Los errores en las listas de suscriptores  afectan a corporates, pymes y emprendedores. Hoy te brindaremos los mejores consejos  para que puedas contar con información fidedigna de tus clientes, y de esta manera optimizar los resultados de tus campañas de marketing.

Vivimos en la era del Big Data. ¿Qué significado tiene este concepto tan popular?  Las empresas, pymes y también los emprendedores cuentan con innumerables registros e información de sus clientes y potenciales prospectos como podrían ser: resultados de eventos, formularios web, encuestas y mucho datos más que se acumulan en las bases de datos empresariales. Todos ellos están listos para ser utilizados en cada nuevo proyecto de marketing. Adicionalmente, cada  compañía invierte considerables sumas de dinero para almacenar y acceder rápidamente a toda esta información  en cualquier momento y lugar.

¿Pero es realmente así de sencillo? De repente surgen algunos  interrogantes esenciales antes de comenzar a utilizar mencionados datos, …¿Es esta información cierta? ¿Cuánto puedo confiar en ella? 

¿Qué es, entonces, el Dirty Data?

Los errores en las bases de datos, también conocidos como “Dirty Data” engloban a todos aquellos datos inexactos, incompletos o erróneos que se encuentran en un sistema informático

Según un reporte de SAP:

  • El trabajar con Dirty Data afecta la productividad de las empresas en un 20%.
  • El Dirty Data es la primera razón por la cual el 40% de las iniciativas de negocio fallan en conseguir sus objetivos.
  • El 25% de las empresas se enfrentará en el corto plazo a daños de reputación por el uso inadecuado de la información en la cual confían.

Consejos para evitar errores en tus listas de contactos

1) Destruye todo vestigio de papel.

Ya ha quedado atrás el tiempo en donde era muy costoso dotar con un equipo informático a las personas encargadas de la  toma de información de los diferentes usuarios. En la actualidad, cualquier smartphone es suficiente para almacenar los datos que arroja un evento, encuesta callejera o similar. De esta manera no sólo es más simple el acceso en tiempo real al alojamiento de datos, sino que  existen innumerables aplicaciones para completar formularios sin precisar invertir  en cuantiosas horas de programación.

¿Recuerdas cuando luego de una compra en tu tienda preferida , el empleado te entregaba un papel con una encuesta de satisfacción o un sorteo?  De hecho, esta modalidad de recolección de información sigue vigente, aunque debería ser erradicada en el corto plazo debido al elevado grado de inexactitud y errores que contiene una vez procesados.

2) Evita pedir datos innecesarios

El Dirty Data tiene además de datos mal cargados , un obstáculo adicional. La veracidad de la información. Para preservar su privacidad, los usuarios en un alto %, ocultan su información real , especialmente datos sensibles como domicilio o  fecha de nacimiento, y terminan completando con inexactitudes todos los campos.

¿Cómo solucionarlo?
Evitar solicitar más información de la que la ocasión amerite, ya que realizarlo será la puerta de entrada en obtener datos falsos. 

3) Acostúmbrate a actualizar tus contactos

¿Utilizas un CRM avanzado para administrar tus contactos? ¿Los llevas en un excel? Cualquiera sea la metodología, acostúmbrate a actualizar los datos de contacto cada vez que se modifiquen. Siempre para un emprendedor existirá una razón más prioritaria para evitar actualizar la información. Una llamada por realizar, una propuesta, una reunión urgente. Como resultado de esto,  información valiosa como cambios de teléfonos, no son cargados y se pierden sin tener acabada conciencia de las consecuencias negativas. 

4) La limpieza de datos es una acción necesaria.

Los procedimientos denominados Data Clean, o Data Cleansing buscan preservar la información de los múltiples errores que pueden tener las mismas. A continuación te contamos los problemas más comunes, que se repiten tanto en grandes empresas como en emprendedores.

  • Datos transpuestos:  (Domicilio en el campo profesión, y profesión en campo domicilio)
  • Datos no normalizados (buenos Aires escrito como “Capital Federal”, CABA, “C.A.B.A”, “Cap. Fed”, y más )
  • Fechas en múltiples formatos, imposibles de ser ordenados o comparados.
  • Datos relevantes cargados en campos de “Observaciones” o “Notas”
  • Campos con edad, en lugar de fecha de nacimiento
  • Nombres y Apellidos en 1 sola columna, y en otros casos separados

El impacto de la limpieza de datos en Email Marketing.

Por último, queremos destacar la importancia de contar con datos limpios para potenciar tus campañas de email marketing elevando los resultados positivos. 

Contar con emails revisados, evitará que tengas rechazos por cuentas inexistentes, que en email marketing se denominan “rebote duro”. Esto logrará que tu dominio tenga una alta entregabilidad, y aumente la confianza de los servidores de email marketing sobre el mismo.

Adicionalmente, tener información suficiente de tus contactos, te permitirá segmentarlos, y hacerles llegar a cada uno de ellos la información que realmente precisa, aumentando tus % de aperturas, lecturas y conversiones.