La scorsa settimana ci siamo immersi in un progetto dedicato alla data quality, una richiesta che in questo periodo riceviamo spesso in Soluta. Con l’avvicinarsi della fine dell’anno, ovvero il momento dei bilanci e dei report, il tema della qualità dei dati torna alla ribalta. Abbiamo aiutato un cliente grazie alle nostre soluzioni in grado di supportare lo sviluppo della qualità del dato in maniera strategica e operativa (vedi SalesPaddy). Ma perché è così importante la data quality per un CRM? Entriamo nel vivo del tema.
Ciao, Martina-ghostwriter. So che questa premessa mi fa sembrare una fuffa-guru (per chi non sapesse il significato, vi consiglio di consultare il dizionario Treccani. No, letteralmente… hanno aggiunto questa parola) ma vi prometto che quello che vi racconto è sempre vero. In primis perché nonostante io abbia trascorso una vita a mentire (bugie innocenti per tranquillizzare una madre ansiosa) ad oggi dire bugie mi provoca un forte disagio. Quindi: è tutto vero, abbiamo lavorato a questo progetto. E per “abbiamo” ovviamente non intendo me stessa.
Un CRM efficace è legato alla qualità dei dati che contiene. Sebbene il CRM sia stato progettato per lavorare dati imperfetti, esistono comunque dei limiti di inaccuratezza da non superare. La presenza di dati di bassa qualità abbassa la precisione degli indicatori statistici e riduce l’affidabilità delle analisi.
È importante definire quali campi sono essenziali per lead, opportunità e casi. Questi devono essere prima di tutto compilati (non è scontato) e possibilmente con informazioni giuste e aggiornate, per garantire una base dati coerente e utilizzabile. Ecco alcuni consigli a riguardo:
Questo è il tipo di procedimento che dovremmo iniziare ad usare nella vita reale. Immaginate: voi siete il CRM. I dati possono rappresentare tanti aspetti che non ci piacciono. Mi spiego meglio… mettiamo un protocollo iniziale: qui non entrano energie negative, le preoccupazioni, i pareri non richiesti delle persone… e via dicendo. Se qualcuno ci sfugge e riesce ad intrufolarsi, lo identifichiamo e cerchiamo di gestirlo (senza giudicarci). Ultimo step: dopo tre anni stai ancora pensando a quel commento sgradevole che ti è stato riferito? Bene. Hai già superato il limite temporale, doveva essere ripulito dopo tre giorni.
Presidiare i punti di ingresso:
Implementazione di regole di validazione per i nuovi dati.
Pulizia offline:
Periodico stoccaggio e isolamento dei dati per verificarli e migliorare la loro qualità.
Automazione dei controlli:
Sfruttare strumenti per validare e aggiornare i dati in maniera automatizzata.
Affiancare gli operatori con processi automatizzati che riducono il margine d’errore umano.
Protocolli di abbattimento:
Prevedere sistemi per la riduzione dei dati ridondanti o inutili, adottando un approccio che favorisca l’efficienza.
Riduzione dei costi: Un volume di dati più contenuto comporta risparmi su licenze e archiviazione. In più bisogna considerare anche il risparmio di costi indiretti, ovvero quelli riportati dalla riduzione del carico di lavoro.
Decisioni più informate: Una gestione dati accurata consente analisi predittive più efficaci, migliorando la pianificazione futura.
Applicazione avanzata dell’AI: L’intelligenza artificiale offre risultati migliori quando lavora su dati di qualità, evitando distorsioni causate da informazioni inaccurate.
Investire nella qualità del dato è una buona pratica per ottenere un CRM operativo e performante. Con dati di qualità si riducono gli errori operativi, i team lavorano più velocemente e i clienti ricevono risposte più rapide e precise.
All’inizio ho citato brevemente SalesPaddy, una soluzione post-CRM by Soluta, che rende i dati e le informazioni più accessibili e utili per ogni figura aziendale. Vi lascio il link così potete controllare voi stessi che io non dico bugie, e che Soluta ha un software per ogni evenienza.