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Tips para tener datos más confiables

Sabemos que los Datos son la piedra angular de las operaciones empresariales hoy en día, prácticamente forman parte de todos los procesos en un negocio: impulsan flujos de trabajo automatizados, brindan un perfil completo del cliente para su optima atención y mantiene a la organización informada para una mejor toma de decisiones.

Cuando los Datos son confiables y precisos, su uso y aprovechamiento es más fácil. Sin embargo, 6 de cada 10 compañías tienen desorganizados sus datos, duplicados o presentan inconsistencias que provocan que entre el 25% al 30% de los ingresos se pierdan. Los malos datos hacen que las personas pierden confianza en la información y recurren a la intuición para tomar decisiones e implementar estrategias, lo cual no es una buena forma de llevar los negocios.

Para obtener grandes resultados en decisiones Data Driven, estas son algunas de las mejores prácticas para hacer que los datos sean lo más confiables posible:

  • Mejorar la base de datos: Hacer que los datos sean más confiables requiere marcos, procesos solidos y un lugar de trabajo con conocimientos de datos. Es importante asegurarse de contar con un CRM sólido, procesos eficientes para organizar y segmentar, un sistema de integración entre aplicaciones y una estrategia clara que diga como utilizar y mantener la información recopilada.
  • Determinar las fuentes de Datos nuevos: Para obtener datos fiables hay que seguir el rastro de la fuente donde preceden.
  • Optimizar formularios y canales de recopilación: Una vez que se identifican las fuentes de ingreso de información, es tiempo de optimizar esos canales y formularse preguntas cómo: ¿Es necesario recopilar cierto tipo de datos? ¿Se está utilizando un formato uniforme y estandarizado entre aplicaciones? ¿La información se almacena y organiza en la aplicación adecuada para el propósito correcto? Las respuestas a estas preguntas nos permitirán saber si la gestión de datos se esta realizando de la mejor manera.
  • Eliminar los silos: Se dice que hay silos en la información cuando las bases de datos solo están disponibles para unas áreas de la empresa y para otras no. Los efectos negativos de los silos de datos afectan la productividad y rendimiento de cualquier organización e incluyen: falta de transparencia, eficiencia, colaboración y confianza.
  • Segmentar los datos: Los buenos datos comerciales están organizados, agregan valor a la empresa y se recopilan con el permiso explícito de los usuarios. La segmentación puede verse como etiquetas, grupos u otras propiedades que brindan más información específica sobre cada contacto y dividen la base de datos en categorías claras de preferencias, información demográfica, historial de compras y más.
  • Limpiar las bases de datos: Prevenir duplicados y otros datos incorrectos,  se logra a través de la implementación de estándares para la entrada y mantenimiento de datos, así como la sincronización de diversas aplicaciones que tomen como base la fuente más precisa, para finalmente crear una vista completa de la base de datos. También es valioso configurar y documentar procesos para estandarizar y verificar nuevos datos.

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¿Cómo hacer una limpieza de Datos optima?

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?

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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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