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Rick Cook Seis Pasos Para Mejorar la Calidad de la Información y un Mercadeo más Efectivo

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 Por Rick Cook

El Desempeño del Mercadeo Está Directamente Relacionado con la Calidad de la Información

A medida que el mercadeo se hace más dirigido, penetrante y centrado en el cliente, y que las campañas se hagan más sofisticadas en el contínuo uso de las fuentes de datos más inteligentes, se hace más importante que nunca aprovechar la información limpia, completa y exacta para poder lograr buenos resultados.

Los datos erróneos, conocidos como datos sucios, en su base de datos de comercialización pueden hacer cualquier cosa, desde malgastar el dinero hasta enojar, y posiblemente, perder a clientes. De hecho, entre más orientada y selectiva sea su campaña publicitaria, más importante va a resultar el uso de los datos limpios. Un mensaje a cada hogar en todo el país por los códigos postales elegidos, ofreciéndoles un especial en un restaurante de una cadena de pizzería va a sufrir mucho menos por el uso de los datos sucios, que una campaña altamente dirigida al sector empresarial orientada a los clientes principales.

Para potenciar la efectividad de la campaña y el retorno de la inversión (ROI, por sus siglas en inglés), su objetivo debe ser asociar cada uno de los records de los clientes reales y potenciales a una campaña publicitaria o a una oferta promocional, basado en los criterios extremadamente selectivos que se correlacionan mas estrechamente con su mayor probabilidad de compra. Esto es más difícil de lo que parece ya que los datos fieles y detallados de mercadeo constituyen un precursor a los pasos subsecuentes del mercadeo. Incluso con el software de Gestión de la Relación con el Cliente, los profesionales más duchos del mercado tienen que dedicarle tiempo y esfuerzo para garantizar que sus listados estén limpios los dos (que no contengan ninguna partida errónea o redundante) y que reflejen fidedignamente las ofertas promocionales.

El problema radica en que las computadoras no sirven para nada cuando se trata de lidiar con el término “casi”. Dos datos que son “casi” lo mismo a la vista humana son completamente diferentes para su sistema de mercadeo.

El ejemplo más sencillo tiene que ver con los nombres y direcciones. Por ejemplo, una compañía con una campaña publicitaria nacional a través del correo directo se dio cuenta que sus listas de direcciones adquiridas incluían más de 17 formas diferentes de escribir McDonald’s, la cadena de comida rápida. Sin la depuración de los datos, todos esos registros se hubieran tratado como negocios aislados, por lo que se incrementarían los costos de comercialización y difuminaría los resultados del desempeño comercial.

Existen funciones para limpiar los datos en los sistemas del software CRM que pueden solucionar algunos de esos problemas, así como programas y servicios especializados que pueden resolver otros de esos problemas de forma automática. Por lo general, los servicios y el software se concentran en limpiar los listados de nombres y direcciones, aunque otros campos pueden ser revisados al mismo tiempo para detectar errores comunes. En otros casos se necesita la intervención humana.

La mayoría de los módulos del listado de correspondencia de CRM, por ejemplo, reconocen que St. y Street (calle) significan lo mismo y que ninguno de ellos quiere decir, digamos St. como en St. Louis.

Tenga mucho cuidado con los listados comerciales adquiridos y doble precaución cuando combine los listados que provienen de diferentes fuentes. Los listados que compre van a estar propensos a duplicarse y necesitan ser limpiados cuidadosamente. Más allá de eso, tenga en cuenta las seis mejores prácticas para potenciar la calidad de sus datos.

