Bad Data: ¿Qué importa si tengo mala calidad de datos en mi empresa?

¿Cuánto dinero crees que estás perdiendo por tener mala calidad de datos? Según un estudio de Gartner, este problema le significa a las empresas una pérdida de 15 millones de dólares al año.

Puntos principales:

• Todos los datos tienen un origen y un proceso que debe ser validado para generar valor
• La mala calidad de datos en tu CRM te puede hacer tomar malas decisiones de negocio
• Problemas de calidad de datos impactan a la empresa transversalmente en Ventas, Marketing, Customer y Finanzas
• Cuatro tipos comunes de problemas en datos dentro de la empresa

Es que en realidad, la mala calidad de datos es un problema que afecta a muchas empresas, y puede tener graves consecuencias en términos de eficiencia y rentabilidad. Más del 60% de las empresas no mide la calidad de sus datos, y son incapaces de cuantificar la pérdida que sufren en negocios debido a la mala calidad de sus datos. Acá es donde entra Revenue Operations, y la importancia de tener procesos que midan la calidad de datos y cómo los vas a usar para hacer crecer tu negocio. Mira el siguiente gráfico:

Desde el origen de los datos hasta el dato final, hay muchas oportunidades para que se rompa la cadena y no recibas data real con la que tomas decisiones.*

El problema es que cuando trabajas con un CRM o sistemas de inteligencia de negocios, los datos pasan por distintos procesos de automatización que terminan entregándole a sus usuarios gráficos, insights y conclusiones. El problema es que entre el origen de los datos, y el dato final, hay mucho espacio para que la información sea rechazada por los sistemas si no sabes lo que estás haciendo con ellos.

Desde la validación automatizada de lo que puso un usuario (Pro Tip 😎: Trata de que los usuarios, tanto internos como externos, no escriban nada a mano! Controla tus datos desde el principio!) hasta el dato final, si no sabes los procesos por los que pasa tu información, realmente no vas a poder saber si lo que tienes en tus reportes es real o no. Tu sistema puede estar saltándose pasos, o juntando información que pueda tener ciertos parecidos sin tu consentimiento.

Algo que veo bastante son los errores en los informes de venta en los CRM de distintas empresas. Ya sea Hubspot, Salesforce, Pipedrive, o lo que quieras, si no hay procesos claros que le indiquen a los ejecutivos qué hacer en cuanto a montos vendidos, fechas de cierre, y descartes, los gráficos no van a servir de nada.

¿Habías pensado en esto? ¿Eres parte de ese más de 60% de empresas que ni siquiera está tomando un segundo para preguntarse si sus datos son reales o si están malos?

A continuación, describimos algunos de los problemas más frecuentes que surgen para evitar esta mala calidad de datos en un CRM, y cómo estos pueden ser perjudiciales para la empresa.

Los cuatro tipos de errores de datos más comunes son:

• Datos Duplicados: La presencia de datos duplicados en el CRM puede generar confusión y errores graves que hacen que la información sea muy difícil de gestionar.

  • Por ejemplo, si un cliente tiene más de un registro en el sistema, podrías estar contando sus ventas más de una vez, lo que desde el momento 0 significa que no tienes la capacidad real de ver cuánto has vendido, tu MRR ni mucho menos tu ARR. También, desde por ejemplo Marketing, es posible que se le envíen mensajes repetitivos o que se pierda información valiosa sobre sus preferencias y comportamiento de compra. 

  
  

• Datos Incorrectos: Los datos incorrectos pueden generar confusiones y errores, y pueden provocar que se tomen decisiones basadas en información errónea.

  • Por ejemplo, si un cliente tiene una dirección incorrecta registrada en el sistema, es posible que se envíen paquetes a la dirección equivocada, que esté mal identificado el volumen de venta por ubicación geográfica, y hasta que se asignen los ejecutivos incorrectos según la ubicación del cliente, lo que puede generar costos y retrasos innecesarios.

  
  

• Datos Faltantes: La falta de información relevante en el CRM puede hacer que sea difícil para la empresa tomar decisiones y desarrollar estrategias efectivas.

  • Por ejemplo, si un cliente no tiene información sobre su comportamiento de compra registrada en el sistema, no vas a poder identificar sus preferencias y necesidades, lo que limita tu capacidad para ofrecerle productos y servicios relevantes ya sea como up-sell o cross-sell.

  
  

• Datos Desactualizados: La información que no está actualizada puede ser perjudicial para la empresa, ya que puede generar confusiones y errores.

  • Por ejemplo, si un cliente cambia de dirección y esta información no se actualiza en el CRM, es posible que se envíen paquetes a la dirección antigua, lo que puede generar costos y retrasos innecesarios. En el caso de servicio al cliente, puede que estés perdiendo contacto con tus clientes, no estar registrando oportunidades de mejora con ellos y desperdiciando presupuesto enviando, por ejemplo, mensajes massivos por SMS o WhatsApp.

Para evitar estos problemas, es fundamental que las empresas se enfoquen en la optimización de sus procesos de datos, analítica y Revenue Operations que implementen medidas para asegurarse de que sus datos sean precisos, actualizados y relevantes en todo momento.

* Concepto de imagen traducida al español desde Blog CloverDX