¿Quiere que la IA impulse su CRM? Entonces es hora de limpiar sus datos

En esta función de invitado especial, Jody Glidden, CEO y cofundador de Introhive, analiza el impacto de los datos de CRM sucios. Jody es un líder empresarial experimentado con tenacidad inicial, rigor de empresa pública y una pasión innovadora por la tecnología. Introhive es la cuarta empresa en la que ha estado involucrado en la fundación y construcción, con tres salidas exitosas que incluyen Chalk Media, icGlobal y Scholars.com. Siempre le ha gustado aprender, enseñar y construir, y esas tres pasiones fundamentales han impulsado su trayectoria profesional en programación y negocios. A Jody le apasionan los productos, el aprendizaje automático, la automatización, la tecnología de ventas, el marketing social y móvil y, por supuesto, la ingeniería.

Las plataformas de Customer Relationship Management (CRM) han revolucionado la forma en que las empresas entienden a sus clientes, pero un CRM es tan confiable como los datos que contiene y los datos sucios son un problema real, un problema que les cuesta a las empresas $ 12.9 millones o más cada año según Gartner’s Cuadrante mágico 2020 para soluciones de calidad de datos. A medida que el software CRM evoluciona hacia sistemas sofisticados que ayudan a administrar nuevos negocios, interacciones entre departamentos con clientes y ayudan a las empresas a aumentar y generar ingresos, los datos que administra deben ser confiables, precisos y consistentes. Pero ese no es siempre el caso y dos tercios de las oportunidades de venta no cierran debido a la mala calidad de los datos.

Los datos de CRM sucios no son solo un problema costoso, sino que pueden tener implicaciones mucho más amplias para su eficiencia y productividad. A medida que la Inteligencia Artificial (IA) continúa integrándose en los sistemas CRM, su promesa de utilizar datos eficientes en tiempo real para desbloquear relaciones con los clientes más sólidas y poderosas que aumentarán los ingresos no tendrá éxito si los datos de una empresa no están limpios. Con datos de mala calidad, la IA es solo un sueño lejano. Los datos sucios impiden que las empresas aprovechen al máximo una solución impulsada por IA. Los datos sucios son una responsabilidad.

Datos sucios dejan caer la pelota


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Los datos sucios, también conocidos como datos inexactos, incompletos y tardíos, son causados ​​por una variedad de razones, pero más comúnmente por errores humanos. Cuando un empleado cambia de trabajo o de posición internamente, los datos del cliente potencial y del cliente pueden quedar desactualizados si no se realiza un seguimiento y se actualiza dentro de una plataforma CRM. Debido a la falta de una transferencia de conocimiento adecuada, la entrada de datos inadecuada puede crear agujeros en los equipos, cuentas y oportunidades, provocando errores y malos resultados comerciales. Se deja caer la pelota. Esencialmente, tener un sistema CRM implementado no es suficiente: los miembros del equipo deben mantenerlo constantemente para evitar tener datos sucios porque CRM es tan poderoso como los datos que contiene.

Los equipos empresariales no deberían perder el tiempo con datos inexactos o inútiles, y tampoco deberían hacerlo sus científicos de datos. Si bien es más fácil decirlo que hacerlo, las empresas deben saber que los datos limpios impulsan la productividad, la eficiencia y la oportunidad de la automatización impulsada por la inteligencia artificial.

La automatización es clave

Para que la IA impulse de manera efectiva las plataformas de CRM para predecir y personalizar los datos de los clientes y aumentar la productividad de los empleados, los datos deben estar limpios. Es por eso que la entrada de datos debe automatizarse.

Los datos automatizados limpios permiten a las empresas generar conocimientos y ejecutar aplicaciones sobre los datos existentes. El CRM impulsado por IA automatiza el proceso de entrada de datos, descubre contactos, predice el comportamiento, descubre oportunidades sin explotar y pinta una imagen de cada cuenta de una manera digerible basada en cada punto de contacto. A partir de la recopilación y el análisis de todos los datos transaccionales, los contactos sociales, el comportamiento y las actividades de sus clientes, su equipo sabrá cuándo y cómo entablar relaciones nuevas y existentes para obtener el mejor resultado. En la lucha competitiva actual por el cliente en línea, el CRM impulsado por inteligencia artificial es la única forma en que una empresa se diferencia de su competencia porque acelera la capacidad de aumentar una base de datos de referencias y asegurar y retener a los clientes a través de una inteligencia de relaciones reflexiva. La inteligencia de relaciones pinta una imagen completa de 360 ​​° de sus clientes y sus conexiones con ellos para que tenga la información que necesita para cerrar el trato.

Una vez que CRM está automatizado y escalado en toda su organización, su equipo puede concentrarse en encender las relaciones que se han identificado como de alto valor, en lugar de perder el tiempo analizando datos irrelevantes de clientes sucios. Estas relaciones son las que convierten a los clientes en defensores de la marca leales y comprometidos que ayudan a hacer crecer su negocio.

La promesa de datos limpios

Muchas empresas afirman que pueden limpiar sus datos de CRM, pero conocer la diferencia entre las métricas de vanidad y los datos de CRM útiles le ahorrará mucho dinero a su empresa. Las empresas deben buscar datos completos, precisos y oportunos en una limpieza de datos. Las interacciones que importan son los puntos de contacto entre su cliente o cliente potencial y su empresa, como reuniones de calendario, correos electrónicos, llamadas telefónicas, seminarios web, datos transaccionales, comportamientos, etc.

Algunos de los datos más valiosos se pueden encontrar durante la experiencia de incorporación. Las métricas de tiempo de valoración (TTV) le darán una idea de cómo se siente su cliente sobre el producto desde el principio. Este es un indicador sólido no solo para la retención y las ventas adicionales, sino también para las métricas de generación de ingresos. Es posible que las métricas de participación, como las tasas de rebote y similares, no ayuden a su empresa a lograr sus objetivos. Saber qué datos importan es clave para la gestión de datos de calidad.

Está claro que los datos sucios están en el camino del CRM impulsado por IA para hacer lo que está diseñado para hacer, como automatizar la entrada de datos, aumentar la productividad y mejorar la relación de una empresa con su cliente. Si bien todas las empresas pueden beneficiarse de una solución de CRM que les ayude a comprender y fomentar las relaciones con sus clientes, es importante que las empresas dejen de perder tiempo en el mantenimiento manual de una de las herramientas más críticas en el cinturón de herramientas de la empresa. 2021 es el año en que las empresas empresariales deben dejar espacio para la IA y comienza con datos limpios de CRM.

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