La calidad de sus datos de CRM impacta a toda su organización, de abajo hacia arriba.
Sus equipos de marketing dependen de datos de calidad para segmentar contactos, personalizar mensajes y crear campañas específicas.
Sus equipos de ventas necesitan datos precisos para abordar las mayores preocupaciones de sus clientes potenciales.
Su equipo de atención al cliente necesita datos precisos para contextualizar las conversaciones con los clientes. Los equipos financieros necesitan datos precisos de los clientes para realizar previsiones. Incluso su equipo ejecutivo confía en datos CRM precisos para la toma de decisiones estratégicas.
La mayoría de las organizaciones lo saben. Todavía, Los datos incorrectos cuestan a las empresas estadounidenses hasta 3 billones de dólares por año y hasta el 60% de las organizaciones no calcule el costo real de sus datos incorrectos.
Esto indica que hay mucho margen de mejora en el mantenimiento de datos en muchas empresas. Las empresas de cualquier tamaño se verían afectadas por tanta información inexacta en su base de datos de clientes, aunque es posible que no sean conscientes de cuán doloroso puede ser el impacto, ya que muchos de los problemas cotidianos pasan desapercibidos.
Esa cantidad de datos "malos" representa un gran problema para sus equipos de marketing en particular. ¿Cómo abordar las mayores preocupaciones de sus clientes si no puede estar seguro de saber exactamente quiénes son y qué les importa? Necesita datos precisos y confiables para tener confianza en sus afirmaciones.
Hoy en día, las empresas suelen depender demasiado del trabajo manual para solucionar problemas de datos, lo que puede llevar mucho tiempo y ser agotador para sus equipos. Confiar en que sus empleados exporten datos, los corrijan en Excel usando fórmulas complicadas y los vuelvan a importar a su CRM sin problemas es una gran tarea.
Consideremos cómo la mala calidad de los datos afecta a sus equipos de marketing, ralentizándolos y dándoles opciones menos creativas al lanzar nuevas campañas.
Impacto de la calidad de los datos en sus esfuerzos de marketing
Si bien el impacto de la mala calidad de los datos de los clientes se siente en toda su organización, tiene un impacto especialmente volátil en sus equipos de marketing.
Todo lo que hace un equipo de marketing (cada estrategia empleada, campaña lanzada, mensajes entregados y creatividad producida) está influenciado por los datos de los clientes. O al menos debería serlo.
Eso es lo que hacen los grandes equipos de marketing: comprender profundamente a sus clientes y hablarles directamente de una manera que resuene. No puede hacer eso si no los conoce y no puede estar seguro de conocerlos si no puede confiar en sus datos.
Veamos algunas de las formas específicas en que los problemas de datos y los datos de baja calidad pueden afectar a sus equipos de marketing.
Segmentación
Una gran parte del trabajo de cualquier especialista en marketing es la segmentación. O la práctica de analizar largas listas de clientes y dividirlas en listas más pequeñas para poder abordar de manera más confiable las inquietudes de cada segmento.
No comercializaría su producto de software B2B de la misma manera tanto para los directores ejecutivos como para los gerentes de marketing, aunque ambos podrían ser compradores objetivo de su producto. Tienen diferentes necesidades e inquietudes. Si lo intentas, el lenguaje que utilices nunca resonará plenamente con ambos.
Entonces descompones las cosas. Haces que la lista de personas con las que estás hablando sea más pequeña y manejable. Luego, puede utilizar un lenguaje específico que resuene en ese segmento. Pero si sus datos no son confiables, no podrá segmentarlos efectivamente en esos grupos más pequeños.
Los especialistas en marketing no pueden segmentar adecuadamente los contactos con datos inconsistentes. Con inconsistencias, crear incluso campañas básicas se convierte en un esfuerzo de análisis complicado que requiere expertos disponibles que comprendan todos los matices. Como resultado, impide que los especialistas en marketing creen campañas efectivas e impide su capacidad de ejecutarlas rápidamente.