1) Revise sus Datos
El paso mas elemental para lograr datos limpios es validando los datos manualmente o sistemáticamente, según las reglas simples de administración. Para el caso de la correspondencia o el correo electrónico, páselos por un programa de limpieza el cual va a detectar varios errores (como el caso de “srteet” por “street”). Es probable que desee utilizar un servicio de validación de datos para dicha revisión. Muchas compañías como Dun and Bradstreet, WinPure y Trillium ofrecen los servicios y el software, y pueden asesorarle en la mejor opción para satisfacer sus necesidades

2) Establezca las Normas para los Datos
La estructura incrementada de datos y la variación desacelerada traen como resultado una mayor calidad de los datos. Las empresas deberían establecer las reglas para definir cómo los nombres de compañías se ingresan en el sistema. Por ejemplo, ¿Se registra IBM como “IBM”, ó como International Business Machines? ¿Es “Microsoft” o “Microsoft Corp” o “Microsoft Corporation”? La manera en que su CRM recopila los datos puede ayudar a mantenerlos limpios. Por ejemplo, los campos numéricos deben revisarse por la sensatez de las entradas (tal vez al utilizar series de número) y no permitir los caracteres alfabéticos. Además, en lugar de tener los campos de entrada del usuario con un número limitado de valores, tenga en cuenta el uso del menú desplegable o los botones de radio para mejorar la consistencia de los datos.

3) Aplique la Ortografía
Recuerde que la mayoría de los software CRM no pueden detectar siquiera una palabra que esté obviamente mal escrita. Pero no confíe en el corrector ortográfico para localizar y corregir ahí los errores. Además de las palabras que tienen variantes ortográficas para diferentes significados, las variantes ortográficas son comunes, especialmente en nombres y direcciones. (“Pati”, “Patti”, y “Patty”) por ejemplo. Use también los listados desplegables para aplicar la ortografía de términos repetitivos. Tome el campo del nombre del trabajo por ejemplo. En lugar de que el personal ingrese manualmente CEO, C.E.O., director ejecutivo u otra variante, permítele seleccionar un título predefinido del listado desplegable.

4) Obtenga las Direcciones Correctas de Correo Electrónico en la Fuente
Estas se obtienen fácilmente de los correos electrónicos y otras fuentes. Préstele especial atención a las direcciones de correo electrónico registradas por el cliente potencial a través de un formulario. Siempre es bueno preguntar dos veces por la dirección de correo electrónico.

5) Realice una Verificación Cruzada Periódicamente de las Entradas para Detectar los Duplicados
Los registros de contactos duplicados van a tener por lo general más de un solo campo de datos duplicados. Utilice la función de búsqueda en su base de datos para hallar las entradas que coincidan en la mayoría o todos, menos un campo y sométalos a una revisión manual. Algunos campos como la dirección de correo electrónico pueden utilizarse para identificar rápidamente los registros duplicados y entonces consolidarlos o desechar una de las entradas.

6) Observe la Correspondencia Regresada y los Correos Electrónicos Rebotados
Los fracasos en los correos electrónicos rebotados y la correspondencia regresada por lo general significan un fracaso al limpiar completamente su base de datos. Observe el número de retornos y rebotes y utilice eso como un indicador para entender cuán efectivos son sus procedimientos de limpieza de datos. Además, cerciórese de corregir la información en su base de datos con la mayor brevedad posible. Podría incluir removerlo por completo sino se puede corregir el error.

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 Filed In Categorias: Marketing
Data Quality Tag
 Etiquetas Etiquetas: Dirty Data, Scrubbing Data, Data Quality
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Author  Autor: Rick Cook
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Comentarios — Los comentarios ya cerraron en esta sección —

Guest Sherman Kohl
  Buenas observaciones; sin embargo, la gestión de los datos de mercadeo se hace incluso mas difícil a medida que tratamos de involucrarnos con los consumidores y clientes a través de los diferentes canales y otros dispositivos. Creo que la solución venidera para ayudar en el enfoque a este desafío está en la gestión de los datos master (MDM, por sus siglas en inglés), efectivamente un sistema central que agrega la interacción del cliente y sintetiza los datos de una forma que se pueda entender, poner en contexto y utilizar efectivamente en el servicio, las campañas, programas de experiencia con el cliente u otras interacciones con el consumidor.
 

 

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Para potenciar la efectividad de la campaña y el retorno de la inversión (ROI, por sus siglas en inglés), su objetivo debe ser asociar cada uno de los records de los clientes reales y potenciales a una campaña publicitarias u oferta promocional, basado en los criterios extremadamente selectivos que se correlacionan más cercanamente a su mayor probabilidad de compra. Esto es más difícil de lo que parece.

 

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