¿No es molesto el hecho de contar con datos de baja calidad que requieren una tediosa búsqueda manual o que simplemente quedan incompletos por el esfuerzo que supone mantenerlos? Sin duda, con esta pregunta su equipo querrá responder inmediatamente.
Mantener manualmente datos generales: un gran potencial de frustración
Los datos incompletos no sólo son un problema para aquellos agentes de ventas que no logran contactar al cliente telefónicamente, sino también para el departamento de marketing. Después de todo, ¿se puede hablar de una campaña exitosa con una tasa de respuesta de sólo el 30% a causa de datos de contacto incorrectos?
Para poder avanzar rápidamente en un acuerdo sin tener que recurrir a pausas innecesarias para mantener los datos, se requiere tener una alta calidad de datos en el CRM, algo que posiblemente sea obvio para todos sus usuarios.
Aunque el problema sea tan trivial, para muchas empresas su solución no es tan fácil de aplicar. Según un estudio realizado por Experian Marketing Services, alrededor de tres cuartas partes de los responsables de la toma de decisiones de las empresas creen que el éxito empresarial está muy influenciado por el mal mantenimiento de los datos y que alrededor de uno de cada ocho euros de los ingresos de las empresas se desperdicia debido a la mala calidad de estos.
¿Qué se entiende por calidad de datos?
Cuando se habla de calidad de datos, se plantea fundamentalmente en qué medida los datos recopilados son aptos para cumplir su finalidad en la empresa.
Para poder valorar y evaluar mejor la calidad de los datos, el conjunto de los mismos debe cumplir varios aspectos, incluso desde el principio: no basta con que todos los campos relevantes del CRM estén completamente diligenciados. Para hablar de alta calidad, los datos deben ser precisos, pertinentes, fiables, accesibles, coherentes y estar actualizados, a lo largo de diversas fuentes.
La calidad de los datos como base del Big Data
Solamente si los datos de una empresa tienen la calidad adecuada respecto a estos aspectos, tendrán una utilidad a través de ella. Sin embargo, no hablamos sólo de aquel usuario que se frota las manos con alegría por mantener óptimamente la información de los contactos y las cuentas. Más bien, hablamos del panorama general que significa para la empresa, más específicamente del Big Data. Con la ayuda de grandes cantidades de datos bien procesados, se consigue un mejor análisis de datos. Esto permite obtener conocimientos a través de la experiencia que permiten tomar mejores decisiones estratégicas en la empresa.
Por lo tanto, todas las empresas deberían esforzarse por mejorar continuamente su base de datos general para poder realizar cálculos más precisos por medio de la inteligencia artificial.
Ni la mejor inteligencia artificial sirve para algo si la base de datos es inadecuada
Trabajar con los datos y analizarlos utilizando la IA se está convirtiendo en un elemento comercial cada vez más importante, especialmente en los negocios B2B. Para que la inteligencia artificial pueda predecir eficazmente las oportunidades de venta cruzada o incluso el riesgo de cancelación, es imprescindible contar con una base de datos amplia y clara. Incluso hasta la inteligencia artificial mejor entrenada sólo ofrecerá resultados a medias si se la suministra con datos deficientes. En el peor de los casos, se llega a conclusiones erróneas que no contribuyen (o no pueden contribuir) al objetivo de mejorar el éxito empresarial.
Numerosos estudios demuestran el impacto revolucionario de la IA en la actividad comercial y, a la larga, en el éxito de una empresa. Por ejemplo, un estudio realizado por SAP y la Economist Intelligent Unit afirma que las empresas que ya han implantado el aprendizaje automático consiguen un sorprendente 48% más de rentabilidad que los competidores cuyo trabajo en este ámbito continúa en sin tenerse en cuenta.
¿Cómo puedo generar datos incluso mejores dentro de la empresa?
Menos, es más
Elija bien el equipo que se encargará de su CRM. En él deben estar incluidos todos los grupos de usuarios relevantes, pero sin llegar a ser un limitante por tener demasiados diferentes grupos de interés.
Y es que pronto se dará cuenta de que cada usuario tiene sus propias necesidades y expectativas respecto al CRM. Naturalmente, esto aumenta el riesgo de que el CRM se sobrecargue con demasiados campos personalizados. Y, seamos sinceros, muchos de esos campos quedan prácticamente en el olvido…
Así pues, tenga siempre en cuenta la magnitud de su CRM más bien como si fuera una imagen instantánea. El equipo encargado del CRM debería hacer un análisis crítico de los campos personalizados y los flujos de trabajo a intervalos regulares. Así que lo ideal es que no sólo se integren los nuevos campos, sino que se eliminen deliberadamente los antiguos una y otra vez. Un CRM claro y conciso, con una interfaz de usuario fácil de entender, dará sus frutos a largo plazo en términos de calidad de los datos y, al mismo tiempo, aumentará la aceptación de los usuarios.
