Un sistema de gestión de clientes (CRM) «sucio» puede ser paralizante para los equipos de marketing, ventas y servicios. Cuando la información que necesitas resulta inservible por la acumulación de errores en los datos, ralentiza a todo el mundo.
¿La peor parte? Que es inevitable.
Con cada interacción se añaden datos al sistema CRM, pero no siempre se hace en el formato adecuado ni en el lugar correcto.
Así que es necesario limpiarlo. Necesitas una vista de cliente única. ¿Pero por dónde empiezas? ¿En qué problemas deberías centrarte? ¿Y cuáles deberías ignorar?
Determinar cómo dar sentido a tu base de datos es un proceso largo y caro. Para ponértelo más fácil, nos hemos asociado con Databox para pedir a más de una veintena de profesionales de marketing que compartan sus consejos sobre las formas más efectivas de limpiar una base de datos de un CRM.
Lamentablemente, hemos descubierto que el problema era más grande de lo que pensábamos.
Más del 55 % de las personas que respondieron limpian sus bases de datos semanal o mensualmente.
Casi el 70 % dedica a esta tarea al menos 1 hora cada vez que la hace, y el casi 30 % le dedica más de 4 horas cada vez.
También les preguntamos qué actividades de limpieza del CRM llevan a cabo. Estas son algunas de las más populares que hacen.
Y aquí encontrarás las recomendaciones que compartieron para hacer estas siete cosas mucho más rápido. Las hemos agrupado en cuatro grandes áreas para que puedas limpiar tu base de datos de una forma metódica y la mantengas limpia.
Puedes hacerlo de varias formas. Algunos profesionales de marketing con los que hemos hablado utilizan herramientas para automatizar esta tarea. Otros, como Oriol Bel de Inboundcycle, lo hacen a mano. «Lo hacemos a mano cuando revisamos nuestros clientes potenciales más cualificados».
Los profesionales de marketing con los que hemos hablado mencionaron dos elementos específicos que hay que formatear correctamente.
El proceso de limpieza de datos a menudo empieza con la corrección de un problema simple: la mayúscula inicial en los nombres.
«Desafortunadamente, tener que ir mirando y comprobando para ver qué nombres no tienen mayúscula inicial, abrir el registro del contacto y realizar el cambio es un proceso bastante manual», comenta Shelby Heath de Campaign Creators.
«Cuando identificas que muchas personas no están poniendo en mayúsculas su nombre, realiza comprobaciones rutinarias cuando llega un cliente potencial para asegurar que han puesto en mayúscula inicial el nombre».
Puede parecer un trabajo que no merece la pena, pero Heath comenta que compensa:
«Personalizamos la mayoría de los correos electrónicos y no queda nada bien que alguien reciba un mensaje con su nombre en minúscula. Limpiar el nombre puede conducir a un impacto más positivo y evita que el cliente reciba un mensaje de correo electrónico y que pueda pensar que no iba dirigido a él».
En vez de realizar esta comprobación en el CRM, Beverley Barnes de Media Junction exporta los datos a un Excel y los limpia allí.
«Por ejemplo, los campos de nombre que incluyen tanto el nombre como el apellido, no llevan mayúscula inicial, tienen campos que no se corresponden, etc. se pueden ordenar con mayor facilidad y corregirse utilizando un Excel, para después volver a importar los datos para actualizarlos».
«El impacto de corregir solo este problema (el campo del nombre) puede tener un efecto dominó en todo el proceso, permitiendo el uso de tokens de personalización».
«Desde contenido inteligente en páginas hasta utilizar tokens de nombre en comunicaciones de marketing y ventas, todo esto puede permitir un tono más personalizado y humano en las interacciones de marketing».
«En Nextiny Marketing, utilizamos Insycle para identificar con rapidez los nombres que no llevan mayúscula inicial y los corregimos con un solo clic», nos comentaba Gabriel Marguglio, fundador y CEO.
