Métodos para atualizar dados de clientes

Você sofre com dados desatualizados, faltantes ou incompletos? Confira mais sobre como combater dados ruins e automatizar o processo de atualização cadastral usando a BringData!

Sua empresa quer ser capaz de se comunicar com clientes por qualquer canal, está prestes a passar pela transformação digital ou quer segmentar sua base de clientes, mas percebe que não tem dados suficientes para isso?

Esses e muitos outros casos acontecem quando a empresa sofre com dados faltantes ou desatualizados!

Veja esse cenário: 

Depois de muito esforço para convencer a diretoria, sua empresa finalmente passou a ouvir os feedbacks de clientes usando uma ferramenta que envia pesquisas por e-mail e sms.

Animados, vocês decidem que a primeira onda de pesquisas será enviada por e-mail, mas para sua surpresa, não vocês tiveram tantos retornos e a taxa de resposta final foi baixa.

O que fazer então?

Mudar o canal e enviar por SMS pode ser uma ótima ideia, deve ser a solução!

O problema é que ao tentar alterar o canal percebe-se que a maioria dos clientes não tem nenhum número de celular válido, somente telefones fixos!

Ou seja, FAIL, todo seu esforço para ser multicanal se foi e você está preso a enviar somente pesquisas e comunicações por e-mail, seu pior canal em termos de aceitação.

Tudo isso gerado pela falta de dados de telefone celular, é seu papel acabar com a dependência exclusiva de um só canal!

O que são dados faltantes?

Dados faltantes são aquelas informações que estão ausentes em uma base de dados e poderiam ser importantes para o resultado de uma análise.

Os dados faltantes podem surgir por vários motivos, desde erros de integração até o desinteresse do cliente em conceder determinada informação, veja esses e outros motivos no post: 13 momentos críticos para a qualidade de dados.

Dados incompletos vão te limitar, é por causa deles que sua base de dados te deixa na mão quando você precisa saber algo sobre seus clientes, testar uma nova estratégia ou reportar informações sobre seu cenário.

Na prática o sentimento gerado por dados faltantes é a frustração, pois são horas pensando em uma nova estratégia e todas as hipóteses inovadoras se perdem devido à incompletude e incapacidade dos dados.

Problemas gerados pela ausência de informações completas e válidas

  • Dificuldade para se comunicar com clientes e parceiros por falta de dados corretos de contato;
  • Análises de dados com viés causado pela ausência de informações, ou seja, determinado grupo de pessoas pode não ser representado na amostra.
  • Falhas nas análises demográficas para criar ações bem direcionadas;
  • Perda de histórico de clientes;
  • Problemas durante a entrega de mercadorias;
  • Custos dos erros causados nos processos;
  • Visão limitada dos clientes que precisa atender e muito mais!

Resumidamente,

Dados faltantes são um problema pois te limitam em todos os níveis de trabalho, seja ele estratégico, tático ou operacional.

Você poderia me dizer:

“Que tal substituirmos os espaços faltantes pela média dos outros?”

Cuidado!

Viés dos dados faltantes

Veja o cenário A com imputação de dados:

Você precisa analisar a idade média do seu público, no cenário A você tem os dados vazios e imputa o valor médio nos espaços faltantes (39), com isso o resultado é a mesma média, 39 anos.

(base de dados antes da imputação da média)

(Resultado após da imputação dos valores médios)

Agora veja o Cenário B, com coleta de dados diretamente com os clientes

No cenário 2, você se esforça e coleta os dados reais diretamente com os clientes e vê que a idade média real do seu público é de 29 anos!

(base de dados com valores coletados com os clientes)

OU SEJA:

Se simplesmente tivéssemos aceitado a imputação dos valores médios aceitaríamos a diferença de UMA DÉCADA no perfil dos clientes, o que direcionaria a decisões totalmente diferentes e prejudicaria a operação como um todo.

Como corrigir dados faltantes ou desatualizados?

Existem várias formas de preencher dados faltantes, assim como demonstramos neste post sobre dados faltantes e técnicas estatísticas para lidar com eles.

Entretanto, partindo do princípio de qualidade de dados da LGPD que exige que os dados sejam exatos, claros e atualizados, recomendamos que o cliente e quem lida diretamente com ele façam parte do processo de completude e atualização dos seus dados, seguindo seguinte modelo:

Como esse processo funciona com a BringData?

Na BringData.co você encontra a funcionalidade de atualização cadastral que é capaz de automatizar o processo de tratamento de dados faltantes e desatualizados nas empresas.

