<p>Finalmente, tener una base calificada optimiza su descripción y análisis, logrando resultados más precisos. En esta etapa es cardinal proveerse de profesionales competentes que reúnan habilidades analíticas. Pues desde el más simple hasta el más complejo estudio científico que se realice sobre los datos almacenados, se puede extraer información muy útil para la gestión de la organización. Y así no solo se podrá dilucidar cómo contactar cierta y eficazmente a potenciales clientes sino también responder otras preguntas que diariamente se formulan quienes toman decisiones, como ser:<br />
<br />
• ¿Cómo aumento mi <em>market share</em> (10) en el mercado?<br />
• ¿Cómo mantengo el nivel de ventas?<br />
• ¿Cómo me anticipo a mis competidores?<br />
• ¿Cómo controlo los costos?<br />
• ¿Cómo optimizo mis procesos?</p>
<p>Cuando las bases no tienen la cantidad y calidad de datos adecuada, las estrategias comerciales conllevan una probabilidad de error. La previa depuración, actualización y enriquecimiento de los datos ayuda a reducir esta probabilidad, por lo que esta práctica se vuelve importante y debe encararse con seriedad e idoneidad. Esto evita malgastar tiempo y dinero (es alto el costo de un envío que no llega a destino o que es devuelto, por ejemplo). <br />
<br />
Es óptimo actualizar los datos anualmente para mantener una base calificada que permita segmentar y contactar a los clientes y prospects, de manera eficaz.<br />
<br />
Las empresas requieren ineludiblemente de normas claras sobre la captura y gestión de los datos, además de contar con los recursos necesarios para su administración, corrección y análisis.</p>
<p>1- Incorporar nuevos campos a una base de datos<br />
2- Cupones, sistemas propios<br />
3- Sitios <em>web</em><br />
4- Potenciales clientes<br />
5- Depuración<br />
6- Por ejemplo, si fue ingresada dos veces con documento distintos (cédula y DNI)<br />
7- Sitio <em>web</em><br />
8- Por ejemplo, el código postal si el contacto con el <em>prospect</em> se va a realizar por carta<br />
9- Existen empresas que se especializan en esta tarea<br />
10- Participación<br />
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<table width="500" cellspacing="0" cellpadding="0" border="0" bgcolor="#eeecda">
<tbody>
<tr>
<td>
<p><font color="#dd5d3f"><strong>IBM acusada de eliminar competencia</strong></font></p>
<p>Big Blue domina el negocio de las computadoras mainframe desde sus inicios hace 40 años. Y todavía obtiene casi la cuarta parte de una ingresos anuales de US$ 100.000 millones con ventas, software servicios y financiamiento relacionados con esas máquinas. <br />
Cuando una empresa nueva llamada Platform Solutions (de Sunnyvale, California) creó un <em>software</em> que convertía los servidores estándar en sistemas que imitaban los costosos <em>mainframes</em> de IBM, Big Blue contraatacó. Y cuando el recurso legal fracasó, recurrió al abrazo del oso: compró Platform Solutions y al poco tiempo terminó con el innovador producto.<br />
Actualmente genera indignación de muchos en la industria de la computación. La CCIA (la asociación que nuclea a gigantes como Google, Oracle y Microsoft) describió el negocio de Platform como “un claro intento por IBM de comprar una compañía con el único objetivo de eliminar competencia en el mercado de <em>mainframes</em> y de proteger su gallina de los huevos de oro a expensas de los consumidores”. <br />
Paralelamente, T3 Technologies, una pequeña compañía que revendía los productos de Platform y fue anulada por la movida de IBM, demandó a IBM por maniobra monopólica en la Comisión Europea.<br />
Pero Platform no fue el único competidor anulado. IBM no renovó la licencia para uso de patente a Fundamental Software, que también hacía <em>software</em> de emulación de <em>mainframes</em>. Resultado: Fundamental se quedó con un producto que fue muy popular y que ahora no puede vender. <br />
Big Blue emitió un comunicado manifestándose confiada de no haber transgredido ninguna ley de competencia. <br />
Ahora negocia para comprar Sun en unos US$ 7.000 millones. Si la operación se cierra, obtendrá también el monopolio sobre el almacenamiento de sistemas que se usan para <em>mainframes</em>. Estas máquinas procesan la información cada vez que alguien retira dinero de un cajero automático, usa una tarjeta de crédito o compra un producto en una tienda. Según IBM, la sostenida popularidad de esas máquinas se deriva de sus esfuerzos por modernizar los sistemas para que puedan correr <em>software</em> empresarios contemporáneos. <br />
Sus enemigos dicen, en cambio, que se ha beneficiado más con la ausencia de competencia que con la actualización de tecnología.<br />
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</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>Por Elizabeth Rassore</p>
<p>Según sea su rubro, las empresas manejan datos sobre la actividad que realizan. Desde el costo de los insumos utilizados hasta el monto de venta. Pasando por la cantidad y fecha de operaciones, límite de crédito, productos vendidos, fecha de transacción, jornales pagados, costos incurridos, calidad del producto elaborado o del servicio prestado, referencias demográficas y personales de sus clientes, etc.<br />
