Qualidade de Dados / Data Quality

Conhece realmente o seu cliente, o Sr Silva? Ou é talvez a Maria Catarina Silva, ou talvez Catarina Silva? Pode ser até que os três nomes se refiram ao mesmo cliente. 

Dados desactualizados ou duplicados e registos imprecisos são muitas vezes a raiz dos problemas que surgem durante o dia de trabalho. Mesmo os melhores sistemas de CRM e as mais elaboradas campanhas de marketing são de pouca utilidade quando têm como base dados de má qualidade. Mas não são apenas os dados mestre de cliente que causam problemas. Quaisquer dados mestre de baixa qualidade representam um risco para toda a empresa. 

Os dados são a matéria-prima para a informação, e é a informação que cria conhecimento. É precisamente este conhecimento que mais tarde formará as bases para para as suas decisões estratégicas de negócio e para o desenvolvimento de metas da empresa, bem como à modelação dos processos de negócio. Dados de alta qualidade, actualizados são essenciais para uma participação de sucesso nos mercados de hoje, e são o foco central do trabalho diário da Uniserv, dos seus produtos e dos serviços que oferecemos. O Serviço Data Quality Hub da Uniserv permite criar e manter altos níveis de qualidade de dados por toda a empresa, mesmo a nível internacional. Todos os departamentos e organizações locais estão incluídos na iniciativa de QD. O nosso modelo flexível permite-lhe usar software instalado e adicionalmente uma solução baseada na cloud, dando-lhe acesso global aos dados mestre de qualidade da a sua empresa. Faça dos seus dados um factor de sucesso para a sua empresa! Vamos mostrar-lhe como! 

A IMPORTÂNCIA DA QUALIDADE DE DADOS 

- Dados de endereço correctos (também a nível internacional) asseguram que a correspondência escrita chega aos devidos endereços. 
- Endereços actualizados para refletir as mudanças de nomes das cidades e das ruas. 
- Registo de deslocalização assegura que a correspondência chega aos endereços numa nova localização. 
- Registo de fusões e outras mudanças nas estruturas das empresas. 
- Desactivação de contacto ou eliminação quando o contato com o cliente não é mais possível, como no caso de falecimento. 
- Conjuntos de dados únicos significam dados sem duplicados - cada registo de cliente na base de dados é completo e aparece apenas uma vez. 

INICIATIVAS DE QUALIDADE DE DADOS 

Os dados mestre da empresa podem ser optimizados com diferentes iniciativas de QD tanto para ganhos rápidos como para ganhos a longo prazo. 

Nós identificamos diversas iniciativas a partir das quais um catálogo de medidas individuais pode ser compilado. 

Estas iniciativas incluem: 

• limpeza inicial dos dados existentes com processamento em batch 
• a criação de um firewall de qualidade de dados para garantir que apenas os conjuntos de dados de alta qualidade entram no sistema 
• medidas de otimização individuais 
• adaptação dos processos e reorganização do sistema até que todos os dados estejam disponíveis na forma exigida 
• treino de funcionários para desenvolver uma consciência para ter dados sustentáveis de alta qualidade 

Estes pontos mostram que a qualidade dos dados não pode ser optimizada exclusivamente com soluções de software. Os processos, sistemas e funcionários desempenham, conjuntamente, papeis fundamentais para a manutenção da qualidade de dados. 

No próximo post vou detalhar estes erros e as suas correcções. 

É sem dúvida um dos grandes temas do momento e como tal vamos falar um pouco da qualidade de dados na nuvem. É possível? Existem casos de sucesso?

Para ambas as perguntas a resposta é afirmativa. Falando de Address Management e Deduplicação, que são os meus temas de eleição, há vários casos de sucesso em inúmeras plataformas igualmente na nuvem, como por exemplo o salesforce.com, update.seven, Talend mas igualmente em outras plataformas, mas recorrendo aos serviços na nuvem, como MS Dynamics CRM, Oracle Siebel CRM, SAP Business Suite entre muitos outros.

