Del caos a la claridad – Dominar la calidad de los datos CRM

Un informe reciente de Salesforce revela que el 44% de los encuestados estimaron una pérdida de ingresos como consecuencia de la mala calidad de los datos CRM.

A pesar de los miles de millones gastados en software de gestión de datos CRM, las empresas siguen luchando contra los retos más básicos de la calidad de los datos CRM.
Desde el envío de correos electrónicos con errores tipográficos hasta el despilfarro de millones en correos directos a direcciones erróneas, las empresas se tambalean bajo el peso de unos datos deficientes, en una era impulsada por los datos.

El momento no podría ser más inoportuno. Pero la buena noticia es que aún puedes mejorar la calidad de los datos de tu CRM abordando el problema estratégicamente. ¿Cómo?

Sigue leyendo para saber más.

Tipos de datos CRM EN LOS QUE CONFÍAN LAS ORGANIZACIONES

Para gestionar eficazmente las relaciones con los clientes, las organizaciones necesitan recopilar varios tipos de datos CRM, como:

Datos de contacto (nombre y apellidos, cargo, número de teléfono, dirección)

Datos demográficos (sexo, edad, estado civil, nivel educativo, profesión, cargo, empresa, etc.)

Datos de comportamiento (compras, pagos, tickets de atención al cliente, actividades de atención al cliente)

Datos psicográficos (opiniones, estilo de vida, valores personales, preferencia de medios sociales, etc.)

Además, la captura de datos de CRM también incluye datos transaccionales como el historial de compras, las preferencias de los clientes y las interacciones para obtener información sobre el comportamiento de los clientes y adaptar experiencias personalizadas. Por tanto, los CRM actúan como una base de datos de información central de la que dependen todos los miembros de la organización.

PROBLEMAS DE CALIDAD DE LOS DATOS CRM

Además de ser una base de datos central, los CRM son fundamentales para las operaciones empresariales.
Los datos se utilizan en marketing, ventas y análisis empresarial para encontrar oportunidades de ingresos y crecimiento. Sin embargo, es una desafortunada realidad que los datos de CRM a menudo están desfasados, desordenados y son ruidosos.

Por ejemplo, los problemas resaltados en la tabla siguiente son retos habituales de la calidad de los datos que afectan a los ingresos, el crecimiento, la toma de decisiones, las interacciones con los clientes y el éxito empresarial en general.

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Los analistas de datos y los ingenieros dedican miles de horas a solucionar estos problemas de calidad de los datos de CRM. Además, las pequeñas empresas que no pueden permitirse analistas de datos esperan que sus usuarios empresariales resuelvan manualmente estos problemas utilizando Excel. Como resultado, los problemas de calidad de datos CRM siguen siendo un reto porque las empresas siguen confiando en los procesos manuales para resolver los problemas. Para empeorar las cosas, la mayoría de las empresas no tienen una estrategia para garantizar la calidad de los datos. ¡Existe una disparidad general tanto en sistemas como en recursos humanos para gestionar los retos de la calidad de los datos!

¿Cómo garantizar la calidad de los datos en crm?

La calidad de los datos CRM es definida por JW Peltier como:

«cuando la información recopilada a través de múltiples transacciones, puntos de contacto y canales refleja con precisión el comportamiento y los sentimientos de los clientes tanto colectiva como individualmente».

A diferencia de los datos de productos, los datos de clientes son heterogéneos por naturaleza y se recogen de distintas fuentes y en distintos formatos (textuales y numéricos).

Esto significa que las áreas clave de atención en la calidad de los datos CRM deben ser:

Datos de clientes bien integrados procedentes de diferentes puntos de contacto y canales
➡️ Ejemplo: conectar datos de formularios de sitios web + datos de redes sociales + datos de encuestas offline

Una estrategia de gestión de la calidad de los datos que aborde los datos sucios en el punto de recogida y garantice la integridad de los datos de CRM
➡️ Ejemplo: Implantación de barandillas de entrada de datos en formularios web

Incorporar una herramienta o plataforma de gestión de la calidad de los datos que facilite a los usuarios empresariales la solución de los problemas de calidad de los datos.
➡️Ejemplo: utilizar una solución de limpieza de datos sin código para limpiar, deduplicar y consolidar datos.

A pesar de ser aparentemente flexibles y robustos, la mayoría de los CRM no han dado prioridad a la calidad de los datos.
Incluso un CRM popular como HubSpot sólo ofrece opciones básicas de tratamiento de datos.
Y lo que es más importante, estas plataformas no permiten la transferencia a nivel organizativo de la información de los clientes, ¡lo que significa que las empresas siguen luchando con conjuntos de datos dispares!

Para aprovechar plenamente el potencial de las plataformas CRM, deben implantarse métricas de calidad de los datos como parte de la estrategia de gestión de la calidad de los datos.

qué son las métricas de calidad de datos CRM

Las métricas de calidad de datos CRM se refieren a indicadores específicos utilizados para evaluar la exactitud, exhaustividad, coherencia, puntualidad, integridad y accesibilidad de los datos de un sistema CRM. Al definir y supervisar las métricas de calidad de datos, las organizaciones pueden conocer la salud de sus datos CRM, identificar áreas de mejora y tomar medidas correctivas para mejorar la calidad de los datos. Para empezar, aquí tienes algunas métricas básicas de calidad de datos que puedes empezar a aplicar ya (con ejemplos).

