{"id":63072,"date":"2020-06-23T00:00:00","date_gmt":"2020-06-23T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/guia-de-enriquecimiento-de-datos-como-enriquecer-y-optimizar-los-datos-de-crm-para-obtener-informacion-precisa\/"},"modified":"2022-03-10T13:30:22","modified_gmt":"2022-03-10T13:30:22","slug":"guia-de-enriquecimiento-de-datos-como-enriquecer-y-optimizar-los-datos-de-crm-para-obtener-informacion-precisa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/guia-de-enriquecimiento-de-datos-como-enriquecer-y-optimizar-los-datos-de-crm-para-obtener-informacion-precisa\/","title":{"rendered":"Gu\u00eda de enriquecimiento de datos: c\u00f3mo enriquecer y optimizar los datos de CRM para obtener informaci\u00f3n precisa"},"content":{"rendered":"

La personalizaci\u00f3n de los clientes es un imperativo del negocio digital que requiere datos de clientes limpios, actualizados y enriquecidos. El proceso de enriquecimiento de datos, que forma parte de un marco de gesti\u00f3n de la calidad de los datos, permite a las empresas aumentar los datos de terceros o consolidar los datos existentes para obtener informaci\u00f3n precisa y profunda sobre sus registros de clientes.<\/p>\n

En el competitivo mercado actual, la empresa que mejor conoce a sus clientes es la que lleva la delantera. <\/strong><\/p>\n

Pero el enriquecimiento de datos no es una empresa f\u00e1cil. Para que sea una iniciativa valiosa, hay que dar prioridad a un componente clave del proceso: el de la calidad de los datos. Para que un proceso de enriquecimiento de datos tenga \u00e9xito, necesitar\u00e1 datos limpios, fiables y utilizables <\/strong>.<\/p>\n

Este post le ayudar\u00e1 a entender el papel de la limpieza de datos en el proceso de enriquecimiento de datos y por qu\u00e9 es tan importante centrarse en la calidad de los datos.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el enriquecimiento de datos?<\/h2>\n

Un CRM suele contener informaci\u00f3n b\u00e1sica de contacto, como nombres, direcciones de correo electr\u00f3nico, n\u00fameros de tel\u00e9fono, etc. Las empresas necesitan m\u00e1s informaci\u00f3n para conocer mejor a sus clientes.<\/p>\n\n\n\n\n\n
Nombre<\/td>\nApellido<\/td>\nTel\u00e9fono<\/td>\nEnv\u00ede un correo electr\u00f3nico a<\/td>\nDirecci\u00f3n<\/td>\n<\/tr>\n
Randy<\/td>\nHanscom<\/td>\n231-821-8063<\/td>\nrh@groupbuff.com<\/td>\n4085 Bee Street, Holton MI<\/td>\n<\/tr>\n
Mark<\/td>\nWatkins<\/td>\n605-857-1883<\/td>\nwatkins@syncamore.com<\/td>\n2911 Hartway Street, Yankton<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Por ejemplo, \u00bfd\u00f3nde trabaja el cliente A? \u00bfCu\u00e1l es su cargo? \u00bfCu\u00e1l es su marca tecnol\u00f3gica favorita? \u00bfCu\u00e1l es su estado civil o su nivel de ingresos? La informaci\u00f3n demogr\u00e1fica y firmogr\u00e1fica ayuda a enriquecer el CRM, permitiendo a la organizaci\u00f3n obtener informaci\u00f3n m\u00e1s profunda sobre sus clientes, que puede utilizar para aumentar el rendimiento de las ventas y el marketing.<\/p>\n

