¿Qué es el mantenimiento de datos de CRM y cómo afecta al marketing B2B?

La calidad de sus datos de CRM afecta a toda su organización, de abajo hacia arriba.

Sus equipos de marketing confían en datos de calidad para segmentar contactos, personalizar mensajes y crear campañas dirigidas.

Sus equipos de ventas necesitan datos precisos para responder a las mayores preocupaciones de sus clientes potenciales.

Su equipo de atención al cliente necesita datos precisos para el contexto en las conversaciones con los clientes. Los equipos de finanzas necesitan datos precisos de los clientes para realizar previsiones. Incluso su equipo ejecutivo confía en datos CRM precisos para la toma de decisiones estratégicas.

La mayoría de las organizaciones lo saben. Sin embargo, los datos erróneos cuestan a las empresas estadounidenses hasta $ 3 billones por año, y hasta el 60% de las organizaciones no calculan el costo real de sus datos erróneos.

Eso indica que hay mucho margen de mejora en el mantenimiento de datos en muchas empresas. Las empresas de cualquier tamaño se verían afectadas por esa gran cantidad de datos inexactos en su base de datos de clientes, aunque es posible que no sepan cuán doloroso puede ser el impacto, y muchos de los problemas del día a día pasan desapercibidos.

Esa cantidad de datos «malos» representa un gran problema para sus equipos de marketing en particular. ¿Cómo responde a las mayores preocupaciones de sus clientes si no puede estar seguro de saber exactamente quiénes son y qué les importa? Necesita datos precisos y fiables para tener confianza en sus afirmaciones.

Hoy en día, las empresas a menudo se apoyan demasiado en el trabajo manual para solucionar problemas de datos, lo que puede llevar mucho tiempo y ser agotador para sus equipos. Confiar en sus empleados para exportar datos, corregirlos en Excel usando fórmulas complicadas e importarlos de nuevo a su CRM sin problemas es una gran pregunta.

Consideremos cómo la mala calidad de los datos afecta a sus equipos de marketing, ralentizándolos y dándoles opciones menos creativas al lanzar nuevas campañas.

Impacto de la calidad de los datos en sus esfuerzos de marketing

Si bien el impacto de la mala calidad de los datos de los clientes se siente en toda su organización, tiene un impacto especialmente volátil en sus equipos de marketing.

Todo lo que hace un equipo de marketing (cada estrategia empleada, lanzamiento de campaña, envío de mensajes y producción creativa) está influenciado por los datos del cliente. O al menos debería serlo.

Eso es lo que hacen los grandes equipos de marketing: comprender en profundidad a sus clientes y hablarles directamente de una manera que les resuene. No puede hacer eso si no los conoce, y no puede estar seguro de conocerlos si no puede confiar en sus datos.

Veamos algunas de las formas específicas en que los problemas de datos y los datos de baja calidad pueden afectar a sus equipos de marketing.

Segmentación

Una gran parte del trabajo de cualquier especialista en marketing es la segmentación. O la práctica de analizar listas largas de clientes y dividirlas en listas más pequeñas para que pueda hablar de manera más confiable sobre las preocupaciones de cada segmento.

No comercializaría su producto de software B2B de la misma manera tanto para los directores ejecutivos como para los gerentes de marketing, aunque ambos podrían ser compradores específicos para su producto. Tienen diferentes necesidades e inquietudes. Si lo intenta, el lenguaje que usa nunca resonará completamente con ambos.

Entonces rompes las cosas. Hace que la lista de personas con las que está hablando sea más pequeña y más manejable. Luego, puede usar un lenguaje específico que resonará con ese segmento. Pero si sus datos no son confiables, no puede segmentarlos de manera efectiva en esos grupos más pequeños.

Los especialistas en marketing no pueden segmentar correctamente los contactos con datos inconsistentes. Con inconsistencias, crear incluso campañas básicas se convierte en un esfuerzo de análisis complicado que requiere expertos disponibles que comprendan todos los matices. Como resultado, evita que los especialistas en marketing creen campañas efectivas e impide su capacidad para ejecutar rápidamente.