Curiosamente, las empresas que tienen una métrica de calidad de datos definida, están en una posición mucho mejor para resolver sus retos de calidad de datos CRM. Por ejemplo, una empresa que ha establecido la integridad como su primer objetivo de calidad de datos puede identificar las causas fundamentales de los datos incompletos. Puede que descubran que necesitan mejores formularios web o, alternativamente, que necesitan formar a los empleados con mejores prácticas de introducción de datos.

Costes de los datos de baja calidad frente a los de alta calidad

Irónicamente, muchas empresas se muestran reticentes cuando se trata de la calidad de los datos, a menudo por miedo a aumentar los gastos. La idea de contratar analistas, renovar procesos y obtener la aprobación de las partes interesadas puede asustar. Sin embargo, ignorar los problemas de calidad de datos no hará que desaparezcan. De hecho, sólo empeorará los problemas. En la tabla siguiente, te ayudamos a comprender los costes de vivir con datos de mala calidad frente al coste de mejorar la calidad de los datos.

Las empresas deben invertir en mejorar los datos. Ignorar o convivir con una mala calidad de los datos CRM puede causar daños a largo plazo en la reputación de una organización. Puede parecer caro y tedioso, pero mejorar los datos puede ayudar a tu empresa a crecer a largo plazo.

Buenas prácticas de calidad de datos CRM

Si has decidido mejorar la calidad de los datos de tu CRM, aquí tienes algunas de las mejores prácticas que recomiendan nuestros expertos y que puedes poner en marcha de inmediato.

✅ Comprende tus datos:

En primer lugar, identifica la «calidad» de los campos de datos clave que influyen en tus actividades de marketing, como la información de contacto del cliente, el historial de compras y sus preferencias. ¿Están todos los nombres en las mayúsculas y minúsculas adecuadas? ¿Están duplicados los registros? Comprende los problemas de tus datos antes de hacer ningún cambio.

✅ Limpiar y Actualizar Datos:

Una vez identificados los problemas, puedes crear un plan de limpieza de datos CRM. Puedes empezar poco a poco. Por ejemplo, planificar la reducción de duplicados de datos de clientes del último año. Alternativamente, puedes planificar la actualización de la información de los clientes, como direcciones y datos de contacto, para mantener los registros actualizados.

✅ Normalizar los formatos de datos:

A continuación, establece formatos de datos coherentes para campos como números de teléfono, direcciones de correo electrónico y direcciones postales. Por ejemplo, decide si quieres que todos los nombres de empresa vayan en MAYÚSCULAS o en MINÚSCULAS. O decide si quieres que todos los números de teléfono incluyan códigos de país. A partir de esta decisión, puedes establecer parámetros en el formulario web, y proceder a normalizar tus datos.

✅ Implementa la Validación de Datos:

Establece reglas de validación para detectar errores en la introducción de datos y garantizar su exactitud. Por ejemplo, valida las direcciones de correo electrónico para asegurarte de que siguen el formato correcto o exige que se rellenen campos de datos específicos antes de guardar un registro.

✅ Formación de los empleados sobre gestión de datos:

Ofrece formación a tu equipo de marketing sobre las mejores prácticas de introducción de datos y la importancia de la calidad de los datos. Recuerda que la calidad de los datos no es un objetivo tecnológico. Es más bien un objetivo de recursos humanos. Mientras haya seres humanos rellenando y manejando datos, deben recibir formación sobre las mejores prácticas.

✅ Aprovecha las herramientas de calidad de datos:

Explora herramientas de calidad de datos fáciles de usar que no requieran conocimientos de codificación. Estas herramientas pueden ayudar a automatizar la validación de datos, identificar duplicados y mejorar la calidad general de los datos.

✅ Controla la calidad de los datos:

Controla regularmente la calidad de los datos de tu CRM mediante auditorías y comprobaciones periódicas. Vigila si hay incoherencias, registros incompletos o información obsoleta. Aborda cualquier problema con prontitud para mantener la integridad de los datos.

✅Colabora con TI:

Por último, trabaja estrechamente con tu departamento de TI para garantizar que las iniciativas de calidad de datos estén alineadas con las capacidades técnicas. Colabora en la aplicación de reglas de validación, la creación de procesos de limpieza de datos y el aprovechamiento de las tecnologías adecuadas. Como puedes ver, la calidad de los datos es un proceso continuo. Recoge los comentarios de tu equipo y de las partes interesadas para identificar áreas de mejora. Revisa y actualiza periódicamente tus prácticas de calidad de datos en función de la evolución de las necesidades empresariales y las expectativas cambiantes de los clientes.

¿Cómo puede ayudar WinPure con un sistema de calidad de datos CRM?

WinPure está diseñado tanto para usuarios técnicos como empresariales. No necesitas tener conocimientos de codificación. No necesitas pasar horas en Excel. No necesitas preocuparte de solucionar manualmente los problemas de calidad de los datos. Con su interfaz fácil de usar y sus potentes funciones, WinPure ofrece un completo conjunto de herramientas diseñadas para limpiar, validar y deduplicar datos CRM. ¿No nos crees? Mira este vídeo sobre cómo limpiar datos con WinPure.

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