Consideremos un ejemplo. Digamos que eres una empresa de software B2B y quieres enviar una campaña de correo electrónico a los directores ejecutivos en tu HubSpot CRM.
Si no estandariza y formatea regularmente los datos del campo de título de su puesto, encontrará que los directores ejecutivos aparecen en su base de datos de muchas maneras diferentes:
- CEO
- CEO
- Director General
- Fundador y jefe ejecutivo
- Fundador y CEO
- Propietario y CEO
- Etc.
Y es probable que también haya muchas otras variaciones.
Para ejecutar una campaña exhaustiva, debe reunir todos estos títulos de trabajo diferentes, ya que, en realidad, todos son el mismo título. Para hacer esto, necesitará ejecutar algunas fórmulas creativas de Excel, crear filtros de búsqueda complicados para "captar" todos los títulos relevantes o solicitar la ayuda de un desarrollador. De cualquier manera, es poco probable que detecte todos los errores en el campo.
Esto ni siquiera incluye errores tipográficos y otros errores en sus datos. Algunas personas pueden aparecer como “CEOn” o tener títulos de trabajo que incluyen otras cuestiones de datos. Y estos problemas de estandarización y calidad de los datos pueden afectar potencialmente a toda su base de datos.
Por ejemplo, este problema de estandarización no solo afectaría a los directores ejecutivos, sino también a todos los puestos de trabajo en su base de datos. ¿O qué pasaría si quisiera segmentar sus contactos de CRM por ciudad, país, código de área o años de experiencia? Los problemas de datos están presentes en todos los campos.
Cada punto de datos de su base de datos tiene una serie de problemas potenciales que podrían afectar su capacidad para segmentar sus contactos y ofrecer campañas efectivas que cumplan con sus objetivos de KPI.
Los problemas de datos hacen que sus esfuerzos de segmentación sean complicados y poco confiables. En última instancia, sus equipos de marketing se verán obligados a segmentar con menos frecuencia y de forma menos creativa hasta que se solucionen los problemas.
Personalización
Los problemas de datos también afectarán su capacidad para personalizar sus mensajes. Y los mensajes personalizados son fundamentales para el éxito de las campañas.
80% de consumidores tienen más probabilidades de comprar una marca que brinde experiencias personalizadas. 72% de consumidores dicen que solo interactúan con mensajes personalizados.
Su capacidad para personalizar los mensajes es fundamental y depende de datos consistentes y de alta calidad en su CRM. ¿Alguna vez recibió un correo electrónico y su nombre no estaba en mayúsculas o se le hizo referencia erróneamente por su apellido?
Intrínsecamente, probablemente sepa que se trata de un simple descuido de datos. No quisieron referirse a usted por su apellido. Pero aún así afecta tus sentimientos acerca de la empresa en cuestión, ¿no es así? Tal vez no sea intencionalmente grosero, pero no es profesional mantener desordenados los datos de sus clientes.
Y no se trata sólo de {FirstName} o {JobTitle}, aunque son importantes. Es cierto que es posible que la personalización profunda no haga referencia a los datos de manera tan directa, pero utilice las conclusiones extraídas de esos datos para guiar sus mensajes.
Por ejemplo, un problema de personalización común que surge de los problemas de datos de CRM proviene de las asociaciones. En HubSpot CRM, tus contactos B2B están asociados con empresas.
Si faltara esa asociación y una parte de sus contactos flotaran libremente, sería imposible ejecutar estrategias de marketing basadas en cuentas. Además, personalizar el mensaje en función de la participación de la cuenta se vuelve difícil cuando faltan datos.
Las asociaciones inconsistentes también contribuyen a puntuaciones de clientes potenciales inexactas en el marketing basado en cuentas. Debido a que las puntuaciones se aplican a nivel de cuenta, en función de variables para los contactos independientes dentro de la cuenta, los contactos faltantes afectarán las puntuaciones de la cuenta. En última instancia, la diferencia en la puntuación de clientes potenciales podría afectar la etapa del ciclo de vida de toda la cuenta, ralentizando su movimiento a través de su canal y potencialmente descarrilando un acuerdo.