Muchas empresas suben hojas de Excel llenas de contactos a sus CRM. Y habitualmente funciona. Pero hay una cosa con la que Excel puede tener problemas: los códigos postales que empiezan por cero.
«Según la información de un censo de 2016, aproximadamente 27 000 000 personas viven en zonas cuyo código postal empieza por cero, es decir un 8 % de la población de EE. UU.», comentaba Thomas Bonneau de gb|sterling. Es un problema el hecho de que Excel tenga dificultades con los códigos postales que empiezan por cero.
«Si tienes un archivo de datos malos, podrías estar ignorando casi el 10 % del conjunto de datos nacionales».
Incluso si ya has lidiado con este problema, puede volver a surgir, comenta Bonneau:
«Si tienes un archivo de datos en Excel que contiene códigos postales y la columna está formateada correctamente (código postal especial o texto), todo se verá genial si tiene un código que empieza por cero (por ejemplo, 02739). Sin embargo, si guardas este archivo en CSV para importarlo a tu CRM y lo vuelves a abrir para editarlo de nuevo, este cero inicial desaparecerá porque el archivo CSV ignora todo el formato de Excel que hacía que el cero se conservara».
Entonces, ¿cómo se soluciona esto?
Arregla el archivo de Excel antes de subirlo al CRM:
Selecciona la columna con el código postal, ve a Formato de celda
En la pestaña Número, elige la Categoría especial
Selecciona Código postal y pulsa Aceptar
Ahora toda la fila añadirá los ceros iniciales a los códigos postales a los que les falta
Realiza cualquier otra edición que sea necesaria y, después, vuelve a guardar el archivo como CSV
NO vuelvas a abrir el archivo en Excel e impórtalo directamente en el CRM. Cuando previsualices el archivo de datos en la herramienta de importación del CRM, el cero inicial debería haberse mantenido».
Stephanie Baiocchi de IMPACT también se ha encontrado con este problema. Pero ha dado con una forma aún más sencilla de resolverlo: «¡He estado utilizando Insycle! Antes debía crear una lista en HubSpot y limpiarla manualmente».
Y Baiocchi ha visto una mejora. «Podemos enviar correos electrónicos directos (incluso cosas como regalos a clientes) sin tener que probar todas las direcciones ni recibir mensajes de correos no entregados».
Son muchos los motivos por los que puedes tener datos de contacto de mala calidad en tu CRM.
Por ejemplo, Cliptoo a veces muestra dificultades para rastrear el tipo de comunicaciones de correo electrónico al que se ha suscrito un contacto, comenta Jesse Hendriks. Y esto puede ser problemático si quieres cumplir con el RGPD.
«Habitualmente, vemos que la base de datos de un CRM se ensucia/desorganiza a raíz de campañas de generación de demanda de nuestro cliente si el equipo de ventas no actualiza con precisión los datos de contacto en el lugar adecuado y de forma habitual», comenta Chak Ng de Alchemise Consulting.
Así que los profesionales de marketing deberían hacer todo lo posible para corregir y evitar esta situación.
«Al limpiar la base de datos de un CRM de una organización de proveedores multinacional del sector de las TI», comenta el asesor Peter Strohkorb, «encontramos que los representantes de ventas se habían inventado nada menos que OCHO formas distintas de representar el estado australiano de New South Wales. El campo del CRM contenía variaciones como: NSW, N.S.W., New SW, New South Wales, NSWALES, etc.»
«Este sistema de CRM en particular interpretó las distintas ortografías como estados soberanos, y esto hizo que los informes de proyectos de venta fuesen realmente interesantes».
«Una vez identificado el problema, lo ideal hubiera sido utilizar una herramienta de deduplicación de datos para corregirlo. Sin embargo, al final era tan caótico que la empresa tuvo que pedir a un grupo de estudiantes que volviera a introducir el campo de datos de forma manual por un coste bastante elevado», comenta Strohkorb.
