Calidad de datos y CRM deberían ir de la mano. Si consideramos el CRM (Customer Relationship Management) un modelo de gestión basado en la orientación al cliente, encontraremos que el marketing relacional es un concepto similar al marketing individualizado o al marketing directo de base de datos. De este modo, la estrategia no se centra tanto en el producto o servicio sino en la personalización, algo que no se puede lograr cuando existen fallos de calidad, como los duplicados.
La calidad de los datos es fundamental para llevar a cabo esta política empresarial de marketing. Básicamente, se hace necesario formar una base de datos fiable a partir de una identificación de los clientes habituales o potenciales y elegir una serie de características que permita el diálogo, la interacción para personalizar las políticas de venta.
El objetivo, lógicamente, es poder diseñar las mejores estrategias de marketing para lograr rentabilidad y crecimiento empresarial. De acuerdo con la firma consultora de marketing Peppers & Rogers Group, "una empresa que se vuelca en sus clientes ha de utilizar información para obtener una ventaja competitiva".
Si por un lado, en su forma más generalizada, CRM se refiere a un conjunto de prácticas y pensamiento estratégico que nos acercan al cliente, por otro incluye también las revolucionarias tecnologías capaces de extraer valor del Big Data, en este caso utilizadas para apoyar la gestión de esas relaciones.
De hecho, establecer lazos personales con el cliente está relacionado con la toma de decisiones a partir de la información de calidad de datos del CRM que proporciona el sistema gestor del repositorio o almacén en el que se lleve a cabo una gestión de datos de los clientes de la empresa, y donde se integra información procedente de muy diversas fuentes.
La calidad de los datos, por lo tanto, se vincula al tratamiento de datos estructurados y desestructurados, marcando la diferencia entre el CRM tradicional y el actual, de vocación interactiva. Entre otros objetivos, se buscan oportunidades de marketing con cada contacto y se cuida la imagen de la marca a través de ese diálogo con el cliente, cuya opinión ahora tiene un impacto viral en el contexto de internet.
La calidad de los datos influye en un sinfín de aspectos como la efectividad del telemarketing - se busca obtener la mayor eficacia al menor coste-, en el éxito o fracaso del lanzamiento de nuevos productos, en el servicio de atención al cliente, en la mercadotecnia, en las comunicaciones por correo electrónico masivo o directo, en la coordinación de las ventas y su administración.
También es parte fundamental de la exitosa implementación de CRM, que está basada en diez factores de éxito, según Barton Golderberg, fundador y presidente de ISM, empresa que ofrece servicios de estrategia de negocio centrada en el cliente. Goldenberg enumera 10 en concreto, los siguientes::
1. Determinar qué queremos automatizar.
2. Automatizar sólo lo necesario.
3. Contar con el soporte de los niveles más altos de la compañía.
4. Emplear inteligentemente la tecnología.
5. Realizar un prototipo del sistema.
6. Implicar a los usuarios en su construcción y la preservación de su calidad.
7. Capacitar a los usuarios en su uso y el aseguramiento de la calidad de datos en el CRM.
8. Motivar al personal que lo utilizará.
9. Administrar el sistema desde dentro.
10. Crear un comité para dudas o sugerencias.
Además, un CRM eficaz ha de tener herramientas para gestionar las redes sociales y crear campañas o para una gestión de la información de partida con el fin de complementarla. Son actuaciones que requieren de una excelente sincronización de los datos para así poder encontrar su potencial oculto.
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Sin embargo, no alcanzar los objetivos suele ser la norma. Según Meta Group, la infrautilización del sistema y la presencia de duplicados, datos cadudos o incompletos, o la falta de un estándar de calidad de datos en el CRM afectan al 55 al 75% de los proyectos CRM, tal y como afirma el consultor Ron Swift.
Una adecuada política de gestión de datos que haga énfasis en la calidad de los mismos es fundamental y requiere un trabajo constante que priorice los datos maestros, realice comprobaciones de validez de los registros, reduzca duplicaciones, errores y, en fin, siga un estándar de calidad para mantenerlos limpios, organizados y los convierta en una información fiable.