort sagt, Salesforce data rengöring kan accelereras dramatiskt av AI. Du kommer att befria ditt team från mödosamt manuellt dedupe arbete samtidigt öka datakvaliteten. Oavsett vilken dedupliceringsmetod du väljer, börja med att köra en fullständig dubblettskanning för att se hur stort problemet är, sedan schemalägga det för att köras regelbundet. Hack #4. standardisera och rensa Salesforce data med automatiserad formatering Även med bra inmatningskontroller kan data i Salesforce variera i format över tiden. En användare anger ”CA” för stat, en annan skriver ”California.” Vissa konton har namn i ALL CAPS, andra i titelfall. Dessa inkonsekvenser kan inte tyckas kritiska, men de kan hindra din förmåga att segmentera, söka eller rulla upp data effektivt. Det är därför en viktig aspekt av Salesforce data clean up är data standardisering – se till att viktiga fält följer ett konsekvent format eller en uppsättning värden. Inbyggda och AI-drivna formateringsverktyg Salesforce erbjuder lite inbyggd hjälp här, till exempel picklistfält för att begränsa värden och state/country picklists (för att standardisera dessa inmatningar). Du kan också använda formler eller arbetsflödesregler för att automatiskt formatera vissa poster. Till exempel ett formelfält för att visa telefonnummer i ett enhetligt (XXX) XXX-XXXX format. Men att upprätthålla enhetlighet i skala kräver ofta specialiserade verktyg eller skript. Detta är ett annat område där AI och automation kan ingripa. Till exempel kan du konfigurera en regel för att konvertera en instans av ”United States” eller ”U.S.” eller ”USA” till ett enda föredraget värde över alla poster. har en modul som innehåller out-of-the-box omvandlingsregler för att fixa vanliga formateringsproblem och tillåter anpassade. Dessa kan köras i bulk på befintliga Salesforce-poster eller till och med tillämpas under dataimport för att fixa problem innan de går in i Salesforce. Datagram Datagram Automatisering för kontinuerlig datakonsistens Ett annat smart tillvägagångssätt är att använda Flows eller Apex-utlösare i Salesforce för att rengöra eller standardisera data automatiskt. Pre-save Flow kan automatiskt kapitalisera första bokstaven i ett efternamn eller trimma extra utrymmen från en inmatning. En utlösare kan kräva att kontonamn inte innehåller vissa specialtecken etc. Med kraften i Flow (ingen kod behövs i de flesta fall), administratörer kan ställa in många sådana autopilot formatering fixar. Genom att normalisera saker som förkortningar, telefonnummermönster, adresskomponenter etc. gör du inte bara att dina data ser rena ut utan också förbättrar dess användbarhet. Rapporter kommer inte av misstag att behandla "NY" och "New York" som olika regioner, och filter kan fånga alla relevanta poster utan komplex logik. Sammanfattningsvis, ta dig tid att definiera standarder för dina Salesforce-data och använda automatisering för att tillämpa dem. Ditt mål är en enda, ren version av varje datapunkt, oavsett om det är att säkerställa konsekventa statskoder eller enhetliga namngivningskonventioner.Denna data rengöring Salesforce-process kan innebära några enstaka massuppdateringar och sedan pågående regler för att hålla saker i linje, men det lönar sig i smidigare rapportering och enklare underhåll i framtiden. Hack #5. Validera och berika data för att minimera Salesforce Cleanup senare Utöver formatering beror datakvaliteten på korrekthet och fullständighet. Det är en sak att ha ett telefonnummer i rätt format; det är en annan för att det telefonnumret faktiskt ska fungera. På samma sätt kan en led med ett e-postmeddelande som "jane.doe@acme.com" passera en valideringsregel för formatet, men är det en riktig, leverbar e-postmeddelande? Hur verktyg från tredje part hjälper till med dataverifiering Automatisk dataverifiering är en hack som använder externa tjänster för att säkerställa att dina Salesforce-data inte bara är välformade utan också korrekta. Salesforce Validation Rules kan inte bekräfta att ett e-postmeddelande eller en adress är äkta – för det måste du trycka på externa dataset eller API:er. Lyckligtvis finns det AppExchange-appar som specialiserar sig på detta. Till exempel använder Experian Data Validation, Clean Suite för CRM från Melissa, ZoomInfo, DataGroomr etc. sådana funktioner för Salesforce-användare. Dessa verktyg kan kontrollera e-post, telefonnummer och adresser mot levande databaser. De använder algoritmer för att validera att ett