«A posteriori, hubiera sido sencillo para el CRM en este negocio presentar una selección predefinida de los Estados para que los representantes pudieran elegir una opción. Sin embargo, en este caso desafortunado, el proveedor no pensó en esto hasta que fue demasiado tarde».
«De nuevo, Insycle facilita el proceso de estandarización de ciertos datos como la ciudad, el estado, el país, el cargo, el departamento dentro de la empresa, etc. Insycle determina automáticamente el número de veces que existe un valor específico en un campo y hace que te resulte sencillo cambiarlo a un estándar. Por ejemplo, si 100 clientes potenciales o vendedores introdujeron Virginia como Estado, pero quieres que se lea como, VA, puedes actualizar de forma rápida todas las 100 filas con una única actualización», añadía Marguglio.
«Recomiendo crear una lavadora para bases de datos», comenta Oleg de DevCom, «unificando todos los valores de campo posibles según una convención de nomenclatura predefinida».
«Por ejemplo, una base de datos que estaba limpiando contenía distintos valores para el campo ‘País’: ‘United States’, ‘USA’, ‘the United States,’ etc. Creé un sistema de automatización elaborado para predecir todos los posibles errores y unificarlos en un único valor, por ejemplo ‘USA’».
«Desafortunadamente, la misma tarea elaborada debía hacerse para el resto de campos y valores. Con todo, al final obtuve una base de datos limpia y funcional».«Crear una convención de nomenclatura unificada y una lavadora para limpiar la base de datos es indispensable para bases de datos grandes si quieres enviar campañas de correo electrónico adecuadas. De lo contrario, faltarán muchos de los contactos en la lista de distribución».
Oleg no fue el único profesional de marketing que recomendó automatizar el proceso de limpieza de la base de datos.
Brian Serocke de Beacons Point tuvo un problema parecido: «Múltiples valores de datos que no están estandarizados para un punto de contacto particular (por ejemplo, California, CA, Ca, ca, Cali, todos son valores posibles para ‘estado/región’). Estos campos «no estaban estandarizados con un menú desplegable en los formularios web. Además, las fuentes de datos sin conexión significaban que no había estandarización cuando se recopilaban los datos».
«En estos casos, necesitábamos exportar los datos a una hoja de cálculo, comprobar manualmente el campo en busca de múltiples valores y editar cada campo para estandarizar el valor. Entonces, teníamos que reformatear la hoja de cálculo (en función de la fuente) para subirla con éxito al CRM».
«Desde entonces, venimos utilizando herramientas de automatización de marketing para ejecutar flujos de trabajo para que los valores de datos sean consistentes en todos los contactos».Y Beacons Point ha visto grandes resultados.«Hemos reducido la dedicación de tiempo, manteniendo los datos en un 30 % y sacando provecho de la automatización para realizar el trabajo duro. Además, se han reducido errores potenciales y hemos eliminado la necesidad de asignar la tarea a un empleado».
«Limpiar los datos significa que puedes ser más personal y operar de manera más eficiente».
Algunas empresas han visto que la estandarización por adelantado de los datos del CRM funciona mejor para sus necesidades.
«Para eliminar problemas con las convenciones de nomenclaturas, crea un sistema de control de calidad que construya los hábitos correctos para el equipo de ventas», comenta Kimmie Champlin de Clutch.co.