He aqu\u00ed un ejemplo de enriquecimiento de la base de datos a nivel b\u00e1sico. A los registros de contactos se a\u00f1ade informaci\u00f3n adicional sobre la empresa del cliente y los ingresos medios para obtener una visi\u00f3n completa del perfil del cliente. A medida que la organizaci\u00f3n ampl\u00ede sus objetivos de servicio al cliente o de personalizaci\u00f3n, se a\u00f1adir\u00e1n a esta base de datos datos datos dom\u00e9sticos como el estado civil del cliente, su situaci\u00f3n familiar, etc. El objetivo final es crear una visi\u00f3n de 360\u00ba del cliente<\/a>.<\/p>\n\n\n\n\n\n
Nombre<\/td>\nApellido<\/td>\nTel\u00e9fono<\/td>\nEnv\u00ede un correo electr\u00f3nico a<\/td>\nDirecci\u00f3n<\/td>\nProfesi\u00f3n<\/td>\nEmpresa<\/td>\nSalario (promedio)<\/td>\n<\/tr>\n
Randy<\/td>\nHanscom<\/td>\n231-821-8063<\/td>\nrh@groupbuff.com<\/td>\n4085 Bee Street, Holton MI<\/td>\nDirector de Marketing<\/td>\nGrupo Buff<\/td>\n$4000<\/td>\n<\/tr>\n
Mark<\/td>\nWatkins<\/td>\n605-857-1883<\/td>\nwatkins@syncamore.com<\/td>\n2911 Hartway Street, Yankton<\/td>\nDirector de ventas<\/td>\nSincronizaci\u00f3n<\/td>\n$8300<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Las organizaciones de nivel empresarial, como los bancos, los seguros y las empresas financieras, tienen dificultades para consolidar y enriquecer sus datos porque est\u00e1n almacenados en sistemas dispares.<\/p>\n

Las aerol\u00edneas y las empresas de viajes son los ejemplos perfectos de organizaciones que tienen datos dispares en cuatro o cinco bases de datos. Para mejorar la experiencia de los pasajeros, las aerol\u00edneas tendr\u00e1n que consolidar los datos de los mismos, como los nombres completos, las direcciones, los cumplea\u00f1os exactos, la asignaci\u00f3n de asientos, las tarjetas de cr\u00e9dito y cualquier informaci\u00f3n que facilite la personalizaci\u00f3n. Sin embargo, la mayor\u00eda de las compa\u00f1\u00edas a\u00e9reas no cuentan con un plan s\u00f3lido de gesti\u00f3n o enriquecimiento de datos que permita utilizarlos para impulsar el ML o Iniciativas de IA.<\/a> A medida que las empresas dan un paso adelante para beneficiarse del big data, el ML y la IA, necesitan enriquecer su CRM con datos sobre el estilo de vida y el comportamiento para ofrecer servicios personalizados. Sin embargo, para que esto sea posible, estas organizaciones tendr\u00e1n que limpiar, actualizar y gestionar tanto los datos estructurados como los no estructurados.<\/p>\n

El enriquecimiento de datos, por tanto, puede resumirse como una actividad que toma una gran cantidad de datos dispares, estructurados y no estructurados, procedentes de diversas fuentes, y los convierte en algo de valor.<\/p><\/blockquote>\n

El proceso – \u00bfC\u00f3mo se enriquecen los datos? <\/strong><\/h2>\n

Hay dos maneras de enriquecer los datos.<\/p>\n

    \n
  1. Aprovechar la riqueza de datos existente<\/li>\n
  2. Utilizar servicios de datos de terceros.<\/li>\n<\/ol>\n

    Su organizaci\u00f3n re\u00fane una gran cantidad de datos de clientes cada d\u00eda. Cada chat de ventas, cada interacci\u00f3n en las redes sociales, cada inscripci\u00f3n se registra en los CRM, los ERP y las hojas de c\u00e1lculo. Mientras que el marketing y las ventas pueden trabajar con los datos de los clientes en un CRM, la facturaci\u00f3n o la log\u00edstica pueden utilizar el ERP para almacenar la informaci\u00f3n. Esta visi\u00f3n dispar del cliente es un obst\u00e1culo para la experiencia del cliente y los objetivos de personalizaci\u00f3n. Por ello, es importante navegar primero por los sistemas internos para eliminar esta informaci\u00f3n, limpiarla (es decir, corregir las erratas, los errores, eliminar los datos obsoletos), purgar los datos innecesarios y fusionarlos para crear una \u00fanica versi\u00f3n de la verdad.<\/p>\n

    Por ejemplo, si utiliza ZOHO, esa informaci\u00f3n podr\u00eda perderse en las docenas de m\u00f3dulos y campos que pueden haber sido configurados por los miembros del equipo a lo largo de los a\u00f1os. En este contexto, el enriquecimiento de los datos significar\u00eda revisar los datos del CRM, limpiar las incoherencias, fusionar y purgar campos o datos innecesarios y crear un Golden Record (es decir, el registro m\u00e1s perfecto y preciso) de cada uno de sus clientes.<\/p>\n

