Saber aprovechar adecuadamente estos datos puede proporcionar ventajas competitivas y mejoras significativas en la relación con los clientes. Veamos cómo podemos evaluar y utilizar estos datos de manera efectiva.
Nueve formas de evaluar y maximizar el uso de los datos
- Segmentación de clientes: permite agrupar a los clientes según características similares como comportamiento e historial de compra, ubicación geográfica, edad, género, intereses y nivel de ingresos. También ayuda a personalizar las comunicaciones y ofertas.
- Análisis del comportamiento de compra: aquí se trata de identificar patrones de compra y saber los productos que suelen comprarse juntos o secuencias habituales de compra. Esto permite crear paquetes de productos, ofrecer descuentos personalizados o sugerir productos complementarios.
- Pronósticos y tendencias: los datos se pueden utilizar para identificar tendencias de venta, comportamientos de clientes y otros indicadores clave. Aquí se aplican algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar las ventas y la demanda de productos.
- Evaluación de campañas de marketing: en este proceso se comparan los resultados de diferentes campañas de marketing y promociones, y se ajustan las estrategias según los resultados.
- Optimización de la experiencia de los clientes: se analizan las interacciones de los clientes con la empresa, desde el soporte hasta las ventas y el feedback. Estos datos se utilizan para mejorar la experiencia de los clientes, reducir fricciones y resolver problemas rápidamente.
- Integración con herramientas de análisis de datos: los sistemas CRM y ERP se pueden integrar con herramientas de análisis de datos o soluciones específicas que proporcionan visualizaciones y análisis más profundos que pueden ayudar a sacar a la luz información oculta.
- Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático: estos algoritmos permiten identificar patrones en los datos que no serían evidentes durante un análisis tradicional realizado por un ser humano. Por ejemplo, el aprendizaje automático puede detectar segmentos de clientes de alto valor que podrían haberse pasado por alto o predecir cuándo un cliente podría plantearse darse de baja de un servicio.
- Automatización y personalización: los datos sirven para automatizar tareas repetitivas y ofrecer experiencias personalizadas a los clientes. Por ejemplo, según el comportamiento de los clientes los sistemas CRM pueden activar automáticamente correos electrónicos o notificaciones relacionadas con el abandono de carritos de compra o la interacción con ciertos productos.
- Mejora de la calidad de los datos: conviene revisar y depurar los datos regularmente para asegurarse de que son precisos y relevantes. Se pueden utilizar herramientas y técnicas de calidad de datos para identificar y corregir errores, duplicados y otros problemas. Profundizaremos en eso más adelante.
Como acabamos de ver, los datos recopilados en sistemas CRM y ERP son extremadamente valiosos. La clave es tener una estrategia clara sobre cómo se van a utilizar esos datos, contar con las herramientas adecuadas para analizarlos y estar dispuestos a adaptar el enfoque en función de la información recabada.
Por tanto, queda claro que se recopilan muchos datos y muy valiosos, pero…. ¿tal vez son demasiados? Es posible que llegue un momento en el que tengamos que filtrarlos para mejorar su calidad.
Nueve buenas prácticas para mejorar la calidad de los datos
La calidad de los datos es esencial para tomar decisiones bien sustentadas. Los datos incorrectos, incompletos o irrelevantes pueden llevar a decisiones erróneas que pueden costar tiempo, dinero y, en algunos casos, la confianza de los clientes. A continuación, presentamos un enfoque sistemático de nueve medidas para mejorar la calidad de los datos:
- Definición y estándares: hay que identificar qué datos son esenciales para el negocio. No todos los datos valen lo mismo. Conviene establecer estándares para esos datos. Por ejemplo, ¿cómo se registrarán las direcciones? ¿Qué formatos se aceptarán para las fechas?
- Auditoría de datos: es necesario realizar una auditoría inicial para entender el estado actual de los datos e identificar dónde se producen los problemas más serios: ¿faltan datos? ¿hay datos duplicados? ¿hay incoherencias?
- Limpieza de datos: deben eliminarse los datos duplicados. Las herramientas de CRM y otros sistemas de gestión de bases de datos suelen tener funcionalidades que detectan y eliminan registros duplicados automáticamente. También es preciso corregir registros inexactos. Esto podría exigir una revisión manual, especialmente si los errores no siguen un patrón coherente. Asimismo, deben rellenarse los datos que faltan. Pueden obtenerse a través de información adicional de los clientes, comprando datos externos o utilizando herramientas que rellenen automáticamente los campos vacíos.
- Validación en el momento de la entrada: hay que implantar validaciones en los puntos de entrada de datos. Por ejemplo, si se está recopilando información a través de un formulario web, es necesario asegurarse de que los campos obligatorios están marcados y se validan antes de ser enviados. También se pueden utilizar herramientas automatizadas para verificar la autenticidad de los datos introducidos (por ejemplo, validadores de direcciones de correo electrónico).
- Capacitación: si las personas están involucradas en la introducción de datos, es recomendable formarlas sobre la importancia de la calidad de los datos y cómo deben introducirlos correctamente.
- Monitorización y mantenimiento: se trata de establecer rutinas regulares para revisar y limpiar la base de datos. La calidad de los datos no es un proyecto puntual, sino un proceso continuo. Por eso conviene implantar herramientas de monitorización que alerten sobre posibles problemas de calidad de los datos.
- Integración y automatización: si se utilizan varios sistemas (CRM, ERP, sistemas de ventas, etc.), es vital garantizar que se integran correctamente para evitar silos de datos y duplicaciones. También existe la posibilidad de usar herramientas de integración de datos o middleware para automatizar la transferencia y transformación de datos entre sistemas.
- Feedback de usuarios: los usuarios finales (por ejemplo, equipos de ventas o soporte a clientes) suelen ser los primeros en detectar problemas con los datos. Por ello debe establecerse un proceso para que puedan informar de estos problemas y abordarlos.
- Copias de seguridad: hay que asegurarse de realizar copias de seguridad regulares de los datos e implantar medidas de seguridad para protegerlos. La pérdida o el robo de datos puede ser devastador para los resultados y la reputación de una empresa. Hoy en día la confianza de los clientes es más difícil de conseguir y más fácil de perder que nunca. Si se enteran de que sus datos vagan por la red, la empresa depositaria puede despedirse de los clientes afectados.
Adoptar estas prácticas sin duda permite sentar unas sólidas bases para garantizar la calidad de los datos. Una vez estos procesos están en marcha, la gestión y mantenimiento de la calidad de los datos se convierte en una labor mucho más manejable y menos abrumadora.
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