Segundo as previsões da Gartner em 2015, 10% dos pacotes de implementações MDM serão entregues em forma de SaaS na nuvem.

A passagem das plataformas empresariais para a nuvem, conjuntamente com um mercado laboral onde cada vez é mais complicado encontrar / manter um staf que não dê muitos erros nas inserções de moradas e / ou nomes inseridos, as aplicações de normalização / correcção / verificação / deduplicação de nomes e moradas são cada vez mais essenciais. O mesmo se passa em termos de e-commerce onde moradas mal escritas, com erros de grafia, com erros fonéticos são cada vez mais comuns e pode originar devoluções ou atrasos nas entregas com todos os custos financeiros e de imagem que tal pode acarretar.

Podem existir muitas razões, mas em grande parte dos casos a resposta é simples. Falta de qualidade de dados!

Como se pode ter bons resultados se os dados, que são os alicerces de toda a estrutura não estão consolidados, têm erros, existe falta de dados essenciais e muitos outros problemas?

A maioria das empresas acha que os seus dados estão excelentes, porque os devolvidos não são contabilizados, são apenas "despejados" para uma arrecadação da empresa, ou chegam aos destinatários apenas porque o carteiro já conhece o nome da pessoa. Mas, estamos a assistir a uma renovação dos carteiros e isso vai levar à existência de mais devolvidos. mais uma vez como voltam para a tal arrecadação, continua a não existir o problema.

Os custos de uma devolução não podem ser contabilizados, porque para alem dos custos dos portes, do envelope, da carta ou peça publicitaria existente no envelope, existem depois outros que são impossíveis de contabilizar. Por exemplo o custo da imagem. Um cliente que não recebe uma comunicação importante, ou que recebe um folheto publicitário várias vezes, pode ser um cliente perdido.

Alguns dos problemas que se encontram muitas vezes e que impedem os sistemas de ter bons resultados são:

• o mesmo cliente existe em vários registos porque não existe um processo fiável de verificação de duplicados, fazendo com que um excelente cliente, seja considerado apenas várias vezes como clientes medianos.
• os dados da morada do cliente não são normalizados/ verificados/ corrigidos, fazendo com que por exemplo não seja atribuído à respectiva área geográfica. Em muitos casos apenas existe o campo do Endereço Postal, não existindo também o campo Localidade, que em Portugal pode ser o suficiente para a devolução de correspondência.
• Como os dados não estão correctos, não é possível geo-referenciar. A georeferenciação é hoje em dia uma ferramenta muito importante para quase todos os negócios.
• existem erros em dados fulcrais por falta de um sistema de monitorização, que impeça esses erros de continuarem no sistema, muitas vezes ad eternum.
• Dados dos vários sistemas não são cruzados porque os sistemas usam ID's diferentes para o mesmo cliente e como tal falta informação no sistema principal para que se possa ter uma melhor noção da situação real.

Tudo isto pode ser ser evitado, tomando alguns cuidados.

• Existir apenas um responsável pelos dados da empresa. A noção que os dados são responsabilidade de todos é sem duvida teoricamente uma boa politica, mas na realidade acaba por desresponsabilizar todos, tendo um efeito contrario na qualidade dos dados.
• Fazer um profiling dos dados de forma a saber quais os erros que existem em BD. Desta forma é possível não apenas corrigir os erros existentes, mas também tomar medidas para prevenir que voltem a ocorrer.
• Fazer uma normalização/ correcção/ verificação dos dados e uma deduplicação de forma a consolidar os dados em modo batch. Desta forma os dados ficam com qualidade.
• Ter a noção que a perfeição em qualidade de dados é impossível de alcançar. Todos os dias trabalhamos para nos aproximar, mas todos os dias há novos dados, dados alterados. O problema mais uma vez é o pensar que os dados estão correctos. Isso nunca acontece. Há formas de minimizar os erros, umas melhores (online), outras com altos e baixos (batch periódico).
• Colocação de um software de monitorização dos dados, para que possam existir alarmes quando um erro está a ser colocado no sistema e não traga problemas posteriormente.

