Deduplicación: mejores prácticas para evitar o corregir datos de clientes duplicados

Mejores prácticas de deduplicación de datos para CRM

Los datos duplicados no solo reducen la precisión de la información empresarial, sino que también comprometen la calidad de la experiencia del cliente. Aunque todos (gerentes de TI, usuarios comerciales, analistas de datos) enfrentan las consecuencias de los datos duplicados, tiene el peor impacto en las operaciones de marketing de una empresa. Como los especialistas en marketing representan las ofertas de productos y servicios de la empresa en la industria, los datos deficientes pueden dañar rápidamente la reputación de su marca y generar experiencias negativas para los clientes. Los datos duplicados en el CRM de la empresa se deben a una variedad de razones.

Desde un error humano hasta los clientes que proporcionan información ligeramente diferente en diferentes momentos en la base de datos de la organización. Por ejemplo, un consumidor indica su nombre como Jonathan Smith en un formulario y Jon Smith en el otro. El desafío se ve agravado por una base de datos en crecimiento. A menudo, es cada vez más difícil para los administradores realizar un seguimiento de la base de datos y también realizar un seguimiento de los datos relevantes. Cada vez es más difícil garantizar que la base de datos de la organización siga siendo precisa ”.

Natik Ameen, experto en marketing de Canz Marketing

En este artículo, veremos los diferentes tipos de datos duplicados y algunas estrategias útiles que los especialistas en marketing pueden utilizar para deducir las bases de datos de su empresa.

Diferentes tipos de datos duplicados

Los datos duplicados generalmente se explican como una copia del original. Pero existen diferentes tipos de datos duplicados que añaden complejidad a este problema.

  1. Duplicados exactos en la misma fuente - Esto sucede cuando los registros de una fuente de datos se transfieren a otra fuente de datos sin considerar ninguna técnica de combinación o combinación. Un ejemplo sería copiar información de CRM a una herramienta de marketing por correo electrónico. Si su cliente se ha suscrito a su boletín, entonces su registro ya está presente en la herramienta de marketing por correo electrónico y la transferencia de datos de CRM a la herramienta creará copias duplicadas de la misma entidad. 
  2. Duplicados exactos en múltiples fuentes - Los duplicados exactos en múltiples fuentes generalmente surgen debido a iniciativas de respaldo de datos en una empresa. Las organizaciones tienden a resistirse a las actividades de depuración de datos y tienden a almacenar todas las copias de los datos que tienen a mano. Esto conduce a fuentes dispares que contienen información duplicada.
  3. Variando duplicados en múltiples fuentes - También pueden existir duplicados con información variable. Esto suele ocurrir cuando los clientes experimentan cambios de apellido, cargo, empresa, dirección de correo electrónico, etc. Y dado que existen diferencias notables entre los registros antiguos y nuevos, la información entrante se trata como una entidad nueva.
  4. Duplicados no exactos en la misma fuente o en varias - Un duplicado no exacto es cuando un valor de datos significa lo mismo, pero se representa de diferentes maneras. Por ejemplo, el nombre Dona Jane Ruth podría guardarse como Dona J. Ruth o DJ Ruth. Todos los valores de los datos representan lo mismo, pero cuando se comparan mediante técnicas simples de comparación de datos, se consideran no coincidentes.

La deduplicación puede ser un proceso muy complejo ya que los consumidores y las empresas a menudo modifican sus datos de contacto con el tiempo. Existe una variación en la forma en que ingresan cada campo de datos, desde su nombre, dirección (es) de correo electrónico, dirección residencial, dirección comercial, etc.

A continuación, se incluye una lista de las 5 mejores prácticas de deduplicación de datos que los especialistas en marketing pueden comenzar a usar hoy.

