CRM: datos erróneos y respuestas incorrectas

Los sistemas CRM (Customer Relationship Management) son adoptados por las empresas en busca de reducción de costos, incremento de ganancias, fidelización de clientes y mejora de la experiencia de los clientes con la empresa y con los productos o servicios ofrecidos por esta.

Para lograr cada una de estas características de los sistemas CRM es necesario que la empresa responda de manera oportuna y acertada a las inquietudes y necesidades de sus clientes, como el sitio o punto de pago en el cual el cliente debe pagar sus obligaciones, el aviso de vencimiento de un servicio, el envío de información de estados de cuenta o el envío de materia prima al lugar preciso. Cada una de estas respuestas requiere que la información almacenada en el sistema CRM sea de calidad (data quality), porque no existe nada más molesto para los clientes y más costoso para las empresas que responder a un cliente de manera incorrecta, por ejemplo, enviar una orden al lugar equivocado o indicarle a un cliente que realice un pago en una cuenta bancaria errónea, entre otras.

Los datos en los sistemas CRM deben enfrentarse a las siguientes dificultades:

• Datos inválidos, como direcciones equivocadas, teléfonos con código de área erróneos, etc.
• Datos incompletos, que requieren para su corrección la integración de varios sistemas de la organización para completarlos.
• Datos inconsistentes, como información alfabética almacenada en campos que deberían contener información numérica; esto debe corregirse incluso modificando los metadatos.

Adicionalmente, los datos de la empresa se degradan paulatinamente con el paso del tiempo, por lo que es necesario realizar un proceso de mantenimiento periódico.

Obtener datos de calidad requiere que estos posean ciertas características, como:

• Precisión, que es un criterio de integridad, consistencia y densidad.
• Integridad, dato completo y validado.
• Válido, aproximación al cumplimiento de reglas de satisfacción de integridad.
• Consistente, no contiene anomalías de sintaxis.
• Uniformidad, no contiene irregularidades ni ambigüedades.
• Únicos, no existe duplicidad de datos.

Para cumplir con cada uno de estos lineamientos se pueden emplear algunas de las siguientes estrategias (Data Cleansing):

• Preconfigurar en los formularios el ingreso de datos, por ejemplo mediante el uso de máscaras o listas de selección.
• Configurar el sistema para la revisión de duplicados utilizando algoritmos que revisen similitudes.
• Utilizar valores por defecto en datos que no apliquen para encontrar y resolver más fácilmente posibles errores.

La prevención ayuda a evitar el ingreso de datos erróneos, pero siempre existirán, por lo que es necesario realizar un proceso periódico que elimine o disminuya la mala calidad de datos.

Dicho proceso podría comprender las siguientes actividades:

• Auditoría de datos, utilizando modelos estadísticos para buscar anomalías y contradicciones.
• Realizar una planeación de secuencia de pasos a ejecutar para eliminar las anomalías en los datos.
• Ejecución de cada uno de los pasos planeados.
• Proceso de control para revisar los resultados obtenidos en la ejecución del proceso de eliminación de anomalías.

En conclusión, no solo es necesario tener un sistema de CRM; es necesario realizar procesos que garanticen que la información allí almacenada es cierta y genera conocimiento que responde de manera adecuada a las inquietudes de los clientes y se anticipa a sus necesidades. Para mayor información sobre estrategias de Data Cleansing y, en general, de administración de información para estrategias de CRM, por favor contáctenos.

(Este artículo ha sido escrito por Hugo Borda, ingeniero de implementación de SalesLogix en Mind Andina, especializado en temas de manejo e integración de datos).

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