Om ni sitter med 50 000 kontakter i HubSpot och tror att det är en styrka, tänk om. I de flesta B2B-företag är 40–60 % av CRM-datan skräp. Det är dubbletter, gamla adresser, felaktiga företagsnamn och “test test” från en onboarding som ingen minns. Dålig datakvalitet kostar mer än ni tror. Inte bara i missade affärer, utan i felbeslut och bortkastade timmar. Detta går att fixa, men inte genom ett engångsprojekt.
Ett CRM är som ett lager. Det börjar organiserat, men efter några år hittar du hyllor med felmärkta lådor och produkter som gått ut. HubSpot är inget undantag. När säljteamet, marknadsavdelningen och kundservice alla matar in data utan gemensamma regler, blir resultatet en oreda som är svår att överblicka.
Lägg till att de flesta företag byter strategi, personal och verktyg med jämna mellanrum. Varje gång förändringar sker lämnas gamla fält kvar, automationer som inte längre används fortsätter att skapa nya poster och integrationsflöden fyller databasen med irrelevanta kontakter. Men konsekvensen är att ni fattar beslut på osäker grund.
När datan blir skit över tid märks det först i små saker: felaktiga namn i utskick, säljare som ringer samma prospekt två gånger, rapporter som inte stämmer. Men under ytan är det mycket större problem. Ni vet inte längre vilken data som är korrekt, och det gör att varje analys ni gör riskerar att vara missvisande.
#1: Dubbletter. Och nej, det handlar inte bara om att samma kontakt råkar finnas två gånger. Det kan mycket väl vara samma företag med olika namn, eller samma person registrerad på flera e-postadresser. Dubbletter gör att ni överskattar er pipeline och underskattar er churn.
#2: Inaktuell data. Människor byter jobb, företag går i konkurs och domäner slutar fungera. Om ni inte har en process för att löpande uppdatera och rensa bort gamla poster, bygger ni rapporter på en verklighet som inte längre existerar.
#3: Felaktiga fält. Ett CRM kan snabbt bli ett lapptäcke av fält som skapats för kampanjer, projekt eller specifika kunder. När dessa fält inte längre används, blir de ändå kvar och fta fylls med felaktig eller ofullständig information. Det gör att automatiseringar slutar fungera som de ska och att segmenteringen blir skev.
Alla tre problemen är symptom på samma grundorsak: datakvalitet har inte fått samma strategiska fokus som kampanjer, content eller säljträning. Det ses som ett IT-problem, inte en affärsfråga.
Vi såg det tydligt när vi jobbade med Stena Recycling. De hade 47 000 kontakter i HubSpot. Vid en första analys var bara 8 000 faktiskt användbara. Resten var dubbletter, felstavade företagsnamn, gamla e-postadresser och interna testposter från onboarding 2019. Lösningen blev en 90-dagars datarensning. Vi började inte med att rensa allt, istället lade vi fokus på affärskritisk data. Vilka kontakter bidrog till affären? Vilka företag fanns i aktiva processer? Genom att prioritera rätt kunde vi snabbt få upp datakvaliteten i pipeline och rapporter, utan att hela organisationen behövde pausa.
Parallellt byggde vi regler och automationer som gjorde att ny data inte föll i samma fällor. Vi satte upp standarder för hur fält skulle fyllas, automatiska kontroller för e-postformat och företagstillhörighet, och workflows som flaggade dubbletter innan de hann skapa problem. Resultatet var tydligt: sälj rapporterade färre felaktiga leads, marknad kunde segmentera korrekt och ledningen fick rapporter som faktiskt speglade verkligheten. Ingen magi här utan endast metodiskt arbete samt förståelse att datakvalitet är en pågående process.
Att rensa data en gång ger en kortsiktig förbättring. HubSpot har funktioner för att upptäcka dubbletter, validera fält och automatiskt uppdatera information via integrationer. Men verktyget är bara halva lösningen. Andra halvan är att definiera vilka regler som är affärskritiska för er.
Det handlar om att sätta en standard för hur kontakter och företag ska registreras, att integrera datakällor som håller era poster uppdaterade, och att ge teamen tydliga riktlinjer för hur de ska hantera ny information.
När datakvalitet blir en del av er kultur, slipper ni lägga tid på att “städa” innan varje kampanj eller rapport. Ni får ett CRM som är en pålitlig källa för beslut samt ni minskar risken för att missa affärer på grund av felaktig eller gammal information.
Hur städar man HubSpot-data?
Börja med affärskritisk data, använd automatiska regler för att hitta dubbletter och uppdatera inaktuell information löpande.
Datakvalitet i CRM – var ska man börja?
Identifiera vilka fält och poster som direkt påverkar affären, rensa dem först innan ni tar hela databasen.
Hur undviker man dubbletter i HubSpot?
Använd HubSpots inbyggda funktioner för att upptäcka och slå ihop poster, och sätt upp riktlinjer för hur nya kontakter ska registreras.
Vad är datahygien i CRM?
Det är processen att hålla data korrekt, uppdaterad och användbar genom kontinuerlig kontroll och uppdatering.
Utforska gärna vår sida om HubSpot CRM & kundresansuppställning för att se hur strukturerad data kan förändra ert sätt att arbeta.