    El otro tipo de enriquecimiento de datos implicar\u00eda el uso de servicios de terceros para proporcionarle datos firmogr\u00e1ficos (informaci\u00f3n sobre la empresa de un cliente), demogr\u00e1ficos y tecnol\u00f3gicos (su uso de la tecnolog\u00eda). Estos servicios proporcionan listas con verticales a\u00f1adidas que enriquecen sus datos, como la funci\u00f3n y el nivel de trabajo, e incluso la persona del comprador, para ver a sus clientes potenciales bajo una luz totalmente diferente. Estos servicios hacen el trabajo duro por usted: extraen informaci\u00f3n de los canales de las redes sociales, Google y otros dominios p\u00fablicos, lo que le permite obtener informaci\u00f3n completa sobre su audiencia.<\/p>\n

    Sea cual sea el m\u00e9todo que utilices, debes tener cuidado con la calidad. Si se extraen datos de los sistemas internos, hay que comprobar que no haya duplicidades ni problemas de higiene de datos (errores ortogr\u00e1ficos, erratas, formatos no estructurados, etc.). Si se trata de datos de terceros, deben estar limpios, verificados y validados.<\/p>\n

    Existe un proceso de enriquecimiento de datos que, si se sigue, dar\u00e1 como resultado el disco de oro definitivo. El siguiente proceso es un marco proporcionado por Data Ladder’s DataMatch Enterprise, un software de preparaci\u00f3n<\/a> y enriquecimiento de datos<\/a> de autoservicio<\/a>.<\/p>\n

    Paso – 1 Establecer el objetivo de enriquecimiento de datos<\/h3>\n

    La personalizaci\u00f3n de los clientes suele ser la motivaci\u00f3n clave para un objetivo de enriquecimiento de datos. Sin embargo, seg\u00fan nuestra experiencia, cuanto m\u00e1s estrecho y centrado sea el objetivo, m\u00e1s f\u00e1cil ser\u00e1 aplicar el proceso de enriquecimiento de datos.<\/p>\n

    Por ejemplo, una compa\u00f1\u00eda de seguros quer\u00eda mejorar la experiencia de sus clientes iniciando un plan de seguro m\u00e9dico para estudiantes universitarios. La empresa tuvo que decidir primero el tipo de datos que necesitaba y el nivel de segmentaci\u00f3n necesario para alcanzar este objetivo. A un nivel muy b\u00e1sico, necesitaban registros geneal\u00f3gicos, registros familiares, registros de propiedades e ingresos, registros sanitarios electr\u00f3nicos, registros de comportamiento y estilo de vida. La mayor\u00eda de los registros ya estaban disponibles en el dep\u00f3sito de la compa\u00f1\u00eda de seguros. Los registros de comportamiento y estilo de vida se obtuvieron de datos de terceros. Una vez realizada la recopilaci\u00f3n y segmentaci\u00f3n, la empresa comenz\u00f3 el proceso de limpieza, fusi\u00f3n y depuraci\u00f3n para consolidar los datos internos con los de terceros.<\/p>\n

    Para que el enriquecimiento de datos funcione, es imprescindible que los objetivos, la segmentaci\u00f3n de la audiencia y los conjuntos de datos est\u00e9n claramente definidos.<\/p>\n

    Paso 2 – Preparaci\u00f3n de los datos mediante herramientas de enriquecimiento de datos<\/h3>\n

    Esta es la parte m\u00e1s importante del proceso.<\/p>\n

    Si a\u00fan no dispone de un plan de calidad de datos, deber\u00e1 preparar los datos antes de proceder a su enriquecimiento.<\/p>\n

    Con DataMatch Enterprise, puede limpiar, desduplicar y consolidar fuentes de datos dispares para que los datos sean lo suficientemente buenos como para fusionarlos con un nuevo conjunto de datos.<\/p>\n

    El proceso de preparaci\u00f3n de los datos<\/a> implica:<\/p>\n

    Integraci\u00f3n de datos: <\/strong>Integre su fuente de datos, como un CRM de Salesforce o HubSpot, directamente en la plataforma. No tendr\u00e1 que perder tiempo con extracciones manuales de datos. Basta con conectar la fuente de datos y empezar a preparar los datos.<\/p>\n

