¿Quién iba a imaginar que los emblemáticos centros comerciales y las grandes superficies de antaño desaparecerían poco a poco? Y sin embargo, hace casi dos décadas, asistimos al comienzo del apocalipsis del comercio minorista: el cierre de miles de tiendas y la declaración de quiebra.

Pero no todo es pesimismo. Los minoristas inteligentes se han adaptado a los cambios de la demanda, basándose en gran medida en los datos para tomar decisiones que van desde qué productos almacenar y a quién dirigir su próxima campaña de marketing hasta la personalización de la experiencia del cliente, tanto en la tienda como en Internet.

Y ahora están prosperando. ¿Por qué? Porque han aprovechado los datos de los clientes como ventaja competitiva y han pasado de las tiendas físicas al mundo digital del comercio electrónico.

Los minoristas de éxito son los que han dado prioridad a los datos fiables de los clientes. Los datos de clientes enriquecidos y precisos que les proporcionan una visión clara y de 360° de sus clientes que permite un marketing eficaz y el crecimiento del negocio.

Si no puede confiar en sus datos, puede estar arriesgando más de lo que cree: pérdida de ingresos, malas experiencias de cliente, ineficiencias y mucho más. Desglosamos los cinco principales costes ocultos de los datos de clientes erróneos y cómo evitarlos.

¿Qué son los datos de clientes erróneos y cuáles son sus causas?

La definición más sencilla de datos de clientes erróneos es la de datos inexactos, incoherentes o incompletos que no reflejan correctamente a sus clientes.

Y como los datos deficientes no son fiables ni dignos de confianza, pueden tener graves consecuencias para su empresa, como por ejemplo

• Ralentizar la eficiencia operativa
• Aumentar los riesgos de cumplimiento
• Disminución de la confianza de los clientes, lo que puede provocar una reducción de los ingresos.
• Interrupción de los esfuerzos de personalización
• Crear una experiencia negativa para el cliente

Los datos duplicados o incompletos, la ausencia de una gobernanza clara o una mala higiene de los datos pueden contribuir a la baja calidad de los datos.

Veamos algunos factores clave que contribuyen a que los datos de los clientes sean inexactos o incompletos.

Silos de datos

Ya se trate de la plataforma de gestión de relaciones con los clientes (CRM), el sistema de punto de venta (TPV), la plataforma de automatización de marketing o la herramienta de atención al cliente, los datos de los clientes suelen vivir en innumerables sistemas desconectados en toda la empresa.

Cuando estos sistemas almacenan información incoherente o contradictoria y los datos viven en sistemas aislados, es casi imposible crear una visión unificada de 360° de sus clientes, lo que conduce directamente a datos de clientes deficientes y oportunidades perdidas.

Introducción de datos manual y propensa a errores

Los procesos manuales son innatamente propensos al error humano. Un representante de atención al cliente que actualiza la dirección de un cliente puede escribir mal el nombre de la calle. O un cliente con prisas puede enviar información llena de errores tipográficos: suele ocurrir.

Pero cuando los datos están llenos de errores, falta información o los campos son incorrectos y no tienen el mismo formato, es probable que los datos de los clientes sean inexactos y poco fiables.

Datos de clientes obsoletos y de baja calidad

Los clientes cambian de domicilio. Los números de teléfono cambian. Las preferencias se actualizan. Los datos de los clientes cambian constantemente, pero rara vez se actualizan en tiempo real.

Y sin actualizaciones periódicas, no tiene más remedio que basarse en información obsoleta y datos incoherentes, lo que genera datos de baja calidad y puede dar lugar a una mala experiencia del cliente o, lo que es peor, a una pérdida de confianza.

Falta de estandarización

Aunque pueda parecer inofensivo utilizar "123 Main St." frente a "123 Main Street", puede tener graves implicaciones en la recopilación de datos y la gobernanza. Sin formatos estándar ni reglas de validación, los datos se confunden y es más difícil utilizarlos con eficacia y cumplir la normativa.

Cuando los datos no están normalizados, se obtiene

• Datos incoherentes que conducen a una mala toma de decisiones.
• Incoherencias en los datos que generan errores y reducen la fiabilidad de los datos.
• La falta de estandarización puede afectar al cumplimiento de la normativa sobre privacidad.
• Pérdida de tiempo corrigiendo errores en lugar de aprovechar esos datos para obtener información crucial sobre los clientes.

