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Master Data

Dati anagrafici: fondamento e disciplina regina allo stesso tempo

| Settembre 17, 2020

Avete la vostra base di dati più importante, i dati anagrafici, sotto controllo? Può sembrare banale, ma non si tratta più di pochi disguidi nei mailing, ma del fondamento dell'automazione in tutti i processi, compresa la digitalizzazione in generale. In questo articolo apprenderete perché non potete permettervi di trascurare i vostri dati anagrafici, e vi mostreremo la strada per perfezionare i dati.

Mitchells and Butlers vorrebbero diventare uno dei ristoratori più redditizi in Germania. In Gran Bretagna lo sono già. Là gestiscono 1700 pub. Affinché si possa avere successo anche approssimativamente nello stesso modo in altri paesi, deve essere garantito soprattutto un prerequisito: i potenziali clienti devono sapere che esiste un pub del genere nella loro zona. Se poi ci andassero davvero, in quel momento non dovrebbe essere un giorno di riposo.

Conoscete il fenomeno. Troppo spesso, i dati memorizzati sui portali di ristoranti come Yelp non corrispondono più alla realtà attuale. E se non trovate Yelp pertinente per il vostro mercato: molti dati di Google sui ristoranti provengono da lì. Gli orari di apertura cambiano, i giorni di riposo vengono abbandonati o ristabiliti, e naturalmente c'è anche un cambiamento del numero di telefono.

 

L'azienda Uberall ha analizzato per il mercato statunitense, com'è la qualità dei dati nelle aziende con un aspetto stazionario. Il risultato è terrificante.

Al giorno d'oggi un tale errore non deve succedere. Da tempo esistono aziende che si sono specializzate nel mantenere aggiornati i propri dati per i ristoratori. La rispettiva azienda conserva i propri dati in un unico luogo e il relativo fornitore di servizi li inoltra ai portali. La società statunitense Yext ha raggiunto una valutazione di investimento di un miliardo di dollari con questo modello aziendale.

Gestione dei dati per le macchine

C'è una ragione per questo. I dati corretti e adeguatamente preparati dovrebbero essere il cuore della vostra digitalizzazione. Quando le macchine elaborano i dati automaticamente, la qualità di questi dati determina la qualità del risultato finale. «Crap in, crap out» è una frase comune tra i programmatori. Chi fornisce dati errati, può utilizzare il miglior algoritmo, ma il risultato non sarà comunque buono.

Ciò che si applica a dati semplici come indirizzo, numero di telefono e orari di apertura è ovviamente altrettanto rilevante per i dati anagrafici utilizzati all'interno della vostra azienda. Se i dati degli indirizzi di fornitori e clienti non sono corretti, la comunicazione con entrambe le parti diventa più difficile. Questo diventa molto chiaro nei mailing. Se si tenta di stampare un indirizzo personale in una lettera, è necessario assicurarsi che la generazione, l'archiviazione e la trasmissione dei dati segua uno schema fisso e che i dati siano stati controllati se ci siano errori e corretti. Altrimenti, Lieschen Müller viene appellata con «Egregio Professore».

Ma questo è solo l'esempio più piccolo. L'intero targeting si basa sul fatto che la base di dati sia corretta. Se un algoritmo fa l'ipotesi che soprattutto le persone benestanti vivano a Zurigo-Oberstrass, e che debbano essere indirizzate in modo diverso rispetto a quelle di Dietikon, allora questo dovrebbe corrispondere, in modo che i dati di indirizzo dal sistema CRM siano utili. Un Numero Postale d'Avviamento da solo non è sufficiente.

 

Se i dati non sono corretti, Lidl fa pubblicità su un sito di notizie tedesco con banner arabi.

Anche la qualità dei dati anagrafici gioca un ruolo importante nella gestione del rischio. Il monitoraggio dei rischi può essere aggiunto come campo dati nella banca dati. Questo può essere, ad esempio, un indicatore di punteggio come il numero D-U-N-S® di Dun & Bradstreet, che fornisce informazioni sulla solvibilità di un'azienda. Se allegate un'analisi regolare a tale parametro, la vostra azienda, sia dalla parte degli acquisti, sia da quella dei clienti, riconoscerà in tempo i rischi, come un mancato pagamento, e adotterà delle contromisure.