«Echando un vistazo a los datos del equipo una vez por semana, identificarás con rapidez problemas en los datos e incluso tendencias sobre quién respeta las convenciones de nomenclaturas y quién no».«Adicionalmente, es conveniente estandarizar al máximo las convenciones de nomenclaturas. En líneas generales, puede ayudar mucho incluir siempre el nombre de la empresa o el canal de oportunidad al nombrar una oportunidad. Esto resulta especialmente importante si el CRM también contiene recursos de ventas, por ejemplo, plantillas de correo electrónico. “«Una vez el equipo haya establecido las líneas generales y el sistema de control de calidad, publica las convenciones de nomenclaturas correctas en ubicaciones apropiadas de la oficina o en un recurso compartido para que el equipo pueda encontrarlas con facilidad».«Si el CRM es nuevo», continúa Champlin, «las convenciones de nomenclaturas pueden parecer irrelevantes. Cuando tienes más de 200 000 partes de información, te sorprendería lo mucho que confunden al equipo los primeros registros». LyntonWeb incluye la limpieza de la base de datos en la fase de descubrimiento con los socios, comenta Jennifer Lux.
«Habitualmente vemos que los comerciales actualizan distintas propiedades y fases de la negociación, y esto hace que los informes sean confusos y falte visibilidad en las sutilezas del proceso de venta».
Después del descubrimiento, y una auditoría, los equipos de ventas y marketing reciben «recomendaciones holísticas».
«Este enfoque no solo estandariza el uso del CRM; también proporciona los informes necesarios por los mandos para poder tomar decisiones informadas».
«He visto muchos sistemas CRM en los que los comerciales utilizaban los campos de comentarios para información sumamente importante sobre sus clientes o tratos», comenta Gabriel Gheorghiu de G2 Crowd.
«Excepto [estos comerciales], nadie podía encontrar, y mucho menos entender, la relación con el cliente. Y cuando los comerciales abandonan la empresa, la información resulta prácticamente inservible».
Recomendación de Gheorghiu: «Los campos personalizados solo deberían crearlos los administradores. También es importante definir claramente qué se supone que debe hacer el campo nuevo, cómo se utilizará y quién se beneficia».
Y, cuando puedas, limita los campos de texto. «Los campos de texto son lo peor».
«Añadir nuevas opciones a listas existentes también es mala idea. Tenía un cliente que creó un país llamado Escandinavia porque tenía pocos clientes en Dinamarca y Suecia. Cuando esto cambió, empezó a usar los nombres de los dos países, pero en las transacciones antiguas aún se utilizaba Escandinavia como país, así que los informes no eran precisos».
También es buena idea limitar los campos de texto en formularios para clientes, comenta Martha Madero de Grou.
«Nos hemos encontrado con bases de datos que solo utilizan campos como el del correo electrónico o el nombre y, después, tienen campos abiertos como el de mensaje o ‘qué estás buscando’, que permiten al usuario escribir lo que quiera».
«Esto es complicado de usar porque debes poder analizar los perfiles, las necesidades y otras cosas como la temporización y el presupuesto, y sin la estructura en la forma en la que se captura la información, resultará complicado identificar palabras clave consistentes que permitan detectar tendencias».
«La solución a esto es, básicamente, estructurar correctamente los campos que utilizas en los formularios e intentar obtener respuestas de opción cerrada».«Es importante determinar la cantidad adecuada de campos que quieres utilizar en un formulario y la parte de información correcta por la que preguntarás», indica Madero.
«No preguntes cualquier cosa porque sí, determina qué necesitas analizar y, después, pregunta esa parte de información».
Esc crea «un plan editorial atractivo con encuestas y contenido premium para descargar» para obtener información actualizada de los clientes, comenta Davide Fornasiero.
«Si un cliente potencial está involucrado, actualizará su [información de contacto]ۚ.»
La agencia de Fornasiero ha puesto esta táctica en buen uso: «Hemos limpiado una base de datos de 5000 contactos que estaba totalmente abandonada reinvolucrando a casi 3500 contactos a través de un plan editorial dedicado».
Scale My Empire utiliza el CRM de Copper, que reúne información de firmas de correo electrónico y Google, comenta Paul Higgins. Pero, a veces, esta información es incorrecta.
