La importancia de limpiar los datos sucios para mejorar las operaciones y el éxito del cliente

Imagínese tratando de cruzar el océano con un bote que tiene agujeros. Te mojarás. Incluso podrías hundirte. Ciertamente no lo lograrás sin problemas.

Las posibilidades de que esto suceda son bastante pequeñas, ya que cualquier persona sensata revisaría a fondo su barco antes de embarcarse en tal empresa.

Pero, ¿qué pasa con los datos de CRM que usa su empresa para contactar clientes potenciales, segmentar clientes y tomar decisiones estratégicas? ¿Alguna vez compruebas si eso tiene agujeros?

Debería.

Los datos sucios afectan negativamente los flujos de trabajo, los esfuerzos de marketing y la experiencia de sus clientes. Incluso puede meterte en problemas legales.

Pero, ¿qué son exactamente los datos sucios?

¿Qué son los datos sucios?

Los datos sucios, o datos sucios, son datos que de alguna manera son defectuosos: pueden contener duplicados o estar desactualizados, inseguros, incompletos, inexactos o inconsistentes. Los ejemplos de datos sucios incluyen direcciones mal escritas, valores de campos faltantes, números de teléfono obsoletos y registros de clientes duplicados.

Cuando se ignoran, los datos sucios pueden causar serios problemas para su negocio. Puede poner en peligro la experiencia del cliente, conducir a la tergiversación de los resultados comerciales e impactar negativamente en las decisiones estratégicas.

Para evitar los riesgos de una mala calidad de los datos, la limpieza regular de los datos es esencial. Discutiremos cómo limpiar los datos más adelante en esta publicación. Pero primero, echemos un vistazo a cómo se ensucian los datos.

Cómo se ensucian los datos

Los datos pueden ensuciarse cuando se ingresan, almacenan o usan incorrectamente. A menudo, esto se debe a un error humano o a la falta de reglas de estandarización para la entrada de datos, pero los problemas técnicos también pueden generar datos sucios.

Ejemplos de datos sucios

Datos duplicados

Los datos duplicados se refieren a registros que comparten total o parcialmente la misma información. Surgen cuando la misma información se ingresa varias veces, a veces en diferentes formatos. Un ejemplo típico de datos sucios duplicados es cuando un cliente existe en su CRM varias veces. Esto sucede a menudo porque el nombre del cliente se escribe de forma ligeramente diferente cada vez.

Por ejemplo:

• Patty J. Greenfield
• patty julia greenfield
• Patricia J. Greenfield
• patricia julia greenfield

Debido a que la información del cliente está dispersa en diferentes registros, los datos duplicados del cliente conducen a:

• Mal servicio al cliente
• Seguimiento e informes incorrectos
• Segmentación de marketing doble (o triple)

Datos inseguros

Los datos inseguros son datos que no están encriptados ni tienen acceso controlado. Es accesible para cualquier persona de su empresa y, en el peor de los casos, incluso para terceros. Los datos inseguros constituyen no solo un riesgo de privacidad, sino también una amenaza legal, ya que las empresas corren el riesgo de no cumplir con leyes como GDPR y CCPA.

datos incompletos

Un ejemplo de datos sucios que están incompletos sería si su formulario de suscripción al boletín tiene un campo para el nombre del cliente potencial, pero el campo no es un campo obligatorio. Los clientes potenciales pueden registrarse sin dejar su nombre, lo que haría que sus campañas de correo electrónico personalizadas fueran menos efectivas.

Datos inexactos

Los datos inexactos son datos que contienen errores. Un ejemplo de datos inexactos sería un cliente que ingresa su apellido en uno de sus formularios, pero comete un error tipográfico. En este caso, tiene el apellido del cliente, pero no es exacto. Es un disco sucio.

Otro ejemplo sería si un representante de ventas registra un número de teléfono incorrecto para un cliente potencial en Salesforce. En este caso, es fundamental mejorar los datos de Salesforce para continuar la conversación con este cliente potencial.

Datos desactualizados

Los datos desactualizados son inexactos no porque se ingresaron incorrectamente, sino porque solían ser precisos y ahora ya no lo son. Un ejemplo típico de datos sucios que están desactualizados es si su CRM aún muestra la dirección anterior de un cliente después de que se haya mudado.

Otros ejemplos de datos obsoletos son:

• Direcciones de correo electrónico que ya no están en uso
• Títulos de personas que han cambiado de trabajo
• Segmentos de correo electrónico obsoletos

Datos Incorrectos

Los datos incorrectos son datos que se encuentran fuera de los parámetros especificados previamente. Como tal, es más fácil de prevenir. Un ejemplo sería si un cliente ingresa su fecha de nacimiento usando un menú desplegable. Es probable que su sistema solo les permita seleccionar uno de los 12 meses, uno de los 31 días, y quizás tampoco puedan seleccionar un año de nacimiento que los haga mayores de 130 años.

datos inconsistentes

Los datos inconsistentes también se conocen como redundancia de datos. Ocurre cuando las empresas almacenan la misma información en diferentes lugares sin sincronizar esa información. Un buen ejemplo sería una empresa que almacena información de clientes tanto en su CRM como en su herramienta de marketing por correo electrónico.

Cómo limpiar datos

Todos los tipos anteriores de datos sucios crean riesgos para su empresa, por lo que es crucial limpiar los datos y evitar estas situaciones.

He aquí cómo hacerlo:

Crear pautas de calidad de datos

Antes de comenzar con la limpieza de datos, defina cómo se ve un conjunto de datos limpio para su empresa y qué mejores prácticas se deben seguir para mantener sus datos lo más limpios posible.