Pulire, arricchire, mantenere

Se si allegano dati aggiuntivi come il punteggio da fonti di dati esterne, come quelli di Bisnode o Dun & Bradstreet, a un record di dati esistente, questa procedura viene chiamata «arricchire» o «rifinire».

L'arricchimento è il secondo passo nella costruzione di una buona base di dati anagrafici. I dati anagrafici, anche dati master, sono il termine utilizzato per descrivere i dati che sono indispensabili per determinati sottoprocessi negli affari, e che dovrebbero essere sempre disponibili. Per contro, ci sono dati variabili. Quando si ordina un prodotto preliminare, il numero dell'articolo e il fornitore fanno parte dei dati anagrafici, la quantità dell'ordine e il prezzo possono essere modificati. In CRM, il rilascio del GDPR è ora uno dei dati obbligatori e quindi uno dei dati anagrafici. Il comportamento di navigazione salvato sul proprio sito web è intanto variabile.

Tutto inizia con i dati anagrafici. Li avete registrati e raccolti per molti anni e li avete salvati in diverse banche dati, a volte purtroppo anche in Excel. Ogni progetto di dati inizia con un consolidamento. I dati sono corretti, sono coerenti, hanno un formato uniforme? I duplicati vengono rimossi, gli errori di ortografia vengono corretti e le modifiche note vengono inserite nei record di dati. La vostra base di dati verrà ripulita.

Il secondo passo è arricchire i dati. Questo è emozionante, ad esempio, per il targeting nel marketing, ma anche per le vendite o il supporto. Mentre l'operatore di marketing vorrebbe sapere, ad esempio, a quale segmento di gruppo target appartiene il cliente a cui rivolgersi, le vendite sarebbero più interessate a sapere se il cliente è solvibile. Il supporto, a sua volta, funziona meglio se sa quali prodotti un cliente sta attualmente utilizzando, o quanto tempo ci vuole per inviare un tecnico di assistenza.

 

Questi due passaggi rappresentano il lavoro preparatorio, e da quel momento inizia il «ciclo infinito», ovvero la manutenzione dei dati. Idealmente, avviene automaticamente. Se il vostro programma di posta elettronica riceve tre messaggi di errore dal server che un indirizzo non è più corretto, verrà eliminato. La cancellazione dei dati anagrafici è sempre un processo doloroso per molte aziende, ma contribuisce ad una qualità decisamente migliore del risultato. Per restare all'esempio dell'e-mail: la Certified Senders Alliance, che sta cercando di tenere sotto controllo il problema dello SPAM, ha concordato che le mailing list dovrebbero essere controllate e ripulite regolarmente. Se non lo si fa, si finisce nella lista nera e si è classificati come potenziali spammer.

Molto più importanti nell'automazione sono le interfacce con fornitori di dati come Bisnode o Dun & Bradstreet. Esse gestiscono l'universo di dati B2B con oltre 330 milioni di aziende in oltre 200 paesi. Per garantire che le informazioni siano sempre aggiornate, attingono a oltre 30.000 fonti di dati in tutto il mondo e importano milioni di modifiche ogni giorno. Molte aziende inseriscono già le informazioni più recenti nella propria base di dati tramite un'API. I ritorni della posta saranno allora un ricordo del passato, così come l'appellativo «Egregio Professore» di Lieschen Müller. Ma ciò va molto oltre. Il venditore vede la stabilità finanziaria del cliente sul posto, il marketing ha una visione a 360 gradi dei potenziali clienti, l'analisi intelligente dei dati garantisce un'enorme riserva di lead qualificati e molto altro ancora.

A proposito di automazione. Maggiore è la comunicazione che avviene tra le macchine, più importante è la qualità costante dei dati. Pensate per esempio all'Internet delle Cose, all'output vocale nei sistemi di navigazione o agli altoparlanti intelligenti. Un sistema automatico può per esempio elaborare i dati sulla

Che cos’è il Master Data precisamente?

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