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Chuck Schaeffer Lecciones Aprendidas en las Conversiones de Datos de CRM

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Por Chuck Schaeffer

Los Datos del cliente son el Activo Más Valioso de la Información – Si se les Presta Atención.

Uno de los más grandes potenciales de la Gestión de la Relación con los Clientes (CRM por sus siglas en inglés) se deriva del potencial uso de la información y del conocimiento que pueden ayudar a desarrollar las relaciones con el cliente y el modelo de negocio de la compañía. El software de CRM puede compilar datos de manera de ofrecer información inteligente a los trabajadores con conocimientos del tema y los que toman decisiones, tales como los factores que influencian las relaciones con el cliente, las mediciones clave de rendimiento, pronóstico de ventas y modelos empresariales pro forma. Sin embargo, la calidad de los datos debe estar intacta para que la información tenga credibilidad, sea confiable y se pueda usar. Por esto, tanto la integridad como las medidas de calidad de los datos son cruciales para lograr el éxito de las estrategias de CRM y de la implementación del software.

A pesar de las lecciones aprendidas y las mejores prácticas relativas a las conversiones de datos, muchas implementaciones de software provocan un retraso en la etapa inicial del proyecto debido a que no se examinan los datos antes de su conversión – seguido por el inesperado descubrimiento de datos erróneos, duplicados, incompletos y ficticios. Esto a menudo da como resultado que aparecen tareas nuevas que hay que agregar al plan de proyecto para la depuración de datos y hace que el equipo de proyecto se retrase con respecto al plan en la fase inicial del proyecto.

Planeación y Depuración de la Conversión de Datos

Las medidas para la planificación y evaluación de la calidad de datos deben ser iniciadas al principio del proyecto de implementación de CRM para mitigar las demoras en el proyecto. Durante la implementación del sistema, los datos ya existentes son usualmente convertidos de manera electrónica al nuevo sistema de CRM. Estos datos deben ser revisados, depurados, filtrados y posiblemente reunidos antes de que éstos sean migrados a un nuevo sistema de Gestión con el cliente. Un proceso sistemático debe ser implementado para asegurase que los datos de valor no son perdidos y que los datos ficticios no son transferidos.

Primero, localiza tu antiguo sistema de CRM dentro de los campos de datos del nuevo sistema de CRM. Si no existe un campo en el nuevo CRM, decide si los datos heredados son útiles. De serlo, es posible que tu nuevo sistema de CRM te dé la flexibilidad de crear campos definidos por el usuario? De no serlo, puede que sea necesaria la personalización del software. De manera alternativa, considera reubicar algunos datos dentro de otros campos que no se estén utilizando dentro de la nueva aplicación de CRM.

Cuando reubiques los campos de datos, asegúrate que el formato en los campos de destino es el mismo y que su tamaño será suficiente para albergar los datos existentes. Si el campo de destino es de menor tamaño y no se puede ampliar, tienes que considerar las diferentes maneras para abreviar tus datos heredados o de lo contrario reducirlos.

Tómate el tiempo para revisar manualmente los datos y verificar el tiempo, la utilización y el valor de los mismos. Existen antiguos clientes que no han hecho negocios contigo por mucho tiempo? Hay datos que tengas que mantener sobre contratos o garantías? Existen temas legales? Recuerda. Tú puedes almacenar tus datos de tal manera que satisfagan los requerimientos regulatorios en vez de convertirlos a un nuevo sistema si no van a ser utilizados.

Hacer la conversión de datos ficticios reduce en general la calidad de los datos y la confianza en el nuevo sistema. Antes de importar las listas previamente compradas, mírale la fecha a esas listas. Los contactos de las listas se hacen obsoletos a una tasa del 2% mensual. Si tienes una lista de mercadeo que tiene 3 años o más, te convendría o depurarla o desecharla, antes de cargarla al nuevo sistema. Incluso los contactos que has conocido por un tiempo vienen y van. Asegúrate de no importar contactos ficticios. La mayoría de los contactos debe tener cierta relevancia, alguien con quien hayas hablado y con quien hayas hecho negocios, no con alguien a quien le enviaste un correo electrónico y de quien nunca recibiste respuesta. Estos contactos tienen dirección, número telefónico o correo electrónico? No tiene ningún sentido sólo mantener nombres de contactos los cuales pueden ser o no ser válidos.

