O fluxo de dados aumenta constantemente, o que aumenta a complexidade de cuidado e manutenção. As regras de higienização de dados tem como objetivo identificar e tratar informações de baixa qualidade, acompanhe quais são as técnicas de higienização!
Uma empresa possui múltiplas fontes de dados que precisam ser reunidos ou movimentados para gerar análises sobre o perfil de clientes, oportunidades de mercado e controle de informações estratégicas para o negócio, o problema é que, por falta de padronização e de melhores práticas de coleta de dados, é comum que cada origem de dados possua uma configuração diferente, tornando o processo de integração trabalhoso e um grande desafio para a maioria das empresas.
O problema de se ter uma base repleta de dados não higienizados é que as informações deixam de ser confiáveis e úteis para tomada de decisão e se utilizadas podem direcionar a empresa para escolhas que prejudicam toda operação, posicionamento de mercado e relacionamento com clientes, o que é um grande risco e pode causar prejuízos graves.
Vemos empresas milenares que possuem uma enorme quantidade de dados, entretanto, é um equívoco acreditar que ter muita informação é suficiente para grandes análises se não é possível manuseá-las para extrair insights relevantes.
As empresas que desejam superar os problemas em relação a sua base de dados costumam buscar alternativas de Data Cleaning (Higienização de dados), que é o processo de preparar seus dados para análise ao remover ou modificar informações incorretas, incompletas, irrelevantes, duplicadas ou que não estão formatadas corretamente. Uma vez que os dados estão padronizados e uniformes, eles se tornam ferramentas poderosas para tomada de decisão assertiva.
A verdade é que a “qualidade de dados” é uma medida multidimensional da adequação dos dados para o objetivo pelo qual foram coletados, ela depende do tempo de consideração e do nível de demandas feitas nos dados naquele momento, ou seja, a qualidade do dado é relacionada com o quão bem ele serve para o propósito desejado, e a higienização dos dados ajuda nesse sentido.
Alguns dos prejuízos de dados não higienizados
Os principais problemas em não se ter uma base de dados higienizada são:
- Baixa taxa de respostas em pesquisas de satisfação;
- Alto índice de e-mails não entregues em campanhas de Marketing;
- Dificuldade para segmentar corretamente os perfis de clientes existentes;
- Problemas com o envio de informações para clientes;
- Baixa entregabilidade de documentos e cobranças.
A consequência de tudo isso é óbvia: Os dados não são confiáveis ou suficientes para definir estratégias que direcionam o rumo da organização, não podemos correr esse risco! E a importância de coletar dados de qualidade é evitar retrabalho, tornar seu sistema de gestão algo robusto e confiável devido à qualidade dos dados ali presentes!
Como dados higienizados te ajudam na retenção de clientes?
A retenção está diretamente ligada ao quão bem sua empresa atende às expectativas dos seus clientes, para tal, existem uma série de metodologias, como por exemplo o Net Promoter Score para acompanhamento da experiência dos clientes em tempo real.
O problema é que quando a empresa não tem uma base de dados higienizada a missão de ouvir e entender mais os clientes fica ainda mais complexa, empresas que não conseguem registrar históricos e dados de forma organizada, tendem a entregar experiências genéricas que não geram valor para os clientes e perdem oportunidades de Up-sell e Cross-sell.
Como dados higienizados te ajudam na aquisição de clientes?
Imagina só, sua equipe de marketing passa dias preparando o melhor material e faz a divulgação de forma correta, mas seus leads adicionam dados inválidos para baixar os materiais! Não me diga que nunca adicionou um “asduhsauh@uashda.com” para baixar algum conteúdo?
Sabemos que isso acontece muito! Faça questão de higienizar os dados desde a coleta, não permita que dados como este entre na sua base de dados, duas dicas são: Utilize sistemas de validação de e-mail em tempo real e/ou sistemas que só enviam o material via e-mail e não fazem o download de imediato logo que qualquer e-mail é adicionado.
O time de Outbound (prospecção) também precisa validar se os e-mails para prospecção estão corretos, você sabia que enviar muitos e-mails errados ou spam pode prejudicar a entregabilidade de e-mails vindo do seu domínio? O prejuízo pode ser grande!
Como ter dados higienizados?
- Verificar dados no momento da coleta: a melhor forma de trabalhar para que sua base de dados seja higienizada é verificar os dados imputados em tempo real;
- Padronizar dados: Encontrar mesmos valores com formatos diferentes e padronizar, por ex: “SP, SAO PAULO, SÃO PAULO, S PAULO” = “São Paulo”;
- Convidar os clientes para atualizar seus dados: Utilize diferentes oportunidades para atualizar sua base de dados, use seu site, e-mails de comunicação e etc!;
- Utilize de sorteios e premiações para coletar e atualizar os dados de seus clientes;
- Identifique quais são às principais origens de dados ruins e reajuste o processo;
- Treine seu time sobre como coletar e qual a importância de dados de qualidade.
Até onde podemos chegar quando temos dados de qualidade?
Identificar perfil de cliente ideal: Identificar o perfil de cliente ideal é essencial para conseguir direcionar os esforços das equipes de venda e marketing de qualquer empresa, sem dados de qualidade a empresa fica refém das informações que possuem e podem direcionar as estratégias de forma pouco assertiva.
Identificar comportamento de compra: Uma vez que os dados são confiáveis e padronizados é possível utilizar sistemas de análise de dados para entender às variações e comportamento de compra por perfil de cliente, produto, época do ano e etc, desta forma, pode-se calcular previsões de produção e vendas de maneira mais prévia e buscando redução de custos.
Data Lake: O Data Lake é um sistema de armazenamento de dados, com ele a empresa é capaz de armazenar qualquer tipo de dado de diferentes origens em grande quantidade. A partir dele a empresa poderá utilizar de ferramentas para processar, criar correlações e tarefas simultâneas para geração de informações para tomada de decisão.
Predição: Quando possuímos um conjunto de dados é possível avaliar seu histórico e aferir predições sobre eles com objetivos dos mais diversos, como por exemplo, qual é o nível de satisfação do cliente que passou por um determinado tipo de situação já conhecida sem precisar perguntar nada para ele.
Prescrição: Uma vez que prevemos o perfil do cliente podemos definir automaticamente a melhor ação a ser tomada, como por exemplo, definir o melhor atendente para um determinado perfil de cliente o que aumentará também às chances de sucesso do cliente e satisfação no final das contas.
E aí, você acha que está pronto para viver a Era dos dados?
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Dica 3 – Checklist gratuito: Etapas do tratamento de dados para alcançar a qualidade de dados
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