Todas las nuevas herramientas que integran la inteligencia artificial en las funciones de ventas pueden parecer magia. Pero cuando les proporcionas datos de ventas poco claros o mal atribuidos… pronto te darás cuenta de que no son soluciones mágicas.
¿La verdadera varita mágica? La limpieza de datos.
La IA es tan buena como los datos con los que se entrena. Si tus datos no están limpios (o, mejor dicho, no están actualizados), la IA no te proporcionará los resultados transformadores que buscas.
«Los datos de alta calidad son la base de una IA fiable», afirmó Abhas Ricky, director de estrategia de Cloudera. ¿Por qué? Unos datos limpios se traducen en informes fiables. Y en conclusiones fiables.
La pregunta, pues, es: ¿cómo se pone en orden el sistema de CRM antes de ampliarlo y automatizarlo con IA?
La IA solo puede mejorar la calidad de tus datos
Empezaremos por las malas noticias. Si tu CRM está lleno de datos fragmentados u obsoletos, añadirle una capa de inteligencia artificial solo servirá para agravar esos errores.
Quizá hayas notado que tu falta de organización se refleja en tu CRM a través de estos síntomas:
- Los clientes potenciales duplicados, que se convierten en prioridades contradictorias cuando tu IA no los detecta. Y lo que es peor, no detectar los clientes potenciales duplicados puede sesgar los porcentajes de conversión y dar lugar a informes inexactos en el análisis de datos de tu CRM.
- Clientes potenciales obsoletos, que crean confusiones en tus procesos de trabajo. Puede que pienses que tu cartera de clientes está llena cuando, en realidad, tienes un montón de clientes potenciales antiguos que ya se han decantado por la competencia.
- Inconsistent custom fields, like SMB vs. small business vs. <50 employees, confuse AI. And AI won’t tell you that. It will just try to make sense of everything you’ve done and give you inaccurate reports.
- Las normas de asignación de clientes potenciales, que dificultan la asignación de clientes potenciales de alta calidad a los comerciales adecuados. La IA tampoco puede ayudarte en este caso. A menos que tenga que adivinar.
¿Qué ocurre, pues, cuando se acumulan estos problemas de limpieza de datos? Son molestos, sí. Pero eso no es todo. También te cuestan dinero, tiempo e información valiosa. Y lo que es peor, tus competidores (los que cuentan con datos limpios) están empezando a adelantarte por varios pasos.
El 91 % de los encuestados afirmó que no puede implementar con éxito la inteligencia artificial sin una base de datos fiable. Sin embargo, solo el 55 % se mostraba seguro de contar con dicha base, según la Harvard Business Review,
«Cuando los datos del CRM están desordenados, faltan o están duplicados, las herramientas de IA acaban generando resultados deficientes o engañosos, solo que más rápido y a mayor escala. Antes de incorporar más IA a la pila tecnológica, los equipos deben empezar por poner en orden lo básico: ponerse de acuerdo sobre los campos obligatorios, eliminar duplicados, mantener los registros actualizados y establecer reglas sencillas o procesos de automatización para que los datos se mantengan limpios a lo largo del tiempo».
—Dorian Sabitov, consultor de Salesforce
Los tres problemas relacionados con los datos que acaban con la IA antes de que empiece
«El mayor error que cometen las empresas», afirma Kaylee Edmondson, fundadora de la consultora de marketing B2B Demand Loops, «es incorporar herramientas de inteligencia artificial antes de poner en orden su infraestructura de datos».
Edmondson afirma que ha visto a empresas gastarse más de 200 000 dólares en herramientas de inteligencia artificial… a pesar de que su CRM contiene 47 000 registros duplicados.
El resultado: recursos desperdiciados y datos inútiles.
Así que, antes de gastarte 200 000 dólares en un sistema plagado de problemas como los datos duplicados, sigamos su consejo y solucionemos tres problemas clave relacionados con los datos antes de realizar una inversión de tal envergadura.
Solución n.º 1: Cuentas con varias entradas duplicadas
«Cada herramienta genera registros de forma diferente», afirmó Edmondson. Antes de añadir una nueva herramienta, debes asegurarte de que los datos generados por la herramienta anterior sean comprensibles para tu CRM.
El primer paso es llevar a cabo un proceso de migración adecuado. Si utilizabas Close, por ejemplo, te recomendaríamos una función como «Agrupar filas relacionadas». Esto te permite seleccionar una columna de las entradas como identificador clave para detectar duplicados.
¿Qué se considera un duplicado? ¿Es una persona con el mismo nombre? ¿Con la misma dirección de correo electrónico? Echa un vistazo a tus datos actuales y fíjate si detectas algún patrón en cómo se han generado los duplicados.