Verificación de Datos del Cliente

La mejor manera de asegurar que el dato de tu cliente es correcto, es verificarlo. Existen servicios contratados que verifican por ti los datos de la compañía y las listas de contactos. Estos servicios típicamente cuentan con bases de datos con los que se comparan y comprueban los datos. Estos servicios se encargan de llamar y verificar los contactos que no concuerdan.

Mejor aún, meses antes del inicio del proyecto de implementación de CRM, haz que tu servicio al cliente agregue los procedimientos de verificación de contactos a su soporte regular o a sus procesos de mayor alcance. Al final de cada llamada de servicio al cliente, tu representante puede verificar la información con el cliente. Esto sólo es para ocuparse de sus clientes actuales, sin embargo probablemente éstos son los clientes más valiosos y si posteriormente eliges usar un servicio de verificación de terceros, los cargos serán menores de acuerdo al número de contactos confirmado previamente.

Los Estándares de Datos de CRM

Una vez que el sistema de gestión de relación con el cliente está en producción, existen varios procedimientos de control que puedes implementar para mantener la calidad de los datos. Primero, establece una política de calidad de datos que incluya estándares y procedimientos de registro de datos. Los estándares de datos deben especificar si tus datos deben estar todos en mayúscula o mayúsculas combinadas, abreviaciones estándar, datos mínimos requeridos, formatos de datos, tales como formatos de números telefónicos y formatos de fechas. Elimina los errores de ortografía creando una lista de opciones para ciertos tipos de datos, tales como países y estados. Considera otros casos en los cuales puedes usar una lista de opciones (los cuales deben ser lo suficientemente pequeños para que los usuarios utilicen la tecla de desplazamiento lo menos posible o no tengan que usarla). Tales casos pueden incluir industrias, rangos de ingreso, productos, etc…

Es buena idea desarrollar una manera consistente de llamar a los clientes de modo que las compañías sean nombradas consistentemente, de manera de asegurar un común entendimiento y una rápida extracción de clientes, y reducir la probabilidad de que la misma compañía sea inscrita con dos nombres. A continuación encontrarás algunas medidas que debes considerar durante tu implementación para utilizar las mejores prácticas al momento de nombrar las cuentas de los clientes.

  • Nombres múltiples: De manera de asegurar consistencia entre los nombres de los clientes, primero puedes determinar qué nombre usar para los clientes que son mencionados con más de un nombre. Por ejemplo, debes determinar si tu política es registrar el nombre legal del cliente o el nombre más reconocido del mismo. Como ejemplo, si tu política es registrar “Sears, Robuck & Company” o simplemente “Sears”.
  • Nombres acrónimos: Determina si debes usarlo o no, o bajo qué condiciones usar los nombres acrónimos como nombres de los clientes. Por ejemplo, si la compañía está registrada como “America Online” o “AOL”.
  • Nombres con prefijos: Define si es tu política mantener o remover el prefijo, nombre, pronombre o palabra clave que precede el nombre del cliente. En otro caso, sólo define si incluir o remover el artículo “El” o “La” cuando proviene del nombre del cliente. Por ejemplo, puedes mantener o remover el artículo “El” o “Ella” cuando registras el nombre organizacional de “El Condado de Palm Beach”, “Las Compañías Titan”, “El Grupo Hartford” o “La Sinfonía de Nueva York”.
  • Abreviaciones: Determina si prefieres usar o evitar abreviaciones en los nombres de los clientes. Por ejemplo, si la organización registró “US Steel”, U.S. Steel” o “United States Steel”. Si decides usar abreviaciones en los nombres de los clientes, elige si las abreviaciones deben ser ingresadas con o son puntos.
  • Evita utilizar los siguientes caracteres en el nombre del cliente: \ / : * ¿ < > | # “ , $ & [ ].

