Las empresas más exitosas de este siglo son las que aprovechan el conocimiento de sus clientes y mercado.

Datos, datos y más datos. En los últimos tiempos se ha hecho especialmente necesario guardar y almacenar datos. Ya no solo para el correcto funcionamiento de una empresa, sino por la necesidad imperiosa de optimizar procesos y campañas de marketing. La creciente necesidad de guardar datos no hace más que confirmar el popular refrán español: la información es poder.

Debido a la omnicanalidad cada vez se generan más puntos de contacto con los clientes, y esto genera muchos datos por el camino. Por otro lado, en las empresas hemos aumentado el uso de diversos aplicativos y plataformas que suelen generar una base de datos. Eso hace que en las empresas se multipliquen datos y bases de datos, pero este fenómeno también atrae problemáticas. Pues los datos necesitan limpiarse y relacionarse. De modo, que si tengo a “Fulanito Rodríguez” que tiene una tarjeta de fidelización es el mismo que “Fulano Rodríguez” que nos compra a través del ecommerce. Si no tengo esta relación creada no podré conocer ni valorar al cliente. A medida que avanzamos en querer automatizar procesos o personalizar ofertas o contenidos, el reto de tratar más datos y en más rápido, en algunos casos en real time, requerirá datos estandarizados, limpios y relacionados.

Una mala calidad de datos y conlleva una mala experiencia de clientes

La multiplicación de fuentes de datos no conectadas sin un programa de Master Data Management es cada vez más frecuente. Un estudio[1] realizado a más de 500 empresas sobre su percepción de la calidad de los datos reveló que de media las organizaciones administran 19 bases de datos de contactos a la vez.

Al final las plataformas de gestión de datos de clientes para los departamentos de marketing, como los CRMs no son capaces de procesar todas las fuentes de datos, que en la mayoría de ocasiones están incompletos o su calidad es muy baja. Al final nos encontramos con departamentos de compañías que tienen conocimiento fragmentado o completamente distinto de un mismo cliente y sin conocer a nuestros usuarios nuestras decisiones corren el riesgo de ser equivocadas.

El 85% de las organizaciones[2] indican que los datos de contacto de mala calidad para los clientes impacta de forma negativa en sus procesos operativos y eficacia y, a su vez, dificulta las posibilidades de ser flexible y ágil. Muchas empresas están sobrepasando el volumen de datos que es realísticamente manejable, demostrando que más data no es siempre mejor. Sin las herramientas, recursos o estrategia necesaria, muchos datos pueden impedir la habilidad de las empresas de innovar y ofrecer con éxito una experiencia de cliente unificada.

CÓMO LOS DATOS DE BAJA CALIDAD IMPACTAN A LAS ORGANIZACIONES

Alcanzar una Visión Única del Cliente

Imagina si pudieras ver el perfil de tu cliente y todo lo que hay que saber sobre esa persona lo tuvieras a tu alcance. Poder encajar todos los fragmentos de información de una persona en una sola pieza, consiguiendo un conocimiento 360º.

De esto trata la Visión Única del Cliente. Es el proceso de recolectar datos de diferentes fuentes, procesarla y compararla hasta conseguir un registro único y preciso para cada cliente.

Cada vez son más empresas las que se dan cuenta de la importancia de unificar toda la información de un cliente en un solo registro, y en muchos casos vincular todos los datos a ese cliente para crear una visión confiable del mismo.  En general, a lo largo de los últimos tres años, las organizaciones han estado invirtiendo en las personas, la tecnología y los procesos necesarios para mejorar la madurez de sus datos.

Los resultados hablan por sí mismos. El 91% de las empresas asegura que mejorar la calidad de sus datos ha tenido un impacto positivo en la experiencia del cliente. Y las que son más proactivas ante la calidad de sus datos tienen más del doble de probabilidades de superar sus metas (44% versus 19%).

Al final el objetivo debe ser tener un “Golden Record” de cada cliente con su información más relevante unificada, construido con las partes principales de nuestros diferentes maestros de datos. Este “Golden Record” debe contener toda la información necesaria para tener esa Visión Única del Cliente.

Ejemplo de Golden Record

Por dónde empezar

Por todo ello, el conocimiento de nuestros clientes se cimienta en una buena calidad de datos. Necesitarás identificar todas las fuentes de datos principales, formatear, normalizar, deduplicar registros y bases de datos, que en muchos casos requerirá de soluciones profesionales como la plataforma modular de calidad de datos MyDataQ.

Una evolución de los clásicos procesos de calidad de datos, es el Data Enhancement. Una expresión que literalmente significa “mejora de datos”. Por esta razón, al usarla nos referimos a un proceso de limpieza y ampliación de los datos existentes. Para lograr dicho proceso se usan técnicas de depuración o se completa la información que falta. En la mayoría de los casos, es necesario utilizar fuentes de datos externas.

En concreto, el Data Enhancement es un conjunto de técnicas y métodos que pueden resumirse de la siguiente manera:

  • Borrado de registros en la base de datos. Entre los datos eliminados se encuentran aquellos que están duplicados o que son incorrectos.
  • Comprobación y corrección de la información que ya se encuentra en cualquiera de las bases de datos de la empresa.
  • Consulta de recursos externos, provenientes tanto de fuentes privadas como públicas. De esta manera, se logra identificar cuál es la información que falta y se incluye si es necesario.

La mejora de datos se topa en ocasiones con un término parecido. Nos referimos a Data Enrichment. En español, estamos hablando, literalmente, de un enriquecimiento de datos. En concreto, los dos términos hacen referencia a la mejora de los datos mediante la consulta de fuentes externas. Ya sea que vayas a invertir en Data Enhancement o en Data Enrichment, el resultado será similar: unas bases de datos más consistentes y fiables.

Ambos términos también están estrechamente relacionados con la limpieza de datos. ¿Por qué? Básicamente, porque esta limpieza suele revelar las carencias en las bases de datos. Tanto el Data Enhancement como el Data Enrichment se encargan de agregar la información que falta, además de proveer información adicional que es de gran valor.

Virginia Pérez

Marketing Deyde DataCentric

[1] EDQ

[2] EDQ