L'importanza di pulire i dati sporchi per operazioni migliorate e successo dei clienti

Immagina di provare ad attraversare l'oceano con una barca che ha dei buchi. Ti bagnerai. Potresti anche affondare. Di certo non ce la farai a passare senza intoppi.

Le possibilità che ciò accada sono piuttosto ridotte, poiché qualsiasi persona sensata controllerà a fondo la propria barca prima di intraprendere un'impresa del genere.

Ma che dire dei dati CRM utilizzati dalla tua azienda per contattare i lead, segmentare i clienti e prendere decisioni strategiche? Hai mai controllato se ha dei buchi?

Dovresti.

I dati sporchi influiscono negativamente sui flussi di lavoro, sugli sforzi di marketing e sull'esperienza dei clienti. Può persino metterti nei guai legali.

Ma cosa sono esattamente i dati sporchi?

Cosa sono i dati sporchi?

I dati sporchi, o dati sporchi, sono dati in qualche modo difettosi: potrebbero contenere duplicati o essere obsoleti, insicuri, incompleti, imprecisi o incoerenti. Esempi di dati sporchi includono indirizzi errati, valori di campo mancanti, numeri di telefono obsoleti e record di clienti duplicati.

Se ignorati, i dati sporchi possono causare seri problemi alla tua azienda. Può mettere a repentaglio l'esperienza del cliente, portare a una rappresentazione errata dei risultati aziendali e avere un impatto negativo sulle decisioni strategiche.

Per evitare i rischi di una scarsa qualità dei dati, è essenziale una pulizia regolare dei dati. Discuteremo come pulire i dati più avanti in questo post. Ma prima, diamo un'occhiata a come i dati si sporcano.

Come i dati si sporcano

I dati possono sporcarsi se inseriti, archiviati o utilizzati in modo errato. Spesso, ciò si riduce a un errore umano o alla mancanza di regole di standardizzazione per l'immissione dei dati, ma anche problemi tecnici possono portare a dati sporchi.

Esempi di dati sporchi

Dati duplicati

I dati duplicati si riferiscono a record che condividono parzialmente o completamente le stesse informazioni. Si verificano quando le stesse informazioni vengono inserite più volte, a volte in formati diversi. Un tipico esempio di dati sporchi duplicati è quando un cliente esiste più volte nel tuo CRM. Ciò accade spesso perché il nome del cliente viene scritto ogni volta in modo leggermente diverso.

Per esempio:

• Patty J. Greenfield
• Patty Julia Greenfield
• Patricia J. Greenfield
• Patricia Julia Greenfield

Poiché le informazioni sui clienti sono sparse in record diversi, i dati dei clienti duplicati portano a:

• Servizio clienti scadente
• Tracciamento e segnalazione errati
• Targeting di marketing doppio (o triplo).

Dati non sicuri

I dati non sicuri sono dati che non sono crittografati o controllati dall'accesso. È accessibile da chiunque nella tua azienda e, negli scenari peggiori, anche da terze parti. I dati non sicuri rappresentano non solo un rischio per la privacy, ma anche una minaccia legale poiché le aziende rischiano di non essere conformi a leggi come GDPR e CCPA.

Dati incompleti

Un esempio di dati sporchi che sono incompleti potrebbe essere se il modulo di iscrizione alla newsletter ha un campo per il nome del lead, ma il campo non è un campo obbligatorio. I lead possono quindi registrarsi senza lasciare il proprio nome, il che renderebbe le tue campagne email personalizzate meno efficaci.

Dati imprecisi

I dati imprecisi sono dati che contengono errori. Un esempio di dati imprecisi potrebbe essere un cliente che inserisce il proprio cognome in uno dei tuoi moduli, ma fa un errore di battitura. In questo caso, hai il cognome del cliente ma è impreciso. È un record sporco.

Un altro esempio potrebbe essere se un rappresentante di vendita registra un numero di telefono errato per un lead in Salesforce. In questo caso, è fondamentale migliorare i dati di Salesforce per continuare la conversazione con questo lead.

Dati obsoleti

I dati obsoleti sono imprecisi non perché sono stati inseriti in modo errato, ma perché erano accurati e ora non lo sono più. Un tipico esempio di dati sporchi obsoleti è se il tuo CRM elenca ancora il vecchio indirizzo di un cliente dopo che si è trasferito.

Altri esempi di dati obsoleti sono:

• Indirizzi email che non sono più in uso
• Titoli di persone che hanno cambiato lavoro
• Segmenti di posta elettronica scaduti

Dati errati

I dati errati sono dati che non rientrano nei parametri specificati in precedenza. In quanto tale, è più facile prevenire. Un esempio potrebbe essere se un cliente inserisce la propria data di nascita utilizzando un menu a discesa. Il tuo sistema probabilmente consentirà loro di selezionare solo uno su 12 mesi, uno su 31 giorni e forse non saranno nemmeno in grado di selezionare un anno di nascita che li renda più vecchi di 130 anni.

Dati incoerenti

I dati incoerenti sono anche noti come ridondanza dei dati. Si verifica quando le aziende archiviano le stesse informazioni in luoghi diversi senza sincronizzare tali informazioni. Un ottimo esempio potrebbe essere un'azienda che archivia le informazioni sui clienti sia nel suo CRM che nel suo strumento di email marketing.

Come pulire i dati

Tutti i suddetti tipi di dati sporchi creano rischi per la tua azienda, quindi pulire i dati ed evitare queste situazioni è fondamentale.

Ecco come farlo:

Creare linee guida sulla qualità dei dati

Prima di iniziare a pulire i dati, definisci l'aspetto di un set di dati pulito per la tua azienda e quali best practice dovrebbero essere seguite per mantenere i tuoi dati il ​​più puliti possibile.