Establece requerimientos mínimos de datos para varios tipos de registro o transacciones. Los nombres y números telefónicos pueden ser suficientes en algunos casos. Sin embargo, si eres una compañía que depende fuertemente del mercadeo vía correo electrónico, se debe obtener una dirección de correo electrónico. Muchos clientes incluso prefieren ser contactados vía e-mail antes que por teléfono. Obtener el sexo y la edad es complicado, pero puedes establecer un rango de edades de los cuales resulta más probable la respuesta de los clientes. Otra información de utilidad tal como la relativa a los ingresos familiares o los ingresos de las empresas (para clientes de empresa a empresa), la fecha de la última compra por internet o incluso en qué tiendas por departamento compran los clientes, puede añadir inteligencia de datos para un mercadeo objetivo posterior, promociones de productos o programas de lealtad.

Para llenar esas grietas, puedes instruir a tus representantes de servicio al cliente a recaudar la información necesaria en cada oportunidad que se presente. Lo puedes hacer de manera relativamente fácil al agregar pocas líneas en el guión de llamadas. Durante cada llamada, tu representante de servicio al cliente le puede pedir al que llama, que le valide la información de mayor importancia para tu
negocio. Adicionalmente a la información del contacto, no olvides datos tales como títulos profesionales, los cuales pueden ser una información reveladora, indicando si el contacto toma decisiones o son quienes ejercen influencia en la decisión y si pueden ser aprovechados para campañas de mercadeo muy específicas.

Eliminación de Duplicación de Datos o Deduplicación de Datos

La mayoría de los sistemas de CRM padecen de datos duplicados y mientas más tiempo pasa sin abordar el problema, mayor será el riesgo en la integridad de los datos y en la pérdida de confianza del usuario. Incluso cuando los usuarios han aprendido a realizar una búsqueda antes de ingresar un nuevo registro, en plena llamada de soporte al cliente o en una nueva situación imprevista, los usuarios a veces cometen el error de no verificar primero si el nuevo registro ya está en el sistema. Se requieren tres medidas para combatir este problema común, que son: imposición por parte de la gerencia de los procedimientos para la calidad de los datos (por ejemplo, identificar a los infractores y adoptar medidas correctivas para ellos); Implementación de sistemas automatizados de revisión de datos para chequear la fuente de los nuevos registros; y la verificación periódica de datos duplicados y la fusión de los mismos.

Varios sistemas de CRM ofrecen rutinas programáticas tales como notificaciones de duplicación de datos en tiempo real que te advierten si estás a punto de ingresar un cliente o contacto duplicado. En algunos casos, la duplicación puede ser aceptable conforme a tus políticas de calidad de datos, tales como la misma compañía en diferentes localidades. Sin embargo, una advertencia o la opción de fusionar la nueva información con un registro existente puede ser de gran utilidad.

La mayoría de los sistemas de CRM tiene capacidades de detección y fusión de duplicación de datos orientados a agrupaciones por lotes. Sin embargo, alguien necesita estar encargado de iniciar el proceso, revisar los reportes recomendados, determinar los datos que deben ser deduplicados o que permanezcan aislados y entonces para que se fusionen los registros, determina cuál registro es el amo y cuál es el subordinado.

También existen proveedores de servicio de calidad de datos, los cuales integran los registros del cliente en el momento de su ingreso o revisión de manera de validar nombres y direcciones con respecto al servicio postal de EEUU u otras bases de datos, y obtener registros corregidos así como llenar los campos que faltan. Estos servicios pueden insertar automáticamente códigos postales ausentes basados en las direcciones o viceversa, corregir códigos de área de números telefónicos, aplicar caracteres comunes de formato tales como corchetes, guiones en los números telefónicos e incluso aplicar reglas para identificar que IBM es lo mismo que Sistemas Internacionales de Negocio (International Business Systems) e insertar el nombre correcto en conformidad con tu procedimiento de calidad de datos.

