O impacto da má qualidade de dados no resultado de suas ações

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1 O impacto da má qualidade de dados no resultado de suas ações

2 Índice Introdução Qualidade de Dados é uma Prioridade Dados de contato imprecisos Administração da Qualidade de Dados Melhores Práticas para tratar e manter o Banco de Dados Entenda o seu banco de dados Limpe os Dados Existentes Remova registros duplicados Verifique os dados durante todos os processos de coleta Otimize e atualize os dados Conclusão

3 Introdução As empresas procuram cortar custos e reduzir despesas sempre que possível. Entretanto, nota-se um desperdício de orçamento com ações que utilizam dados de contato imprecisos. A nossa pesquisa global anual sobre gestão de dados, Global Data Management Benchmark Report, revelou que 75% das empresas acreditam que dados imprecisos impactam na boa experiência do cliente. E, o que é pior, estas empresas também acreditam que um quarto dos seus registros de clientes é impreciso. É consenso que alcançar clientes e prospects é essencial a qualquer estratégia de negócio, os dados de contato são necessários em todas as etapas de relacionamento - do pedido de entrega, atendimento ao cliente, ao marketing. Para reforçar este ponto, nossa pesquisa revela que quase todas as empresas (98%) desejam transformar dados em insights. Elas querem usar seu banco de dados para conquistar novos clientes (39%), aumentar a retenção (38%), entender melhor as necessidades dos clientes (37%), e, claro, aumentar o valor de cada um deles (36%). Quando esses dados de contato são gerenciados de forma incorreta, os investimentos são desperdiçados, as relações com clientes são prejudicadas e a imagem da marca, abalada. Com a importância crescente dos dados de contato para o sucesso dos negócios, as empresas estão investindo cada vez mais na qualidade e na gestão de dados. A precisão dos dados de contato não é o único item que deve ser avaliado na estratégia da empresa; porém, é ponto fundamental para iniciar qualquer ação. Dados de contato precisos evitam desperdício de recursos e aumentam a oportunidade de cross e upselling para clientes existentes. 3

4 Qualidade de Dados é uma Prioridade Atualmente, as empresas estão tratando a gestão de dados de contato como prioridade. Isso porque 88% das empresas possuem uma estratégia de big data implantada ou estão planejando introduzir uma nos próximos 12 meses. Destas, 64% já atribuíram parte de seu orçamento de TI para tal finalidade. Além disso, 84% reconhecem dados como sendo uma parte integral da formação de suas estratégias de negócios. Essas estatísticas não deveriam surpreender. De acordo com os respondentes da nossa pesquisa, o principal motivador para o desejo de dados de qualidade é conquistar novos clientes (39%). Como pode ser observado no gráfico, as próximas três razões também se relacionam com a melhoria da experiência do cliente. Dados de contato influenciam sua capacidade de se comunicar e definir, de forma precisa, o perfil de clientes. Trabalhar com dados imprecisos afeta não apenas os custos e o atendimento ao cliente, mas também limita sua estratégia de vendas. 4

5 Maiores Motivadores para Transformar Dados em Insights: Conquistar novos clientes Reter clientes Entender as necessidades de clientes Aumentar o valor de cada cliente Crescer os negócios Proteger orçamentos futuros Customizar campanhas futuras Reduzir riscos Ofertar soluções em tempo real com base nas necessidades exclusivas dos clientes Fornecer à organização insights para a realização de decisões inteligentes Encontrar novos fluxos de receita por meio de produtos e inovação de serviços Cumprir as regulamentações do governo Determinar o desempenho de campanhas de marketing passadas Orientar mais tráfego de um canal para outro Segmentar 6% 9% 26% 24% 24% 21% 19% 15% 39% 38% 37% 36% 33% 32% 30% Fonte: 2016 global data management benchmark report [relatório de referência da gestão de dados global, 2016] 5

6 Dados de Contato Imprecisos Apesar do forte investimento na qualidade de dados que foi anteriormente mencionada, as empresas ainda se deparam com sua base de dados repleta de inconsistências. As empresas se esforçam para prever quando e onde o próximo problema com dados ocorrerá. A maioria atribui problemas de qualidade de dados a erro humano; mas a falta de conhecimento, recursos humanos e tecnologia também impactam o progresso dos negócios. De todas as empresas que responderam à pesquisa, 23% acreditam que seus dados de clientes e prospects estejam imprecisos de alguma maneira, formato ou forma. Os principais erros reportados foram dados incompletos ou faltantes (60%), seguidos por informações desatualizadas (54%) e dados duplicados (51%). Os diferentes tipos de erros de dados ocorrem tanto internamente quanto externamente. Desafios internos incluem erro humano e falta de conhecimento, como mencionamos anteriormente. Noventa e quatro por cento das empresas tiveram algum tipo de desafio interno no aprimoramento da sua qualidade de dados. A falta de conhecimento em ferramentas ou habilidades foi a maior barreira para os negócios; ao passo que a variedade e o volume de dados com o que lidamos aumenta exponencialmente, a necessidade de funções especializadas para tratar da qualidade de dados também aumenta. 6

7 Maiores Desafios Internos para a Melhoria da Qualidade de Dados: Falta de conhecimento Falta de recursos humanos Expectativas de tempo Falta de ferramentas de qualidade de dados Nenhum detentor dedicado a impulsionar as estratégias em longo prazo Falta de orçamentos Justificativa do investimento de qualidade de dados ROI [Retorno sobre o Investimento] Auditoria Integração de dados de negócios 32% 31% 27% 25% 22% 22% 21% 19% 17% Mesmo com a clara necessidade de se trabalhar com dados com qualidade, 21% das organizações encontram dificuldades para justificar um investimento com essa finalidade. De fato, 22% dos negócios sofrem com a falta de orçamento adequado para atribuir às ferramentas de gestão de qualidade de dados. Claramente, existe uma discrepância entre o valor dos dados e o percentual do orçamento atribuído para a manutenção deles. Falta de suporte da diretoria 13% Vendedores de qualidade de dados com baixo desempenho 7% Fonte: 2016 global data management benchmark report [relatório de referência da gestão de dados global, 2016] 7