Consideremos un ejemplo. Digamos que eres una empresa de software B2B y quieres enviar una campaña de correo electrónico a los directores ejecutivos en tu HubSpot CRM.

Si no está estandarizando y formateando regularmente los datos del campo del título de su trabajo, encontrará que los directores ejecutivos se enumeran en su base de datos de muchas maneras diferentes:

• CEO
• CEO
• Director ejecutivo
• Fundador y jefe ejecutivo
• Fundador y jefe ejecutivo
• Propietario y CEO
• Etc.

Y es probable que también haya muchas otras variaciones.

Para ejecutar una campaña completa, debe reunir todos estos títulos de trabajo diferentes, ya que todos son efectivamente el mismo título. Para hacer esto, deberá ejecutar algunas fórmulas creativas de Excel, crear filtros de búsqueda complicados para «capturar» todos los títulos relevantes o solicitar la ayuda de un desarrollador. De cualquier manera, es poco probable que detecte todos los errores en el campo.

Esto tampoco incluye errores tipográficos y otros errores en sus datos. Algunas personas pueden aparecer como «CEOn» o tener puestos de trabajo en la lista que incluyen otros problemas de datos. Y estos problemas de estandarización y calidad de los datos pueden afectar potencialmente a toda su base de datos.

Por ejemplo, este problema de estandarización no solo afectaría a los directores ejecutivos, sino a todos los puestos de trabajo de su base de datos. O, ¿qué pasaría si quisiera segmentar sus contactos de CRM por ciudad, país, código de área o años de experiencia? Los problemas de datos están presentes en todos los campos.

Cada punto de datos en su base de datos tiene una serie de problemas potenciales que podrían afectar su capacidad para segmentar sus contactos y entregar campañas efectivas que cumplan con sus objetivos de KPI.

Los problemas de datos hacen que sus esfuerzos de segmentación sean complicados y poco fiables. En última instancia, sus equipos de marketing se verán obligados a segmentar con menos frecuencia y de forma menos creativa hasta que se solucionen los problemas.

Personalización

Los problemas de datos también afectarán su capacidad para personalizar sus mensajes. Y los mensajes personalizados son fundamentales para el éxito de las campañas.

Es más probable que el 80% de los consumidores compren una marca que brinde experiencias personalizadas. El 72% de los consumidores dicen que solo interactúan con mensajes personalizados.

Su capacidad para personalizar la mensajería es fundamental y se basa en datos consistentes y de alta calidad en su CRM. ¿Alguna vez recibió un correo electrónico y su nombre no estaba en mayúsculas, o se le mencionó por error por su apellido?

De manera inherente, probablemente sepa que se trata de una simple supervisión de datos. No querían referirse a usted por su apellido. Pero todavía afecta sus sentimientos sobre la empresa en cuestión, ¿no es así? Tal vez no sea intencionalmente grosero, pero no es profesional mantener los datos de sus clientes en desorden.

Y tampoco se trata solo de {FirstName} o {JobTitle}, aunque son importantes. Es cierto que la personalización profunda puede no hacer referencia a los datos de manera tan directa, pero use las conclusiones extraídas de esos datos para guiar su mensaje.

Por ejemplo, un problema de personalización común que surge de los problemas de datos de CRM proviene de las asociaciones. En HubSpot CRM, tus contactos B2B están asociados con empresas.

Si faltara esa asociación y una parte de sus contactos flotaran libremente, sería imposible ejecutar estrategias de marketing basadas en cuentas. Además, personalizar el mensaje en función de la participación de la cuenta se vuelve difícil cuando faltan datos.

Las asociaciones inconsistentes también contribuyen a puntajes de clientes potenciales inexactos en el marketing basado en cuentas. Debido a que las puntuaciones se aplican a nivel de cuenta, según las variables de los contactos independientes dentro de la cuenta, los contactos que faltan afectarán las puntuaciones de la cuenta. En última instancia, la diferencia en la puntuación de clientes potenciales podría afectar la etapa del ciclo de vida de toda la cuenta, ralentizando su movimiento a través de su canalización y posiblemente descarrilando un acuerdo.