    Perfilado de datos<\/a> <\/strong>: Este es un paso crucial para la limpieza de datos. Le ayuda a evaluar la calidad de sus datos y a identificar problemas en la fuente de datos a nivel de filas. Por ejemplo, puede ver cu\u00e1les de sus filas de datos carecen de direcciones de correo electr\u00f3nico o c\u00f3digos postales. No sabr\u00e1 qu\u00e9 arreglar si no puede ver lo que est\u00e1 mal y los problemas de calidad de los datos est\u00e1n tan arraigados, que simplemente no se observa. Es posible que ni siquiera sepa que algunos de sus campos tienen caracteres no imprimibles o signos de puntuaci\u00f3n dentro de sus datos telef\u00f3nicos o de direcci\u00f3n. Estos problemas invisibles se convierten m\u00e1s tarde en un cuello de botella y dificultan el proceso de enriquecimiento.<\/p>\n

    \"perfilado
    Perfilar los datos sucios<\/figcaption><\/figure>\n

    Limpieza de datos<\/a> <\/strong>: Los datos brutos son intr\u00ednsecamente defectuosos. Hay que limpiarlo de erratas, errores ortogr\u00e1ficos e incoherencias de formato. Considere la limpieza de datos como una transformaci\u00f3n de datos muy necesaria (transformar todos los nombres en min\u00fasculas en may\u00fasculas o eliminar todos los signos de puntuaci\u00f3n innecesarios en un campo). Una vez que se limpien los datos de estas incoherencias, ser\u00e1n utilizables y valiosos.<\/p>\n

    Deducci\u00f3n de datos<\/a><\/strong>: Es muy probable que tus datos tengan de tres a cuatro copias de una misma entidad. Si est\u00e1 consolidando datos de m\u00faltiples fuentes, entonces definitivamente terminar\u00e1 con duplicados. Por lo tanto, antes de a\u00f1adir m\u00e1s datos, coteje los datos existentes para eliminar los duplicados y aseg\u00farese de que existe un registro \u00fanico para cada entidad. Los datos duplicados son peligrosos. Esto conduce a an\u00e1lisis sesgados y dificulta la obtenci\u00f3n de una imagen completa de su audiencia.<\/p>\n

    \"cleaning<\/a>
    Limpieza y eliminaci\u00f3n de listas<\/figcaption><\/figure>\n

    Purga de fusi\u00f3n de datos<\/a> <\/strong>: Si ha extra\u00eddo datos de varias fuentes, por ejemplo de un CRM y un ERP, tendr\u00e1 que fusionarlos en un \u00fanico registro. Sin embargo, recuerde que ambas fuentes deben pasar por el proceso de limpieza y deduplicaci\u00f3n anterior antes de poder fusionarse. Una vez que haya fusionado estos registros, puede purgar los campos innecesarios y conservar s\u00f3lo los que necesita. Este proceso, hist\u00f3ricamente, se realizaba a trav\u00e9s de Excel o mediante complejas soluciones de gesti\u00f3n de datos que tardaban meses en realizarse. Una herramienta de enriquecimiento de datos de autoservicio como DataMatch Enterprise le permite lograr esto en cuesti\u00f3n de minutos.<\/p>\n

    \"Utilice
    Utilice el software de purga Merge para limpiar los datos de toda la empresa<\/figcaption><\/figure>\n

    Supervivencia de los datos: <\/strong>Es la \u00faltima etapa del proceso de enriquecimiento. Suponiendo que los datos de terceros est\u00e9n limpios (si no es as\u00ed, tendr\u00e1 que pasarlos tambi\u00e9n por el proceso anterior), ahora puede fusionar ese registro con el registro final y crear un registro maestro. Este registro maestro se puede exportar a la base de datos que elijas y ya tienes datos fiables para utilizar en tus campa\u00f1as.<\/p>\n

    Es necesario reiterar un punto clave: cualquier fuente de datos, ya sean datos de terceros o propios, debe estar limpia, ser \u00fanica y estar actualizada antes de poder utilizarla para cualquier prop\u00f3sito de enriquecimiento.<\/p><\/blockquote>\n

    Si no est\u00e1 seguro de la calidad de los datos de terceros, compruebe las primeras 100 o 200 muestras para ver si tienen problemas de calidad. Si tiene duplicados, problemas de formato o estructurales, tendr\u00e1 que limpiarlo y desduplicarlo. Este es el caso, sobre todo, de los datos obtenidos de las redes sociales y los listados en l\u00ednea.<\/p>\n

