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Data Quality· Enterprise sales organisation· 2023· ~10 settimane
Framework di Data Quality per il CRM
'I report sono sbagliati' era sempre un problema di dato, mai di reporting. Ho costruito il framework per dimostrarlo e sistemarlo.
- Salesforce
- Power BI
- Power Query
- Python (pandas)
- Account duplicati−60%sul book of business principale
- Completeness campi chiave+28ppsu industry, segment, country
- DQIcostruito + adottatorevisionato ogni settimana dal team
Problema di business
Ogni issue di reporting che il commerciale sollevava finiva sempre nello stesso posto: duplicati, campi vuoti, picklist incoerenti. La leadership perdeva fiducia nei numeri ma continuava a sparare sulle dashboard.
Dati disponibili
- Salesforce Account, Contact, Opportunity snapshot completo
- Sample di arricchimento di terze parti per validazione
- Statistiche d'uso dei campi per team e region
Soluzione implementata
- 1Profilato il CRM con SQL + pandas riproducibili quantificati duplicati, completeness e conformity per campo e per team.
- 2Definito un Data Quality Index (DQI) ponderato per l'impatto di ciascun campo sui workflow revenue non per quanto 'pieno' appare.
- 3Costruite regole di dedup e standardizzazione (industry, country, telefono) in parte automatiche in Salesforce, in parte come playbook di cleanup per sales ops.
- 4Pubblicato il DQI in Power BI e reso slide di apertura della riunione ops settimanale con un owner per ciascuna dimensione fallata.
Impatto
Account duplicati
−60%
sul book of business principale
Completeness campi chiave
+28pp
su industry, segment, country
DQI
costruito + adottato
revisionato ogni settimana dal team
Cosa ho imparato
Il report non è mai il problema. È sempre il campo a monte e lo sistemi solo quando c'è una scoreboard.