e-postdomän existerar och kan acceptera e-post, att ett telefonnummer är aktivt och att en e-postadress kan levereras. Genom att integrera en sådan tjänst kan du automatiskt flagga eller till och med uppdatera poster som har dålig kontaktinformation. Föreställ dig en inkommande led med ett troligt falskt telefonnummer "1234567890". Automatiska kontroller kan markera det som ogiltigt eller skicka det till en kö för forskning, vilket förhindrar att dina försäljningsreps slösar bort tid. På samma sätt kan adressverifiering standardisera adresser till USPS-format och markera undeliverbara adresser, vilket förbättrar din kampanjans räckvidd. Dessa processer kan köras i bulk på din befintliga databas samt för att skrubba arvsdata. Fyll luckorna med data berikning Till exempel kan du använda ett anrikningsverktyg för att automatiskt fylla i en leds företagsbransch och storlek baserat på deras e-postdomän eller för att bifoga LinkedIn-profiladresser för kontakter.Salesforces egna Einstein-funktioner och tredjeparts AI-tjänster kan förutsäga eller rekommendera data att lägga till.Medan berikning går ett steg bortom hygien i förbättring, stöder det säkert orsaken: en mer komplett post är en renare post som användarna inte behöver manuellt undersöka. Nyckeln är att automatisera dessa kontroller och uppdateringar så att de körs kontinuerligt eller enligt ett schema (t.ex. nattligt eller veckovis), snarare än att förlita sig på människor för att fånga felaktigheter. Detta kommer att avsevärt minska ackumuleringen av skräppostdata, vilket innebär att mindre Salesforce-rengöring behövs i framtiden. När nya poster kommer in i Salesforce, ha en automatiserad process, via Flow eller en tredjepartsapp, verifiera kärnfält som e-post och adress. För befintliga poster, kör regelbundna bulkkontroller för att fånga data som har gått stilla. Till exempel, ett e-postmeddelande som började bounce eller en kontakt som lämnade ett företag – vissa verktyg kan upptäcka dessa via bounce data eller externa databaser. Genom att validera och berika dina data med hjälp av AI upprätthåller du en högkvalitativ databas där poster inte bara är korrekt formaterade utan också handlingsbara och pålitliga.Dina försäljnings- och marknadsföringsteam kommer att tacka dig när de inte längre behöver dubbelkolla varje e-post eller jaga för saknad information. Hack #6. schemalägga vanliga Salesforce Data rengöra jobb Det bästa sättet att säkerställa kontinuerlig renhet är att schemalägga dina rengöringsprocesser för att köras automatiskt. Salesforce har alternativ för att automatisera olika uppgifter (som schemalagda rapporter, instrumentbrädan uppdateringar eller Apex jobb), och många datakvalitetsverktyg ger schemaläggningsfunktioner också. Du kan till exempel schemalägga en veckovis duplicate scan och fusion jobb för att hålla på toppen av bluffar. Avancerade AI deduplication lösningar kan du ställa in återkommande duplicate analys och även automatisera massfusioner på en vald kadens . Du kan konfigurera det så att varje fredag kväll, verktyget hittar alla nya duplicate grupper och fusioner de som uppfyller dina fördefinierade kriterier – verkligen hands-free automatiserad deduplication. På samma sätt kan du schemalägga en månatlig verifiering kör, med hjälp av verifieringstjänsten från Hack #5, för att kontrollera alla e-post och telefoner, eftersom data kan gå sönder över tiden. Använda flöden, Apex och rapporter för anpassad automation Salesforce-administratörer och utvecklare kan också utnyttja schemalagda jobb – till exempel ett schemalagt flöde eller en batch Apex – för att utföra rutinrening av data. Till exempel kan ett schemalagda flöde köras nattetid för att hitta konton som skapats utan en region och fylla i en standard eller för att stänga uppgifter som inte har uppdaterats på 3 år. Glöm inte att schemalägga enkla rapporter också.Du kan schemalägga en rapport som ska e-postas till dataansvariga som framhäver potentiella data hygienproblem (till exempel "Kontakter skapade förra veckan saknade e-post"). Låt automatiseringen göra jobbet Fördelen med att schemalägga dessa uppgifter är att dina Salesforce-reningsrutiner sker konsekvent. Människor fördröjer eller glömmer, men ett schemalagt jobb gör det inte. Genom att skilja ut tunga jobb till off-peak timmar undviker du också att påverka användare under arbetsdagen. I grund och botten skapar du en självrengörande Salesforce org: dubbletter tas bort, fält