A importância da higiene de dados para a implementação do seu CRM

No mundo dos negócios, dados são tudo. É o que usamos para tomar decisões informadas, direcionar nossos esforços de publicidade e acompanhar nosso progresso - tudo isso, um CRM pode nos ajudar.

É importante que nossos dados sejam limpos e precisos.

Infelizmente, muitas empresas não dedicam tempo para manter adequadamente seus dados - um erro que pode levar a relatórios imprecisos, perda de oportunidades de vendas e até mesmo diminuição dos lucros. E, quando chega a hora de implementar um CRM ou manter um CRM atualizado, a má higiene dos dados pode prejudicar os objetivos do seu negócio.

O que é higiene de dados?

Higiene de dados é um termo abrangente que engloba os vários estágios de tornar um conjunto de dados mais correto, mais completo e adequado à finalidade.

Isso significa garantir que os dados sejam inseridos com precisão, livres de duplicatas e erros e formatados adequadamente.

Uma boa higiene de dados é essencial para qualquer organização que depende de dados para a tomada de decisões. Sem dados limpos, pode ser difícil acompanhar o progresso, identificar tendências e tomar decisões acertadas.

A higiene de dados também ajuda a proteger contra riscos de segurança, como vazamento de dados. Ao limpar regularmente seus bancos de dados, suas organizações podem ajudar a garantir que os dados sejam confiáveis ​​e seguros.

Por que precisamos de uma boa higiene de dados?

O "por quê?" é simples; dados são usados ​​para atingir um objetivo. Se os dados estiverem incorretos, incompletos ou ilegíveis (para pessoas ou computadores), eles não poderão ser usados ​​para atingir esse objetivo. Como se costuma dizer no campo da computação:

"Entra lixo, sai lixo."

Definir a terminologia em sua organização.

Termos como "limpo", "bom", "válido" e "verificado" são frequentemente usados ​​de forma intercambiável. No entanto, na prática, são coisas muito diferentes.

Em sua organização, é melhor ter uma noção geral dos processos que existem e estar ciente de que alguém pode ter - em sua cabeça - uma definição ligeiramente diferente ao discutir dados "limpos".

Mas dito isso, aqui estão algumas definições padrão que você pode usar para alinhar todos.

Definindo dados "Limpos":

Um conjunto de dados "limpo" é aquele que foi preparado para que esteja pronto para análise. Isso geralmente significa remover quaisquer dados desnecessários ou incorretos, bem como formatar os dados de uma maneira que facilite o trabalho.

Definindo dados "válidos":

Os dados "válidos" são precisos e completos e foram coletados usando metodologias adequadas.

Definindo dados "Verificados":

Dados "verificados" são dados cuja precisão foi verificada por uma fonte independente.

Mantendo a higiene de dados para sua implementação de CRM

Infelizmente, é muito fácil ser enterrado por uma pilha incontrolável e cada vez maior de dados imprecisos que sobrecarregam seu CRM.

Os dados ficam desatualizados. As convenções de nomenclatura não são mantidas, uma pilha de tecnologia é atualizada e seu conjunto de dados fica desestruturado.

Então, como você escapa dessa desgraça sempre iminente de falta de higiene de dados?

Etapa 1: inspecionar

Declaração do problema:

Existe um conjunto de dados existente (em nosso CRM ou prestes a ser inserido em nosso CRM) do qual não sabemos o tamanho, a forma ou a limpeza.

Passos que tomamos para resolver o problema:

Também conhecido como 'exploração de dados', inspecionar os dados envolve olhar para os dados em seu estado atual, formar uma compreensão deles, como eles se relacionam com outros conjuntos de dados, procurar erros e avaliá-los em relação às dimensões de qualidade dos dados.

Para nossos gurus técnicos, o estágio de inspeção inclui as seguintes atividades:

Perfil:

Uma estatística de resumo que revela tipos de coluna, integridade, não. de valores únicos, sua distribuição matemática e relacionamentos potenciais com outras fontes de dados

Arrumação:

Ao padronizar o formato de nossos dados, fica mais fácil realizar todas as ações subsequentes, incluindo visualização e limpeza.

Mapeamento:

As informações provenientes de fora do CRM precisam corresponder aos campos dentro do CRM. O mapeamento é um processo que abrange os estágios Inspecionar e Limpar; Envolve o alinhamento de novos dados às estruturas existentes e a adição/remoção de Propriedades para atender às necessidades do proprietário do CRM. Isso pode ser tão simples quanto identificar alterações de formato (dividir um campo de nome completo para corresponder à estrutura de nome e sobrenome do HubSpot) ou tão complexo quanto criar objetos personalizados totalmente novos, com seus próprios relacionamentos exclusivos.

