NASA ו-11 בעיות דאטה נפוצות ב-CRM | crm.buzz

NASA ו-11 בעיות דאטה נפוצות ב-CRM

space launch

על פי הנבואה, מערכת ה-CRM היתה אמורה להביא balance to the force ולהיות המקום בו תנוהל הדאטה הארגונית של הלקוחות ובה יראו תמונת לקוח אחידה. הבטחה חדשה הגיעה, ה-data, שנועדה להיות "נפט חדש" ואז הסתבר שלדאטה יש גם "צד אפל" – בעיות איכות נתונים.

אודות הכותב

sella
סלע יֹפֶה

מלווה חברות, עסקים, סטרטאפים ומערכות דיוור בארץ ובעולם בנושא עבירוּת אימיילים (email deliverability) ואסטרטגיית אימייל מרקטינג כדי שאימיילים שעסקים שולחים יגיעו ל-Inbox ולא אל ה-Spam.

יוצר הבלוג והפודקאסט crm.buzz

תוכן עניינים

May the 4th או May the force? האימפריאל מכה שנית

תשמעו סיפור בין כוכבי: בשנת 1999 NASA שלחה גשושית לכוכב מאדים. אולם בשלב מסויים הגשושית שהיתה בדרכה למאדים נעלמה. הנזק נאמד ב- 125 מיליון דולר. הסיבה לאיבוד הגשושית היא טיפשית למדי … ועוד הוכחה לכך שאלוהים נמצא בפרטים הקטנים. בתחקור שבוצע לאחר איבוד הגשושית הסתבר כי בעוד מהנדסי NASA השתמשו בחישוב מסלול במערכות הניווט בשיטת מדידה מטרית, מהנדסי לוקהיד מרטין (יצרנית המטוסים והתעופה) שעבדו בפרויקט השתמשו בשיטת חישוב אימפריאלית. כתוצאה מחוסר האחידות  בשיטת מדידה אחת וחוסר תיאום בהגדרת המונחים והמושגים צוותי המהנדסים דיברו על אותו הדבר (מרחק) אולם ביחידות מידה שונות… כתוצאה מכך נוצרו פערים בחישובי המסלול מה שהוביל לאיבוד הגשושית, לנזק כספי כבד ובואו נודה גם לסטירת לחי למוניטין.

מקרה אחר, גם הוא מעולם התעופה, אירע כמה שנים קודם לכן. הסיוט שחוו נוסעי טיסת אייר קנדה התגשם כשמנועי מטוס הג'מבו שבו טסו החלו לגמגם באוויר. למרבה המזל קברניטי המטוס הצליחו להנחית את המטוס בנחיתת חירום, מבלי שהאירוע הסתיים באסון. תוצאות התחקיר העלו כי מחשב כמויות הדלק במטוס היה מקולקל ולכן צוות הקרקע תדלק את המטוס תוך ביצוע חישובים ידניים (במטוסי נוסעים התדלוק נעשה בהתאם לנתוני הטיסה. לא מתדלקים "מֶיכָל מלא"). בשיטה אימפריאלית במקום בשיטה המטרית, מה שהוביל לתדלוק של מחצית מכמות הדלק הדרושה לטיסה. קישור לשני הסיפורים הללו למטה.

פערים בהגדרה של מונחים ומושגים, שימוש במידות שונות שאינן מומרות לתקן אחיד הוא בעיה נפוצה בעולם מערכות המידע וכשהוא אינו גורם לאסונות מתוקשרים הוא "רק" פוגע בתהליכים עסקיים ומסב הפסדים כספיים.

האזנה לפודקאסט

חלקים משמעותים מהפרויקטים השאפתניים ביותר בעולם העסקי מבוססים על דאטה. למקבלי החלטות בארגונים יש אמונה גדולה ומוטעית שהדאטה שלהם טובה די הצורך כדי להרים פרויקט כזה לאוויר, אבל האדם עושה תוכניות ואלוהים צוחק.