Experiencia del cliente

Los problemas con la segmentación y la personalización, en última instancia, afectan la experiencia que tienen los clientes durante el recorrido del cliente. Con mensajes de marketing menos específicos que tienen menos probabilidades de resonar, sus experiencias y la opinión de su marca se verán afectadas.

El 92% de los profesionales del marketing ven la personalización como un elemento «crucial» de la experiencia del cliente. Y la personalización a menudo se basa en su capacidad para segmentar los datos de los clientes de manera efectiva para entregar mensajes relevantes. Todos estos impactos están interconectados y perjudican toda su operación de marketing.

Los datos duplicados, por ejemplo, presentan un problema de experiencia del cliente que potencialmente puede dañar la reputación de su marca. Si no fusiona duplicados con regularidad, muchos de sus clientes recibirán su mensaje varias veces. Esto aumenta los costos de sus campañas, daña la reputación de su marca y hace que sus informes sean menos confiables.

La deduplicación ayuda a lograr una vista única del cliente, que es cuando los datos de sus contactos y cuentas se pueden encontrar de manera confiable en un solo sistema. Tener un único «registro de la verdad» significa que sus equipos de marketing pueden segmentar y personalizar las comunicaciones de forma eficaz. Una vista única del cliente proporciona a sus equipos fe en sus datos, lo que les permite centrar su atención en otras áreas.

La calidad de sus datos afecta a los clientes en cada paso del camino. Sin datos confiables, cada uno de esos los puntos de contacto se abaratan. Menos datos, o datos menos confiables, limitan lo que se puede usar y lo que saben sus equipos sobre cada contacto. A lo largo de meses y decenas de puntos de contacto, eso se suma.

La única forma en que las empresas pueden solucionar estos problemas es reconocer y adoptar la estrategia de gestión de datos y el mantenimiento regular de datos de CRM.

¿Qué es el mantenimiento de datos de CRM?

El mantenimiento de datos de CRM es el proceso continuo de auditar sus datos de CRM, identificar problemas y solucionar esos problemas dentro de su base de datos.

El proceso más amplio de mantenimiento de sus datos de CRM se puede dividir en numerosas áreas de enfoque, que incluyen:

• Calidad de los datos
• Limpieza de datos
• Operaciones de datos
• Deduplicación de datos
• Purga de datos
• Monitoreo de datos y KPI

Calidad de los datos

La calidad de los datos se refiere a los datos que son accesibles, consistentes y relevantes. Toda su organización se ve afectada por la calidad de sus datos, desde campañas individuales hasta decisiones estratégicas más importantes.

Accesible significa no solo que los datos son precisos, sino que las personas adecuadas dentro de su organización pueden acceder a ellos cuando los necesiten. Los datos en silos crean redundancias burocráticas que ralentizan su organización.

La coherencia de los datos se refiere en gran medida a la coherencia con la que se formatean y estandarizan los datos en su base de datos. ¿Sus números de teléfono tienen un formato uniforme? ¿Están estandarizados sus títulos de trabajo? ¿Están los nombres de sus contactos en mayúscula adecuada? La consistencia le permite dividir y cortar datos de formas interesantes.

Luego está la relevancia. No importa si tiene un millón de registros perfectamente precisos en su CRM si ninguno de ellos está en su mercado objetivo. Los datos que recopile deben ser relevantes para ser útiles.

La calidad de los datos se logra a través de otros procesos de mantenimiento de datos como la limpieza de datos.

Limpieza de datos

La limpieza de datos es el proceso de corregir o eliminar datos incorrectos, formateados incorrectamente, duplicados o incompletos dentro de su CRM.

