El valor de la gestión de datos

6 mejores prácticas para gestionar cliente potencial con MDM

Posted on Mon, Jun 5, 2017

Tener una visión de 360º del cliente potencial es algo posible para quien aplique con éxito una gestión de datos maestros en su organización. El MDM (las siglas en inglés de Master Data Management), es un término que viene utilizándose desde hace aproximadamente una década y, sin embargo, parece que resulta nuevo para algunas organizaciones que, hoy en día, todavía están intentando evitar errores que ya se cometían hace años.

 

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Créditos fotográficos: DigitalStorm

Todas las empresas, independientemente de su tamaño, tienen problemas con la incoherencia de los datos de cliente potencial. Los datos se capturan a través de múltiples aplicaciones y en diferentes partes de la organización. Están mal sincronizados, con una calidad mejorable y un sentido de la oportunidad muy variable.

Para muchos, la solución pasa por implementar un CRM. Buscan optimizar la eficiencia de sus procesos y aumentar la eficacia de sus operaciones, ganando en conexión y cercanía con el cliente. Pero, en la práctica, la mayoría de implementaciones de CRM no logran el ROI deseado y una de las causas detrás del fracaso es la falta de integridad en los datos del consumidor y en los del cliente potencial.

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La preservación y el mantenimiento de la calidad de los datos maestros de clientes es un requisito esencial para apoyar los procesos de negocio y la toma de decisiones empresariales y, para conseguirla es preciso conocer algunas mejores prácticas.

 

¿Cómo utilizar correctamente MDM para gestionar el cliente potencial?

Entre las mejores prácticas aplicables a los datos de cliente y cliente potencial para implementaciones de MDM y CRM destacan las siguientes:

  1. Validar los datos empleando otras fuentes: utilizando la validación de terceros se puede confirmar la ausencia de errores en los datos demográficos. Códigos postales, prefijos telefónicos o direcciones incluyen erratas de forma habitual, lo que conduce a la desvirtuación de cualquier iniciativa que la empresa lleve a cabo apoyándose en ellos. La utilización de un software de validación de direcciones que trabaje de forma conjunta con el CRM o el ERP permite validar la información recogida sobre el comportamiento transaccional del cliente potencial y completarla con información demográfica que enriquecerá el análisis, permitiendo obtener una mayor comprensión del cliente.
  2. Construir un maestro de cliente único: los silos informacionales son fuente de duplicidad, o lo que es lo mismo, de falta de calidad. Tener un maestro de cliente único hace posible ganar en control sobre los datos y garantiza la confiabilidad en el conocimiento generado por los sistemas de inteligencia empresarial del negocio. En la práctica, puede suceder que no sea posible eliminar por completo las aplicaciones de los clientes de determinadas áreas o departamentos, que podrían haber sido ya integradas con otras aplicaciones posteriores. Pero, en esos casos, para evitar el aumento de probabilidad de aparición de duplicados, que tiene su origen en el hecho de que cada maestro de cliente tiene sus propios identificadores y claves de cliente; para asegurar la eficiencia operativa, los registros de clientes maestros deben consolidarse en una base de datos centralizada.
  3. Limpiar los datos: por muy exhaustivos que sean los controles, siempre existe la posibilidad de que se pasen por alto algunos duplicados. Incorporar reglas de negocio basadas en la lógica o establecer una estrategia de limpieza para garantizar el saneamiento periódico de la base de datos son pasos necesarios para avanzar hacia la calidad de la información de cliente potencial. De la misma forma, los registros de clientes inactivos durante largos periodos de tiempo deberán evaluarse para decidir cuñando proceder a su eliminación o archivo en una infraestructura más económica.

Por último, no hay que olvidar que, en lo que respecta al CRM, siempre es más conveniente optar por la calidad que por la cantidad. Si bien es importante que exista un equilibrio entre ambas, hace falta ser conscientes de que no son necesarios todos los datos y es preferible hacer una apuesta por la eficiencia y el rendimiento.

 

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Topics: Master Data Management