De que forma os dados podem prejudicar a sua empresa?
Há inúmeros dados e informações dentro dos sistemas das organizações, porém se não houver um cuidado e preocupação com a qualidade e gerenciamento dos dados eles podem prejudicar a organização. Afinal, a informação não será confiável.
Para serem considerados de qualidade, os dados devem estar adequados para serem utilizados em planejamentos, análises e tomadas de decisão. Por isso, devem ser de fácil compreensão.
Quando os dados não seguem essas regras, a empresa pode ser prejudicada. Afinal, ao analisar os números referentes ao faturamento ou o desempenho das equipes e eles estiverem incorretos, o resultado não vai condizer com a realidade, o faturamento pode estar errado e uma equipe pode ser valorizada sem merecer. Além disso, as informações baseadas em dados errados podem levar a gerência a definir novos investimentos, cortes de gastos e ampliações de forma equivocada.
As estratégias de marketing também podem ser prejudicadas pela má qualidade de dados, se a origem dos dados não está clara, a quantidade de leads em cada etapa do funil ou, até mesmo, o ciclo de vendas tiver alguma falha de informações pode comprometer o resultado final.
Agora que você já sabe alguns pontos que podem ser afetados pela má qualidade dos leads, é fundamental evitar esses e outros problemas. O ideal para prevenir isto, é adotar algumas precauções. Como:
1- Fazendo a limpeza ou higienização de dados: consiste em segmentar, organizar e limpar os dados que se encontram inadequados. Assim é possível identificar e eliminar dados duplicados; padronizar as informações; validar dados e eliminar espaços em branco, acentuações e outros erros a fim de facilitar a leitura e padronizar a formatação dos dados.
2- Estipule regras claras para o cadastramento de dados;
3- Configure a tecnologia para que não aceite o registro até que todos os campos essenciais estejam preenchidos;
4- Conte com uma tecnologia moderna de categorização e integração de dados. Ter um sistema é essencial e pode facilitar muito o processo de padronização para obter qualidade de dados.
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