8 Administração da Qualidade de Dados Em muitas empresas, o departamento responsável pela limpeza dos dados de contato é o TI. No entanto, nos últimos anos tem-se notado uma mudança de responsabilidade na qualidade de dados meramente de TI para um foco de negócios mais holístico. Os Diretores de Tecnologia e Informação (CIO) e os Diretores de Tecnologia (CTO) ainda estão mais propensos a serem responsáveis pelo gerenciamento de dados; contudo, estamos agora observando funções especialmente designadas à supervisão e à gestão dos dados. O Diretor de Dados (CDO Chief Data Officer) é um exemplo disso. Diretores de Marketing, com clientes digitalmente conectados, esperam agora ter um maior domínio com relação aos dados. RESPONSABILIDADE NA QUALIDADE DE DADOS: % 4% 14% 12% Todos os departamentos adotam sua própria estratégia para a qualidade de dados. 31% 35% Há alguma centralização, porém muitos departamentos ainda adotam suas próprias estratégias para a qualidade de dados. Centralmente gerenciada por meio de um único diretor. 51% 51% Outros. 8

9 Melhores Práticas para Tratar e Manter um Banco de Dados Com tantos dados de má qualidade contidos nas bases das empresas, desenvolver uma estratégia de limpeza pode ser um grande desafio. Mas, com dados de contato desempenhando um papel tão importante em tantos processos de negócios, é essencial começar. Aqui estão cinco etapas do processo a serem seguidas: 1. Entenda seu banco de dados Para implantar uma estratégia de qualidade de dados, as empresas precisam entender primeiro os erros mais comuns dentro de seus bancos de dados. Cada empresa terá seus próprios desafios, mas é importante que se tenha conhecimento de quais são os erros mais comuns de sua base. Além disso, é importante entender quais os controles que já estão implantados. Alguns bancos de dados requerem campos ou formatações padronizadas. Treinar seus colaboradores e colocá-los alinhados à sua estratégia de dados é um método comum para melhorar a qualidade da sua base de contato. Será importante avaliar se essas táticas estão funcionando e, se não estiverem, pensar em novas ideias para garantir a precisão dos dados. 2. Limpe os dados existentes Uma vez que as organizações identificaram os erros de dados, estes precisam ser corrigidos nos registros existentes. Recursos de terceiros ou recursos internos manuais podem ser aproveitados, dependendo do tamanho do banco de dados. É importante limpar esses dados para que não continue a desperdiçar recursos em projetos futuros. 9

10 3. Remova registros duplicados Registros duplicados são dores de cabeça comuns para muitas empresas, especialmente àquelas que obtêm informações de múltiplos canais, tais como call centers, websites ou pontos de venda. Esses registros inibem a capacidade das empresas de coletar uma visão única dos clientes e prospect, entender com a sua base de forma eficaz. Ferramentas de identificação de duplicidade permitem uma maior precisão na combinação e podem auxiliar e conectar registros com base em padrões individuais. 4. Verifique dados durante todo o processo de coleta Uma vez que os dados de contato estão higienizados e tratados, implante processos para assegurar que todos os novos dados estejam precisos antes que eles entrem em um banco de dados centralizado. Por meio do conhecimento de seus dados, determine o melhor local para implantar as ferramentas de validação no momento da captação. 5. Otimize e atualize os dados Otimize e atualize o seu banco de dados com frequência. Cinquenta e seis por cento dos pesquisados declararam que as informações desatualizadas são um erro comum. Com a atualização dos dados, as empresas podem compreender melhor o seu cliente e garantir inteligência aplicada à sua estratégia de marketing e da tomada de decisões. 10

11 Conclusão As empresas estão investindo cada vez mais na gestão da sua qualidade de dados. Isso mostra que os executivos consideram seus bancos de dados como um ativo valioso essencial para impulsionar a sua estratégia de negócios. O especialista em qualidade de dados, David Loshin, da Knowledge Integrity, declarou recentemente que Independente do setor, uma organização que busca aumentar a receita, aumentar a produtividade e melhorar o atendimento ao cliente, deve considerar a dependência desses objetivos na informação de alta qualidade. A retenção do cliente continua a ser o principal foco para os negócios. Com uma sociedade voltada para o consumo e com consumidores cada vez mais exigentes, as empresas devem contar com os ativos mais valiosos que elas possuem para cumprir essas expectativas. Esses ativos são os dados. Enquanto existirem erros de dados comuns que afetem cada negócio, é importante você revisar suas próprias práticas de qualidade de dados e implantar estratégias. As iniciativas de qualidade de dados podem ser estratégias amplas de gestão de dados ou, dependendo do orçamento, podem ser priorizadas com base em projetos que produzirão o maior retorno sobre o investimento. Garantir um banco de dados preciso aprimorará os processos dos negócios e fornecerá dividendos para os próximos anos. 11

12 Serasa Experian São Paulo Al. dos Quinimuras, Planalto Paulista - CEP São Paulo/SP Serasa Experian São Carlos Rua Episcopal, Centro - CEP São Carlos/SP serasaexperian.com.br/marketing Interações inteligentes. O tempo todo.

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