Gobierno deficiente de los datos

Cuando no hay propietarios o procesos claros para gestionar los datos -como establecer quién es responsable de su mantenimiento y garantizar su exactitud-, las cosas pueden complicarse rápidamente.

Los errores pasan desapercibidos, los distintos equipos crean su propia versión de la verdad y nadie sabe en qué datos confiar o de dónde proceden, lo que reduce enormemente la fiabilidad de los datos.

Ahí es donde entra en juego la gobernanza de datos. Establece las normas, define las responsabilidades y crea procesos repetibles que mantienen los datos de los clientes limpios, coherentes y realmente fiables en todos los sistemas.

Desglose de los 5 costes ocultos de los datos de clientes de mala calidad

¿Por qué es importante la mala calidad de los datos? Porque hay una montaña de costes ocultos que no sólo pueden afectar a su cuenta de resultados, sino erosionar la confianza del cliente, su reputación y mucho más.

Mientras que algunos efectos son obvios -como las multas por mal manejo de información sensible o el incumplimiento de normas de privacidad como el GDPR-, otros son mucho más difíciles de prever. Como destruir la confianza de los clientes o alimentar modelos de IA y análisis predictivos con datos erróneos. ¿Están sus datos realmente preparados para la IA?

Las operaciones ineficientes, el daño a la reputación, las malas experiencias de los clientes y las oportunidades de ingresos perdidas pueden parecer el resultado de una mala gestión o de una economía lenta. Pero en realidad, los datos poco fiables son probablemente los verdaderos culpables.

Estos son algunos de los costes ocultos de los datos erróneos de los clientes que las empresas minoristas deberían tener en cuenta.

1. 1. Pérdida de ingresos

Su crecimiento depende de datos fiables y precisos sobre los clientes. Cuando puede confiar en sus datos, puede crear campañas de marketing basadas en datos para ayudar a su empresa a alcanzar sus objetivos.

Pero, ¿qué ocurre cuando los datos son malos?

Gartner descubrió que las organizaciones creen que la mala calidad de los datos es responsable de una media anual de 15 millones de dólares en pérdidas, lo que socava la confianza y el valor empresarial de los datos. Un vicepresidente y analista de Gartner, Ted Friedman, explica:

"La mala calidad de los datos contribuye en gran medida a la crisis de confianza en la información y el valor empresarial, lo que repercute negativamente en los resultados financieros".

Vaya.

Pero, ¿y si pudiéramos aprovechar los datos fiables de los clientes?

Supongamos que usted es un minorista que vendió botas de esquí el invierno pasado. Con datos precisos de los clientes, puede anticiparse a sus necesidades y enviarles ofertas personalizadas, como una chaqueta de esquí, antes de su próximo viaje.

Incluso puede agrupar artículos relacionados (gorros, guantes, bastones de esquí) para ofrecer un valor añadido. Y puede hacerlo porque conoce a sus clientes como algo más que un simple archivo en su CRM.

Pero si los datos de los clientes son malos, esa posibilidad se escapa. Y oportunidades perdidas como ésta no sólo le cuestan una venta: limitan las oportunidades de venta cruzada y disminuyen su potencial de ingresos a largo plazo.

2. Ineficiencias operativas

Desde la introducción de la inteligencia artificial (IA) moderna, las empresas de todo el mundo se han centrado aún más en la eficiencia.

Pero cuando se empieza con datos de clientes de baja calidad, la eficiencia operativa diaria se hunde. Los empleados pierden tiempo introduciendo o corrigiendo manualmente datos inexactos. Piden repetidamente a los clientes los mismos detalles, lo que da lugar a malas experiencias de cliente, o pierden tiempo buscando datos que faltan.

Estas ineficiencias se acumulan rápidamente y le cuestan tiempo y dinero. Así, en lugar de atender a los clientes e impulsar las ventas, sus empleados se dedican a limpiar los datos desordenados causados por los datos erróneos de los clientes.

¿Y lo peor? Es un gasto evitable que le cuesta mucho tiempo y reduce la productividad.

3. Multas reglamentarias y riesgos potenciales

Cuando los clientes le envían datos, confían en que los mantendrá seguros y privados. Además de satisfacer sus expectativas de privacidad, debes salvaguardar la información personal identificable (IPI) de los clientes en virtud de leyes como la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) o el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).