הדאטה סובלת כיום מבעיה אבולוציונית שהותירה אותה חשופה בצריח לרוב בלי owner וללא אבא ואימא. בעבר האחריות על המידע היתה של מנהל מערכות המידע. כיום רוב המנמרי”ם דוגלים בכך שהדאטה אינה הבעיה שלהם אלא של "הביזנס", המשתמשים בדאטה, שלרוב ימצאו במחלקות שעוסקות באנליזה של מידע (BI). אך אלה אינם בקיאים די הצורך ולרוב נטולי כלים בעולמות ניהול הדאטה. המשתמשים העסקיים גם אינם משפיעים על תהליך יצירת הדאטה וכתוצאה מכך אנליסטים ומדעני נתונים משקיעים 70-80 אחוז מזמנם היקר לטיפול באיכות הדאטה ולא בתפקיד האמיתי שלהם, ניתוח הדאטה.

עד כמה אנחנו מכירים את הלקוחות שלנו?

בעיות איכות נתונים (data quality) עולות לארגון טיפוסי ב-20% מהמחזור העסקי, מרגיזה את הלקוחות, מחבלות בחוויית הלקוח, גורמות לקבלת החלטות שגויות  ויקרות וגורמות לפרויקטים מבוססי דאטה להיכשל או לכל הפחות לא לממש את הפוטנציאל הגלום בהם. ואלו רק כמה דוגמאות.

הזכרנו במאמר קודם כי פירמידת הצרכים של הלקוחות משתנה בעקבות משבר הקורונה. ארגונים האיצו תהליכי טרנספורמציה דיגטלית וסחר מקוון על מנת להישאר רלוונטיים סביב המשבר, אך גם הלקוחות עברו טרנספורמציות משל עצמם ושינו הרגלים בעקבות המשבר. הלקוחות עשויים בהחלט לנהוג אחרת בעקבות המשבר. אולי הם יצרכו מוצרים ושירותים מנותני שירות אחרים ובאופן אחר. לדוגמא: לקוחות שהיו רגילים לקנות ברשת סופר-מרקטים בקרבת הבית וכיום קונים אונליין ברשת אחרת ומקבלים הביתה משלוח עד הדלת, עשויים להתרגל לצרוך כך גם בתום המשבר.

גם בלי קורונה, לא משנה באיזה ענף אתם, על מנת להיות רלוונטיים ללקוחות צריכים להכיר אותם. אם בשגרה לא מתנהל דיאלוג עם הלקוחות, זו הזדמנות להתחיל דיאלוג כזה היום. שינוי הרגלי הלקוחות יגביר את נטישת הלקוחות ותזוזת הלקוחות בין ספקים שונים. המצב הכלכלי יגרום לעסקים ולאנשים לשפר תנאים או להפסיק לצרוך על מנת להקטין הוצאות.

אך כיצד אפשר לנהל דיאלוג עם הלקוחות כשנתוני הלקוחות אינם תקינים, שגויים או חסרים?

פירמידת הצרכים של ה- CRM

מערכת ה-CRM הארגונית היא כלי רב עֹצמה שהולך ומשתכלל. לרוב זו תהיה פלטפורמת ענן המתיימרת לעשות לארגונים ועסקים את החיים קלים ויעילים. אם להישאר בעולם המושגים של "מלחמת הכוכבים", על פי הנבואה, מערכת ה-CRM היתה אמורה להביא balance to the force ולהיות המקום בו תנוהל הדאטה הארגונית אודות הלקוחות ובה יראו תמונת לקוח אחידה. הבטחה חדשה (a new hope) הגיעה – ה-data, שהבטיחה להיות "נפט חדש". אבל אז הסתבר שלדאטה יש גם "צד אפל" – בעיות איכות נתונים.

מפעל דאטה סמוי

מערכת CRM  טיפוסית, כמעט כמו כל מערכת מידע אחרת, אינה מטפלת בבעיות איכות נתונים. לדוגמא, היא תאפשר להזין מידע כפול, לדלג על שדות ולהשמיט מידע כדי להתקדם בתהליך. 

