Del CRM a la gestión de la calidad de los datos

La gestión de la calidad de los datos (DQM-Data Quality Management) es la nueva preocupación de los administradores de los sistemas de información. Al principio las empresas se dieron cuenta de que necesitaban herramientas para gestionar y estructurar sus datos y empezaron a utilizar herramientas tales como el CRM. Si los datos no son correctos, ahora nos damos cuenta de que estar equipados con sofisticadas soluciones ya no es suficiente para ser competitivos y atender adecuadamente a nuestros clientes. Cada vez es más importante, a medida que aumenta el volumen de la base de datos y la información disponible de nuestros registros, la calidad de esa información.

La DQM está destinada a resolver los problemas relacionados con la calidad de las bases de datos, no tan solo desde una perspectiva de utilizar herramientas correctoras, sino desde una metodología preventiva.

Puesto que la calidad de nuestras decisiones y la eficacia de las acciones derivadas de la información dependen del valor de la información que poseemos, la DQM se debe convertir en una parte de nuestras estrategias. Si el formato de algunos datos que disponemos -por cuestiones de reglamentación o gestión de la contabilidad, pedidos, stocks- puede ser satisfactorio, las características de la información del cliente -dirección, teléfono, email, etc. – puede resultar obsoleta en poco tiempo.

La falta de calidad puede venir de los empleados, los puntos de contacto con el cliente (call center, distribuidores, puntos de venta), archivos externos o las herramientas de información del sistema que utilizamos… No hace falta mencionar que la cultura y el estilo de vida de los vendedores tampoco garantizan la coherencia y relevancia necesaria de los datos. En el día a día, todos ellos son los garantes de que la información sea de calidad y actualizada.

Y yo diría que tampoco debemos olvidarnos de los consumidores, su apoyo puede ser un factor determinante del éxito. Formularios simples y de fácil acceso para su modificación o corrección. ¡Todo serán beneficios!.

La gestión de la calidad de los datos tiene que proporcionarnos confianza en la información disponible. La satisfacción de nuestros clientes depende, no tan solo de que un paquete llegue a la dirección correcta, sino de que nuestras comunicaciones estén alineadas con sus intereses: tanto los mensajes como los canales utilizados.

La dirección de correo postal, por ejemplo. Esta puede ser una información más importante incluso que el correo electrónico, volátil y en ocasiones anónimo. El tratamiento informático de la dirección, mediante la normalización y la deduplicación, puede mejorar nuestra base de datos y enriquecer la información con la sustitución y eliminación de datos innecesarios o el enriquecimiento con información adicional (asignación de coordenadas, tipologías de comportamiento, etc.). La información añadida puede permitir que nuestros cuadros de mando sean más fiables y se conviertan en herramientas más eficientes.

La gestión de la calidad de los datos se basa en siete criterios: la integridad, la inteligibilidad, la conformidad, la coherencia, la precisión, la disponibilidad y la singularidad. La metodología convencional comienza con una auditoría de la calidad de los datos y la estructura de los mismos. Esto ayuda a identificar donde se encuentran los errores y a crear reglas que, en una segunda fase, corregirán y estructurarán los datos a medida que entren en nuestro sistema. Hay soluciones que funcionan de forma preventiva para evitar que una dirección sea mal escrita o para controlar la composición de un correo electrónico. Así como otras que nos proporcionan la consolidación de la información para verificar la existencia y consistencia de la información evitando campos vacios. Evitar la información redundante o innecesaria, un proceso en ocasiones difícil, nos ayudará en mejorar la disponibilidad o agilidad en el acceso a los datos.

Nadie piensa hoy en cuestionar la utilidad de una base de datos de clientes o prospectos. Es un reto importante para muchas empresas, para las que la calidad de datos es una preocupación clave.