Experiencia del Cliente
Los problemas con la segmentación y la personalización, en última instancia, afectan la experiencia que tienen los clientes durante su recorrido como cliente. Con mensajes de marketing menos específicos y que tengan menos probabilidades de resonar, sus experiencias y opiniones sobre su marca se verán afectadas.
92% de los profesionales de marketing ven la personalización como un elemento “crucial” de la experiencia del cliente. Y la personalización a menudo depende de su capacidad para segmentar los datos de los clientes de manera efectiva para entregar mensajes relevantes. Todos estos impactos están interconectados y perjudican toda su operación de marketing.
Datos duplicados, por ejemplo, presenta un problema de experiencia del cliente que potencialmente puede dañar la reputación de su marca. Si no combina duplicados con regularidad, muchos de sus clientes recibirán sus mensajes varias veces. Esto aumenta los costos de sus campañas, daña la reputación de su marca y hace que sus informes sean menos confiables.
La deduplicación ayuda a lograr una vista única del cliente, que es cuando todos los datos de sus contactos y cuentas se pueden encontrar de manera confiable en un solo sistema. Tener un único "registro de la verdad" significa que sus equipos de marketing pueden segmentar y personalizar las comunicaciones de forma eficaz. Una vista única del cliente proporciona a sus equipos confianza en sus datos, permitiéndoles centrar su atención en otras áreas.
La calidad de sus datos impacta a los clientes en cada paso del camino. Sin datos confiables, cada uno de esos puntos de contacto se abarata. Menos datos, o datos menos confiables, limitan lo que se puede utilizar y lo que sus equipos saben sobre cada contacto. A lo largo de meses y docenas de puntos de contacto, eso se suma.
La única forma que tienen las empresas de solucionar estos problemas es reconocer y adoptar una estrategia de gestión de datos y un mantenimiento regular de los datos de CRM.
¿Qué es el mantenimiento de datos de CRM?
El mantenimiento de datos de CRM es el proceso continuo de auditar sus datos de CRM, identificar problemas y solucionarlos dentro de su base de datos.
El proceso más amplio de mantener los datos de su CRM se puede dividir en numerosas áreas de enfoque, que incluyen:
- Calidad de los Datos
- Limpieza de datos
- Operaciones de datos
- Deduplicación de datos
- Purga de datos
- Monitoreo de datos y KPI
Calidad de los Datos
La calidad de los datos se refiere a datos que son accesibles, consistentes y relevantes. Toda su organización se ve afectada por la calidad de sus datos, desde campañas individuales hasta decisiones estratégicas más amplias.
Accesible significa no sólo que los datos sean precisos, sino que las personas adecuadas dentro de su organización puedan acceder a ellos cuando los necesiten. Los datos aislados crean redundancias burocráticas que ralentizan su organización.
La coherencia de los datos se refiere en gran medida a la coherencia con la que se formatean y estandarizan los datos en su base de datos. ¿Sus números de teléfono tienen el formato uniforme? ¿Están sus títulos de trabajo estandarizados? ¿Están los nombres de sus contactos en mayúsculas apropiadas? La coherencia le permite dividir los datos de formas interesantes.
Luego está la relevancia. No importa si tienes un millón de registros perfectamente precisos en tu CRM si ninguno de ellos está en tu mercado objetivo. Los datos que recopile deben ser relevantes para ser útiles.
La calidad de los datos se logra mediante otros procesos de mantenimiento de datos, como la limpieza de datos.
Limpieza de datos
La limpieza de datos es el proceso de corregir o eliminar datos incorrectos, mal formateados, duplicados o incompletos dentro de su CRM.