משתמשי ה-CRM, הם יצרני מידע ויש להם תפקיד חשוב מעין כמוהו. לרוב לא ניתן ליצרני המידע תפקיד כ-owner של המידע שהם מייצרים, לא ניתן להם תמריץ בעבור יצירת מידע איכותי, או שלא נעשית בקרה על המידע שהם מייצרים. כך נוצר מצב שמידע שמוזן ל-CRM אינו מלא ועדכני כבר מלכתחילה. גם מידע עדכני שהוזן בצורה תקינה ולא עודכן בעת שנוצר מגע בין הלקוח לארגון (למשל בעת קבלת שירות), ילך ויתיישן לאורך שנים בודדות ויהיה לא שמיש כעבור זמן קצר, כך שצריך יהיה לבצע טיוב נתונים.

כלל ה- 1-10-100 אומר שהשקעה בשלב הקמת נתון במערכת, עולה פי 10 אחרי שנתון שגוי הוזן למערכת ויעלה לארגון פי 100 על מנת לטפל בבעיה כתוצאה מנתון שגוי.

מידע מגיע אל ה-CRM ממערכות חיצוניות, למשל לידים ומידע זה נטען ל-CRM (בד"כ) ללא בקרות ולעיתים מזבל את המידע הקיים ב-CRM.

מצב אחר גורם לכך שמידע אינו זורם אל ה-CRM וכתוצאה מכך לא משתקפת ב-CRM תמונת לקוח מלאה ואחידה. למשל מערכת דיוור חיצונית, שאינה מסתנכרנת עם ה-CRM. שכיח לראות שמידע אודות הלקוחות אינו זורם אל ה-CRM גם בתוך הארגון עצמו. למצב זה קוראים איי-מידע (סילו של אינפורמציה) למשל כשמידע אודות הלקוח שמור במערכת של חטיבה מסוימת ואינו משתקף ב-CRM.

האזנה לפודקאסט

שיגור מאויש ראשון באמצעות SpaceX

בעיות דאטה שכיחות במערכת CRM

בעיות שכיחות בדאטה ארגונית שמשתקפות ב-CRM ויפגעו בכל פרויקט: טרנספורמציה דיגיטלית, חווית לקוח, marketing automation,e-commerce ועוד.

זיהוי לקוח
בעיה
: אין זיהוי חד-ערכי ללקוח. מקשה לזהות את הלקוח ומאפשר הזנת ערכים כפולים (למשל זיהוי לפי מייל או טלפון יכול להיות משוייך לכמה לקוחות).

פתרון: קביעת אחידות בזיהוי לקוח. אם לא אוספים מספר זהות, מספר חברה וכדומה, כדאי לקבוע מספר זיהוי לקוח חד ערכי, שיהיה מקושר יחיד לרבים למספרי טלפון, מיילים וכדומה (לפיהם מחפשים את הלקוחות)

מיילים שגויים (ערוץ תקשורת משמעותי)

בעיה: גם כך האפקטיביות של הערוץ אינה מדהימה, לכן כדאי לשים לב לכל מה שאנחנו עושים בערוץ המייל. עבירות (email deliverability) נמוכה ו-engagement נמוך פוגעים בכלל פעילות המייל הארגונית. 

פתרון: תקנון דומיינים ובדיקת מיילים שגויים לפני ששולחים. ראו מאמר נפרד.

מספרי טלפון (ערוץ תקשורת משמעותי)
בעיה
: טלפונים שאינם שמורים בצורה אחידה ; טלפונים חסרים ; טלפונים שגויים.

פתרון: תקנון הטלפונים לצורה אחידה: קידומת תקנית + מספר טלפון ; נירמול קידומת מדינה ; טלפונים חסרים ניתן להשלים בטיוב נתונים ; טלפונים שגויים ניתן לבדוק ולנטרל ובהתאם לצורך להשלים בטיוב.

רשומות כפולות / ישויות כפולות
בעיה
: מספר מופעים של אותו לקוח, מופיע ב-CRM לעיתים בצורות שונות ומידע אודות אותו הלקוח פזור על פני רשומות שונות.

פתרון: איתור כפולים ומיזוג רשומות לרשומת מאסטר (MDM) בתהליך טיוב נתונים מתאים.
במקביל כדאי ללמד את יצרני המידע איך לא ליצור רשומות כפולות ולהוסיף כלי data governance + data stewardship על מנת להבטיח שמירה על איכות בהזנת נתונים ומניעת רשומות כפולות.
במקרים מסוימים נרצה לפרק רשומות בהן רשומים שני בני הזוג לרשומות נפרדות.

