La calidad de los datos y el CRM deben ir de la mano. Si consideramos el CRM (Administración de la vinculación con el cliente) un modelo de administración basado en la orientación al cliente, hallaremos que el marketing relacional es un concepto equivalente a marketing individualizado o marketing directo de bases de datos. De esta forma, la estrategia no se centra tanto en el producto o servicio sino en la personalización, algo que no se puede lograr cuando hay fallas de calidad, como duplicados.
La calidad de los datos es fundamental para llevar adelante esta política de marketing empresarial. Simplemente, sHace que sea necesario formar una base de datos confiable partiendo de una identificación de clientes habituales o potenciales y eligiendo una serie de características que permitan el diálogo, la interacción para personalizar las políticas de venta.
Calidad de datos y CRM en un mundo de Big Data
El objetivo, lógicamente, es poder diseñar las mejores estrategias de marketing para lograr rentabilidad y crecimiento empresarial. Según la consultora de marketing Peppers & Rogers Group, «una compañía que se centra en sus clientes debe usar la información para obtener una ventaja competitiva. «
Si por una parte, en su forma más generalizada, CRM se refiere a un conjunto de prácticas y pensamiento estratégico que nos acercan al cliente, por otra parte además incluye las tecnologías revolucionarias capaces de extraer valor del Big Data, en esta circunstancia utilizado para apoyar la administración de estas relaciones.
En realidad, determinar vínculos personales con el cliente está relacionado con la tToma de decisiones basada en la información de calidad de datos CRM proporcionada por el sistema de administración del repositorio o almacén en el que se hace la administración de datos de los clientes de la compañía, y donde se integra información de muy diversas fuentes.
La calidad de los datos, por tanto, está ligada al tratamiento de datos estructurados y no estructurados, marcando la diferencia entre CRM tradicional y actual.l, de vocación interactiva. Entre otros objetivos, con cada contacto se buscan posibilidades de marketing y se cuida la imagen de la marca por medio de ese dialogo con el cliente, cuya opinión ahora tiene un impacto viral en el contexto de Internet.
La calidad de los datos y su potencial.
La calidad de los datos influye en multitud de aspectos como la eficacia del telemarketing. – Busca obtener la mayor eficiencia al menor costo-, en el éxito o fracaso del lanzamiento de nuevos productos, en la atención al cliente, en marketing, en comunicaciones masivas o directas por email, en la coordinación de ventas y su administración.
Además es parte fundamental para la implementación exitosa de CRM, que se basa en diez factores de éxito, según Barton Golderberg, fundador y presidente de ISM, una compañía que ofrece servicios de estrategia empresarial centrados en el cliente. Goldenberg enumera 10 específicamente, los siguientes:
1. Determinar qué queremos automatizar.
2. Automatice solo lo primordial.
3. Contar con el apoyo de los más altos niveles de la compañía.
4. Utilice la tecnología con prudencia.
5. Realice un prototipo del sistema.
6. Involucrar a los usuarios en su construcción y preservación de su calidad.
7. Capacitar a los usuarios en su uso y aseguramiento de la calidad de los datos en el CRM..
8. Motivar al personal que lo utilizará.
9. Gestione el sistema desde dentro.
10. Cree un comité para preguntas o sugerencias.
Al mismo tiempo CRM eficaz Debe contar con herramientas para administrar las redes sociales y crear campañas o administrar la información inicial para complementarla. Son acciones que requieren una magnífica sincronización de datos para poder hallar su potencial oculto.
La regla: mala calidad de los datos
A pesar de esto, no lograr los objetivos suele ser la regla. Según Meta Group, la subutilización del sistema y la presencia de duplicados, datos vencidos o incompletos, o la La falta de un estándar de calidad de datos en CRM afecta del 55 al 75% de los Proyectos CRM, según lo declarado por el consultor Ron Swift.
Una política de administración de datos adecuada que enfatice la calidad de los datos es fundamental y necesita un trabajo constante que priorice los datos maestros, realizar controles de validez de registros, reducir duplicaciones, errores y, en resumen, seguir un estándar de calidad para mantenerlos limpios, organizados y convertirlos en información confiable.
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