Qualità del dato, preparare i dati all’importazione nel CRM

L’implementazione di un sistema CRM è un passo cruciale per le aziende che desiderano migliorare la gestione delle relazioni con i clienti e ottimizzare le operazioni aziendali. Tuttavia, il successo di questa implementazione dipende in gran parte dalla qualità del dato importato nel sistema. Dati accurati, completi e consistenti permettono di ottenere insights preziosi, migliorare il processo decisionale e garantire che il CRM possa offrire tutto il suo potenziale.

Questo articolo vuole essere una guida all’interno della quale esploreremo una serie di passaggi essenziali per assicurarsi che i dati siano pronti per essere importati nel CRM, garantendo così una base solida per il successo dell’implementazione.

Cosa si intende per qualità del dato?

La qualità del dato si riferisce alle caratteristiche che determinano l’affidabilità, la precisione e l’utilità dei dati all’interno di un sistema o di un’organizzazione. È un concetto fondamentale per garantire che i dati possano essere utilizzati efficacemente per analisi, decisioni aziendali e operazioni quotidiane. La qualità del dato può essere valutata attraverso diverse dimensioni chiave, ognuna delle quali contribuisce all’integrità complessiva dei dati.

Passaggi per la preparazione dei dati

1. Definire gli obiettivi e i requisiti

Prima di tutto, è fondamentale chiarire cosa si vuole ottenere dall’importazione dei dati nel CRM. Gli obiettivi potrebbero includere il miglioramento della gestione delle relazioni con i clienti, l’ottimizzazione delle campagne di marketing, o l’incremento delle vendite attraverso una migliore comprensione delle esigenze dei clienti.
Successivamente, è necessario stabilire i requisiti specifici del CRM in termini di formati dei dati, campi obbligatori e relazioni tra i dati. Ad esempio, quali informazioni sui clienti sono essenziali? Come devono essere formattati i numeri di telefono? Quali campi devono essere collegati per mantenere la coerenza dei dati?

2. Raccolta dei dati

Identificare tutte le fonti di dati che verranno importate è il passo successivo. Queste fonti possono includere file Excel, database aziendali e applicazioni legacy, è bene quindi assicurarsi di considerare tutte le possibili fonti per evitare lacune.
Determinare quali tipi di dati verranno importati è altrettanto importante. I tipi di dati potrebbero includere anagrafiche clienti, transazioni, interazioni con i clienti e altre informazioni rilevanti per il business.

3. Analisi della qualità del dato

Non meno importante è analizzare la qualità del dato. E questo si fa valutando le varie dimensioni del dato stesso. La dimensione del dato si riferisce ai diversi aspetti e caratteristiche che descrivono le proprietà e la qualità di un set di dati. Ogni dimensione del dato offre un punto di vista distinto su come valutare e migliorare i dati stessi, contribuendo a garantire che i dati siano utili, affidabili e appropriati per gli scopi previsti.

Ecco le principali dimensioni del dato da valutare:

• Completezza. La completezza si riferisce alla presenza di tutte le informazioni necessarie in un dataset. Dati completi garantiscono che tutte le informazioni richieste per un determinato scopo siano presenti;

 

• Accuratezza. L’accuratezza si riferisce alla precisione con cui i dati rappresentano la realtà. I dati accurati sono corretti, veritieri e privi di errori;

 

• Consistenza. La consistenza si riferisce alla coerenza dei dati tra diverse fonti e sistemi. I dati consistenti non presentano contraddizioni e sono uniformi;

 

• Unicità. L’unicità si riferisce all’assenza di duplicati nei dati. Ogni entità rappresentata nel dataset dovrebbe essere unica e non duplicata;

 

• Tempestività. La tempestività si riferisce alla disponibilità dei dati nel momento in cui sono necessari. Dati tempestivi sono aggiornati e disponibili in tempo utile per l’utilizzo previsto;

 

• Validità. La validità si riferisce alla conformità dei dati a regole o formati predefiniti. I dati validi rispettano le regole di business e i formati attesi.

 

4. Pulizia dei dati

A questo punto è importante utilizzare strumenti di deduplicazione per eliminare i record duplicati, garantendo così un database pulito e affidabile, correggere eventuali errori ortografici, formattazione errata e informazioni obsolete per migliorare la qualità dei dati e standardizzare/normalizzare i formati, come numeri di telefono e indirizzi, per mantenere la coerenza e facilitare l’elaborazione dei dati.

5. Arricchimento dei Dati

Dopo la pulizia del dato bisogna controllare se vanno aggiunti ulteriori dati provenienti da fonti esterne o interne, per ottenere una visione più completa e dettagliata.
Anche qui non si deve dimenticare di utilizzare strumenti di validazione per verificare l’accuratezza dei dati e garantire che siano pronti per l’importazione.