איי מידע Information Silos
בעיה
: מידע על הלקוח במערכת הדיוור לא מופיע במערכת ה-CRM ; מידע שונה על אותו לקוח קיים במערכות שונות (קונפליקט).

פתרון: זיהוי איי המידע ובניית תשתית מידע שתמזער את איי המידע ותשאף לנהל רשומת לקוח אחידה בארגון (master data management).

שמות בריבוי שפות (קושי בפרסונליזציה)
בעיה
: שמות הלקוחות שמורים בצורה שאינה אחידה ; שמות הלקוחות רשומים בשפות שונות.

פתרון: פירוק שמות בצורה נכונה לשמות פרטיים ושמות משפחה ; תרגום שמות לשפה אחידה

שמות רשומים בצורה שאינה אחידה

בעיה: שמות לקוחת מוחזקים בשדות שונים ואין אחידות במידע. (ראו גם "מידע מעורבב" בהמשך)

פתרון: אנחנו רוצים לפרק ולהרכיב שמות לפי פורמט אחיד: שם פרטי בשדה: שם פרטי, שם משפחה בשדה :שם משפחה, תואר בשדה תואר וכו'

ערבוביה של לקוחות פרטיים ועסקיים

בעיה: באותה מערכת CRM רשומים לקוחות פרטיים ועסקיים. קיים קושי בהגדרת סוג הלקוח.

פתרון: לאחר הגדרת המשתנים לפיהם מזהים לקוח עסקי ופרטי, ניתן בתהליך טיוב לזהות את הלקוחות לפי מילות מפתח שונות שמאפיינות לקוחות פרטיים ועסקיים. כמו כן, ניתן להשתמש בכתובת הלקוח על מנת לאפיין לקוחות פרטיים ועסקיים לפי אזורים המובהקים לעסקים ולמגורים.

כתובת לא אחידה (GIS)
בעיה
: איך אפשר לדעת כמה לקוחות יש לנו בתל אביב? ; חוסר אפשרות למפות לקוחות לכתובות

פתרון: פירוק כתובות למרכיבי כתובת כגון: רחוב, בית, דירה, כניסה, קומה, ת.ד, אצל (הערה לכתובת), ישוב ; תקנון מרכיבי כתובת כגון רחובות וישובים לפי תקן משרד הפנים (התקן המלא) והצמדת מיקוד לכתובת ; הצמדת נתונים X-Y – קואורדינטות לכתובת.

טקסט חופשי / מידע לא מתויג (תארים, תפקידים, מוצרים ועוד)

בעיה: מידע מוזן למערכת בטקסט חופשי מה שמקשה על תיוג ואפיון המידע.

פתרון: זיהוי טקסט חופשי כולל מידע שנכתב בצורה שאינה אחידה ותיוג המידע לערכים אחידים.

מידע חסר / לא עדכני

בעיה: מידע חסר מקשה על אפיון הלקוחות והתמקדות בלקוחות בהתאם לפילוחים ותיעדופים.

פתרון: צמצום איי מידע על מנת לאפשר זרימה של מידע ל-CRM ; ככל שניתן, לבצע השלמת מידע ממקורות חיצוניים.

מידע מעורבב
בעיה
: פרטי מידע מסוגים שונים מאולץ לשדות מידע. לדוגמא: מספרי טלפון רשומים בשדה הכתובת, שמות של אנשים רשומים בשדות של מספרי טלפון על מנת לציין שייכות.

פתרון: חילוץ מידע אוטומטי ותיוגו בשדות חדשים.

הערה: אלו רק חלק מבעיות איכות הנתונים שניתן למצוא במערכות מידע. על מנת לתת מענה מתאים כדאי לבחון כל מערכת, פרויקט ותהליך לגופו של עניין על מנת להציע את היישום המתאים ביותר לגופו של עניין.

לקריאה נוספת

איבוד הגשושית. סיכום מאתר NASA

ג'מבו נחת נחיתת אונס בגלל טעות בשיטת חישוב הדלק, CBC

אסטרטגיית דאטה ל-CRM בעולם ה- B2B, מקור Oracle

העלות של בעיות איכות נתונים, HBR

מאמרים קשורים

למה המיילים ששלחת מגיעים לדואר זבל?