Esses são alguns dos depoimentos que ouvimos e nos motivaram a criar essa ação de combate aos dados faltantes:

“Minha base de dados é igual um queijo suíço, cheio de buracos, todos usam e mesmo assim ela continua ruim”

“Nós queremos se comunicar com os clientes por outros canais, mas não conseguimos por falta de dados de telefone celular”

“Hoje nossa base de dados é totalmente incompleta, isso nos limita muito e tira credibilidade dos nossos dados para tomar as decisões”

É aí que entra nossas funcionalidades de atualização cadastral!

Em quais cenários usar essa função fará sentido?

  1. Quando você deseja preencher dados faltantes da sua base de dados;
  2. Quando você deseja atualizar dados já existentes;
  3. Quando você deseja coletar mais informações sobre seus clientes ou leads;
  4. Quando você tem algo novo a perguntar aos seus clientes
  5. Quando você precisa confirmar dados de clientes e outras aplicações!

Veja esse caso:

Duas pessoas da sua base de clientes possuem dados faltantes, então, nossa tecnologia lista quais os dados faltantes, como as perguntas serão feitas e vai até o cliente para coletar a informação.

Com essa análise buscaremos somente as informações necessárias pelo canal que o cliente possui registrado como disponível na sua base de informações!

Logo que os clientes responderem as perguntas, os dados serão adicionados no seu CRM ou planilha completando essas informações.

Tipos de comportamento das variáveis

Ao criar uma campanha de atualização cadastral você pode determinar como cada uma das variáveis do cliente deve se comportar, assim, você prioriza a coleta de dados importantes para o seu negócio.

Veja as três abordagens propostas:

a) Completar dados faltantes:

São perguntadas apenas informações faltantes no cadastro do cliente.

Ideal para bases de dados com informações faltantes ou que precisam de dados adicionais.

b) Atualização com histórico:

A informação é perguntada para todos os clientes e o dado anterior é exibido.

Abordagem confirma dados e reduz esforço do cliente ao não ser necessário preencher novamente informações corretas.

c) Atualização sem histórico:

A informação é perguntada para todos os clientes, mas o dado anterior não é exibido.

Ideal para atualizar dados sem se preocupar exibir informações sensíveis.

Fluxo da atualização cadastral

O fluxo de atualização cadastral tem como objetivo conectar suas origens de dados com as campanhas que você configurou.

Em termos gerais, funciona da seguinte forma:

No guia de modernização da atualização cadastral falamos mais sobre as abordagens de recorrência de atualização dos dados com detalhes!

Veja alguns modelos de aplicação:

Regra baseada no tempo:

Nesse modelo determina-se uma frequência de manutenção dos dados, entende-se que os dados precisar ser atualizados X dias após o cadastro, após alcançar essa contagem um gatilho ativa as chamadas de atualização cadastral na BringData.

Os dados são coletados com os clientes e devolvidos completos aos sistemas de origem.

Regra baseada em eventos:

Vincule os convites de atualização cadastral a acontecimentos do cliente, como por exemplo:

Caso 1:

O cliente estava inativo a mais de 100 dias e realizou uma nova compra

Caso 2:

O cliente solicitou atendimento presencial, mas suas informações são inválidas

Caso 3:

A equipe de entrega notificou “falha na entrega, endereço incorreto”

Não há limites, crie quantos gatilhos forem necessários ao longo da jornada do seu cliente!

Conclusão

Os dados faltantes e desatualizados são a raiz de uma quantidade enorme de problemas, desde problemas analíticos a problemas operacionais como cobranças, entregas e comunicações.

Devemos amadurecer nossa visão de atualização cadastral e entender a manutenção de dados como uma etapa do relacionamento com clientes, assim como outras interações ao longo da jornada.

Fornecer um produto ou serviço com qualidade envolve ter acesso a dados válidos, no local e momento certo, sendo assim, manter lógicas de confirmação e atualização cadastral é de extrema importância para a conclusão das etapas com o cliente.

Chegou a sua hora de amadurecer esse processo!

Hora de começar a melhorar os seus dados!

Temos orgulho de trazer essa possibilidade para vocês e almejamos simplificar as funções de melhoria de dados nas empresas, tornando a qualidade de dados acessível e de fácil entendimento!

E aí, vamos começar?

Acesse BringData.co ou clique aqui para criar sua conta gratuita!

Te espero lá! 😀

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Fábio é CEO da BringData, empresa especializada em tratamento de dados de clientes, foi Diretor Comercial da Track.co, é administrador e especialista em gestão da experiência de clientes.

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