Ningún sistema de CRM puede permanecer limpio sin un guardián de datos, alguien que sea responsable de asegurar que se están siguiendo los estándares de calidad de datos y a su vez depurando periódicamente las bases de datos, de manera de evitar duplicaciones, errores y relevancia. Muchas compañías grandes tienen equipos de gente, cuya responsabilidad es asegurar la integridad y exactitud de los datos.

Consideraciones Globales

Para compañías internacionales, la calidad de los datos adquiere más desafíos. Las bases de datos pueden tener que ser configuradas para soportar múltiples idiomas. Deben agregarse diccionarios para utilidades de corrección de ortografía, los cuales operan de manera independiente o en combinación con utilidades de duplicación automatizada. Caracteres no estándar o caracteres de doble byte, tales como Chinos, Japoneses o Koreanos puede que no funcionen con algunas rutinas de deduplicación de datos de sistemas de CRM. Si tu aplicación de software de CRM soporta caracteres tanto estándar como no estándar, vale la pena aislar los caracteres no estándar a diferentes campos localizados. Muchas compañías requieren que los campos clave principales permanezcan en un solo idioma, usualmente inglés, mientras que los campos localizados pueden ser usados en varios idiomas.

Las fechas y monedas pueden requerir de planificación avanzada en la implementación global de CRM. Más que el formato de las fechas, es importante detectar cómo funcionarán tus reportes en los diferentes husos horarios. Algo tan sencillo como el reporte del pronóstico mensual de las ventas puede provocar frustración, si la estructura de datos no se ha fijado de manera anticipada. Si tu gerente de ventas realiza su reporte mensual, incluye las situaciones desde la medianoche del primer día del mes hasta la medianoche del último día del mes? De quién es la medianoche? Del protagonista de la situación o del gerente de ventas? Si su Vicepresidente realiza el reporte desde Londres, serán diferentes estos dos reportes? Los husos horarios globales o estándar pueden resolver otros muchos de estos inconvenientes.

Los tópicos relativos a la moneda ocurren en varios escenarios. Con qué frecuencia tu sistema hará la conversión a la tasa de cambio? El tipo de tasa de cambio será una tasa de compra, tasa de venta, tasa de cambio al contado o algo diferente? Qué tipo de moneda utilizas para el informe? Si realizas un reporte hoy para el mes pasado, reflejará la tasa de cambio correspondiente al mes pasado o la tasa de cambio de estos últimos meses? Dicho de nuevo, al tener estas políticas y procedimientos en su lugar, se aligerarán estos tópicos. Las compañías globales tienen una moneda “base” oficial, usualmente regida por la localidad de la casa matriz de la compañía. Determina si los reportes se realizan en función de la tasa actual o en retrospectiva. – es uno u otro, no ambos. Si creas reportes con ambas opciones, asegúrate de que tus usuarios entiendan el resultado. La tendencia se vuelve un poco complicada pero si estableces las reglas, tus suposiciones deben incluir estas políticas.

Los sistemas de CRM requieren de cuidado y alimentación. Dirigirlos es como cuidar un organismo vivo; debes alimentarlos, establecer límites y tener un cronograma regular de mantenimiento. Los datos de tu cliente son posiblemente tu activo de información más valioso. Tu sistema de CRM te debe permitir almacenar, proteger y beneficiarte de este activo, así como transmitir la información para entender ampliamente tus relaciones con el cliente y servirlos de la mejor manera posible. End

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Guest Craig Tulley
  Can you recommend one of the data quality services which validate proper company addresses?
  Chuck Chuck Schaeffer
    In my prior CRM software I used the address verification service from Melissa Data. As the CRM system was online, and Melissa Data also offers an online service, the integration was fairly simple. That's the only service I have first hand experience with so I recommend a Google search to uncover others.
 

 

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Despite lessons learned and best practices regarding data conversions, many CRM implementations incur an early project delay because of a failure to survey the data prior to the conversion - followed by the untimely discovery of dirty data, duplicate data, incomplete data and bogus data. This often results in added tasks to the project plan for data cleansing processes and puts the project team behind plan early in the project.

 

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