Uno de los grandes problemas a los que todos nos hemos enfrentado al menos una vez, es tratar de ejecutar una estrategia con datos antiguos, no actualizados y erróneos. Los datos de baja calidad pueden afectar el desarrollo de estrategias y hacer fracasar iniciativas comerciales y publicitarias.
Siendo los datos un factor central para cualquier compañía Data Driven, la calidad que tengan es uno de los aspectos más importantes que debemos tener en cuenta. Para lograr el objetivo, se puede establecer una estrategia de Data Cleansing, la cual nos permitirá depurar todos los datos erróneos y asegura que la información que se obtenga sea mucho más precisa y útil.
¿Por qué es importante la limpieza de datos?
Si toda la información de la compañía es confiable, podemos estar seguros que las estrategias que se generen serán certeras. Las cualidades que debemos buscar en datos íntegros y de alta calidad son: exactitud, coherencia, validez y uniformidad.
¿Cómo hacer limpieza de datos?
- Eliminar datos duplicados. Cuando contamos con múltiples canales que capturan información de los clientes, es fácil que haya una entrada de datos inconsistentes. Hoy en día existen herramientas que fusionan información y detectan datos repetidos, lo que facilita enormemente la tarea.
- Verificar datos nuevos. Es de suma importancia implementar un sistema integral para asegurarse de que todos los datos nuevos sean ingresados de forma correcta. Una buena forma de complementar esta acción es configurar una sincronización de contactos entre distintas herramientas, de esta manera se garantiza que la información sea la misma sin importar en que plataforma estemos trabajando y minimiza los márgenes de error.
- Mantener datos actualizados. Algunos reportes recientes, indican que cerca del 70% de los datos dentro de los CRM se vuelven obsoletos anualmente. Esto se debe a varios factores, como los constantes cambios internos, la falta de herramientas que automaticen los procesos y la falta de depuración de datos en desuso. La mejor forma de evitar este problema es con la inversión en sistemas de actualización automática que eviten el trabajo manual y hagan esta táctica posible.
- Implementar una entrada de datos coherente. Crear estándares de entrada de datos, es la mejor forma de evitar información de baja calidad. Así, aunque no se pueda implementar la mejor estrategia de depuración si se puede controlar la forma en la que ingresan los datos y ahorrar muchas horas de trabajo.
Por último, no hay que olvidar sincronizar de manera bidireccional los datos en las aplicaciones comerciales clave: hay que minimizar la entrada manual de datos por parte de los clientes y garantizar acciones que busquen la información de contacto más actualizada y precisa en todas las herramientas.
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