Estandarizar datos

Tener una estrategia de calidad de datos incluye definir una forma de estandarizar los datos tan pronto como ingresan a su sistema. Enumere todas las formas en que está recopilando datos en este momento, cuáles son los puntos de entrada para esos datos y cómo se asegurará de que todos esos datos se ingresen de la misma manera, independientemente del punto de origen.

realizar una auditoria

Una vez que haya establecido las reglas de calidad de datos de su empresa y esté seguro de que todos los datos nuevos se ingresarán de manera estandarizada, es hora de realizar una auditoría de sus datos existentes. Desafortunadamente, encontrar todos los datos sucios no es fácil y, si bien debe apuntar a una detección del 100 por ciento, sepa que es probable que pase por alto algunos problemas. Por eso es importante hacer una auditoría no solo una vez, sino periódicamente.

Una forma de facilitar este proceso es recopilar continuamente comentarios de los distintos departamentos de su empresa que trabajan con datos. Este tipo de comentarios le muestra dónde los datos sucios están causando problemas en las actividades diarias.

Un ejemplo: su equipo de marketing comparte que ha detectado cómo los nombres de pila en los correos electrónicos personalizados a veces carecen de mayúsculas. Esto le indica que los valores de los nombres no siempre tienen el mismo formato, probablemente porque los suscriptores de correo electrónico no siempre se molestan en poner sus propios nombres en mayúsculas.

Limpiar datos sucios

Una vez que tenga una visión general de sus datos sucios, comience el proceso de limpieza. La limpieza de datos puede ser una tarea espantosa y que requiere mucho tiempo. Hay diferentes formas de hacerlo, cada una con sus pros y sus contras.

1. Manualmente

La limpieza manual de datos solo debe hacerse con moderación. Está bien limpiar un registro que necesita usar en este momento, pero limpiar manualmente todos los datos que posee su empresa es una tarea imposible.

No solo tomaría una eternidad, sino que también perderá cosas y cometerá errores, causando aún más errores.

2. Uso de Excel

El uso de fórmulas de Excel puede acelerar el proceso de limpieza, pero sigue siendo bastante manual. Debe crear las fórmulas usted mismo y algunos problemas de datos pueden ser demasiado complicados para resolverlos con una fórmula de Excel.

Además de eso, Excel no puede manejar conjuntos masivos de datos, por lo que tendría que trabajar en partes, tomando nota de los conjuntos de datos que ya ha limpiado.

Por último, se ve obligado a cargar conjuntos de datos estáticos en Excel. Cuando importa datos de clientes el lunes, es probable que ya estén desactualizados el viernes.

3. Confiar en un tercero

Si no desea asignar tiempo interno a su limpieza de datos, contratar a un consultor de datos puede ser una buena opción. Los consultores de datos son especialistas que hacen más que simplemente limpiar sus datos sucios. También pueden realizar una auditoría para usted y ayudarlo a mejorar sus procesos de datos existentes para que haya menos posibilidades de que se creen datos sucios en el futuro.

Las desventajas de contratar consultores incluyen los altos costos y el hecho de que probablemente tendrá que darles acceso a todos sus datos, lo que puede generar algunos problemas de privacidad.

4. Contratación de desarrolladores dedicados

Como la gestión de datos es un proyecto continuo, puede contratar a uno o más desarrolladores que se dediquen por completo a mantener sus datos limpios. Dado que estas personas trabajarán internamente, es probable que sean más leales a su empresa que un consultor externo y podrán familiarizarse más con su oferta.

Además, contratar a alguien para un proyecto en curso, como el mantenimiento de datos, suele ser más económico.

5. Uso de software

Existe una variedad de herramientas que lo ayudan a identificar y limpiar datos sucios. Estas herramientas suelen ser más baratas que contratar a un consultor oa un desarrollador dedicado, y no cometen errores humanos.

Sin embargo, no todas estas herramientas son iguales. Elija uno que pueda detectar discrepancias de datos, verificar el formato (de fechas, por ejemplo) y reconocer qué campos fusionar.

También querrá ejecutar algunas pruebas en pequeñas muestras de datos para asegurarse de que la herramienta funcione como se supone que debe hacerlo. Si no hace esto y lo deja suelto en toda su base de datos, corre el riesgo de terminar con problemas más grandes que los que tenía al principio.

Configurar la gestión continua de la base de datos

Con suerte, ya tiene la administración de la base de datos en su lugar. Si no, es hora de configurarlo. Si bien es probable que necesite limpiar sus datos a intervalos regulares, es una mala práctica dejar que los problemas se acumulen hasta que socaven la calidad general de su base de datos.

Como empresa, está constantemente recopilando, organizando, almacenando y manipulando nuevos datos. La gestión continua de bases de datos incluye los procesos y prácticas necesarios para salvaguardar la calidad de esos datos y evitar que se ensucien.

Los datos sucios requieren una gestión continua

Con el volumen de datos que las empresas recopilan y manejan hoy en día, es prácticamente imposible evitar que algunos de esos datos se ensucien. Los diferentes tipos de datos sucios tendrán diferentes consecuencias para su negocio. Como tal, querrá limpiar los registros regularmente para evitar que los problemas se intensifiquen.

Puede limpiar los datos manualmente, usar Excel, contratar a un tercero, crear un equipo interno de limpiadores de datos y/o confiar en un software especializado.

¿Querer aprender más?

Para obtener una guía paso a paso para limpiar sus datos de CRM, consulte nuestro libro electrónico: "La suciedad en la calidad de los datos".