Os efeitos negativos para empresas que possuem bases de dados com (muitas) informações inconsistentes são extremamente altas, seja em garantir um crescimento orgânico dos negócios ou na manutenção dos seus clientes atuais. Entenda as principais causas deste problema que impacta 79% do mercado e como resolvê-los.
Segundo estudos realizados pela Think Data, uma base de dados se desatualiza em 25% a cada ano. Isso significa que caso nenhuma ação interna seja realizada para se reduzir as informações inconsistentes, ao final de quatro anos, será impossível realizar qualquer venda ou manter relacionamento com os clientes atuais.
A principal causa desta desatualização (ou da existência de informações inconsistentes) está relacionada às falhas na certificação de dados quando da entrada de novos clientes nas bases de dados das empresas. Mas quais são essas falhas?
No geral, os clientes adquirem produtos ou serviços através dos mais diversos canais, dentre eles, podemos citar: Internet, App, Call Center, Lojas, Quiosques – e cada um deste costuma ter uma forma de entrada dos dados, isso é, nem todos requerem que os clientes preencham as mesmas informações ou as validem de forma prévia, o que gera uma base com diversas informações inconsistentes. É mais comum do que se imagina as empresas terem bases tão inconsistentes que as mesmas não têm certeza se o nome existente internamente está realmente vinculado aquele CPF – ou se o CPF informado é válido – dentre outros problemas relacionados a telefones e endereços.
A junção da ausência de checagem na entrada do cliente e a deterioração natural do tempo na qualidade dos dados tem efeitos negativos também no segmento financeiro. Diversas companhias têm sistemas legados que não possuem processos de checagem cadastrais, impactando desde as ações de cobrança até o desenvolvimento de novos produtos com foco na venda de serviços agregados para quem já é cliente da empresa, tudo isso devido as informações inconsistentes.
Quando uma empresa decide atualizar e padronizar sua base de dados, acaba dando foco apenas nos registros já existentes, não criando processos de certificação na entrada do cliente na companhia. Por isso, dizemos que essas ações pontuais têm um simples efeito de se “enxugar o gelo”, pois, novos clientes com informações inconsistentes continuarão entrando na base das companhias diariamente!
Diante deste cenário, a Think Data, bureau de informações referência em Data Quality no Brasil, se especializou na implementação de projetos personalizados com foco em automatizar as checagens cadastrais e reduzir informações inconsistentes contidas nas bases de dados das grandes corporações.
Trabalhando no modelo de POC (Proof of Concept = Prova de Conceito), a Think Data, através de uma equipe interna especializada, avalia amostras das informações inconsistentes, gerando, além de um score de qualidade da base, planos de ações que englobam desde a certificação, correção e atualização dos dados (de forma automatizada via robôs). A ideia é que as bases legadas sejam sempre atualizada, e que na entrada de novos clientes na empresa, estes tenham um processo pré-estabelecido de checagem cadastral (exemplo: se o telefone fornecido possui WhatsApp Ativo, se o endereço está correto, até a localização do CPF via nome), de forma a garantir uma forte redução no volume de informações inconsistentes, e é claro, potencializar as interações comerciais ou de cobrança.
Para conhecer gratuitamente a solução de Enriquecimento Cadastral (com foco na correção de informações inconsistentes) da Think Data, acesse: https://www.thinkdata.com.br/teste-gratuito/