    Una advertencia: Cualquier intento de hacer coincidir dos conjuntos de datos de primera mano, debe tener un factor com\u00fan que vincule los dos conjuntos de datos. Puede ser un nombre com\u00fan, un n\u00famero de tel\u00e9fono, un DNI o una direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico. La omisi\u00f3n de este factor com\u00fan anular\u00e1 toda la actividad porque no sabr\u00e1 qu\u00e9 factor se refiere a los mismos clientes en dos conjuntos de datos diferentes.<\/p>\n

    Paso 3 – Mantener los datos actualizados<\/h3>\n

    Una vez que haya creado registros limpios, tendr\u00e1 que mantener los datos actualizados. El enriquecimiento de datos no es un esfuerzo \u00fanico. Los datos de los clientes, por muy detallados que sean, son fundamentalmente una instant\u00e1nea en el tiempo. Los niveles de ingresos suben y bajan, el estado civil puede cambiar, y el tipo de coche y la direcci\u00f3n f\u00edsica pueden alterarse. Incluso los nombres pueden cambiar, especialmente si hay un cambio en el estado civil.<\/p>\n

    Adem\u00e1s, a medida que vayas avanzando en tu campa\u00f1a o en tus objetivos, te dar\u00e1s cuenta de que necesitas aumentarla m\u00e1s. No quieres tener que pasar por todo el proceso de limpieza y desduplicaci\u00f3n cada vez. Para evitar complicaciones innecesarias, se recomienda mantener un programa de limpieza de datos. Si sus datos de origen est\u00e1n limpios y optimizados, s\u00f3lo tendr\u00e1 que dedicar unos minutos a limpiar los datos de terceros y a\u00f1adirlos a su base de datos.<\/p>\n

    Casi todas las empresas de la lista Fortune 500 con las que hemos trabajado se esfuerzan por alcanzar los objetivos de enriquecimiento de datos, pero s\u00f3lo unas pocas consiguen el proceso correctamente. Otros recogen los datos y los vierten en un lago de datos donde permanecen inactivos hasta que se descomponen. Con una tasa de ca\u00edda de datos del 2,1% mensual y 22,5% al a\u00f1o, no puede permitirse perder los datos que est\u00e1 recopilando con tanto esfuerzo. Si no actualizas tus datos a intervalos regulares, est\u00e1s perdiendo valor. <\/span><\/p>\n

    \u00bfPor qu\u00e9 es importante la calidad de los datos?<\/h2>\n

    No hay que esperar a grandes objetivos como la personalizaci\u00f3n para mantener la calidad de los registros. Si implementa ahora una s\u00f3lida pol\u00edtica de calidad de datos<\/a>, estar\u00e1 evitando costosos errores m\u00e1s adelante. De hecho, mantener sus registros actualizados tendr\u00e1 un impacto directo en su servicio y experiencia como cliente. Pongamos un peque\u00f1o ejemplo: si est\u00e1 enviando un correo electr\u00f3nico de lanzamiento y su lista est\u00e1 formada por 5.000 registros obsoletos, est\u00e1 perdiendo millones en ingresos potenciales por ventas. La calidad de los datos le ahorra pr\u00e1cticamente la p\u00e9rdida de ingresos.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
    Problema de calidad de los datos<\/strong><\/span><\/td>\nEjemplo<\/strong><\/span><\/td>\n<\/tr>\n
    Valor no v\u00e1lido<\/td>\nEl valor v\u00e1lido puede ser \u00ab1\u00bb o \u00ab2\u00bb, pero el valor actual es \u00ab3\u00bb<\/td>\n<\/tr>\n
    Conformidad con las normas culturales<\/td>\nFecha = 1 de febrero de 2018 o 1-1-18 o 2-1-2018<\/td>\n<\/tr>\n
    Valor fuera del rango requerido<\/td>\nEdad del cliente = 204<\/td>\n<\/tr>\n
    Incongruencia de formatos<\/td>\nTel\u00e9fono = +135432524 o (001)02325355<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Independientemente de la estructura, el tipo o el formato, los datos fuente destinados al enriquecimiento deben ser validados en t\u00e9rminos de los siguientes atributos clave:<\/p>\n