Procesar los datos externamente
La implementación de un CRM representa un nuevo comienzo fundamental en toda empresa. Aproveche esta oportunidad para hacer borrón y cuenta nueva y empezar con datos limpios.
Algo que resulta muy útil es el hecho de que hay varios proveedores en el mercado que están dispuestos a realizar esta laboriosa tarea por usted. Su departamento de informática se lo agradecerá, ya que podrá contrarrestar cualquier sobrecarga.
La idea es simple: las empresas proporcionan el conjunto de datos de inventario "en bruto" y los proveedores de servicios se encargan de limpiarlos y procesarlos estructuradamente.
CONSEJO: Todos los proveedores de limpieza de datos trabajan con bases de datos en segundo plano, de las que extraen los datos faltantes. Pero no es ningún secreto que las bases de datos se vuelven rápidamente obsoletas, incluso teniendo el mayor cuidado. Al fin y al cabo, ésta es una de las razones por las que se contrata a un proveedor externo para que limpie su base de datos…
Los proyectos de snapADDY Data Cleansing siempre extraen su información de fuentes actuales, como Google Maps, avisos legales o de las redes empresariales Xing y LinkedIn. Estas son fuentes de información en las que las empresas son cuidadosas a la hora de mostrar los datos correctos: ¡aproveche esta exactitud!
Ofrecer opciones de optimización de datos
Nota: La optimización de los datos generales por parte de un proveedor de servicios no debe ser el objetivo final del procesamiento de los datos. Pues la importación de los datos corregidos en el CRM siempre representa sólo un breve statu quo, ya que los datos -como todos sabemos por experiencia- no son iguales para siempre.
La forma de mantener la calidad de los datos en el CRM debe seguir siendo un tema permanente para poder ofrecer una calidad de datos óptima a los usuarios y también a los proyectos de Big Data. Incluso los mínimos asistentes cotidianos ayudan a trazar el enorme flujo de datos de forma estructurada y ordenada en el CRM.
CONSEJO: snapADDY DataQuality, por ejemplo, ayuda a mantener un resumen en la bandeja de entrada. Así, todas las firmas de correo electrónico entrantes se rastrean, se comprueba si hay información nueva y se comparan con los registros de datos del CRM, sin que el usuario tenga que realizar ninguna otra acción. La información que se va a incluir en el CRM la decide finalmente el usuario mediante un simple clic para garantizar el máximo nivel de control. ¿Parece un sueño? Aquí puede probar nuestra "navaja suiza" para las ventas totalmente y gratis.
Si tiene requisitos especiales para transferir datos a su CRM, nuestros expertos estarán encantados de ayudarle a identificar el flujo de trabajo ideal para usted mediante snapADDY DataQuality.
Responsabilidades claras
Como describimos al principio: El problema de la mala calidad de los datos es conocido y claro por todos los usuarios de CRM. Pero para eliminar permanentemente el problema, es necesario definir claramente las responsabilidades. Si no está claro quién lleva las riendas de la calidad de los datos, no se mantendrá un registro de datos óptimo a largo plazo.
Un primer paso es asignar contactos y cuentas al personal de ventas responsable. Deben ser conscientes de que son responsables del mantenimiento de su grupo de datos.
Además, es conveniente que un equipo principal de CRM compruebe periódicamente la calidad global de los datos del CRM. Si es necesario, este equipo puede tirar literalmente de la cuerda, señalar los obstáculos y evitar el uso incorrecto.
Conclusión: La calidad de los datos no es un proyecto de una sola vez
El tema de la calidad de los datos ha sido, y desgraciadamente sigue siendo, un tema pasajero en muchas empresas. Muy a menudo se asocia con la tediosa introducción manual de datos. Pero, como se ha mostrado anteriormente, hay muchas formas automatizadas de incrementar la calidad de los datos generales y mantenerla constantemente a un alto nivel. Cuando busque la solución adecuada, tenga siempre presente que la calidad de los datos debe seguir siendo una prioridad. Independientemente de la rapidez con la que se ejecute un proyecto de procesamiento de datos, algunos de los datos ya estarán obsoletos cuando se importen a su sistema de CRM. Por ello, los proyectos de procesamiento de datos deben ir siempre acompañados de una solución permanente que facilite a los usuarios de CRM la introducción de datos en su trabajo diario.
Eva Keller es experta en ventas digitales en snapADDY GmbH desde 2017. Anteriormente, se ocupaba de clientes de los segmentos infantiles y de estilo de vida en una agencia de relaciones públicas ubicada en Darmstadt. La politóloga comenzó su carrera como directora de relaciones públicas de un diputado del Parlamento de Baviera.