Rentabilidad económica: Cómo puede afectarle la calidad de datos

Técnicos y gerentes de negocios, muchas veces, tienen dificultades para justificar el coste de implementar la calidad de datos en sus organizaciones. Esto es así a pesar de los muchos estudios y encuestas que atestiguan la importancia del data quality para conseguir una mayor rentabilidad económica.

El problema radica en la posible desconexión entre quienes realmente ven los problemas de calidad de datos y aquellos que toman las decisiones y que necesitan entender el impacto de la calidad de datos en la rentabilidad económica de su empresa.

En este artículo vamos a analizar un caso de negocio específico para la implementación de una solución de calidad de datos en toda la empresa. Este caso representa un ejemplo real en materia de data quality que revela los beneficios que una solución de calidad de datos bien diseñada para toda la empresa aporta en cuanto a rentabilidad económica.

Rentabilidad económica: cómo data quality ayuda a mejorar el servicio al cliente

Velocidad, precisión y agilidad son características de una experiencia de cliente satisfactoria. ¿Sabes cuánto puede llegar a costar a la organización una llamada al servicio de atención al cliente? Según datos de BI-BestPractices, los costes varían entre los 300 y los 350 dólares, por lo que hay que asegurarse de que este esfuerzo da su fruto.

En esta cantidad quedan reflejados los gastos correspondientes a equipos e infraestructura, personal, formación, tiempo de inactividad y, por supuesto, duración de la llamada. Gestionar bien cada interacción con el consumidor no sólo repercute en su percepción del modo en que la compañía hace las cosas, sino que influye en su lealtad y decisiones de compra futuras.

La calidad de datos es un aspecto clave para que la experiencia sea fluida y satisfactoria de cara al consumidor y, para que la rentabilidad económica sea un hecho, en lo que respecta a la organización.

Cuando la información de la empresa a la que sus usuarios pueden acceder se encuentra al nivel de data quality idóneo (integrada, consistente, sin errores y sin duplicidades), es posible lograr:

• Mayor empatía en el trato al cliente: ya que el personal del servicio de atención cuenta con mayor información, procedente de los datos históricos de cada consumidor y de otros con perfil similar.

• Mayor velocidad en los tiempos de respuesta: aumenta la rapidez a la hora de poder atender las solicitudes de los clientes, ya que resulta más sencillo encontrar la información correcta.

• Optimización de la gestión del proceso de venta: derivada de una comprensión más profunda y completa de los patrones de compra.

• Reducción de los gastos de personal: cuando la información cuenta con el nivel de calidad de datos suficiente, la rentabilidad económica se pone de manifiesto en hechos como la necesidad de menos empleados para cubrir el mismo número de llamadas en un call center. La velocidad y precisión a la que pueden acceder a la información correcta en cada caso, les permite atender a más clientes.

• Incremento de las posibilidades de cerrar ventas y ventas cruzadas: el aumento de precisión en los datos que se consigue al asegurar su consistencia, completitud, exactitud y actualización, resulta determinante a la hora de localizar los perfiles de los clientes más receptivos y avanzados en su ciclo de compra.

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La rentabilidad económica de la calidad de datos en el ámbito del servicio al cliente se mide en segundos. Enciende el cronómetro y empieza a medir cuántas interacciones más se pueden lograr en una jornada y a cuántos clientes potenciales es posible contactar con éxito, cuando se cuenta con información confiable al alcance de la mano.