Cada vez mais as empresas estão entendendo as vantagens de organizar suas vendas e adotar um CRM, ferramenta extremamente poderosa capaz de acelerar o processo, economizar custos e melhorar o armazenamento de dados.
Mas se engana quem pensa que basta apenas adotar um CRM para que tudo se encaminhe para o sucesso. A verdade é que saber usufruir do CRM e utilizá-lo da melhor forma possível conta muito para os resultados finais.
A falta de qualidade dos dados que você insere na sua ferramenta de CRM pode ser um dos fatores que está contribuindo para a baixa de resultado e, consequentemente, queda de vendas.
Quer saber como melhorar a qualidade de seu CRM? Preparamos um post com dicas e informações valiosas para você.
A qualidade dos dados do seu CRM nada mais é do que a adequação de informação inserida na sua ferramenta. Isso porque um conjunto de dados pode ser perfeitamente adequado para um propósito, mas não para outro.
Por exemplo, durante o contato com o cliente nem tudo o que ele fala precisa ser registrado na ferramenta, já que somente certas informações fazem a diferença e realmente podem contribuir para qualificá-los ou não.
Em ferramentas como o CRM, que depende dos dados que são inseridos pelos usuários, a qualidade é quem dita o ritmo e a precisão em que os processos vão se desenrolar.
Manter uma base de dados atualizados e ter o cuidado de inseri-los corretamente é extremamente vantajoso, uma vez que a baixa qualidade pode ser extremamente prejudicial.
A qualidade baixa de dados pode prejudicar na aquisição de novos clientes visto que ao não ter as informações corretas registradas os vendedores se tornam mais propensos a cometerem erros e colocarem a perder negociações importantes.
Sem contar que uma baixa qualidade de dados prejudica relatórios e análises de vendas.
Seus dados estão completos ou existem grandes lacunas sem preencher? Existe, por exemplo, informações ausentes sobre canais de contato com o cliente, nome e motivo inicial do contato? Se a resposta for sim, sinto em dizer que você está com grandes problemas.
Os dados incompletos são um dos maiores problemas para qualquer organização, visto que sem dados é impossível prestar um serviço de qualidade.
Todos os dados podem ser interpretados com clareza?
Da mesma forma que não adianta não ter dados, os dados em excesso e desnecessários podem atrapalhar a compreensão e, consequentemente, afetar a qualidade.
Além de dados incompletos, a falta de coesão dos dados é outro ponto crucial para a qualidade.
Ter os dados completos, mas incorretos, faz com que a qualidade caia, logo é importante revisar todos os dados após inseri-los na ferramenta.
A precisão faz toda a diferença, principalmente quando se precisa fazer análise de uma grande base de dados.
Claro que nem tudo precisa de 100% de precisão, mas o ideal é tratar isso como uma regra, caso contrário, você pode correr o risco de inflar desnecessariamente seus volumes de dados.
Use apenas os dados relevantes.
Como já antecipamos anteriormente, nem todos os dados que os clientes revelam durante os contatos precisam ser registrados, uma vez que nem sempre dados e fatos pessoais, por exemplo, são relevantes.
Dados de qualidade também precisam ser uniformes, isto é, semelhantes entre si.
Quando for registrar nome e sobrenome, por exemplo, é interessante utilizar maiúsculas e seguir o padrão ortográfico, dessa maneira os dados se tornam organizados e uniformes.
A bagunça, nesse aspecto, pode até não atrapalhar, mas sem dúvidas fica visualmente poluído.
Você deve ser capaz de entender de quais fontes seus dados vieram e se eles são confiáveis. Por exemplo, dados de aplicativos e programas integrados.
No caso de dados de interfaces internas, você deve verificar regularmente se estão totalmente funcionais.
Apesar de todos os esforços, é quase impossível manter e atingir 100% de excelência.
Isso porque o fator humano precisa ser considerado, e por mais que focamos e nos esforçamos em dar nosso máximo, erros podem acontecer, e isso é normal.
Se você está realmente ciente disso e toma as medidas apropriadas, pode confiar que a qualidade dos seus dados no CRM serão suficientes para cumprir com o propósito para o qual ele está sendo utilizado.
Para isso você deve definir quais dados serão utilizados, e mais importante ainda, qual CRM você utilizará.
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