Qualidade de Dados no e-commerce mantém o fluxo de caixa em movimento

As aplicações de negócios em e-commerce ou aplicações Web portal têm uma grande diferença de outras aplicações de negócios: a operação e entrada de dados são realizadas directamente pelo cliente ou potencial cliente e não por pessoal treinado. Erros de entrada - intencionais ou acidentais - são uma ocorrência diária. Esses erros afectam a qualidade dos dados e podem ter um impacto significativo nas transacções rápidas, sem sobressaltos e num fluxo de caixa confiável.

DESAFIOS
Endereços incorrectos ou não entregues - os custos sobem, as vendas caem

Existem muitas razões para a existência de endereços incorrectos ou não entregues. Todos têm uma coisa em comum: custos adicionais desnecessários e perda de vendas para as empresas de catálogos por Internet e os operadores das lojas online com entregas pelos correios.

• Evitar erros de digitação que evitem que a mercadoria chegue ao cliente fazendo com que haja elevados custos de pesquisa adicional. Descontos nos portes postais podem ser reduzidos ou cancelados pelo transportador porque os mails em massa incluem um grande número de endereços incorrectos.
• Erros de entrada de dados causados por máscaras de entrada incertas ou não disponíveis que tornam mais difícil a entrada correcta ou forneçam dados de forma incorrecta - este é um problema particular em aplicações internacionais, com estruturas de endereço diferente. Estes têm de ser limpos manualmente com um alto investimento de tempo e custos operacionais. A satisfação do cliente e retenção de clientes também são afectados.
• Entradas incorrectas deliberadamente (endereços fictícios) iniciando processos de expedição, que custam dinheiro e que tem de ser revertido com grande esforço.
• A mercadoria não pode ser entregue como resultado de endereços antigos que não são actualizados pelo cliente, gerando altos custos para devolução e reenvio.

Duplicados - custos adicionais desnecessários, não utilizando up / cross-selling
Vários registos de dados (duplicados) também são problemáticos:

• Logons aos portais da Web são executados sem querer várias vezes e levam à duplicação de dados.
• Criação intencional de novas contas, por exemplo, para comentários indesejados ou ilegais em fóruns, auto-promoção, SPAM ou pedidos que são regularmente não aceites ou não pagos.

Eles não só causam custos para a limpeza dos dados, mas também falsificam a visão única do cliente. Análises por exemplo, em aplicações de CRM são executadas mais dificilmente, e potenciais upsellings e cross-sellings não podem ser usadas de forma rentável.

O Data Quality Solutions modular da Uniserv ajudá-lo-à a transformar o Customer Relationship Management num factor de sucesso para a sua empresa com dados correctos, completos e livres de duplicados em vez de ser um causador de custos.

As soluções da Uniserv aumentam o sucesso do CRM analítico, operacional, de comunicação e colaboração. Soluções especiais B2B e B2C asseguram a aplicação eficaz das suas necessidades específicas. E mesmo se você usar um eXtended Relationship Management System (xRM) em vez de um sistema convencional de CRM, as soluções mensuráveis da Uniserv oferecem-lhe um valor acrescentado para os seus dados e processos.

Data Quality Batch Suite para CRM: A suite completa de produtos para a verificação em batch totalmente automatizadas e limpeza de dados de clientes em sistemas de relacionamento com o cliente.

Data Quality Real-Time Services para CRM: Para obter qualidade de dados dos seus registos directamente na entrada dos dados e na alteração de dados de clientes em sistemas de CRM.