• Solucionar problemas de uso de mayúsculas en el nombre y apellido (jane vs.Jane)
• Estandarización de direcciones y números de teléfono (1234567890 vs 123-456-7890)
• Estandarización de títulos de trabajo (CEO vs. CEO vs. Director ejecutivo)
• Eliminar datos redundantes
• Eliminar datos incorrectos y falsos
• Eliminar caracteres especiales
• Identificar y solucionar problemas periféricos

El proceso de limpieza de datos puede llevar mucho tiempo. A menudo, implica dividir partes de su base de datos y asignar arreglos y tareas a los miembros de su equipo. Luego, cargarán los datos en Excel y usarán BUSCARV y fórmulas complicadas para identificar y corregir errores en sus datos. Una vez completados, los datos deben volver a importarse a su CRM.

Es un proceso no exacto. A menos que tenga un verdadero asistente de Excel en su equipo, es probable que se pierda muchos problemas y aún necesite la ayuda continua de los desarrolladores para actualizar los datos de forma masiva.

Deduplicación de datos

Todas las empresas tratan con datos duplicados. Se pueden crear registros duplicados de contactos o empresas a través de la entrada manual, ya sea por parte de sus clientes en formularios o por su equipo a través de su CRM backend. O pueden crearse mediante importaciones de datos o integraciones con otro software.

No importa cómo se creen los registros duplicados, pueden ser una espina en el costado de su equipo de marketing.

Los datos duplicados generan mayores costos de campaña y pérdida de productividad. A medida que sus equipos dedican tiempo a solucionar problemas de datos en lugar de centrarse en otras áreas, lo que genera oportunidades perdidas. Cada segundo que pasan examinando registros para identificar el registro «correcto» o el más completo es tiempo perdido. Los datos duplicados rompen la visión de su cliente único, ya que no existe una única «fuente de la verdad» en la que se pueda confiar.

Cuando tenga altas tasas de duplicación, sus equipos de marketing siempre estarán al tanto de ese hecho. Saben que tendrán que deduplicar cualquier lista de prospectos o clientes antes de que se publiquen nuevas campañas, agregando una nueva tarea a cada lanzamiento de campaña.

Lo más crítico es que los datos duplicados perjudican la experiencia del cliente. No solo porque es probable que reciban mensajes mixtos y mensajes redundantes. Pero debido a que su capacidad para comprenderlos se reducirá a la mitad a lo largo del ciclo de vida del cliente, lo que generará interacciones menos satisfactorias una y otra vez.

Operaciones de datos

Las operaciones de datos abarcan las tareas diarias en curso que se requieren para mantener sus datos de CRM y garantizar la usabilidad de esos datos en toda su organización.

Las tareas de operaciones de datos incluyen la actualización masiva diaria de datos, la consolidación de campos y datos redundantes, la migración de campos de texto libre a listas de selección, la importación de datos (de eventos o fuentes de terceros) y otras tareas.

Estas tareas son una necesidad para obtener datos de alta calidad y para colocar sus datos en una posición en la que la limpieza de datos pueda ser lo más efectiva posible.

Purga de datos

La depuración de datos abarca la eliminación de datos basura, datos obsoletos, datos redundantes y datos de baja calidad que solo servirán para desordenar su base de datos y afectar negativamente su reputación y tasas de apertura de correo electrónico.

Hay muchos tipos de problemas de datos que podrían hacer que los registros sean un buen candidato para la depuración. Ejemplos incluyen:

• Correos electrónicos no entregados
• Datos claramente falsos
• Registros desactualizados
• Perspectivas no calificadas
• Registros incorrectos de integraciones
• Datos de contacto incompletos
• Direcciones de correo electrónico gratuitas y basadas en roles
• Contactos no comprometidos
• Contactos no calificados
• Contactos duplicados

Purgar estos datos es fundamental para mejorar la usabilidad de sus datos de CRM en su conjunto. Sin tener que examinar y eliminar continuamente los datos basura de las campañas, su productividad mejorará.

Sin desorden, podrá mantener bajos los costos de almacenamiento de datos y tarifas de CRM basadas en contactos, junto con el tiempo que sus equipos normalmente dedicarían a lidiar con los registros depurados.