Pero si carece de procesos sólidos para el almacenamiento y el uso de los datos, se arriesga a multas sustanciales, sanciones y posibles demandas si se produce una infracción. Quizá sean igual de graves las repercusiones no financieras, como el incumplimiento de la normativa, que pueden erosionar la confianza de los clientes.

Y los malos datos pueden ser los culpables de sus problemas de cumplimiento. Unos datos de clientes obsoletos, incompletos o incoherentes en distintos sistemas hacen casi imposible atender las solicitudes de privacidad, como la eliminación o el acceso a los datos.

Es posible que corra el riesgo de incumplir la normativa sin ni siquiera darse cuenta, no porque no la cumpla, sino porque sus sistemas no pueden cumplirla. Los datos erróneos de los clientes se convierten en una amenaza silenciosa entretejida en sus procesos cotidianos que puede dar lugar a graves problemas de cumplimiento, privacidad y seguridad.

4. Daños a la reputación de su marca

Imagine que llama al servicio de atención al cliente cuando recibe un paquete al que le faltan artículos. El representante le pregunta qué pidió, su dirección, cuándo pidió los artículos y toda una lista de preguntas para las que deberían tener respuesta.

No es la experiencia fluida y personalizada que esperabas, gracias a los datos erróneos de los clientes. Y cuando la personalización aumenta los ingresos entre un 5 y un 25%, es fundamental disponer de datos fiables.

Los estudios de McKinsey & Company muestran que el 72% de los compradores esperan que las empresas en las que compran conozcan sus intereses y les reconozcan como individuos.

*Informe McKinsey Next in Personalization 2021

Cuando no tienes los datos de los clientes que necesitas para crear interacciones estelares con los clientes, pareces desorganizado y poco profesional, pero, lo que es más importante, disminuyes la lealtad, la satisfacción y la retención de los clientes.

5. Datos ineficaces e imprecisos para la IA

La IA se ha convertido en una herramienta imprescindible para los minoristas. Pero hay un problema: Hay que introducir buenos datos para obtener resultados de calidad.

¿Es usted un minorista que utiliza herramientas de análisis predictivo basadas en IA? Si está introduciendo datos erróneos, estos son los costes ocultos que puede esperar:

• Datos poco fiables. Cuando se introducen datos erróneos, se obtienen perspectivas inadecuadas o imprecisas que pueden dar lugar a predicciones poco fiables con importantes implicaciones financieras.
• Amplificación de errores. El uso de datos de clientes de baja calidad para el análisis no hace sino aumentar los errores y propagarlos por los sistemas: en lugar de tomar decisiones con conocimiento de causa, está utilizando datos erróneos para tomar malas decisiones sin saberlo.
• Menor productividad. Las perspectivas imprecisas de los análisis predictivos que utilizan datos de mala calidad reducen la productividad, ya que requieren verificación y validación antes de su uso. En el mejor de los casos, disminuye la confianza. ¿Y en el peor? Puede conducir a malas decisiones.

¿Cuál es la moraleja? Si se introducen datos erróneos, se obtienen datos, perspectivas y análisis erróneos.

Cómo evitar las trampas de los malos datos de clientes

Los datos de clientes erróneos pueden causar estragos en las empresas minoristas, desde pérdidas económicas y multas por violación de la privacidad de los datos hasta la pérdida de confianza de los clientes. Pero no se preocupe: el perfeccionamiento de sus procesos y el aprovechamiento de la tecnología pueden ayudarle a evitar los escollos y a que todo funcione sin problemas.

Establezca procesos de validación de datos

¿Quiere asegurarse de que sólo utiliza datos de calidad de los clientes? Valídelos cuando entren en su sistema. Con herramientas especializadas, puede verificar detalles esenciales, como direcciones, números de teléfono y correos electrónicos, en tiempo real. MDM le permite comprobar esos datos antes de crear una entrada duplicada.

Supongamos que un cliente comparte su dirección en el TPV de uno de sus puntos de venta. Una herramienta de validación comprueba que la información tiene el formato correcto, incluida la ortografía correcta y el código postal completo.

La detección inmediata de estos errores permite mantener registros precisos y evitar problemas de calidad de los datos en el futuro.

Integración con la plataforma Stibo Systems

Lo más probable es que los datos de sus clientes se encuentren en varios sistemas, como una plataforma CRM o una herramienta de marketing por correo electrónico.