- Solucionar problemas de uso de mayúsculas en nombres y apellidos (jane vs. Jane)
- Estandarización de direcciones y números de teléfono (1234567890 vs 123-456-7890)
- Estandarización de los títulos de trabajo (CEO versus CEO versus director ejecutivo)
- Eliminar datos redundantes
- Eliminar datos incorrectos y falsos
- Eliminar caracteres especiales
- Identificar y solucionar problemas periféricos
El proceso de limpieza de datos puede llevar mucho tiempo. A menudo implica dividir partes de su base de datos y asignar correcciones y tareas a los miembros de su equipo. Luego, cargarán los datos en Excel y utilizarán BUSCARV y fórmulas complicadas para identificar y corregir errores en sus datos. Una vez completados, los datos deben volver a importarse a su CRM.
Es un proceso no exacto. A menos que tenga un verdadero asistente de Excel en su equipo, es probable que se pierda muchos problemas y aún necesite ayuda continua de los desarrolladores para actualizar los datos de forma masiva.
Deduplicación de datos
Todas las empresas tratan con datos duplicados. Se pueden crear registros duplicados de contactos o empresas mediante la entrada manual, ya sea por parte de sus clientes en formularios o por parte de su equipo a través de su CRM backend. O pueden crearse mediante importaciones de datos o integraciones con otro software.
No importa cómo se creen los registros duplicados, pueden ser una molestia para su equipo de marketing.
Los datos duplicados generan mayores costos de campaña y pérdida de productividad. A medida que sus equipos dedican tiempo a solucionar problemas de datos en lugar de centrarse en otras áreas, se pierden oportunidades. Cada segundo que dedican a examinar los registros para identificar el registro "correcto" o el más completo es una pérdida de tiempo. Los datos duplicados destruyen la visión única del cliente, ya que no existe una única "fuente de verdad" en la que se pueda confiar.
Cuando tenga altas tasas de duplicación, sus equipos de marketing siempre estarán conscientes de ese hecho. Saben que tendrán que deduplicar cualquier lista de prospectos o clientes antes de que se publiquen nuevas campañas, agregando una nueva tarea a cada lanzamiento de campaña.
Lo más grave es que los datos duplicados perjudican la experiencia del cliente. No sólo porque es probable que reciban mensajes contradictorios y redundantes. Sino porque su capacidad para comprenderlos se reducirá a la mitad a lo largo del ciclo de vida del cliente, lo que generará interacciones menos satisfactorias una y otra vez.
Operaciones de datos
Las operaciones de datos abarcan las tareas diarias continuas que se requieren para mantener sus datos de CRM y garantizar la usabilidad de esos datos en toda su organización.
Las tareas de operaciones de datos incluyen la actualización masiva diaria de datos, la consolidación de campos y datos redundantes, la migración de campos de texto libre a listas de selección, la importación de datos (de eventos o fuentes de terceros) y otras tareas.
Estas tareas son una necesidad para obtener datos de alta calidad y para ponerlos en una posición en la que la limpieza de datos pueda ser lo más efectiva posible.
Purga de datos
La depuración de datos abarca la eliminación de datos basura, datos obsoletos, datos redundantes y datos de baja calidad que sólo servirán para saturar su base de datos e impactar negativamente su reputación y sus tasas de apertura de correo electrónico.
Hay muchos tipos de problemas de datos que podrían hacer que los registros sean buenos candidatos para la eliminación. Ejemplos incluyen:
- Correos electrónicos no entregados
- Datos claramente falsos
- Registros obsoletos
- Perspectivas no calificadas
- Malos registros de integraciones
- Datos de contacto incompletos
- Direcciones de correo electrónico gratuitas y basadas en roles
- Contactos no comprometidos
- contactos no calificados
- contactos duplicados
Eliminar estos datos es fundamental para mejorar la usabilidad de sus datos de CRM en su conjunto. Sin tener que examinar y eliminar continuamente datos basura para las campañas, su productividad mejorará.
Sin desorden, podrá mantener bajos los costos de almacenamiento de datos y las tarifas de CRM basadas en contactos, junto con el tiempo que sus equipos normalmente dedicarían a lidiar con los registros eliminados.
Sin datos de baja calidad que reduzcan la entrega de correo electrónico y las tasas de apertura, evitará ser penalizado y disfrutará de una mejor reputación como remitente.
