Las direcciones de correo electrónico antiguas, los contactos duplicados y los nombres mal escritos pueden obstaculizar sus esfuerzos de marketing y ventas. al final tuyo CRM y herramientas de marketing son tan fuertes como los datos que tiene en ellos.
Una estrategia sólida de limpieza de datos no solo le ahorrará horas de trabajo intensivo, sino que también garantizará que sus datos sean confiables. Esto significa que cualquier información que obtenga de estos datos es mucho más precisa y útil para su negocio.
Entonces, para ayudarlo a descubrir cómo obtener los mejores datos posibles en las bases de datos de su empresa, analicemos qué significa la limpieza de datos y cómo lograrlo.
¿Qué es el borrado de datos?
La limpieza de datos, también conocida como limpieza de datos o limpieza de datos, es el proceso de modificar o eliminar datos que son inexactos, duplicados, incompletos, con formato incorrecto o dañados en un conjunto de datos.
Si bien la eliminación de datos es parte del proceso, el objetivo final de la limpieza de datos es garantizar que el conjunto de datos sea lo más preciso posible. Esto puede implicar corregir errores de ortografía y sintaxis, identificar y eliminar puntos de datos duplicados, corregir errores como etiquetas incorrectas o campos en blanco y estandarizar la forma en que ingresa o combina datos de múltiples fuentes.
Antes de explicar por qué este paso es importante para todo el proceso de preparación de datos, revíselo vídeo de SkillCurb para otra definición rápida de datos de limpieza:
¿Por qué es importante la limpieza de datos?
La limpieza de datos es importante ya que garantiza la máxima calidad de los datos. Esto no solo evitará errores, sino que evitará la frustración de clientes y empleados, aumentará la productividad y mejorará el análisis de datos y la toma de decisiones.
Que tiene sentido. Sin limpiar primero los datos, es probable que el conjunto de datos sea inexacto, desorganizado e incompleto. Por lo tanto, cualquier análisis de datos será más difícil, menos transparente y menos preciso, al igual que las decisiones basadas en el análisis de datos.
Ahora que entendemos qué es la limpieza de datos y por qué es importante, veamos los pasos y técnicas a continuación para la limpieza de datos.
Cómo limpiar datos
- Eliminar contactos duplicados.
- Corregir errores de diseño.
- Aborda los datos que faltan.
- Mantén tus datos actualizados.
- Estandarización de la entrada de datos.
Si eres más un aprendiz visual, échale un vistazo. video por qué y cómo borrar sus datos:
1. Eliminar contactos duplicados.
Los duplicados generalmente son causados por dos cosas: entrada de datos inconsistente y múltiples canales que capturan información de contacto. Hay herramientas disponibles para ayudarlo a eliminar datos duplicados. Por ejemplo, si trabaja con Contactos de Google, puede fusionar contactos y detectar duplicados de forma gratuita.
Si nunca ha realizado la deduplicación, es posible que deba escanear y editar manualmente sus contactos. Este paso llevará algún tiempo, pero si implementa estándares de entrada de datos en toda la empresa y se compromete con datos de alta calidad, solo tendrá que hacerlo una vez.
Estos son algunos consejos que pueden ayudar con la deduplicación:
- Utilice un deduplicador como Deduplicar.
- Use herramientas de validación de datos para ayudarlo a determinar la precisión de sus datos, como herramientas de verificación de correo electrónico. Calidad de datos de Experian tiene algunos poderosos programas de verificación que le permiten verificar en masa correos electrónicos, direcciones y números de teléfono.
- Para evitar contactos duplicados en diferentes aplicaciones, sincronice las herramientas básicas para eliminar la necesidad de ingresar los mismos datos en diferentes herramientas.
2. Corregir errores de construcción.
Los errores estructurales incluyen errores tipográficos, convenciones de nomenclatura inusuales, abreviaturas, mayúsculas o puntuación incoherentes, y otros errores que normalmente resultan de la entrada manual de datos y la falta de estandarización. Por ejemplo, «N/A» y «N/A» pueden aparecer como categorías separadas, pero deben analizarse como lo mismo.
3. Aborde los datos que faltan.
La falta de datos es inevitable. Hay varias formas de solucionar este problema:
- Eliminar entradas con valores faltantes.
- Ingrese los valores que faltan en función de otra información en el conjunto de datos.
- Marcar datos como faltantes.
Ninguna de estas soluciones es perfecta, pero ayudarán a minimizar el impacto negativo en el análisis de datos.
4. Mantén tus datos actualizados.
Todas las bases de datos se están degradando – de hecho, según estudio vainu, el 30 por ciento de los datos de una empresa se vuelven obsoletos cada año. Esto se debe a una serie de factores, incluidas las personas que cambian las direcciones de correo electrónico, adquieren nuevos números de teléfono, abandonan las organizaciones y cambian de roles.