<br />
Además, dado el fenómeno de movilidad socioeconómica, una persona puede cambiar sus canales básicos de llegada (dirección, teléfono) y demás vías de contacto (celular, <em>e-mail</em>) como también su situación laboral (empresa, nivel salarial), fiscal (IVA) y familiar (estado civil, cargas de familia), entre otras cosas. También, para adaptarse al contexto económico, las empresas cambian sus direcciones postales, se fusionan, modifican sus nombres, alteran su razón social, toman nuevos directivos, reestructuran su nómina, incorporan o eliminan líneas de negocio, reemplazan sus canales de distribución, etc. <br />
<br />
Consecuentemente, con el tiempo la información recolectada y almacenada queda obsoleta. Situación a la que se le puede adicionar el error de carga por el ingreso manual de datos, tanto interna (2) como externamente (3).<br />
<br />
Por otro lado, no todas las empresas tienen una “cultura del dato” adecuada y no guardan suficiente información sobre sus clientes o <em>prospects</em> (4).</p>
<p><strong>Limpieza </strong>(5)<strong> de datos</strong><br />
<br />
El análisis previo de todos estos datos es sustancial a la hora de tomar las decisiones comerciales y operativas a fin de lograr una labor con resultados más efectivos.<br />
<br />
Una vez embarcado en el desafío de operar con las bases operacionales y proceder a ensamblar los datos almacenados, es imprescindible depurar los registros erróneos, innecesarios y repetidos que se evidenciarán con esta práctica, tal como:<br />
• Si por un lado Marketing carga el sexo como Masculino y Femenino mientras que Atención al Cliente lo hace como M y F, esto derivará en columnas duplicadas con la misma información.<br />
• Registros múltiples.<br />
• Información mal cargada, incompleta o con errores.<br />
• Distintos códigos para identificar a una misma persona.</p>
<p>Al igual que lo puntualizado anteriormente, existen muchas otras razones que causan desprolijidades en las bases, resultando en datos con calidad y confiabilidad inadecuadas. Por resultado, el manejo de información deficiente tiene un impacto negativo en el accionar de la organización, que se traduce en la pérdida tanto de tiempo como de dinero.</p>
<p><strong>Procesos de normalización</strong><br />
<br />
Las múltiples maneras en que se guarda la información es un inconveniente a la hora de pensar en tener una base confiable. Si no se tienen procesos que controlen inconsistencias al ingresar los datos tanto interna como externamente, puede pasar que:<br />
• Aparezca una misma persona con distintos códigos de identificación (6);<br />
• Queden campos en blanco o nulos;<br />
• El nombre de una persona llamada María del Carmen figure como María del Carmen, MARIA DEL CARMEN, MARIA C, etc.<br />
• Las avenidas se identifiquen como Avenida; Avda; Avda.; Av; Av.; etc.<br />
• El nombre de una calle se cargue de variadas maneras. A modo de ejemplo: Leandro N. Alem, L. N. Alem, LN Alem, etc. Peor aún si la denominación contiene algún grado como Presidente, Teniente, Doctor, General, etc.<br />
• Capital Federal se simplifique poniendo Cap. Fed., CF, Capital, etc.</p>
<p>Estos son solo algunos ejemplos.<br />
<br />
A fin de eliminar la redundancia de los datos como así también evitar la incorporación de información en blanco, errónea, incierta o incompleta, se pueden efectuar diversos procesos de estandarización, con la aplicación de una serie de reglas y controles. Sucintamente:<br />
• Cada columna debe tener su nombre único. <br />
• No puede haber registros duplicados.<br />
• Todos los datos en una columna deben ser del mismo tipo. <br />
• Las columnas que representen los mismos datos deben eliminarse. <br />
• Asimismo, debe ser compulsivo el ingreso de los datos con información crítica para realizar posteriormente lanzamientos de campañas de marketing y ventas. <br />
• Es aconsejable que el texto que se ingrese por el <em>site</em> (7), como por ejemplo localidad o profesión, sea a través de una lista predefinida.</p>
<p><strong>Actualización y enriquecimiento</strong><br />
<br />
Con el objetivo de lograr la validación de <em>e-mails</em>, teléfonos, dirección postal y /o cualquier otra vía de contacto con el cliente o <em>prospect</em>, se pueden realizar campañas para la actualización de los datos preexistentes y captura de nuevos.<br />
Por otra parte, no siempre se cuenta con toda la información que se quisiera tener cuando se piensa en lograr una acción comercial exitosa (8). Afortunadamente, es factible la incorporación de nuevos datos a una base preexistente (9). Como por ejemplo: información sociodemográfica (sección censal, capacidad económica, etc.), coordenadas geográficas, distancia a la capital, localidad, tamaño del distrito, códigos postales, teléfono, fax, direcciones de sucursales, cantidad empleados, volumen de negocio, sexo, edad, etc.</p>
