Cuando piensas en la limpieza de los datos, probablemente pienses en los datos que faltan, en los datos con erratas y errores, o en los registros duplicados que pueden atascar los engranajes de tus operaciones de marketing y ventas.
Pero un aspecto clave de la limpieza de datos que muchas empresas pasan por alto es la normalización de los datos, que a menudo es incluso más importante para mantener una base de datos de clientes limpia y organizada. De hecho, la normalización de los datos impulsa todo el proceso de limpieza de datos. Sin datos normalizados, es muy difícil comprender plenamente cuántos errores de datos hay en la base de datos de clientes.
La normalización de datos consiste en estructurar tu base de datos relacional de clientes para que siga una serie de normas. Esto mejora la precisión y la integridad de los datos, a la vez que facilita la navegación por la misma.
En pocas palabras, la normalización de los datos garantiza la uniformidad del aspecto, la lectura y la utilización de los datos en todos los registros de la base de datos de clientes. Esto se consigue estandarizando los formatos de campos específicos dentro de la base de datos de clientes.
Una base de datos de clientes puede incluir campos como el nombre, el nombre de la empresa, la dirección, el número de teléfono y el cargo. Cada uno de estos registros podría expresarse de muchas maneras en un conjunto de datos.
Estos son algunos ejemplos:
Estos son ejemplos estándar del tipo de campos que deben ser normalizados.
Cada empresa tiene diferentes criterios a la hora de normalizar sus datos. Los datos normalizados son fundamentales para los sistemas que los utilizan, como los sistemas de automatización del marketing, las ventas y los informes.
Ahora, la gran pregunta: ¿Por qué? ¿Por qué debería dedicar todo ese tiempo y esfuerzo a normalizar mis datos? Puede parecer innecesario si no estás notando ningún problema grave por los campos no normalizados.
La respuesta es sencilla. La mayoría de los efectos negativos de los datos de baja calidad pasan desapercibidos. Por supuesto, puede dar vergüenza ver que te dirijas a un cliente potencial como "JAMES" en un correo electrónico de marketing automatizado. Pero no es el fin del mundo.
Pero no se ven todos los efectos ocultos de los datos de baja calidad de los que nunca se habla ni llegan a la dirección. Pero estos efectos pueden perjudicar a las empresas que dependen de los big data a lo largo del tiempo.
Cuando se tienen datos de baja calidad, los equipos de marketing tienen miedo de inyectar más personalización basada en datos en las campañas de marketing. Incluso los pequeños errores, como el uso incorrecto de las mayúsculas en los nombres, pueden tener un impacto en la reputación de tu marca a largo plazo.
Los equipos de ventas también se ven afectados. La falta de datos y su baja calidad implican que carecen del contexto crítico que necesitan para hablar directamente de las mayores preocupaciones de los clientes y clientes potenciales. Esto conduce directamente a un descenso de las ventas y a un análisis de baja calidad.
Además, los datos de baja calidad afectan negativamente a la puntuación de clientes potenciales, lo que dificulta la capacidad de los agentes comerciales para segmentar y categorizar eficazmente a los clientes potenciales, de modo que puedan relacionarse con ellos de forma efectiva.
Estas son cinco de las principales razones por las que todas las empresas deberían normalizar los datos de sus clientes de alguna forma.
Con los datos normalizados, es mucho más fácil encontrar y combinar los registros de los clientes duplicados. Los registros de clientes duplicados dificultan la experiencia de tus clientes en cada punto de su recorrido, incluyendo todas las interacciones con el marketing, las ventas y la asistencia, tanto antes como después de la venta. Con los registros duplicados, las empresas nunca pueden estar seguras de que están trabajando con información completa cuando hacen referencia a un solo registro.
Cuando se trata de marketing, los registros duplicados pueden hacer que los clientes potenciales reciban el mismo material de marketing más de una vez. En ventas, dividir los datos de un solo cliente entre dos registros significa que los agentes comerciales pueden relacionarse con los clientes potenciales sin tener la información adecuada.
¿Cómo puedes segmentar y categorizar eficazmente a los clientes y clientes potenciales para poder enviarles mensajes personalizados si no tienes ninguna confianza en los datos que utilizas para ello?
Imagina que eres una empresa B2B. Quieres segmentar tus clientes potenciales en función de su cargo. Tiene sentido, ¿verdad? No querrás presentar tu solución a un director general de la misma manera que a un director financiero. Tienen necesidades y preocupaciones diferentes y tu mensaje debe reflejarlo.