standardiseras och ogiltiga data markeras eller tas bort, allt i en vanlig cykel utan behov av manuellt ingripande varje gång. Att ställa in schemalagda data rengöringsjobb kan kräva lite inledande arbete (och testning för att vara säker), men en gång på plats är det som att ha en flitig hushållerska för din CRM. dina data hygienprocesser blir proaktiva och förutsägbara, inte bara reaktiva nödåtgärder när saker går ur kontroll. Hack #7. Övervaka Salesforce Data Hygien med Reports & Dashboards För att verkligen upprätthålla Salesforce data hygien på autopilot, måste du kontinuerligt övervaka tillståndet för dina data så att du kan fånga nya problem tidigt. Salesforce rapportering och instrumentpanel funktioner är bra för detta. Genom att skapa en Data Quality Dashboard, kan du hålla viktiga mätvärden framför dig och bevisa att dina andra hackar fungerar. Vad kan du inkludera i en datahygien instrumentpanel? Här är några idéer: Dubbla poster räknas: Till exempel antalet dubbla poster som upptäckts den här månaden (om du använder inbyggd dubbla rapportering eller loggar från en tredjepartsapp). Data Kompletthetspoäng: Till exempel, vilken andel av kontakter har viktiga fält, som e-post eller telefon, befolkade, eller vilken del av konton har en bransch? låga procentsatser kan indikera områden där du behöver bättre processer eller ytterligare regler. Undantag från valideringsregeln: Det kan vara svårt att spåra hur ofta valideringsregler brinner, men du kan indirekt mäta det (till exempel räkna poster med ett värde som ”okänd” som användare använder för att kringgå en regel). Nyligen fusionerade dubbletter: Om du använder en app som loggar fusioner, visa hur många dubbletter som fusionerades den här veckan/månaden. Om du använder någon typ av flaggfält för dåliga data, t.ex. en kryssruta "Ogiltig e-post" som ställs in av en automatisering, rapportera hur många poster som flaggas och trend det över tiden. Datakvalitetsanalys Dashboards App Håll utkik efter proaktiv övervakning By monitoring these and other indicators, you create a feedback loop. The dashboard can be reviewed in a weekly meeting or by an admin at a glance. If something spikes – say, duplicate count jumps unexpectedly – you’ll know to dive in and adjust your rules or processes. Essentially, the reports and dashboards act as an early warning system for data hygiene issues. Dessutom kan du överväga att använda Salesforce Report Subscriptions för att skicka automatiska e-postmeddelanden om kritiska datakvalitetsrapporter till registerägare eller chefer. Till exempel kan du skicka varje försäljningsteamchef en månadsrapport om sina öppna möjligheter som saknar stängda datum. På så sätt delas ansvaret för rena data med teamet, men processen att påminna människor är automatiserad. Håll koll på trender och förändringar När Salesforce fortsätter att införa AI i plattformen kan vi se mer inbyggd intelligens för datakvalitet, till exempel kan Einstein flagga ovanliga data eller föreslå rengöringsåtgärder i framtiden. Wrapping Up: Vänta inte på en datakatastrof, ta kontroll över datahygien nu! God datahygien är inte ett engångsprojekt, det är en pågående disciplin. Men med rätt blandning av Salesforce-funktioner och AI-stödda hjälpare i din verktygslåda kan mycket av den tunga lyftningen faktiskt köras på autopilot.Vi har täckt hur man hanterar dubbletter, genomför standarder, validerar information och håller processer igång kontinuerligt. Fördelarna med att hålla datahygien under kontroll i Salesforce är enorma: användare litar mer på CRM, analys och AI-modeller ger mer exakta insikter, och ditt team sparar otaliga timmar som annars skulle spenderas på att skrubba kalkylblad. Börja med att utvärdera vilka av ovanstående områden som är din största smärta – kanske har du en dubbel mardröm att lösa, eller kanske ofullständiga register hindrar dig från att nå ut. Prioritera en lösning där, distribuera ett verktyg från AppExchange, ställa in en regel eller bygga en Flow och gradvis skala på ytterligare automationer. Att upprätthålla högkvalitativa CRM-data kan aldrig vara "kul", men det behöver inte vara oändligt manuellt arbete. Låt Salesforce native-funktioner hantera grunderna och låt avancerade AI-verktyg hantera de komplexa och rutinmässiga.Med dessa hackar på plats kan du uppnå den nivå av datahygien som Salesforce-organ behöver - och hålla det så - medan ditt team fokuserar på att använda den data, inte rengöra den.
