Crm Datos Erróneos Respuestas Incorrectas

Para lograr cada una de estas características de los sistemas CRM es necesario que la empresa responda de manera oportuna y acertada a cada una de las inquietudes y necesidades que presenten sus clientes; como el sitio o punto de pago en el cual el cliente debe pagar sus obligaciones, el aviso de...

Manejo Informatico Industrial De Colombia
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20 de January · 779 palabras.
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馃晿 Resumen

La implementación de sistemas CRM en las empresas tiene como objetivo reducir costos, aumentar ganancias, fidelizar clientes y mejorar su experiencia con la empresa y sus productos o servicios. Para lograr esto, es crucial que la empresa responda de manera oportuna y acertada a las necesidades de sus clientes, lo cual requiere que la información almacenada en el sistema CRM sea de calidad. Es decir, datos precisos, integrales, válidos, consistentes y uniformes. Sin embargo, los datos en los sistemas CRM pueden enfrentar diversas dificultades, como datos invalidos, incompletos o inconsistentes, los cuales deben ser corregidos mediante la integración de diferentes sistemas. Además, es necesario realizar un mantenimiento periódico para evitar la degradación de los datos con el tiempo. Obtener datos de calidad es crucial para evitar errores costosos para la empresa y molestias para los clientes. Por lo tanto, es necesario que la empresa tome medidas para garantizar que la información almacenada en el sistema CRM cumpla con los criterios de precisión, integridad, validez, consistencia y uniformidad.
聽Los sistemas CRM (Customer Relationship Management) los adoptan las empresas en busca de reducci贸n de costos, incremento de ganancias, fidelizaci贸n de clientes, mejora de la experiencia de los clientes con la empresa y los productos o servicios ofrecidos por esta.

Para lograr cada una de estas caracter铆sticas de los sistemas CRM es necesario que la empresa responda de manera oportuna y acertada a cada una de las inquietudes y necesidades que presenten sus clientes; como el sitio o punto de pago en el cual el cliente debe pagar sus obligaciones, el aviso de vencimiento de un servicio, el env铆o de informaci贸n de estados de cuenta, el envio de materia prima al lugar preciso, cada una de estas respuestas requieren que la informaci贸n almacenada en el sistema CRM sean datos de calidad (data quality), porqu茅 no existe nada m谩s molesto para los clientes y m谩s costoso para las empresas, que responder a un cliente de manera incorrecta; enviar una orden al lugar equivocado, indicarle a un cliente que realice un pago en una cuenta bancar铆a erronea, entre otras.

Los datos en los sistemas CRM deben enfretarse a las siguientes difcultades:

Datos invalidos, como son direcciones equivocadas, telef贸nos con c贸digo de 谩rea erroneo, etc.
Datos incompletos, los que requieren para su correci贸n la integraci贸n de varios sistemas de la organizaci贸n para complemntarlos.
Datos inconsistentes, como es informaci贸n alfab茅tica almacenada en campos que deber铆a almacenar informaci贸n num茅rica, la cual debe corregirse incluso modificando los metadatos
Adicional a que los datos de la empresa se degradan paulatinamente en el transcurso del tiempo, por lo que es necesario realizar un proceso de mantenimiento peri贸dico.

Obtener datos de calidad requieren que estos posean ciertas caracter铆sticas como son:

Precisi贸n, que es un criterio de integridad, consistensia y densidad
Integridad, dato completo y validado
V谩lido, aproximaci贸n al cumplimiento de reglas de satisfacci贸n de integridad
Consistente, no contiene anomalias de sintaxis
Uniformidad, no contiene irregularidades ni ambiguedades麓
Unicos no existe duplicidad de datos.
Para cumplir con cada uno de estos lineamientos se pueden emplear algunas de las siguientes estrateg铆as (Data Cleansing):

Preconfigurar en los formualrios el ingreso de datos como el uso de mascara o listas de selecci贸n.
Configurar el sistema para la revisi贸n de duplicados utilizando algor铆tmos que revisen similitudes.
Utiliza valores por defecto en datos que no apliquen para encontrar y resolver m谩s facilmente posibles errores.

La prevensi贸n ayuda a evitar el ingreso de datos erroneos, pero siembre existiran, por lo que es necesario realizar un proceso peri贸dico que elimiene o disminuya la mala calidad de datos.

Dicho proceso podr铆a comprender las siguientes actividades:

Auditoria de datos, utilizando modelos estad铆sticos para buscar anomalias y contradicciones
Realizar una planeaci贸n de secuencia de pasos a ser ejecutados para eliminar la anomalias en los datos
Ejecuci贸n de cada uno de los pasos plaenados.
Proceso de control para revisar los resultados obtenidos en la ejecuci贸n del proceso de eliminaci贸n de anomalias
En consclusi贸n no solo es necesario tener un sistema de CRM, es necesario realizar procesos que garanticen que la informaci贸n all铆 almacenada es cierta y genera conocimiento que responde de manera adecuada a las inquietudes de los clientes y se anticipa a sus necesidades. Para mayor informaci贸n sobre estrategias de Data Cleansing y en general de administraci贸n de informaci贸n para estrategias de CRM, por favor cont谩ctenos.

(Este art铆culo ha sido escrito por Hugo Borda, ingeniero de implementaci贸n de SalesLogix en Mind Andina, especializado en temas de Manejo e Integracion de Datos).

聽Mind de Colombia es una empresa visionaria, que implementa proyectos basados en software de clase mundial, de acuerdo con las necesidades de cada uno de sus clientes. Contamos con metodolog铆as probadas y especializadas para la implementaci贸n de proyectos en temas como CRM, SFA, ERP y Planeaci贸n de la Demanda.
Adicionalmente ofrecemos Servicios de Consultor铆a y Seminarios en temas de CRM (Customer Relationship Management), SFA (Sales Force Automation), KAM (Key Account Management) y Estrategias de Fidelizaci贸n de Clientes.
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