«Tenemos un asistente virtual que comprueba la dirección con el sitio web de la empresa para garantizar que es precisa. Esto sirve de ayuda para futuros informes y también nos permite enviar campañas a sectores geográficos concretos. «También tenemos campos personalizados para completar. Estos pueden incluir la experiencia de la persona, a qué sector pertenece, cómo nos ha encontrado, etc. El asistente virtual rellenará lo que sabe y, después, asignará el responsable de ventas dentro del CRM de ventas para completar el resto».«Esto ha conducido a un incremento en las conversiones de ventas en un 10 %.
Si quieres que este proceso resulte más sencillo, Peter Caputa de Databox recomienda crear vistas de los datos del CRM para que alguien actualice los registros manualmente. «Por ejemplo, si tienes una base de datos de contactos que has creado y necesitas saber algo de ellos que únicamente puedes obtener mirando sus sitios web, puedes contratar a alguien para que revise estos clientes potenciales y actualice la información que necesitas. Por ejemplo, contratamos a alguien de Upwork para identificar las distintas herramientas que las agencias de marketing recomiendan a sus clientes. Me encanta la forma en la que Insycle hace que resulte fácil proporcionar esta lista a alguien de fuera de la organización y le da la capacidad de actualizar los campos. Antes debíamos descargar y volver a cargar las hojas de cálculo y nos volvíamos locos».
«Al mismo tiempo, marketing sigue importando datos (en formatos como .XLS o .CSV) en el CRM sin los campos correctos o sin la depuración de datos de eventos o campañas actuales. Lo que sucede es que, con el tiempo, surgen problemas como la duplicación de contactos si no se lleva a cabo un mantenimiento o una gestión con regularidad».
James Pollard de The Advisor Coach está de acuerdo en la limpieza de los datos:
«Por ejemplo, una persona podría haber interactuado con tu empresa utilizando dos direcciones de correo electrónico distintas. En estos casos, puede que envíes el mismo mensaje de seguimiento dos veces a la misma persona. Esto genera en el cliente potencial una imagen de falta de profesionalidad y de que no sabes qué estás haciendo».
¿Cómo eliminan los profesionales de marketing los contactos y otros datos duplicados de sus CRM? Nos han hecho varias sugerencias.
Nathan Heider de Campaign Creators utiliza un proceso manual para la deduplicación de HubSpot:
selecciona de cuál de los dos contactos deseas conservar la información
haz clic en ‘Acciones’, debajo del nombre del contacto
selecciona ‘Fusionar’
escribe el nombre del contacto que quieres fusionar
Mientras que algunas empresas eliminan los contactos duplicados de forma ocasional, algunos profesionales de marketing nos han dicho que lo hacen con regularidad. Eliminar datos duplicados se convierte en una parte consistente de su trabajo.
«Normalmente, nuestra organización reduce los duplicados y corrige los datos incompletos en nuestro CRM trimestralmente para mantener la base de datos limpia y garantizar informes precisos», comenta Colton De Vos de Resolute Technology Solutions.
Durante el proceso de limpieza, el equipo decidirá si desea fusionar negocios/contactos duplicados, eliminar uno de ellos o mantener ambos. Esto puede resultar confuso porque algunos de los datos pueden ser correctos en ambos y asegurarte de conservar la información adecuada puede resultar difícil si no la has introducido tú».
«El proceso de limpieza a menudo supone contactar con las personas indicadas como propietarias del 'contacto' o 'negocio' y determinar qué hay que conservar».
DDI Development «hace un proceso de revisión y comprobación rutinarias de duplicados en su flujo de trabajo continuo, en lugar de hacerlo de forma puntual», comenta Alexandra Zelenko.