Solución n.º 2: Las señales de intención y las puntuaciones de uso del producto operan en sistemas inconexos
Se trata de un problema de fragmentación de datos. En pocas English, significa que tus distintas herramientas (automatización de marketing, análisis de productos) almacenan datos de los clientes…
…pero lo hacen de formas irritantemente diferentes.
Una herramienta podría organizarlo por tamaño de la empresa. Otra, por «número de empleados». Una tercera lo deja como un campo de texto libre.
Ahora multiplica eso por todos los sectores, las etapas del ciclo de vida y las normas de propiedad. De repente, ya no tienes ni idea de qué clientes potenciales son cuáles, y no vas a poder identificar las señales de alta intención.
Para solucionar esto, echa un vistazo a AI Enrich. En Close, esta función permite actualizar un solo campo en todos tus registros de mayor prioridad. Por ejemplo, puedes actualizar campos específicos, como el tamaño de la empresa, directamente desde tu CRM.
(Hemos ofrecido algunos consejos más sobre cómo utilizar AI Enrich para mejorar la calidad de los datos de tu CRM. Por ejemplo, puedes utilizar la IA para crear tus propios campos. Los campos personalizados muy específicos son muy útiles, ya que te permiten añadir matices sin que ello afecte a la precisión de los datos de los demás campos.)
Es una forma rápida de depurar los datos, pero ofrece resultados más limpios y útiles.
Solución n.º 3: Falta de flujo de datos (debe haber flujo de datos tanto de entrada como de salida)
Podríamos llamarlo «flujo bidireccional de datos». Tu herramienta de gestión de ventas podría enviar automáticamente un correo electrónico de seguimiento. Genial. Muy propio de la IA.
Pero si el sistema no sabe que tiene que actualizar el estado del cliente en tu CRM, los datos solo fluyen en una dirección: hacia el cliente.
Hay varias formas de solucionar esto:
- Siempre que sea posible, lleva a cabo las actividades de captación directamente desde tu CRM. (El uso de herramientas dispares suele provocar interrupciones en el flujo de datos.)
- Utiliza las integraciones nativas siempre que sea posible. (Lo mismo aquí.)
- Establece una nueva regla sobre qué datos actualizar en tu CRM. (¿Qué ocurre con la fase de una oportunidad, por ejemplo, tras responder a un correo electrónico?)
Cómo se pone realmente en orden el sistema de gestión de relaciones con los clientes (CRM)
Vale, ya tienes un montón de pequeños consejos para mejorar la calidad de los datos. Pero imaginemos que te encuentras ante un auténtico caos, como la casa de un acumulador compulsivo llena de datos de CRM erróneos. ¿Por dónde se empieza siquiera?
El primer paso es cambiar tu forma de pensar. Piensa en la higiene de los datos como algo que tiene que ver, en esencia, con la fiabilidad. No es necesario que los datos estén completos al 100 %. Solo necesitas que los datos del CRM sean lo suficientemente útiles como para impulsar acciones significativas.
Desde una perspectiva general, pensando en cómo vaciar la casa de alguien que acumula objetos, aquí tienes algunos principios que te serán de ayuda:
- Unify your fields. No more “small business” category if you already have “<50 employees” as a category. This prevents duplication and streamlines the data flow for assigning accurate ownership roles.
- Asegúrate de que el estado de los clientes potenciales refleje la realidad. ¿Dispones de un proceso de revisión para los clientes potenciales existentes? Si no es así, ahora es el momento de ponerlo en marcha.
- Asigna claramente la responsabilidad de tareas específicas relacionadas con la limpieza de datos. La división del trabajo en la práctica. «Tú te encargas de la cocina, yo sacaré la basura».
Pongamos un ejemplo.
Imagina que tu principal prioridad es mejorar la calidad de los datos de captación de clientes potenciales antes de implementar la inteligencia artificial. Esto resulta útil porque es como empezar por la puerta principal de tu CRM.
En este caso, es posible que tengas un cliente potencial procedente de un formulario. Como hemos señalado en la solución n.º 3 anterior, una de las mejores formas de resolver los problemas relacionados con los datos es utilizar herramientas coherentes. Por lo tanto, si estuvieras utilizando Close, también te convendría usar Close para empezar a completar el resto del flujo de datos.
Esto garantiza la coherencia y la precisión de tus datos. Con ese formulario en funcionamiento, todos los nuevos clientes potenciales siguen ahora las mismas normas de datos.
Sigue trabajando con ejemplos como el anterior. Planifica tu proceso, empieza con antelación y ve avanzando hasta que los datos empiecen a estar limpios.