Etapa 2: limpar

Declaração do problema:

Existe um conjunto de dados existente (em nosso CRM ou prestes a ser inserido em nosso CRM) com informações ausentes e/ou formatado incorretamente. Isso está impactando negativamente nosso trabalho existente no CRM ou nossa capacidade de importar o conjunto de dados para o CRM.

Passos que tomamos para resolver o problema:

A limpeza de dados também envolve uma variedade de atividades, apropriadas para diferentes conjuntos de dados. De um modo geral, os dados incorretos são removidos, corrigidos ou imputados por meio de uma combinação de intervenção manual e ferramentas inteligentes de organização de dados. Durante o estágio de limpeza, tomamos medidas para garantir que os dados atendam às dimensões relevantes da qualidade dos dados. Coisas para procurar incluem:

Mapeamento, continuação:

Depois de mapear conceitualmente quais campos correspondem, devemos reformatar nossos dados em um formato adequado ao CRM. Isso pode envolver práticas recomendadas simples, como renomear colunas para facilitar o processo de importação, ou operações mais complexas, como diferenciar objetos diferentes que existiam na mesma tabela (por exemplo, marcar “Sedes” separadamente de seus locais de saída ou separar contatos internos de contatos de marketing . etc.)

Dados irrelevantes:

Dados que não são necessários no contexto do problema que estamos resolvendo. Muitas vezes, ao migrar de um CRM para outro, haverá anos de dados históricos que não são mais relevantes (por exemplo, um campo que indica se um usuário “Participou da Convenção de abril de 2015”)

Duplicatas:

Onde as informações em uma linha inteira aparecem mais de uma vez. Em um CRM, isso normalmente assume a forma de um indivíduo ou empresa que aparece separadamente em endereços de e-mail separados. Dependendo do contexto, as duplicatas podem ser removidas ou recolhidas em um único registro.

Erros de sintaxe:

Os espaços em branco iniciais ou finais devem ser removidos e os nomes alternativos devem ser padronizados (EUA vs. EUA).

Padronizar:

A formatação de texto e números deve ser consistente, independentemente do formato que você decidir (corretamente em maiúsculas, maiúsculas, minúsculas, camelCase, etc.)

Etapa 3: verificar

Declaração do problema:

Podemos confirmar que nossos dados são válidos (ou seja, corretos, na medida do possível) e limpos?

Passos que tomamos para resolver o problema:

Verificação:

A verificação é o processo de verificar a exatidão do conjunto de dados. Isso normalmente ocorre durante todo o processo de exploração e limpeza, bem como posteriormente.

A verificação de dados pode envolver a comparação com outros registros existentes para avaliar sua precisão, bem como realizar operações para verificar se a limpeza foi bem-sucedida. As regras e restrições lógicas (como datas de início antes das datas de expiração) são válidas? Os erros passaram? Existe outro conjunto de dados que podemos fazer referência cruzada? Por exemplo, se nosso CRM tiver uma conexão ativa com um banco de dados, estamos vendo as mesmas informações nos dois sistemas?

Quais são os efeitos da falta de higiene de dados em seu CRM?

Falamos muito sobre ter dados limpos para sua implementação de CRM.

Mas e se você tiver seu CRM por um tempo - o que acontece quando você tem dados de CRM ruins?

Em termos simples - Interações e relatórios serão falhos.

Na era digital de hoje, a personalização é tudo. Personalizamos nossos e-mails automatizados, o conteúdo que os visitantes veem nas páginas da web e os vídeos que enviamos. Agora, o que acontece se você chamar um Sr. de Sra. ou enviar a alguém um e-mail que não deveria ter recebido.

Perde confiança e credibilidade.

O objetivo do seu CRM é atuar como uma "fonte única de verdade" para todas as interações com o cliente. Isso significa que seus dados precisam ser limpos e precisos para que as informações certas estejam disponíveis para as pessoas certas no momento certo.

É melhor fazer uma limpeza de dados pelo menos uma vez por ano.

E, quando você não estiver limpando seus dados, mantenha as regras padronizadas que você definiu em sua implementação de CRM original.

Práticas recomendadas de higiene de dados para sua implementação de CRM

Como um bom ponto de partida, aqui estão algumas práticas recomendadas que sua organização pode implementar para manter a higiene dos dados:

1. Usar convenções de nomenclatura
2. Padronize os processos de coleta de dados
3. Introduzir automação para remover contatos antigos e não engajados
4. Defina um cronograma de manutenção
5. Introduzir regras de administração e permissões de usuário para entrada de dados