Om du har arbetat med Salesforce eller Account Engagement (Pardot) ett tag vet du redan en obekväm sanning: din databas blir sakta men säkert allt mer rörig för varje dag. Nya leads kommer in, fält blir ogiltigförklarade, folk byter jobb, formulär kopieras, integrationer misslyckas – och plötsligt är ditt CRM inte längre en källa till sanning ... det är en belastning.
På Exelement arbetar vi med Salesforce- och Pardot-kunder varje dag, och vi ser samma mönster upprepa sig:
Dålig data smyger sig in i det tysta – men kostnaden är allt annat än tyst.
Låt oss bryta ner exakt hur "dålig data" skadar ditt företag, varför det händer och vad du kan göra åt det.
Dålig data förstör e-postens leveransbarhet
Om du använder Account Engagement för e-postmarknadsföring är ditt rykte som avsändare allt. Men dålig data jobbar emot dig:
Vanliga faktorer som förstör leveransbarheten:
- Ogiltiga eller felstavade e-postadresser (t.ex. ”gnail.com”, ”email@email”, ”test@test”)
- Skräppostfällor som kommer från gamla listor
- Rollbaserade e-postadresser (”info@”, ”sales@”, ”admin@”)
- Avvisade e-postmeddelanden som aldrig rensades
- Dubbletter där en version är möjliga att mejla till och den andra är ”död”
- Röriga listuppladdningar som saknar nödvändiga fält och innehåller fel information
Hur det kostar dig pengar:
Dålig leveransbarhet → lägre placering i inkorgen → färre leads som engagerar sig i dina kampanjer → lägre bidrag i pipeline.
Du betalar för utskickbara prospekt – så att lagra oanvändbara e-postmeddelanden är bokstavligen en slöseri med budget.
Dålig data förstör segmentering
Stark segmentering är ryggraden i alla automatiserade program – nurtures, ABM-flöden, produktintroduktion, eventresor. Men segmentering fungerar bara om du kan lita på din data.
Symtom på dålig segmentering:
- Prospekter saknar bransch, persona, livscykelfas
- Formulär fyller i fält med inkonsekventa värden ("FinTech", "fintech", "Finansteknik", "Finansteknik")
- Leads med föråldrade jobbtitlar
- Integrationer skriver oavsiktligt över fält
- Kontakter som bor i fel land eller region
Resultatet:
- Du skickar fel innehåll till fel målgrupp.
- Du exkluderar de personer som borde få mejlet.
- Du bygger fler lösningar, fler listor och fler manuella korrigeringar.
I slutändan förlorar segmenteringen sin skärpa – och dina kampanjer förlorar sin kraft.
Dålig data gör lead scoring oanvändbar
Lead scoringen är bara så stark som den data som finns bakom den. Dålig data innebär att ditt poängsystem ger vilseledande signaler.
Exempel vi ser hela tiden:
- Prospekter kvalificeras baserat på spamformulär.
- Dubbletter visar olika poängvärden, vilket blir förvirrande för säljare.
- Saknade fält förhindrar omräkning av betyg.
- Felaktigt inlagda attribut vid första kontakten lyfter fram fel leads.
Påverkan på verksamheten:
När lead scoring blir opålitlig slutar säljarna att lita på systemet. Det är där marknadsföring och försäljning bryter ihop – och intäkterna minskar.
Felaktig rapportering = dåliga beslut
Chefer förlitar sig på Salesforce-dashboards och B2BMA för att förstå pipeline, ROI och kampanjprestanda. Dålig data förstör tillförlitligheten.
Fallgropar för rapporteringen:
- Inkonsekventa statusar för kampanjmedlemmar
- Leads utan källa eller fel källa
- Säljmöjligheter kopplade till felaktiga kontakter
- Automatiseringsregler som skapar snedvridna prestationsmått
- Standardkampanjer tilldelade felaktigt (vanligt med API-skapade prospekt)
Vad detta leder till:
- Felaktig budgetallokering
- Fel kanaler som får erkännande
- Felaktiga ROI-beräkningar
- Beslut baserade på fiktion istället för fakta
Ett CRM fyllt med felaktig data är farligare än inget CRM alls.
"Men varför blir data dålig?"
Några av de vanligaste orsakerna i Salesforce/Pardot-miljöer:
- Gamla formulär med föråldrade fältmappningar
- Integrationer som skapar ofullständiga eller tomma poster
- CSV-uppladdningar som innehåller tomma rader, osynliga tecken eller felaktigt utformade e-postadresser
- Inga obligatoriska fält tillämpade vid inmatningspunkten
- Flera team matar in data inkonsekvent
- API-importer som tilldelar fel (eller standard) kampanj
- Inga automatiserade regler för datakvalitet
- Åratal av att aldrig rensa bland utskickbara prospekt
Dålig data beror aldrig på ett stort misstag – det kommer av många små upprepade misstag över tid.
Så hur fixar man det?
Den goda nyheten: de flesta organisationer kan dramatiskt förbättra datakvaliteten på två till fyra veckor med rätt plan.
Börja med en strukturerad hälsokontroll
Detta inkluderar att gå igenom:
- Status för utskick
- Avvisningar och oengagerade prospekt
- Dubblettkvot (Salesforce + Pardot)
- Inkonsekvenser i fält
- Listhygien och opt-in-kvalitet
- Formulär- och integrationsbeteende
- Tilldelningar av standardkampanjer
- Automatiseringsregler som du har glömt bort
Skapa förebyggande regler
- Standardisera fältvärden
- Ange obligatoriska fält i formulär
- Konfigurera lands-/delstatsnormalisering
- Implementera regler för att arkivera kontakter som inte kan ta emot e-post
- Kontrollera vem som kan importera vad
- Lägg till valideringslogik till fält i Salesforce
- Åtgärda standardkampanjen för potentiella kunder (källan till många dolda problem)
Rensa i omgångar
Istället för att försöka göra allt perfekt på en gång, rensa efter kategori:
- E-postproblem
- Fältnormalisering
- Slå samman dubletter
- Källnoggrannhet
- Utskickbarhetsstruktur
- Automatisk rensning
Exelement kan hjälpa dig att nå dit
På Exelement är vi specialister på Salesforce och Account Engagement. Vi har sett praktiskt taget alla tänkbara datakvalitetsproblem – från spökkampanjer till tusentals utskickbara och icke-utskickbara prospekt som täpper till en databas – och vi vet exakt hur vi ska åtgärda dem.
Om din Pardot-databas börjar svämma över, eller om dina CRM-data helt enkelt känns "felaktiga", behöver du inte en fullständig ombyggnad. Du behöver ett strukturerat, expertlett ramverk för rensning och förebyggande åtgärder.
Kontakta oss om du vill att vi ska köra en hälsokontroll, rensa din databas eller hjälpa dig att förhindra att detta händer igen. Vi ser till att dina system börjar fungera för dig – inte emot dig.
