不良数据:它是什么&如何更好地可视化销售业绩[+例子]

在开发可扩展的销售流程、收集数据和帮助团队销售之间，很难正确跟踪销售团队的绩效。

然而，糟糕的数据和报告可能导致销售减少、客户满意度下降和糟糕的决策。事实上，你的销售团队可能会因为糟糕的数据而浪费时间去寻找糟糕的线索。

根据Gartner各组织认为，数据质量差是造成平均每年1500万美元损失的原因。

那么，如何避免这种情况呢?

下面，您将了解如何避免不良数据并收集有关销售团队绩效的准确数据。

什么是坏数据?

不良数据是指数据不准确或不一致。对于销售团队来说，糟糕的数据无法让你了解销售代表的表现。数据不正确的原因有很多，包括数据丢失、来源不良、人为错误、日期信息和重复数据。

我们的数据27%的销售人员每天花在数据输入工作上的时间超过一个小时，而不是销售，这意味着关键的时间被行政工作浪费了，你的数据更有可能被人为错误所破坏。

HubSpot的销售总监Dan Tyre说，“关键是要找到‘Goldilocks数据’——这是一种不太简单、不太复杂的数据，但它能以足够大的样本量显示足够多的相关信息，以便您了解趋势。有时，这很容易识别和修复，因为销售人员总是落入相同的坑中，这是显而易见的。有时更难，因为这不是一个一致的特征或问题。”

以下是一些你的数据可能不准确的迹象:

季节性的会计:有几个因素可以影响您的数据，包括假期或假期配额救济月。如果你不考虑这一点，你的数据可能会有偏差。
期望相似之处：每一年都是不同的，所以期望一年比一年相似可能是一个错误。在比较当前数据和过去数据时要小心。
没有一个真相来源的:如果有多个地方跟踪数据，可能会造成混乱。如果没有一个单一的真相来源，你将很难分析你的数据。
人为错误：如果您的团队必须手动输入数据或创建数据可视化，则可能会出现人为错误。
缺乏资源:bob体育苹果系统下载安装高层可能不想把钱花在报告软件bob电竞官方下载但是，收集数据不应该是一个手工过程。销售专家大卫·费希尔他说：“分析不完整或小数据集，然后得出（通常是错误的）结论是很常见的。例如，如果您正在分析仅来自一名代表或一周的通话数据，则您没有足够的信息。确保您的样本量足够大，并且包含您需要的所有数据集。”
时间管理：如果你花更多的时间解决问题，陷入日常任务中，就很难找到时间来分析和使用数据来提高销售团队的表现。

Eric Quanstrom，是科学他说:“避免坏数据的最大关键是古老的说法，垃圾进来，垃圾出去。他说，要进行数据输入和收集，必须有适当的结构。某种质量保证很重要。销售组织的最终目标是信任，字典上对信任的定义是对某人或某事真相的依赖。依赖不准确的数据将产生意想不到的后果的恶性循环——而不仅仅是基于有缺陷的数据的糟糕决策。”

为了避免报告中的坏数据，Tyre还建议使用专业技术(例如HubSpot的销售中心)，基准测试，剔除异常值（最好的和最差的），并查看行业基准。重要的是，不要仅仅依赖数据-收听现场通话和录音，并提供持续培训为你的团队。