A CRM-ben tárolt adatok többsége szakmai kapcsolattartási adat, de ezek is személyes adatnak minősülnek a GDPR (általános adatvédelmi rendelet) szerint. A gyakorlati különbség a jogalap: a kereskedelmi kapcsolathoz fűződő jogos érdek, illetve a marketing célokhoz szükséges hozzájárulás.
Ez az oldal a funkcionális követelményeket ismerteti, amelyeket egy rendszernek támogatnia kell; nem helyettesíti az Önök cégére szabott jogi tanácsadást.
Roviden
- Dokumentált adatkezelési jogalap, adatkategóriánként lebontva.
- Csatornánként és célonként rögzített hozzájárulás, dátummal és forrással.
- A hozzájárulás visszavonásának azonnali és automatikus érvényesítése.
- Automatikusan alkalmazott adattárolási politika (retenció), nem csak deklaráció.
- Exportálási és törlési lehetőség az érintett kérelmére, visszakövethetőséggel.
Mit kell konkrétan beállítani a rendszerben
Öt alapvető elem szükséges a megfelelőséghez:
- Hozzájárulási mezők a módosítások előzményeivel (audit trail).
- Szerepkör alapú hozzáférési jogosultságok, hogy az adatok ne legyenek mindenki számára láthatók.
- Hozzáférési napló (access log) a szenzitív kategóriákhoz.
- Anonimizálási vagy törlési szabályok az adattárolási idő lejáratakor.
- Dokumentált eljárásrend az érintetti megkeresések megválaszolására.
Gyakori kerdesek
Nezze meg, hogyan mukodik a CRMconnectben
Nativ modulok ertekesitesre, arajanlatra es riportokra, integralva a mar hasznalt ERP rendszerrel.
Ugyanabbol a temabol: bevezetés és üzemeltetés
CRM adoptáció az értékesítési csapatban: ami ténylegesen működik
Az adoptáció akkor sikeres, ha az ügynök időt nyer a rendszerrel, nem csak a vezetőség kap nagyobb rálátást. A gyakorlatban: gyors...
CRM oktatás: szerepkör szerinti képzés, nem funkciók bemutatása
A hatékony CRM oktatás 60-90 percet vesz igénybe szerepkörönként, a cég valós adatait használja, és a felhasználók önálló munkavég...
Miért bukik el a CRM bevezetése: a hét leggyakoribb ok
A CRM projektek ritkán a szoftver miatt buknak el. A valódi okok: a tisztázatlan kereskedelmi folyamatok, a rossz minőségű adatok ...
Adatminőség a CRM-ben: szabályok, duplikálás szűrése és havi rutin
Az adatminőség három pilléren nyugszik: a bevitelkor alkalmazott szabályokon (validálás, kötelező mezők), az egyedi azonosító alap...