A melhor maneira de sobreviver a uma recessão? Dobrar a qualidade dos dados

Todos nós já vimos as manchetes (e os status do LinkedIn): os gastos dos consumidores e das empresas estão sob forte pressão enquanto nos preparamos para uma possível recessão.

Mas, à medida que as empresas cortam despesas e apertam os cintos, muitas estão negligenciando uma medida importante de economia de custos.

Em um clima econômico difícil, melhorar a qualidade dos dados de contato é uma estratégia defensiva sólida para organizações que tentam proteger receitas e margens de lucro.

Vamos quebrar isso.

O Gartner informa que a má qualidade dos dados custa às organizações uma média de US$ 12,9 milhões a cada ano . Esse número é quase certamente maior porque o número do Gartner é paratodasas organizações, não apenas para as maiores.

Há alguns anos, o Royal Mail calculou o custo de dados de contato do cliente de baixa qualidade em quase seis por cento dareceita anual totalde uma organização .

Com essas grandes apostas em mente, vamos explorar maneiras específicas pelas quais os dados de contato limpos podem ajudar as organizações a mitigar os impactos de uma possível recessão.

Dados de alta qualidade auxiliam na retenção de clientes

A Forbes afirma que adquirir novos clientes custa aproximadamente cinco a sete vezes mais do que reter os antigos, dependendo do setor em que você atua. Os motivos incluem o fato de que a aquisição requer mais recursos, consome mais gastos com marketing e resulta em um atraso antes de novos clientes tornar rentável.

Durante uma crise econômica, envolver seus clientes com força deve ser algo óbvio, e o marketing desempenha um papel fundamental. O marketing sólido comunica os produtos e serviços que você deseja vender e articula o valor que seus clientes experimentarão. O marketing também constrói lealdade, reforça a apreciação e transmite empatia .

Embora slogans rápidos e criativos atraentes sejam importantes, a qualidade dos dados de contato de uma empresa (incluindo nomes, endereços, histórico de compras etc.) é o fator mais importante para o desempenho do marketing.

Dados de alta qualidade permitem uma variedade de práticas recomendadas de marketing, incluindo direcionamento e segmentação de público, personalização e tempo de campanha.

Identificar quando os clientes estão prontos para comprar para entregar mensagens relevantes no momento certo desempenha um papel fundamental na geração de receita - e depende de dados precisos e atualizados.

Por outro lado, campanhas de marketing com personalização ruim (provavelmente como resultado de dados desatualizados ou imprecisos) podem arruinar o impacto das mensagens de marketing, muitas vezes resultando em rotatividade dispendiosa.

O relatório State of SMS Marketing in 2023 publicado recentemente pela Validity perguntou aos consumidores sobre os fatores que os deixaram irritados com as mensagens das marcas. A reclamação número um era o recebimento de mensagens não relevantes para suas necessidades e interesses (34 por cento ).

Alcançar essa relevância é dificultado por iniciativas de privacidade como a Política de Privacidade de Correio da Apple (MPP), que limita o rastreamento de comportamentos do usuário em aplicativos, incluindo o Apple Mail.

Embora isso tenha criado uma mudança positiva para o fornecimento de dados de terceiros (dados explicitamente fornecidos pelos clientes) para alimentar as atividades de marketing, é mais provável que esses dados estejam incorretos no ponto de entrada e se deteriorem mais rapidamente, tornando a manutenção regular do banco de dados para garantir pontualidade e precisão ainda mais importante.

Dados de alta qualidade ajudam as empresas a reter os melhores talentos

Os ventos econômicos contrários significam que as empresas estão tentando trabalhar mais com menos recursos. As altas taxas de juros e a inflação criaram um foco de laser na redução de custos.

Como resultado, os compromissos orçamentários com a qualidade dos dados (que podem ser alocados para software de gerenciamento de dados, número de funcionários, treinamento de equipe etc.) estão ameaçados, pois os líderes priorizam projetos e tarefas de alto perfil.

À medida que a qualidade dos dados diminui, a frustração dos funcionários com dados incorretos significa que as tarefas não são concluídas corretamente (ou não são concluídas!), criando um ciclo vicioso de redução de crescimento e produtividade que pode até mesmo resultar em sua saída.

No último relatório State of CRM Data Management da Validity, 64% dos entrevistados disseram que considerariam deixar sua função atual se recursos adicionais não fossem alocados para um plano robusto de qualidade de dados de CRM. E o custo de substituí- los é significativo.

Por sua vez, a rotatividade de pessoal leva de volta à má qualidade dos dados! As mudanças na força de trabalho agravam a deterioração dos dados de contato devido a fatores como reatribuição incorreta de territórios e erros de entrada de dados de novos funcionários que não foram totalmente treinados.

As empresas inteligentes automatizarão essas funções de qualidade de dados, reduzindo o atrito e aumentando a produtividade.

Dados de alta qualidade ajudam as empresas a se prepararem para o futuro

A Inteligência Artificial é o tema quente de 2023 e é altamente relevante para esta conversa, pois as empresas buscam gerar eficiência e economia de custos por meio da automação.

Até recentemente, as iniciativas de IA eram quase proibitivamente caras. Mas novas soluções como ChatGPT e DALL-E 2 agora estão tornando-o acessível a públicos mais amplos. Os profissionais de marketing estão explorando ativamente como a IA pode ajudar em atividades demoradas, como direitos autorais e aquisição de imagens.

A IA quase certamente fornecerá melhor qualidade de dados, por exemplo, detecção de anomalias, avaliação de relevância e preenchimento de lacunas em conjuntos de dados. O CRM também se beneficiará, com aplicativos baseados em IA criando fórmulas e regras de validação.

No entanto, os profissionais de marketing devem estar cientes do “calcanhar de Aquiles” da IA ​​– ela é tão boa quanto os dados nos quais é treinada. Dados abaixo do padrão sempre resultarão em “GIGO” (entra lixo, sai lixo!). A má qualidade dos dados é a principal razão para a falha da IA. Outros potenciais assassinos de IA incluem deficiências com estratégia de dados, disponibilidade de dados, prontidão de dados e alfabetização de dados.

O viés de dados também é um grande desafio para a IA (por exemplo, viés de confirmação, viés de seleção, viés histórico, etc.). A Netflix pode saber tudo sobre os hábitos de visualização de seus clientes, mas tem muito menos dados sobre pessoas que não são assinantes da Netflix!

Enquanto as empresas estão desenvolvendo soluções de IA para oferecer eficiência e economia de custos, elas precisam evitar gastos desnecessários. A qualidade dos dados é a base do sucesso da IA, e ótimos dados fornecerão ótima IA.

Invista para o futuro

As empresas que reduzem seu compromisso com a qualidade dos dados podem obter economias de custo a curto prazo, mas é uma falsa economia econômica que as prepara para problemas de longo prazo. Dados ruins significam vendas e marketing menos eficazes, produtividade reduzida, maior rotatividade de funcionários e maior probabilidade de falha em novas iniciativas - tudo isso significando grandes custos.

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