A nossa contribuição para o seu sucesso no CRM: Pesquisa rápida, tolerante ao erro, o reconhecimento automático de duplicados e de agrupamentos de dados por nome e morada, validação de dados e aumento ou sincronização com outros sistemas são apenas algumas das funções do DQ Batch Suite e do DQ Real-Time Services - a nossa contribuição para o sucesso do uso do seu sistema de CRM .

VANTAGENS
Lucre com todas as Soluções de Qualidade de dados para CRM da Uniserv, incluindo:

• Óptima qualidade dos dados no sistema de CRM através da análise dos dados durante a transferência de fontes de dados existentes e através do acompanhamento permanente de novas entradas e mudanças (Data Quality Firewall)
• Revisão dos dados (limpeza de dados) de acordo com regras definidas e combinando - a contra os dados de referência (por exemplo, endereço, ...) no processamento em batch ou em tempo real
• Ambiente "Anti - envelhecimento" para os dados do seu cliente / prospect através da integração automática de informações sobre as mudanças de endereço ou de empresa renomeando tanto no B2B e B2C
• A geração automática de uma visão da família (Household) no mercado de B2C
• Os clientes satisfeitos e laços mais fortes com o cliente através de serviço de alta qualidade com base em informações de confiança de clientes.
• Optimizando vendas e planeamento de marketing e as decisões empresariais através informações de up- to-date e a elaboração de relatórios precisos.
• Extensas análises do comportamento do consumidor para o uso potencial e eficaz de upselling e cross-selling
• Campanhas de marketing eficientes e eficazes, através de selecção de endereços orientados ao objectivo e correctos, dados completos para campanhas de mailing.

A qualidade dos dados faz o seu Customer Relationship Management (CRM) mais eficaz

Fortalecer o relacionamento com os clientes existentes e angariação de novos clientes de forma rentável, é o alfa e o omega para garantir uma fatia maior do bolo das vendas. A base para isso é um Customer Relationship Management (CRM) forte com os dados do cliente correctos e completos, que possam ser usados no marketing, vendas, call centers e serviço pós-venda, mas a qualidade dos dados é precisamente onde a porca torce o rabo em muitas empresas.

Endereços incorrectos - vendas menores, custos maiores
Endereços de correio não entregues fazem com que campanhas de mailing descarrilem e causam custos desnecessários com portes e pesquisas. As facturas não podem ser entregues, o que resulta no não-pagamento, para não mencionar a perda de oportunidades de vendas, porque a sua mensagem promocional não atingem os potenciais compradores.

Duplicados - clientes insatisfeitos, planeamento incerto, up / cross-selling não são utilizados
Vários registos de dados (duplicados) são, possivelmente, ainda mais problemáticos:

• Os importantes dados dos clientes estão incorrectos durante uma chamada de serviço ao cliente. O cliente fica desapontado e pode ir para a concorrência. Perda nas vendas são o resultado inevitável aqui.
• O planeamento de vendas e marketing sofre, porque duplicados evitam uma classificação automática e correcta de clientes e exigem uma correcção manual cara.
• As previsões são distorcidas, o que pode levar a decisões de negócios atrasado ou incorretas que atingiu a sua empresa rígido.
• A selecção de endereços para as campanhas de marketing torna-se extremamente complicada, que é por isso que só consegue colocar suas ofertas depois da concorrência.

Falta de confiança - o sinal de partida para ter cada vez uma qualidade dos dados mais pobre
A prática tem demonstrado que, se os utilizadores não podem aceder às informações necessárias no sistema de CRM de forma rápida e com alta qualidade, a quantidade de cuidados tomados durante a entrada de dados e manutenção é normalmente reduzida. O resultado é uma espiral descendente de uma diminuição constante da qualidade dos dados, que só pode ser interrompida por um completo - e caro - relançamento do sistema de CRM, num caso extremo. Não deixe as coisas chegarem a esse ponto e começar a fazer o processo de melhorias necessárias antes que seja tarde demais.