«De nuevo, utilizamos Insycle para identificar contactos duplicados. Por supuesto, HubSpot no permite introducir un segundo contacto con la misma dirección de correo electrónico. Pero, dado que captamos clientes potenciales de una variedad de sistemas y que, a veces, no siempre obtenemos la dirección de correo electrónico al momento, a menudo terminamos con varios registros para la misma persona. Puede que, inicialmente, solo sepamos el número de teléfono (es el caso de llamadas telefónicas entrantes) o que hayan utilizado una dirección de correo electrónico distinta al rellenar un segundo formulario. Entonces, en Insycle, buscamos contactos con el mismo número de teléfono o el mismo nombre y apellido, y después los fusionamos cuando resulta apropiado. Insycle nos permite encontrar duplicados a partir de cualquier valor de campo parecido. De esta forma podemos identificar y fusionar registros duplicados con rapidez», comentaba Gabriel Marguglio de Nextiny Marketing, fiel usuario de Insycle.
Bryan Gorman, también de Nextiny, nos explicaba esto en más detalle. Anteriormente habían utilizado software como AirCall y CallRail para captar clientes potenciales por teléfono. «Esto generaba datos peculiares en HubSpot. Para poder crear un cliente potencial en el CRM de HubSpot, CallRail autorellena la propiedad del campo de correo electrónico con [phonenumber]@call.com. Esto es un lío cuando creamos listas y tenemos que segmentar por ‘Correo electrónico que no contiene @call.com’».
«Por fortuna, usar Insycle nos ha permitido reducir el tiempo necesario para corregir problemas como este, y problemas del ciclo de vida, de 2–3 horas a 30 minutos por cliente», añadía Marguglio.
Pero se trata únicamente de ahorrar tiempo. La limpieza de datos del CRM juega un papel aún más importante.
Los comerciantes están de acuerdo en que eliminar campos de datos duplicados es clave para un proceso de marketing y ventas efectivo. «[Al fusionar campos duplicados,] obtenemos datos precisos y actualizados que nos ayudan a mejorar las relaciones con los clientes, maximizar las ventas y las ventas cruzadas, etc.», añadía Zelenko.
A veces el problema está en tener dos contactos para la misma persona. Puedes tener información duplicada en varios contactos. Esto toma más espacio y hace que las entradas sean más complicadas de lo que deberían ser.
Casey LeBrun de Revenue River nos comentaba el proceso de su agencia:
«Por ejemplo, reunimos a todos los comerciales para decidir qué cargos queremos recopilar. Esta lista final diferirá de las propiedades duplicadas y los campos que ya tienes».
«Entonces utilizamos la automatización para copiar los valores de las propiedades existentes en nuestros nuevos valores estandarizados. Si hay un campo sin correspondencia, lo pondremos dentro de otro campo».Michele de MKT4EDU describía un proceso más sencillo: «Defino UNA propiedad principal para recibir la información y limpio el resto (borro el valor y elimino)».
Los comerciales valoran que se mantengan los datos limpios. Pero la fuente de campos duplicados con información parecida en registros individuales no son solo los comerciales y profesionales de marketing.
“[Una] empresa de SaaS puede estar impulsando datos de uso al CRM sobre el uso de productos de los clientes con la plataforma/aplicación», comenta Drew Cohen de SmartBug Media.
«Con integraciones como esta que implican el uso de una API, hay una tendencia de que las cosas se compliquen de forma exagerada. Tiempo en la plataforma, métricas de participación, etc. suelen ser áreas en las que habitualmente vemos duplicación, con varios campos con nombres y datos parecidos».«Cuando nos encontramos con este problema, primero nos gusta auditar todos los campos que provienen de la fuente. En este ejemplo, la fuente sería la plataforma/aplicación SaaS. Observamos todos los campos que se envían al CRM de esa fuente. Esta auditoría es la base de lo que se convertirá en un ejercicio de limpieza».
«Determinamos si existe algún problema de duplicación y, después, establecemos flujos de trabajo para mover los datos de una propiedad a otra en caso necesario. Con las herramientas de automatización de marketing/flujos de trabajo de CRM, esto resulta un proceso relativamente eficiente si la auditoría es exhaustiva y se ha establecido una estrategia de limpieza».
