信頼できる顧客データのソースを維持する

ビジネスを成長させるためには、チームにとって、正確で信頼性の高い顧客データが一箇所に集約された場所が必要です。積極的なデータクレンジング戦略を策定し、堅実なガバナンスを実施し、チームレベルでの責任の所在を明確にすることで、クリーンなデータを維持し、組織全体でシームレスなコラボレーションを推進することができます。

以下の手順では、スキーマの権限セットやデータの自動取り込みから、データの健全性の監視、チーム内の責任分担の調整に至るまで、HubSpot における CRM データを管理する管理者向けのプロセスと推奨されるベストプラクティスについて解説します。

明確なデータモデルとガバナンス戦略を策定する

信頼できる単一のデータソースを維持するには、強固なデータ基盤と、データの作成および変更に関する厳格なルールを整備することから始めなければなりません。

• データスキーマをマッピングする：データモデルビルダーを使用して、標準オブジェクト、カスタムオブジェクト、プロパティー、および直接的な関連付けロジックをマッピングし、ビジネスの運用状況を正確に反映させます。
• フィールドレベルの権限による管理：重要なCRMプロパティーに対してビューおよび編集権限を設定し、必須フィールドを不正な編集から保護します。
• 厳格な検証ルールを適用する：標準化を維持するため、厳格な書式ルール、列挙型フィールド、一意のIDを設定する。
• センシティブデータの保護：アプリケーション層での暗号化とビュー権限の制限により、センシティブなプロパティーフィールドをグループ化して保護し、コンプライアンスを遵守します。

例えば、Sprocket Supply Co.では、サポート担当者が誤って顧客の業種カテゴリを上書きしないようにしたいと考えています。フィールドレベルの権限を活用し、プロパティー編集をCRM管理者と運用チームに限定すると同時に、一般スタッフには閲覧のみに制限しています。

データ取り込みの統合と自動化

データベースをクリーンな状態に保つためには、データベースに格納されるデータを適切に管理する必要があります。情報の重複や手動でのデータ入力といったユーザーの負担を増やすことなく、情報を継続的に追加・充実させる自動化されたプロセスを構築する。

• データ同期とREST APIを活用：ネイティブな双方向同期連携により、外部の請求、市場投入（GTM）、バックオフィスアプリケーションをHubSpotと連携させましょう。
• データエンリッチメントを有効にする：検証済みのサードパーティのソースデータとコミュニケーションから得られるインサイトを活用し、不完全なコンタクトレコードおよび会社レコードを自動的に充実させます。
• スパムやフォーム送信をフィルタリング：目に見えないCAPTCHAと無意味な文字列の検出設定を有効にして、CRMへのスパムを排除し、送信されるフォームデータを保護します。
• 個人用チャンネルとチーム用チャンネルを統合する：電話連携機能、共有受信トレイ、スケジュール管理ツールを連携させ、過去の接点の記録が自動的に更新されるようにします。

例えば、Sprocket Supply Co.は、偽のメールアドレスやスパムによるフォーム送信によって、連絡先リストが散らかるのを防ぎたいと考えています。彼らは、ウェブサイトのフォームで目に見えないCAPTCHAや厳格なスパムフィルタリングを有効にすると同時に、データエンリッチメントを活用して、ユーザーに入力を求めずに、企業規模や国などの正当な情報を自動的に入力しています。

データ品質の問題を監視し、解決する

データの劣化は避けられないものですが、その監視を手作業で行うべきではありません。HubSpotのデータ品質概要ページを使用して、データの健全性に関する問題を自動的に追跡、報告、修正しましょう。