Cuando están dispersos en todos estos sistemas, se obtienen datos duplicados o incompletos, o incluso datos que contradicen los datos de otro sistema.

Nuestra Nube de Datos de la Experiencia del Cliente puede ayudarle a evitar resultados negativos asegurándose de que cada sistema esté sincronizado con los registros de datos de clientes más actualizados y coherentes. ¿Cómo?

Con un marco de integración abierto que le permite conectar sus sistemas. Las soluciones MDM de Stibo Systems utilizan ese marco abierto para que pueda hacer fluir datos de clientes limpios y fiables desde nuestra plataforma a todas las suyas.

Con un marco de integración abierto que le permite conectar sus sistemas. Las soluciones MDM de Stibo Systems utilizan ese marco abierto para que pueda hacer fluir datos de clientes limpios y fiables desde nuestra plataforma a todas las suyas.

Esta coherencia crea una visión unificada del cliente, reduce los errores y permite a sus equipos ofrecer una mejor experiencia al cliente.

Enriquecer los datos de los clientes

Imagine a sus clientes como un puzzle gigante. Puede que tenga algunas o incluso la mayoría de las piezas, pero no podrá obtener la imagen completa hasta que encuentre las piezas que le faltan.

Ahí es donde entra en juego el enriquecimiento de datos. Las herramientas de enriquecimiento de datos actúan como esas piezas del puzzle que faltan, proporcionando datos de valor incalculable sobre los clientes -como hábitos de compra o datos demográficos más profundos- para que pueda tomar mejores decisiones basadas en datos.

El enriquecimiento de datos (que a veces recurre a registros públicos) mejora su conjunto de datos para que tenga una imagen completa de sus clientes y pueda crear campañas de marketing más específicas y eficaces.

Crear marcos de gobernanza de datos

¿La diferencia entre los minoristas con datos fiables y los que tienen malos datos de clientes? La gobernanza de datos. Proporciona una orientación clara para recopilar, almacenar y proteger los datos.

Crear e implantar un marco sólido de gobernanza de datos requiere tiempo y esfuerzo, pero es una de las mejores formas de combatir los problemas de calidad de los datos de los clientes.

La gobernanza de datos también asigna a alguien la responsabilidad de proteger los datos y mantener su exactitud. Si se aplican correctamente, las prácticas de gobernanza sólidas reducen los riesgos de seguridad, permiten cumplir la normativa y mejoran la calidad general de los datos.

Aproveche las soluciones automatizadas de gestión de datos

Gestionar los datos de los clientes no es tarea fácil, pero puede hacerlo más manejable mediante la automatización. Le permite agilizar la gestión de datos y reducir el trabajo manual para que su equipo pueda centrarse en otras prioridades empresariales.

La gestión automatizada de datos se encarga de:

• Deduplicación
• Limpieza de datos
• Actualizaciones en tiempo real
• Almacenamiento de datos

La automatización no sólo devuelve tiempo a sus empleados, sino que también mejora la calidad y coherencia de los datos, garantizando su actualización.

Combata los datos erróneos de los clientes con Stibo Systems

El comercio minorista está lleno de oportunidades y desafíos. Sus clientes exigen experiencias personalizadas. Esperan que las descripciones de los productos en línea coincidan con lo que ven en la tienda. Cuando les llama, sus clientes esperan que sepa sus nombres. Suponen que les enviará sus artículos a la dirección correcta.

Pero no puede hacer nada de eso con datos de clientes poco fiables. ¿Quiere competir en la experiencia del cliente? Tiene que competir en datos de clientes.

Cree una visión de 360° de sus clientes con datos fiables y coherentes para poder ejecutar campañas de marketing hiperpersonalizadas y ofrecer las experiencias que los clientes de hoy en día esperan de usted.

La Nube de Experiencia de Datos de Clientes de Stibo Systems evita los datos de mala calidad, actuando como su primera línea de defensa contra los datos incompletos e inexactos que de otro modo obstaculizarían el crecimiento del negocio.

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Impulsando el crecimiento de los clientes con datos fiables, ricos, completos y conservados, Matthew Cawsey cuenta con más de 20 años de experiencia en software empresarial con las principales empresas de gestión de datos del mundo y es un comercial cualificado dentro del marketing pragmático de productos. Es un profesional con gran experiencia en gestión de información de clientes, calidad de datos empresariales, gestión de datos maestros multidominio y gobierno y cumplimiento de datos.