La limpieza de datos del CRM empieza con una auditoría. Como comentaba Drew, la limpieza del CRM es la base que establece el escenario para obtener mejores resultados en el futuro.
«Con la función de agregar de Insycle», comentaba Chris Hobbs de Eyeview, «hemos podido transferir datos de forma rápida y precisa de campos [de datos duplicados] a nuevos campos».
«Tenemos mejor calidad de datos con los que trabajar y hemos reducido el número de campos, por lo que las entradas y los informes son mucho más eficientes. Hemos ahorrado tiempo a la hora de obtener datos más precisos y más fáciles de entender», indicaba Hobbs. Cohen está de acuerdo en que «El impacto positivo de esto es una reducción drástica en los campos del CRM en general, además de en la cantidad de datos que los profesionales de marketing y ventas deben cribar».
Los profesionales de marketing recomiendan varios criterios para identificar contactos que se pueden eliminar con confianza del CRM.
«Habitualmente, cuando encontramos datos incompletos de un contacto, hablamos con los socios para determinar si se trata de contactos viables y cualificados, o no», comenta Matthew Boyle de Adventii.
«A menudo, terminamos por eliminar todos los contactos incompletos del CRM, y nos centramos únicamente en los contactos que cuentan con toda la información.«Después de limpiarlos, las empresas ya no perderán tiempo haciendo el seguimiento de clientes potenciales no cualificados o congelados».
La limpieza de datos del CRM ayuda a prevenir ese congelamiento.
Gem Latimer de BabelQuest dice que «[c]ontar con un número significativo de contactos con bajas de suscripción o rebote duro» es un problema común. No puedes enviarles correos electrónicos, pero ocupan espacio en el sistema, lo que puede implicar que estés pagando más.
«Poder rastrear el número de rebotes duros y bajas de suscripciones es una gran ventaja».
«Utilizamos HubSpot y las herramientas de listas para ponerlos en un mismo lugar, antes de revisarlos y decidir si: a) no son necesarios y pueden eliminarse, o b) son clientes potenciales activos o clientes y es necesario contactarles para saber por qué se han dado de baja (o actualizar su dirección de correo electrónico si era incorrecta), o c) corregirlos si se trata de un error del sistema».
Nectafy usa un filtro de HubSpot para encontrar clientes potenciales muertos, comenta Gabby Shultis.
«Los parámetros exactos varían entre clientes y cómo el equipo de ventas identifica un cliente potencial muerto», dice Shultis. Pero estos son algunos criterios comunes:
Hora de la última visita del contacto > X días
El contacto no ha abierto ningún correo electrónico en > X días
El contacto no se ha suscrito al blog
«Al eliminar todos los clientes potenciales muertos del cliente, pueden centrar su atención en los contactos que importan de su base de datos, aquellos que en realidad tienen probabilidades de convertirse en un MQL, SQL o cliente potencial».
Sea como sea la manera en la que decidas limpiar la base de datos, es importante tener un sistema. Cuando hayas creado un conjunto de reglas para que puedan seguirlas los equipos de marketing y ventas, conviértelo en un hábito.
Así es como evitarás más errores en el futuro y mantendrás una vista de cliente único mediante la limpieza de datos. Tanto si te encuentras con datos duplicados, incompletos o incorrectos en tu sistema de CRM, tener un plan paso a paso para seguir te pondrá en una situación más favorable.
Por supuesto, no existe una forma de obviar por completo la limpieza de una base de datos. Entre los datos del CRM siempre habrá datos inservibles. Los datos introducidos por humanos siempre contendrán alguna errata, error u otro problema. Contar con datos limpios se consigue con persistencia. Pero si puedes crear un sistema que funciona y asegurarte de que tu equipo lo utiliza, ahorrarás mucho tiempo a largo plazo.
Descubre más sobre cómo Insycle puede ayudarte limpiar datos de HubSpot y mejorar las operaciones de datos en general.