למה המיילים ששלחת מגיעים לדואר זבל?

למה המיילים ששלחת מגיעים לדואר זבל? כי email זה לא "שגר ושכח"… נגמרו הימים שבהם אפשר היה לטעון רשימה למערכת דיוור ולהפציץ אימיילים. הסטטיסטיקה היא כי 1 מכל 6 אימיילים לגיטימיים יגיע לתיבת הספאם (דואר זבל) או לא יגיע כלל (יחסם) |

קרא עוד »
Master Data Management (MDM)

פאזל של 1000 חלקים

על מנת להיות תחרותי ולספק חווית לקוח מעולה, ארגון צריך שהדאטה שלו תהיה אמינה, מלאה, מדויקת ועדכנית והיא צריכה לזרום מכל הנקודות בארגון ולהתכנס ל"אמת אחת". אתגרים ופתרונות תוכן עניינים לפני מעבר דירה, בני זוג עשו שופינג באינטרנט לקראת קניית מוצרי חשמל

קרא עוד »
Privacy

מהי פרטיות? ולמה היא חשובה

פרטיות בעידן המודרני היא אתגר הנמצא בהתנגשות עם עולמות חווית הלקוח והפרסונליזציה. הפרטיות היא זכות יסוד אך נדמה כי היכולת של הפרט ליהנות ממנה הולכת ומצטמצמת. מהן הסכנות ואין ניתן לנסות להתמודד איתן? ומה הקשר בין פרטיות לאיכות מידע? החיים המודרניים אינם

קרא עוד »
bad data

זה דאטה, זה? – זה בררה!

בטח כבר שמעת איפשהו לפחות כמה פעמים את המשפט: “דאטה הוא הנפט החדש” (Data Is the new Oil). כפי שמכונית או מטוס מונעים בדלק, כך הדאטה היא הדלק שמניע עסקים מודרניים. מה קורה כשהדלק הזה אינו זורם כמו שצריך? או כשהדלק הזה

קרא עוד »
הטמעת CRM

הטמעת CRM: מהן 14 הסיבות בגללן נכשלת הטמעת CRM?

הטמעת CRM היא הצעד הראשון לניהול קשרי לקוחות. אבל שליש מהפרויקטים להטמעת CRM נכשלים. מהן 14 הסיבות המובילות לכישלון ומה כדאי לעשות על מנת להצליח? תוכן עניינים האזנה לפודקאסט כתוב את הכותרת כאן הטמעת CRM היא צעד ראשון לניהול קשרי לקוחות. ה-CRM

קרא עוד »
Information Silo

רה-ארגון – ממודל חטיבתי לארגון מוכוון חווית לקוח

הגיע הזמן להעלות על סדר היום רעיון נועז לביצוע רה-ארגון עסקי: להפוך ארגון מוכוון חווית לקוח המותאם למסע שעובר הלקוח לאורכו ולרוחבו של הארגון בכל נקודות המגע.​ תוכן עניינים האזנה ארגונים מודרניים ממשיכים להתנהל במודל הקלאסי המיושן של חטיבות. חטיבת השיווק משווקת

קרא עוד »

שיתוף

אודות הכותב

sella
סלע יֹפֶה

מלווה חברות, עסקים, סטרטאפים ומערכות דיוור בארץ ובעולם בנושא עבירוּת אימיילים (email deliverability) ואסטרטגיית אימייל מרקטינג כדי שאימיילים שעסקים שולחים יגיעו ל-Inbox ולא אל ה-Spam.

יוצר הבלוג והפודקאסט crm.buzz

רוצה להתמקצע

באימייל מרקטינג?

הי אני סלע יפה. יוצר הבלוג והפודקאסט המובילים בעברית על אימייל מרקטינג.

בכל יום שישי אני שולח ניוזלטר עם כל מה שמעניין וחשוב לדעת על אימייל מרקטינג.

אני מזמין אותך להצטרף ולקבל גישה לתכנים בלעדיים למנויי הניוזלטר

הרשמה לניוזלטר פופ
דילוג לתוכן