Standardizzare i dati

Avere una strategia per la qualità dei dati include la definizione di un modo per standardizzare i dati non appena entrano nel sistema. Elenca tutti i modi in cui stai raccogliendo i dati in questo momento, quali sono i punti di ingresso per quei dati e come ti assicurerai che tutti quei dati vengano inseriti nello stesso modo, indipendentemente dal punto di origine.

Eseguire un controllo

Una volta che hai stabilito le regole di qualità dei dati della tua azienda e sei sicuro che tutti i nuovi dati verranno inseriti in modo standardizzato, è il momento di eseguire un audit dei tuoi dati esistenti. Sfortunatamente, trovare tutti i dati sporchi non è facile e, sebbene dovresti mirare a un rilevamento del 100 percento, sappi che è probabile che ti perdi alcuni problemi. Ecco perché è importante fare un audit non solo una volta, ma regolarmente.

Un modo per semplificare questo processo è raccogliere continuamente feedback dai vari dipartimenti all'interno dell'azienda che lavorano con i dati. Questo tipo di feedback mostra dove i dati sporchi stanno causando problemi nelle attività quotidiane.

Un esempio: il tuo team di marketing condivide di aver notato come i nomi nelle e-mail personalizzate a volte manchino di maiuscole. Questo ti dice che i valori del nome non sono sempre formattati allo stesso modo, probabilmente perché gli abbonati e-mail non si preoccupano sempre di scrivere in maiuscolo i propri nomi.

Pulisci i dati sporchi

Una volta che hai una panoramica dei tuoi dati sporchi, avvia il processo di pulizia. La pulizia dei dati può essere un'attività raccapricciante e dispendiosa in termini di tempo. Ci sono diversi modi per farlo, ognuno con i suoi pro e contro.

1. Manualmente

La pulizia manuale dei dati dovrebbe essere eseguita con parsimonia. Va bene ripulire un record che devi utilizzare in questo momento, ma pulire manualmente tutti i dati di proprietà della tua azienda è un compito impossibile.

Non solo ci vorrebbe un'eternità, ma sei anche destinato a perdere le cose e commettere errori, causando ancora più errori.

2. Utilizzo di Excel

L'uso delle formule di Excel può accelerare il processo di pulizia, ma è comunque abbastanza manuale. È necessario creare le formule da soli e alcuni problemi relativi ai dati potrebbero essere troppo complicati per essere risolti con una formula di Excel.

Inoltre, Excel non è in grado di gestire enormi set di dati, quindi dovresti lavorare a piccoli pezzi, prendendo nota di quali set di dati hai già pulito.

Infine, sei costretto a caricare set di dati statici in Excel. Quando importi i dati dei clienti il ​​lunedì, è probabile che siano già obsoleti entro venerdì.

3. Affidarsi a terzi

Se non vuoi dedicare tempo interno alla pulizia dei tuoi dati, assumere un consulente dati può essere una buona opzione. I consulenti dati sono specialisti che fanno molto di più che ripulire i tuoi dati sporchi. Possono anche eseguire un controllo per te e aiutarti a migliorare i processi di dati esistenti in modo che ci siano meno possibilità che vengano creati dati sporchi in futuro.

Gli aspetti negativi dell'assunzione di consulenti includono i costi elevati e il fatto che probabilmente dovrai fornire loro l'accesso a tutti i tuoi dati, il che potrebbe causare alcuni problemi di privacy.

4. Assumere sviluppatori dedicati

Poiché la gestione dei dati è un progetto in corso, potresti assumere uno o più sviluppatori che si dedichino completamente alla pulizia dei tuoi dati. Dal momento che queste persone lavoreranno internamente, saranno probabilmente più fedeli alla tua azienda di quanto non lo sarebbe un consulente esterno e saranno in grado di acquisire maggiore familiarità con la tua offerta.

Inoltre, assumere qualcuno per un progetto in corso come la manutenzione dei dati è spesso più economico.

5. Utilizzo del software

C'è una varietà di strumenti là fuori che ti aiutano a identificare e pulire i dati sporchi. Questi strumenti sono spesso più economici rispetto all'assunzione di un consulente o di uno sviluppatore dedicato e non commettono errori umani.

Tuttavia, non tutti questi strumenti sono creati uguali. Scegline uno in grado di individuare mancate corrispondenze di dati, controllare la formattazione (delle date, ad esempio) e riconoscere quali campi unire.

Ti consigliamo anche di eseguire alcuni test su piccoli campioni di dati per assicurarti che lo strumento funzioni come dovrebbe. Se non lo fai e lo lasci perdere sull'intero database, rischi di ritrovarti con problemi più grandi di quelli con cui hai iniziato.

Impostare la gestione continua del database

Si spera che tu abbia già la gestione del database in atto. In caso contrario, è giunto il momento di configurarlo. Anche se probabilmente dovrai pulire i tuoi dati a intervalli regolari, è una cattiva pratica lasciare che i problemi si accumulino finché non compromettono la qualità complessiva del tuo database.

Come azienda, raccogli, organizzi, memorizzi e modifichi costantemente nuovi dati. La gestione continua del database include i processi e le pratiche necessarie per salvaguardare la qualità di tali dati ed evitare che si sporchino.

I dati sporchi richiedono una gestione continua

Con il volume di dati che le aziende raccolgono e gestiscono oggigiorno, è praticamente impossibile evitare che alcuni di questi dati si sporchino. Diversi tipi di dati sporchi avranno conseguenze diverse per la tua attività. Pertanto, ti consigliamo di pulire i record su base regolare per evitare l'escalation dei problemi.

Puoi pulire i dati manualmente, utilizzare Excel, assumere una terza parte, creare un team interno di addetti alla pulizia dei dati e/o fare affidamento su software specializzato.

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