Lo mejor es mantener sus datos actualizados empleando varias tácticas. Puede hacer esto con herramientas de análisis que analizan todos los mensajes de correo electrónico entrantes y actualizan la información de contacto tan pronto como aparecen.
Entonces, si, por ejemplo, un contacto consigue un trabajo en otra empresa, su base de datos central se actualizará de inmediato. También es una buena idea eliminar cualquier dirección de correo electrónico que haya sido rechazada o cancelada; este tipo de información probablemente se pueda encontrar en una herramienta de marketing por correo electrónico. No solo es una buena práctica mantener sus datos actualizados, sino que también lo ayuda a mantenerse a salvo de las carpetas de correo no deseado.
5. Estandarizar la entrada de datos.
Todo lo anterior será inútil si no implementa estándares de entrada de datos en toda la empresa. Cree reglas para especificar si los valores deben estar en minúsculas o en mayúsculas, qué unidades de medida usan los datos numéricos y qué campos se requieren al crear un registro de contacto. También debe asegurarse de que los empleados sepan cómo buscar duplicados antes de crear un nuevo contacto y cuáles son las aplicaciones de entrada de datos adecuadas. Esto le ahorrará tiempo al verificar datos duplicados, incorrectos u obsoletos en los pasos anteriores.
Al seguir estas tácticas simples, puede asegurarse de tener una base de datos de contactos mucho más limpia y organizada. No se olvide de la sincronización bidireccional de datos entre aplicaciones comerciales clave: esto minimiza la entrada manual de datos y garantiza que siempre tenga acceso a la información de contacto más actualizada y precisa en todas sus herramientas.
Herramientas de limpieza de datos
Como puede ver en lo anterior, la limpieza de datos requiere muchos pasos. Algunas de estas tareas deben realizarse manualmente; otros se pueden automatizar con la herramienta. Veamos algunas herramientas populares de limpieza de datos a continuación y para qué son mejores.
1. Centro de operaciones
Mejor para: Empresas que quieren aprovechar una plataforma CRM central como fuente de verdad
Operations Hub permite a los usuarios sincronizar, borrar y supervisar los datos de los clientes y automatizar los procesos comerciales desde una plataforma CRM central. Con este software, puede corregir automáticamente las propiedades de fecha, los nombres de formato y más para reducir la limpieza de datos que consume mucho tiempo.
2. Limpiar y combinar WinPure
Mejor para: Empresas que necesitan una solución integral para asegurar la calidad de los datos
WinPure Clean & Match es un paquete de software de limpieza y coincidencia de datos diseñado para aumentar la precisión de los datos comerciales o de consumidores. Este paquete de software es ideal para limpiar, complementar, revisar, estandarizar y desduplicar varios tipos de conjuntos de datos, incluidas listas de correo, bases de datos, hojas de cálculo y CRM.
3. abierto estrecho
Mejor para: Empresas con presupuesto
OpenRefine, anteriormente conocido como Google Refine, es una herramienta gratuita y de código abierto para limpiar, transformar y ampliar datos. Esta herramienta permite a los usuarios importar grandes conjuntos de datos y limpiarlos mucho más rápido y más fácilmente de lo que podrían hacerlo manualmente.
4. Trifacto
Mejor para: Equipos de analistas de datos y usuarios no técnicos
Trifacta está diseñado para ser fácil de usar tanto para analistas de datos como para usuarios no técnicos. Tiene una interfaz visual fácil de usar y proporciona a los usuarios sugerencias inteligentes basadas en el aprendizaje automático como parte de un proceso único de limpieza de datos de seis pasos.
5. Herramientas de demanda
Mejor para: Empresas enfocadas en generar leads
Con 13 módulos que lo ayudan a realizar cambios masivos en los registros, estandarizar datos y detectar, eliminar y prevenir registros duplicados, DemandTools es una solución integral y flexible de limpieza de datos para CRM. Con esta herramienta, la empresa puede borrar y mantener los registros de CRM más rápido, lo que ayudará a aumentar la productividad de los equipos de ventas y marketing.
6. Evitar el plomo en el anillo
Mejor para: Empresas que buscan una solución integral de gestión de datos
RingLead Prevent se conoce como una «plataforma de orquestación de datos», lo que significa que combina y no solo limpia datos de múltiples fuentes, sino que también los enriquece, deduplica, segmenta, normaliza, evalúa y enruta para desencadenar flujos de trabajo automatizados, iniciar campañas de compromiso y más. Esto garantiza que su CRM y MAP estén protegidos de datos no confiables o sucios en todos los puntos de entrada.
Comience la depuración de datos hoy
La limpieza de datos es una parte esencial del proceso de análisis de datos. Desea analizar datos que sean precisos, bien formateados, completos y únicos para poder utilizar esa información para tomar decisiones comerciales. La limpieza de datos puede ser un proceso largo, pero existen herramientas que pueden ayudar. ¿Qué te impide empezar a trabajar?
Nota del editor: esta publicación se publicó originalmente en octubre de 2021 y se actualizó para que sea completa.