6. Mappatura dei dati

Una volta che la qualità del dato è stata appurata, si può procedere con la mappatura dei campi dei dati esistenti ai campi corrispondenti nel CRM. Questo passaggio è cruciale per assicurare che i dati siano correttamente allineati nel nuovo sistema e si vanno a definire le relazioni tra i diversi set di dati, come collegare i contatti alle aziende, per mantenere la coerenza e facilitare l’analisi.

7. Test di importazione

Ora è il momento di eseguire i test di importazione utilizzando un piccolo campione di dati per verificare che tutto funzioni correttamente e che non ci siano problemi di compatibilità o di qualità. In caso ci siano errori è bene apportare le dovute modifiche prima dell’importazione completa.

8. Importazione dei dati

Il test è stato fatto, i problemi risolti e ora si può definitivamente entrare nel processo di importazione nel CRM caricando dati puliti e mappati.
Se tutte le fasi del percorso sono state bene eseguite, l’intero processo avviene senza intoppi e non resterà che monitorare il processo di importazione per assicurarsi che non ci siano errori e che tutti i dati siano stati importati correttamente.

9. Verifica post-importazione

Terminata la fase di importazione è fondamentale verificare che tutti i dati siano stati inseriti correttamente e che non ci siano discrepanze o dati mancanti. Questo può esser fatto tramite appositi test sulle varie funzionalità del CRM in uso dall’azienda.

10. Manutenzione continua

L’ultimo step è quello di programmare aggiornamenti regolari dei dati per mantenerne la qualità nel tempo e garantire che il CRM continui a offrire valore.
Un aspetto da non sottovalutare è senza dubbio quello di formare il personale sull’importanza della qualità del dato e sulle best practice per la gestione dei dati nel CRM, assicurando che tutti siano consapevoli delle loro responsabilità.

 

 

I vantaggi di utilizzare dati qualitativi in azienda

L’utilizzo di dati di qualità è fondamentale per qualsiasi azienda che desideri mantenere un vantaggio competitivo e migliorare le proprie performance complessive. Investire in dati di alta qualità non solo supporta decisioni migliori e più informate, ma contribuisce anche a una maggiore efficienza operativa, un miglioramento della soddisfazione del cliente e una gestione più efficace del rischio.

Vediamo alcuni dei principali vantaggi:

• Miglioramento delle decisioni aziendali. Dati di qualità permettono di prendere decisioni basate su informazioni accurate e affidabili, riducendo l’incertezza e il rischio di errori;

 

• Ottimizzazione dei processi. Analisi precise possono identificare inefficienze nei processi aziendali, consentendo interventi mirati per ottimizzare le operazioni e ridurre i costi;

 

• Identificazione delle opportunità. Dati di qualità aiutano a scoprire nuove opportunità di mercato e innovazioni, facilitando il lancio di nuovi prodotti o servizi e il miglioramento di quelli esistenti;

 

• Customer Insight e migliore comprensione dei clienti. Dati accurati sui clienti permettono di segmentare il mercato con precisione, personalizzare le offerte e migliorare l’esperienza del cliente, aumentando la soddisfazione e la fidelizzazione;

 

• Conformità e gestione del rischio. Dati affidabili aiutano a mantenere la conformità con le normative e a gestire i rischi associati a errori o dati incompleti, proteggendo l’azienda da sanzioni e perdite finanziarie;

 

• Miglioramento della performance finanziaria. L’analisi di dati di qualità può evidenziare le aree di miglioramento finanziario, come la riduzione dei costi e l’aumento dei ricavi, contribuendo a migliorare la redditività complessiva dell’azienda;

 

• Pianificazione strategica. Dati precisi supportano la pianificazione strategica a lungo termine, permettendo previsioni più accurate delle tendenze di mercato e delle esigenze future dell’azienda;

 

• Coerenza delle informazioni. Dati di alta qualità garantiscono che tutti i dipartimenti dell’azienda lavorino con informazioni coerenti, migliorando la comunicazione e la collaborazione interna;

 

• Monitoraggio delle prestazioni e KPI affidabili. Indicatori chiave di performance (KPI) basati su dati accurati permettono un monitoraggio efficace delle prestazioni aziendali e facilitano l’identificazione tempestiva di eventuali problemi;

 

• Sostenibilità e responsabilità sociale. Perché no, i dati di qualità aiutano a monitorare e migliorare le pratiche di sostenibilità ambientale e la responsabilità sociale dell’azienda, migliorando la reputazione e la conformità normativa.

 

Concludendo: la qualità del dato nel CRM

La qualità dei dati è quindi, come abbiamo visto, un elemento cruciale per il successo dell’implementazione di un CRM. Seguendo i passaggi delineati in questa guida, tutte le aziende possono garantire che i loro dati siano accurati, completi e consistenti, creando una base solida per ottenere insights preziosi, migliorare il processo decisionale e ottimizzare le operazioni aziendali. Con una preparazione adeguata e una manutenzione continua, il CRM può diventare uno strumento potente per la digital transformation e il successo aziendale.

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