Sin datos de baja calidad que reduzcan la entrega de correo electrónico y las tasas de apertura, evitará ser penalizado y disfrutará de una reputación de remitente mejorada.

Monitoreo de datos y KPI

Para solucionar problemas en su base de datos de CRM, deberá poder identificar dónde se encuentran esos problemas. Entre los diferentes problemas de datos que encontrará en su base de datos, comprender cuáles son esos problemas y qué tipo de problemas hay le ayuda a priorizar la solución de los problemas más impactantes.

Por supuesto, puede monitorear sus KPI y generar informes manualmente. Pero eso implica ejecutar informes o exportar datos a Excel y analizarlos. Sin embargo, algunas herramientas pueden automatizar los KPI de diagnóstico y recopilación.

Por ejemplo, CRM Data Grader es una herramienta que se conecta directamente a HubSpot, analiza la base de datos de CRM y muestra problemas específicos que necesitas solucionar. Esto garantiza que tenga visibilidad de la calidad de sus datos y conocimientos prácticos para abordar esos problemas.

Tener un indicador de rendimiento clave claro, como el porcentaje de registros limpios en su base de datos, le permite realizar un seguimiento de su progreso y evaluar rápidamente el estado general de los datos de sus clientes.

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Proyectos de limpieza estándar y mantenimiento de datos de diferencias

Los proyectos de limpieza de datos estándar son a corto plazo y tácticos. Si encuentra un fuego, lo apaga. Los proyectos de limpieza de datos son reactivos porque tienen que serlo. A veces, los problemas de datos inesperados pueden detener las cosas y deben solucionarse de inmediato. Esas necesidades siempre estarán ahí, pero con menos frecuencia con una estrategia de mantenimiento de datos.

A diferencia de los proyectos de limpieza puntuales, el mantenimiento de datos es una estrategia continua. Requiere una inversión y atención constantes, pero con la ayuda de herramientas modernas de administración de datos, puede automatizar la mayoría de sus tareas de mantenimiento de datos, mejorando las operaciones en todos sus equipos.

A medida que aumentan los datos de sus clientes, la gestión de esos datos se vuelve más complicada. Requiere más atención y planificación para garantizar que sus datos sean accesibles, coherentes y relevantes.

Mientras esto sucede, las empresas tienden a pasar por varias etapas en su camino hacia la verdadera optimización del mantenimiento de datos:

1. Indefinido y caótico. No se comprenden los problemas y no se implementan procesos para abordarlos.
2. Visibilidad. Conscientes de los problemas relacionados con los datos, tienen visibilidad de los problemas específicos en su base de datos, con informes generados automáticamente con regularidad.
3. Estandarización. Se establecieron estándares de calidad de datos y alineación entre equipos multifuncionales sobre las expectativas y los objetivos de los datos. Para ejecutarse de manera eficaz, los estándares deben aplicarse automáticamente.
4. Mejoramiento. Emplee la automatización para limpiar y mantener datos de manera proactiva, evitar el trabajo manual repetitivo, optimizar las correcciones de datos y la colaboración, alertar sobre excepciones.

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El mantenimiento de datos no es algo que se haga una vez y nunca más. Este proceso es algo que deberá realizar una y otra vez. Necesita documentación precisa y procesos implementados para minimizar su inversión de tiempo.

Los datos nuevos siempre fluyen hacia su base de datos de CRM, y con esos datos vendrán una variedad de problemas y errores que tienen el potencial de ralentizar a casi todos los equipos de su organización. Herramientas como Insycle lo ayudan a auditar sus datos existentes, identificar problemas de datos comunes y solucionarlos en un horario establecido automatizado.

La mejora de los procesos de mantenimiento de datos de CRM permite a sus equipos de marketing producir más clientes potenciales calificados en marketing a través de una mejor segmentación, personalización y nutrición.

Los datos de calidad significan que puede representar su marca de manera profesional en todas las comunicaciones con los clientes mientras mejora su experiencia a lo largo del ciclo de vida del cliente.