Sin una base de datos normalizada, es posible que encuentres que muchos clientes potenciales que deberían estar segmentados en el mismo grupo no lo están, porque sus cargos están muy dispersos. En el caso del segmento de directores generales, es posible que veas diferentes segmentos basados en los datos no normalizados, como:
Se pueden utilizar diferentes títulos para describir el mismo segmento. Sin la normalización y la estandarización, estos clientes potenciales pueden terminar en diferentes grupos, lo que dificulta su análisis.
La puntuación de clientes potenciales es el proceso de asignar un valor a determinados clientes potenciales o cuentas en el CRM para poder priorizar eficazmente las mejores oportunidades. Una puntuación de clientes potenciales eficaz se basa en datos de alta calidad para segmentar activamente esos clientes potenciales. Utilizando nuestro ejemplo anterior, un B2B podría asignar puntuaciones a los clientes potenciales utilizando su cargo como una de las variables. Un director general puede ser más valioso que un director de marketing como cliente potencial, y la puntuación más alta permite a los equipos de ventas dar prioridad a esos clientes potenciales.
Pues bien, sin datos normalizados para el cargo, muchos de tus clientes potenciales recibirán puntuaciones inexactas. Esto se extiende a todos los campos que se utilizan en el proceso de puntuación de clientes potenciales. La falta de normalización en toda la base de datos puede significar que cada cliente potencial reciba una puntuación inexacta.
Para que tu equipo de marketing avance en la personalización dentro de tus campañas de marketing, tienen que tener fe en los datos que están utilizando. Si no pueden introducir los nombres de pila de forma realista en una campaña de marketing sin que aparezca un montón de "JANE", "jane" u otros errores comunes en los datos que se envían a los clientes, sencillamente no los van a utilizar.
Enviar mensajes personalizados con datos de baja calidad y no normalizados es más perjudicial que beneficioso.
Con los datos normalizados, podrás identificar los datos redundantes en un conjunto de datos de clientes, incluso cuando esos datos redundantes estén alojados en varios campos diferentes. Para normalizar los datos, hay que preguntarse qué es lo que intenta decir el campo. ¿Qué es lo que los datos están rastreando? Una vez averiguado esto, se puede identificar cuándo los campos intentan decir lo mismo y combinarlos para evitar confusiones y limitar los costes. La agregación de datos es fundamental para el análisis.
Con la normalización de los datos, te aseguras de poder mantener las aplicaciones e integraciones de terceros funcionando sin problemas. Cada aplicación tiene diferentes especificaciones sobre cómo deben formatearse los datos para que funcionen con el programa. Incluso un simple cambio de formato puede alterar una integración de terceros.
Con las funciones de automatización de Insycle, puedes asegurarte de que tus datos siempre tengan el formato necesario y de que tus integraciones con aplicaciones de terceros nunca se alteren.
Insycle es la herramienta perfecta para normalizar los datos de los clientes. Puedes utilizar las plantillas prediseñadas de Insycle o personalizar tus propias plantillas para los procesos de datos de tu organización. Insycle facilita la identificación de los problemas de estandarización y la normalización de los datos.
Además, cuando te registres por primera vez en Insycle, se analizarán los datos de tus clientes y se generará una Evaluación del estado. En esta Evaluación del estado se incluyen varias categorías predefinidas que ayudan a las empresas a normalizar y estandarizar. La Evaluación del estado proporciona enlaces para solucionar estos problemas directamente.
La Evaluación del estado permite crear plantillas personalizadas, de modo que los problemas de estandarización específicos de tu empresa se pueden rastrear y solucionar a medida que surgen.
Además, Insycle facilita la normalización de tus datos de forma periódica. Una vez que hayas configurado tu plantilla, puedes programarla para que se ejecute automáticamente a intervalos determinados.
Y, cuando se integra con HubSpot, Insycle puede conectarse directamente a los flujos de trabajo, garantizando que los datos se normalicen incluso antes de que lleguen a la base de datos de HubSpot.
Con Insycle, puedes normalizar los datos en todos los campos relevantes y configurar esas plantillas para que se ejecuten automáticamente, garantizando que los datos de tus clientes estén limpios, sean coherentes y estén normalizados.
Pero Insycle es mucho más que una herramienta de normalización de datos. Es una plataforma completa de gestión de datos de clientes.
Insycle permite a los equipos de operaciones solucionar los problemas de calidad de los datos de CRM de forma masiva y automatizar el proceso de mantenimiento de los datos. Sin Insycle, el coste de los datos erróneos es un importante punto ciego para los responsables de marketing y ventas, y un obstáculo para el desarrollo del trabajo por parte de sus equipos.
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