Monitoreo de datos y KPI
Para solucionar problemas en su base de datos de CRM, deberá poder identificar dónde se encuentran esos problemas. Entre los diferentes problemas de datos que encontrará en su base de datos, comprender cuáles son esos problemas y qué tipo de problemas hay le ayudará a priorizar la solución de los problemas más impactantes.
Por supuesto, puede monitorear sus KPI y generar informes manualmente. Pero eso implica ejecutar informes o exportar datos a Excel y analizarlos. Sin embargo, algunas herramientas pueden automatizar los KPI de diagnóstico y cobranza.
Por ejemplo, la directriz Clasificador de datos de CRM es una herramienta que se conecta directamente a HubSpot, analiza la base de datos de CRM y muestra problemas específicos que debes solucionar. Esto garantiza que tendrá visibilidad de la calidad de sus datos e información útil para abordar esos problemas.
Tener un indicador clave de rendimiento claro, como el porcentaje de registros limpios en su base de datos, le permite realizar un seguimiento de su progreso y evaluar rápidamente el estado general de los datos de sus clientes.
Diferencias entre proyectos de mantenimiento de datos y limpieza estándar
Los proyectos estándar de limpieza de datos son tácticos y de corto plazo. Si encuentras un incendio, lo apagas. Los proyectos de limpieza de datos son reactivos porque tienen que serlo. A veces, los problemas de datos inesperados pueden paralizar las cosas y deben solucionarse de inmediato. Esas necesidades siempre estarán ahí, pero con menos frecuencia con una estrategia de mantenimiento de datos.
A diferencia de los proyectos de limpieza puntuales, el mantenimiento de datos es una estrategia continua. Requiere una inversión y atención constantes, pero con la ayuda de herramientas modernas de gestión de datos puede automatizar la mayoría de sus tareas de mantenimiento de datos, mejorando las operaciones de sus equipos.
A medida que crecen los datos de sus clientes, la gestión de esos datos se vuelve más complicada. Requiere más concentración y planificación para garantizar que sus datos sean accesibles, coherentes y relevantes.
Mientras esto sucede, las empresas tienden a pasar por varias etapas en su camino hacia una verdadera optimización del mantenimiento de datos:
- Indefinido y caótico. No hay comprensión de los problemas ni procesos establecidos para abordarlos.
- Visibilidad. Los que están al tanto de los problemas relacionados con los datos tienen visibilidad de los problemas específicos en su base de datos, y los informes se generan automáticamente de forma periódica.
- Estandarización. Establecí estándares de calidad de datos y alineación entre equipos multifuncionales sobre expectativas y objetivos de datos. Para ejecutar con eficacia, las normas deben aplicarse automáticamente.
- Mejoramiento. Emplee la automatización para limpiar y mantener los datos de forma proactiva, evitar el trabajo manual repetitivo, optimizar las correcciones de datos y la colaboración, y alertar sobre excepciones.
El mantenimiento de datos no es algo que se hace una vez y nunca más. Este proceso es algo que deberás hacer una y otra vez. Necesita documentación y procesos precisos para minimizar su inversión de tiempo.
Siempre fluyen nuevos datos a su base de datos de CRM, y con esos datos surgirán una variedad de problemas y errores que tienen el potencial de ralentizar a casi todos los equipos de su organización. Herramientas como ciclo ayudarle a auditar sus datos existentes, identificar problemas comunes de datos y solucionarlos en un cronograma establecido automatizado.
Mejorar sus procesos de mantenimiento de datos de CRM permite a sus equipos de marketing producir más clientes potenciales calificados en marketing a través de una mejor segmentación, personalización y fomento.
Los datos de calidad significan que puede representar su marca de manera profesional en todas las comunicaciones con los clientes y, al mismo tiempo, mejorar su experiencia durante todo el ciclo de vida del cliente.
Fuente: https://blog.hubspot.com/marketing/what-is-crm-data-maintenance
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