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Columnas de opinión

¿Cómo se pone precio a la calidad de los datos de un CRM?

Por: David Taber, CEO de SalesLogistix

[10/08/2009] En un sistema de contabilidad o ERP, la mayoría de los datos deben estar correctos, punto. Si las facturas, cuentas por cobrar, inventarios, números de trabajos en curso, archivos ECAD son mejores suposiciones, alguien perderá su trabajo, y el CIO estará en la línea de fuego.

En un sistema CRM, hay un rango de la calidad de datos admisible (e incluso, esperado) que depende del campo específico de datos. Algunas cosas sí tienen que ser perfectas, como las claves únicas, la información de seguridad interna, las citas de órdenes, la historia de órdenes, y cualquier cosa que esté sujeta a una auditoría (como PCI, HIPAA, FERPA u otros estándares de conformidad). Pero otras cosas pueden ser solo una aproximación o pueden faltar por completo.
¿Es esencial que la historia de llamadas que hizo el cliente el año pasado a servicio al cliente esté perfectamente representada en su sistema CRM? Probablemente no. Así que: ¿cómo decide dónde hacer su inversión en calidad de datos?
Como hacer la clasificación de los datos
El primer paso es tener un analista sacado del diccionario de datos de CRM (o más probablemente crear uno) y separar los campos de datos en tres categorías:
1. Aquellas que deben estar aquí y deben ser corregidas para prevenir corrupción en los sistemas externos o descripciones falsas del negocio,
2. Aquellas que deberían ser corregidas para que el sistema CRM funcione del todo, y
3. Aquellas que las personas han solicitado para hacer que márketing, ventas y soporte al cliente trabajen mejor.
3.
La parte divertida viene en el siguiente paso. Haga un análisis rápido de la calidad de datos en cada campo de datos en las tres categorías. Califique la calidad de datos respondiendo preguntas tales como:
* ¿Tiene este campo de datos un propietario indiscutible? ¿Es actualizado por un miembro de un equipo como un paso natural en un proceso clave de negocios? ¿O puede casi cualquiera actualizarlo en cualquier momento?
¿Tiene este campo de datos validación interna para prevenir entradas ruidosas? ¿Tiene un registro susceptible de auditoría para soportar la resolución de problemas?
¿Qué porcentaje de los registros de CRM tiene este campo de datos faltante, claramente incorrecto o duplicado?
Basado en la calificación resultante, el analista podría querer reasignar la categoría de clasificación para algunos de los campos de datos.
Los datos más costosos son aquellos que realmente no necesita
Cada campo de datos en un sistema CRM está allí porque alguien lo solicitó. Pero los pedidos son solo ideas y buenas intenciones: la realidad es diferente.
El análisis de datos descubrirá campos de datos faltantes o equivocados 40, 60 o 90% de las veces. Examine estos detenidamente, ya que es poco probable que tengan mucho valor de negocios (cuidado con los campos de datos excepcionales que solo aplican a sus 50 clientes más importantes, pero que están allí para todos los 50). La clase de datos que realmente sería bueno tener, pero rara vez está allí:
* Intenciones de compra de los clientes.
Información competitiva.
Análisis de ganancias y pérdidas.
Encuestas de lealtad de los clientes.
En la mayoría de los casos, es aquí donde no puede darse el lujo de gastar mucho en la calidad de datos. Es demasiado difícil recolectar algunos de los datos en primer lugar, y hay demasiadas maneras en que el significado de los datos puede ser malinterpretado o distorsionado con el tiempo.
Si el departamento que solicita estos datos protesta cuando usted recomienda eliminar un campo de datos del sistema, preste una herramienta de la bolsa de trucos del CFO: dígales que está contento de hacer estos datos perfectos siempre y cuando todos los costos para ese trabajo salgan de su presupuesto departamental. Esta consiguiente discusión rápidamente separará el trigo de la paja.
¿Cola larga o cola equivocada?
Una vez que ha identificado los campos de datos donde va a invertir en calidad de datos, es importante entender las situaciones de negocios en las cuales el campo de datos es crítico y cuando no lo es. Números telefónicos, por ejemplo, tienen que estar correctos. Pero es el número telefónico de clientes de prueba gratuita tan importante como el número telefónico de un agente de compras en su cliente más grande?  Que los analistas identifiquen las colas de datos, junto con tales líneas como:
Tamaño del cliente, industria, ubicación o perfil
Tamaño de la orden, frecuencia o qué tan reciente es
Línea de producto
Tipo de interacción (por ejemplo, visita en la web vs reuniones en persona)
Haga que el analista cree un conjunto de reglas de negocios o criterios de filtrado que definan cuándo vale la pena perseguir la calidad de un campo de datos mucho más allá de la cola estadística, y cuando no. Asegúrese de que estas distinciones estén documentadas en el diccionario de datos de su CRM, de modo que cada uno entienda la base para sus decisiones de inversión en calidad de datos.
Sigma Seis son Seis Cifras
OK, ahora a la parte difícil. En los sistemas de CRM, se vuelve exponencialmente más costoso mejorar la calidad de datos. Si cuesta X dólares obtener una calidad de datos sólida en el 68% de sus registros, probablemente costará 2X dólares obtener la calidad de datos correcta en el siguiente 17% (la diferencia entre uno y dos sigma), y 4X dólares obtener la calidad correcta en el siguiente 4%.
Afortunadamente para su presupuesto, el valor de negocios de los datos tampoco es absoluto. Para muchos propósitos de negocios, los datos dentro de los últimos tres años deberían ser mantenidos en buena condición, pero el valor de negocios de los datos podría declinar rápidamente después de eso. No puedo pensar en una razón de por qué los datos de más de siete años necesitan ser muy precisos —ni siquiera el IRS, o en nuestro caso la SUNAT, requiere registros más allá de ese horizonte.
Usando estas técnicas, puede hacer números para hacer buenos balances -invertir mucho en calidad de datos solo cuando el beneficio está allí.
CIO.com
David Taber es el autor del nuevo libro de Prentice Hall, "Salesforce.com Secretos de su Éxito, y es el CEO de SalesLogistix, un consultor certificado de Salesforce.com enfocado en la mejora de procesos de negocios a través del uso de sistemas CRM. Los clientes de SalesLogistix están en Norteamérica, Europa, Israel e India, y David tiene más de 25 años de experiencia en tecnología, incluyendo 10 años en cargos de vicepresidente o superior.