Empieza por los datos con los que tu equipo trabaja a diario
¿Cómo limpias tus datos? Píxele a píxel.
Sabemos que enfrentarse a una montaña de datos desordenados puede resultar abrumador, así que no te propongas ponerlo todo en orden de una sola vez. Busca la coherencia, no la perfección.
Una forma de hacerlo es tomar el ejemplo anterior y adaptar tus formularios de captación de clientes potenciales hasta que sean compatibles con el CRM. Pero quizá ese no sea tu problema concreto. Puedes identificar tus problemas específicos de limpieza de datos preguntándote: ¿Con qué trabaja mi equipo a diario?
¿Están interactuando con datos en forma de…
- …¿pistas?
- …¿oportunidades?
- …¿actividades como llamadas, notas y correos electrónicos de seguimiento?
Si es así, pregúntales: ¿qué área es la que tiene más «basura de datos» en este momento? ¿En qué punto la falta de una buena gestión de los datos está obstaculizando más su flujo de ventas?
Si decides, por ejemplo, que los estados de los clientes potenciales y las oportunidades en tu CRM son inexactos, esa debe ser tu prioridad. Revisa los datos y pregúntate por qué tienes clientes potenciales duplicados o desactualizados.
Presta especial atención a los campos de los formularios y a las categorías. Normalmente, son las reglas incorrectas las que hacen que los datos se desorganicen. Actualiza los campos de los formularios y las categorías para eliminar los duplicados. O bien, migra todos tus datos a una única solución para poder tener una visión general de todo en una hoja de cálculo.
Y no te olvides de preguntar quién es el responsable de cada dato. Si pones a alguien a cargo de los datos, es un poco como poner a alguien a cargo de una habitación de la casa. Nadie quiere «ser dueño» de una habitación sucia. Pregunta a cada miembro de tu equipo de ventas cuál es el elemento más importante de sus datos de ventas personales. Ahora ya tienes una lista de los aspectos más prioritarios.
Empezar de cero con un sistema limpio
¿Un último consejo? En caso de duda, pulsa el botón de reinicio.
En el contexto de la limpieza de datos de CRM, esto implica migrar los datos de ventas B2B a un nuevo CRM. El mero hecho de preparar los datos para su importación o exportación ya tiene un efecto clarificador. Uno empieza a hacerse preguntas:
- ¿Cómo organizarías tus datos actuales para la migración?
- ¿Cuáles son los campos imprescindibles que utilizarías para clasificar a los clientes potenciales?
- Si tuvieras que «enseñar» a la IA a interpretar tus datos, ¿qué le dirías?
Quizá estas preguntas no sean tan divertidas como una partida de «¿Cuál es mi frase?», pero resultarán increíblemente útiles. Haz como si realmente estuvieras implementando un nuevo CRM. De hecho, incluso puedes intentar migrar a un nuevo CRM para ver qué problemas surgen, si es que hay alguno. Hemos observado algunas ventajas para los clientes que migran a Close:
- Mejor información sobre los clientes, ya que todos trabajan con los mismos datos.
- Una mayor claridad en el seguimiento del proceso de ventas, lo que significa que siempre sabrás en qué punto se encuentran los proyectos.
- Mejores indicadores de ventas, lo que podría reducir tus costes de captación de clientes.
- Previsiones más precisas, lo que te permite planificar mejor, ya que tus datos reflejan ahora una imagen fiel de tus ventas.
La mera migración de datos ya aporta claridad a tu información. Pero cuando el CRM al que te estás migrando ofrece mejores formas de gestionar esos datos, el resultado puede ser verdaderamente transformador.
Pon tus datos en orden
Quizá no tengas las cosas bien organizadas. Pero limpiar los datos puede resultar sorprendentemente fácil si se aborda de la manera correcta. La clave está en saber que el proceso merece la pena. Si entran datos erróneos, salen datos erróneos. Si entran datos limpios, salen datos limpios.
La IA no te servirá de mucho si no sabes qué indicarle. Disponer de datos limpios es la mejor forma de que la IA funcione correctamente, de modo que pueda elaborar mejores informes, redactar correos electrónicos de seguimiento más convincentes y realizar previsiones con mayor precisión.
Pero esto no se consigue de la noche a la mañana. Necesitarás un sistema de buenos hábitos en el manejo de datos y decisiones fundamentales que hagan que los consejos anteriores resulten mucho más intuitivos. Lo ideal es que, como resultado, empieces a poner en práctica mejores hábitos en el manejo de datos.
¿Quieres empezar a migrar a un nuevo CRM para comprobar lo rápido que puedes limpiar tus datos en una sola herramienta? Prueba Close la versión de prueba gratuita de Close .