Estrategia 1: Realice controles de validación en la entrada de datos

Debe tener controles de validación estrictos en todos los sitios de entrada de datos. Esto implica asegurarse de que los datos de entrada se ajusten al tipo y formato de datos requeridos y se encuentren entre rangos aceptables. Esto puede ser de gran ayuda para que sus datos sean completos, válidos y precisos. Además, es crucial que su flujo de trabajo de entrada de datos no solo esté configurado para crear nuevos registros, sino que primero busque y encuentre si el conjunto de datos contiene un registro existente que coincida con el entrante. Y en tales casos, solo busca y actualiza, en lugar de crear un nuevo registro. Muchas empresas han incorporado comprobaciones para que el cliente resuelva también sus propios datos duplicados.

Estrategia 2: realizar la deduplicación mediante herramientas automatizadas

Utilice el autoservicio software de deduplicación de datos que puede ayudarlo a identificar y limpiar registros duplicados. Estas herramientas pueden estandarizar datos, encuentran con precisión coincidencias exactas y no exactas, y también reducen el trabajo manual de revisar miles de filas de datos. Asegúrese de que la herramienta ofrezca soporte para importar datos de una amplia variedad de fuentes, como hojas de Excel, base de datos CRM, listas, etc.

Estrategia 3: Utilice técnicas de deduplicación específicas de datos

Dependiendo de la naturaleza de los datos, la deduplicación de datos se lleva a cabo de manera diferente. Los especialistas en marketing deben tener cuidado al deducir datos porque lo mismo puede significar algo diferente en varios atributos de datos. Por ejemplo, si dos registros de datos coinciden en una dirección de correo electrónico, existe una alta probabilidad de que sean duplicados. Pero si dos registros coinciden en la dirección, entonces no es necesariamente un duplicado, porque dos personas que pertenecen al mismo hogar podrían tener suscripciones separadas en su empresa. Por lo tanto, asegúrese de implementar actividades de deduplicación, fusión y depuración de datos de acuerdo con el tipo de datos que contienen sus conjuntos de datos.

Estrategia 4: Obtenga el récord maestro de oro a través del enriquecimiento de datos

Una vez que haya determinado la lista de coincidencias que existe en su base de datos, es crucial analizar esta información antes de que se puedan tomar decisiones de fusión o purga de datos. Si existen varios registros para una sola entidad y algunos representan información inexacta, lo mejor es purgar esos registros. Por otro lado, si los duplicados están incompletos, la combinación de datos es una mejor opción, ya que permitirá el enriquecimiento de los datos y los registros combinados pueden agregar más valor a su negocio. 

De cualquier manera, los especialistas en marketing deben trabajar para obtener una vista única de su información de marketing, denominada registro maestro de oro.

Estrategia 5: Monitorear los indicadores de calidad de los datos

Un esfuerzo continuo para mantener sus datos limpios y deduplicados es la mejor manera de ejecutar su estrategia de deduplicación de datos. Una herramienta que ofrece funciones de gestión de calidad y perfiles de datos puede ser de gran utilidad aquí. Es imperativo que los especialistas en marketing vigilen qué tan precisos, válidos, completos, únicos y consistentes son los datos que se utilizan para las operaciones de marketing.

A medida que las organizaciones continúan agregando aplicaciones de datos a sus procesos comerciales, se ha vuelto necesario que todos los especialistas en marketing cuenten con estrategias de deduplicación de datos. Iniciativas como el uso de herramientas de deduplicación de datos y el diseño de mejores flujos de trabajo de validación para crear y actualizar registros de datos son algunas estrategias cruciales que pueden permitir una calidad de datos confiable en su organización.

Acerca de Data Ladder

Data Ladder es una plataforma de gestión de la calidad de los datos que ayuda a las empresas a limpiar, categorizar, estandarizar, deduplicar, perfilar y enriquecer sus datos. Nuestro software de comparación de datos líder en la industria lo ayuda a encontrar registros coincidentes, fusionar datos y eliminar duplicados mediante algoritmos inteligentes de aprendizaje automático y coincidencia difusa, independientemente de dónde se encuentren sus datos y en qué formato.

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