• データ品質の概要ページの監査：データ品質の概要ページを定期的に確認し、重複レコード、書式の問題、および連携の不具合を特定してください。
• AIを活用した重複の削除と書式調整：重複する連絡先や企業を検出して統合し、ルールを適用して書式の問題を自動的に解決します。
• 未使用のプロパティーとワークフローをアーカイブする：プロパティーの一括入力率や未使用のワークフローを追跡し、古くなったCRMデータをアーカイブして廃止します。
• 週次データ品質ダイジェストを設定する：通知設定を行い、毎週月曜日の朝に、新規レコードの作成、書式設定の問題、および重複に関するアラートの概要が記載されたメールを受け取れるようにします。

例えば、Sprocket Supply Co. は、タイプミスや大文字小文字の誤り、重複した連絡先情報がアナリティクスを歪めるのを防ぎたいと考えています。彼らはデータ品質の概要ページを利用して、連絡先名の大文字小文字の不一致を自動的に修正し、その後、毎週の初めにダイジェストメールの送信をスケジュールすることで、リードデータベース管理者が週末にどの重複プロファイルが統合されたかを確認できるようにしています。

チームの主体性と可視性を整合させる

データベースが整然としていても、チーム全員がそれを活用する方法を知っていなければ、その価値は発揮されません。明確な連携、自動割り当て、および責任の所在の透明性を確立する。

• アカウントの基本設定と組織構造を確立する：会社の階層構造に合わせて、マルチアカウント管理、ブランド設定、およびシステムのデフォルト設定をセットアップします。
• チームと権限セットの設定：ユーザーを標準的なチームにグループ分けし、ツールの権限を割り当てることで、各ユーザーが必要な業務を行うために必要なツールにのみアクセスできるようにします。
• 担当割り当てとSLAルーティングの自動化：ワークフローを使用して、受信レコードを適切なチームに自動的に割り当て・ルーティングするとともに、「リスクのある」作業を可視化するためのSLAガイドラインを設定します。
• 共有コンテキストやレコード間の関連付けを記録する：CRMのアクティビティーフィード、コメントスレッド、およびオブジェクト間の明示的な関連付けを標準化することで、関連データを結びつけ、過去のコンテキストを維持します。
• 条件付きパイプラインステージの実装：条件付きステージプロパティーを使用してパイプラインの設定やカスタマイズ方法を学び、ステージ間の遷移を確実に実行するとともに、パイプラインルールを設定してシームレスな引き継ぎを実現します。

例えば、Sprocket Supply Co.では、見込み客がプランを購入し、営業部門からオンボーディング部門へ引き継がれる際、スムーズな引き継ぎが行われるようにしたいと考えています。営業担当者が案件を「成約（Won）」ステータスに移行する前に、「顧客設定メモ」プロパティーへの入力を必須とする条件付きパイプラインルールを設定しました。これにより、自動ワークフローのトリガーが起動し、そのレコードがオンボーディングチームに再割り当てされるとともに、48時間という明確なSLA期限が設定されたタスクが作成されます。

データ品質とチーム間の連携状況を測定する

これらの主要測定指標を活用して、CRMデータベースの品質やチーム間の連携の有効性を継続的に測定してください。

用語集と参考資料

• データ品質の概要ページ：プロパティーの状態、レコードの重複、連携、およびワークフローの問題に関する測定指標を一元的に表示するダッシュボード。
• フィールドレベルの権限：スーパー管理者が、特定のデータフィールドを編集または閲覧できるユーザーを管理できるようにするセキュリティ設定。
• センシティブデータのプロパティー：許可された規制対象情報を安全に保存するための、アプリケーション層での暗号化機能を備えた専用のプロパティータイプ。
• 引き継ぎルール：案件やチケットが別のチームに引き継がれる前に、標準化された情報が確実に収集されるよう、パイプライン設定に埋め込まれた処理要件。

その他のリソース

• なぜクリーンなデータがCRMにとって最も貴重な資産なのか
• データガバナンスの基盤の構築
• データ品質の拡大：HubSpotにおけるAIツールと自動化
• データ品質管理ツールを活用する
• CRMデータの使用状況を追跡する
• HubSpotコミュニティー — CRM