Aunque no se puede negar que los datos son el petróleo que impulsa los mecanismos empresariales modernos, no funciona si el petróleo es crudo.Por ejemplo, duplicar los registros de los clientes o abordar incorrectamente los recursos de marketing de residuos, obstaculizar la toma de decisiones con malas perspectivas, frustrar a los clientes o incluso comprometer la seguridad. Y los líderes empresariales saben que los datos completos, precisos, consistentes, actualizados y relevantes son la clave para mejorar la eficiencia y el crecimiento más rápido. Por lo tanto, el truco es elaborar una propuesta bien estructurada que destaque cómo los datos limpios valen el dinero gastado en el proyecto y una ventaja competitiva no negociable. Define el tema específicamente El coste medio de la calidad de los datos subpar para las organizaciones es de cerca de 13 millones de dólares anuales.Y las finanzas, los seguros, el comercio electrónico y la salud están entre los sectores más afectados.Por lo tanto, cuantificar el coste de utilizar tales datos en su empresa puede obligar a los líderes a sentarse y tomar nota. Utilice métricas relevantes y específicas en línea con los objetivos de su empresa para ilustrar por qué los datos de mala calidad no pueden ser Por ejemplo, enfocarse en: Efecto en las ventas: las campañas no se entregan al 10% de los líderes de gestión de relaciones con el cliente (CRM), lo que provoca una pérdida anual de $ 150,000. Riesgo de cumplimiento: Los datos de los clientes incompletos dificultan el cumplimiento de la HIPAA (Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro de Salud) o el GDPR (Reglamento General de Protección de Datos). Impacto en las operaciones: El equipo de soporte al cliente pasa más de 8 horas cada semana para corregir las direcciones incorrectas antes de los envíos. Establecer metas claras y mensurables Una vez que haya mostrado el coste de los datos de mala calidad, ancla tu propuesta con los líderes de objetivos que pueden evaluar fácilmente. específico, medible, alcanzable, relevante y temporal, para demostrar exactamente qué es el éxito y cómo se relaciona con los resultados empresariales. SMART objectives Por ejemplo: Aumentar la precisión de la información de contacto del cliente del 80% al 90% en cinco meses. Reduce los registros de clientes duplicados en un 80% en tres meses. Reduce las tasas de correo electrónico no entregado en un 30% antes del próximo ciclo de campaña. Después de definir estos objetivos, conéctelos directamente a las herramientas de Melissa que te ayudarán a lograrlos: La verificación global de direcciones mejora la precisión postal en más de 240 países, reforzando su base de datos de clientes. La deduplicación y la verificación de identidad garantizan la integridad de la base de datos a largo plazo evitando entradas conflictivas o fraudulentas. Las APIs de verificación de teléfono y correo electrónico bloquean contactos inválidos o descartables en el punto de entrada, manteniendo los sistemas descendentes limpios desde el primer día. Al combinar metas mensurables con la tecnología correcta, su propuesta cambia de una solicitud de costes a una hoja de ruta clara, con un ROI previsible y resultados responsables, los líderes pueden retroceder. Posicionar el proyecto como una iniciativa transversal Define el ejecutor y los beneficiarios del proyecto. Las partes interesadas comunes pueden incluir: Ventas y Marketing: requieren perfiles precisos para segmentar a los clientes y marcar leads de manera efectiva. Operaciones y Logística: Programación fácil y llamadas de entrega oportunas para información de contacto o direcciones precisas. Financiación: La exactitud de la información financiera depende de los datos limpios asociados con los proveedores y la facturación. Gestión de riesgos: Los datos deben cumplir con las normas regulatorias para evitar sanciones. Clarificar el alcance del proyecto, ya se trate de: Limpieza de datos pasados Nuevos errores en Bay Integración de soluciones de validación de datos con sistemas actuales ¿Qué es el Plug-and-Play Puede integrarse sin problemas con las plataformas de automatización de marketing, CRM y planificación de recursos empresariales (ERP). APIs de Meliss Describe el marco de la solución Aquí está lo que debe incluir un marco de solución: Auditoría y perfilado de datos: aproveche las herramientas de perfilado de datos de Melissa para detectar duplicados, analizar tipos de errores y clasificar las fuentes de datos. Limpieza y Estandarización de Datos: Con la Suite de Calidad de Datos de Melissa, rellena los campos de información que faltan, resuelve los errores y hace que los formatos sean estándar en todos los sistemas. Verificación y validación de datos: Utilice las soluciones de validación de API en tiempo real de Melissa para números de teléfono, direcciones y ID de correo electrónico en el punto de entrada de datos. Monitorización y Gestión de Datos: Para garantizar la exactitud de los datos a lo largo del tiempo, establezca alertas automáticas o dashboards.El marco anterior puede convencer al liderazgo de que tiene un plan práctico respaldado por las herramientas adecuadas. Cuantitativa del Rey Para obtener la aprobación de la propuesta fácilmente, ilustrar cómo la mejor calidad de los datos se traduce a la eficiencia de costes o mayor De hecho, en base a sus necesidades empresariales distintas, Melissa puede ayudar a construir una calculadora de ROI de calidad de datos y proporcionar experiencia y recursos esenciales. Aquí hay un modelo de marco: 
 Metric Before After Financial Effect  Duplicate CRM Records 10% 2% $10,000 gain in productivity Email Deliverability  80% 95% $25,000 gain in campaign ROI Shipping Errors 100 per month 20 per month $10,000 reduction in logistics costs 
 Metric Before After Financial Effect  Duplicate CRM Records 10% 2% $10,000 gain in productivity Email Deliverability  80% 95% $25,000 gain in campaign ROI Shipping Errors 100 per month 20 per month $10,000 reduction in logistics costs Metría Metría Antes Antes Después Después Efectos financieros Efectos financieros Reproducción de CRM Records El 10% El 2% $10,000 ganancias en productividad Entrega de correo electrónico El 80% El 95% $25,000 ganancias en el ROI de campaña Errores de navegación 100 por mes 20 por mes Reducción de 10.000 euros en costes logísticos Mostrar que puedes conseguir resultados rápidos Para demostrar los positivos de implementar el proyecto de calidad de datos a corto plazo: Limpiar un conjunto de datos de muestra y medir el grado de mejora de la precisión. Utilice datos fijos para ejecutar una campaña piloto y mostrar la mejora en la tasa de conversión. Ilustra cómo quieres obtener ganancias a largo plazo: Integración de APIs de validación con el proceso de onboarding del cliente. Configuración de dashboards para un seguimiento continuo. Describir ganancias a corto y largo plazo le ayudará a asegurar el financiamiento en varias fases. Resolver los riesgos con antelación Para ganar la aprobación del liderazgo, aborde los riesgos potenciales y muestre cómo pretende mitigarlos. Estos son algunos ejemplos de riesgos y sus soluciones: Problemas de privacidad y cumplimiento de datos: las herramientas de Melissa cumplen con la Ley de privacidad de los consumidores de California (CCPA) y el RGPD. Implementación complicada: Las herramientas que son API-first aseguran que la carga sobre el equipo de TI es mínima. Problemas con la adopción de usuarios: Puedes resolverlos a través de flujos de trabajo claros y una formación adecuada. La fase piloto puede ayudar a validar el presupuesto y el alcance del proyecto. Hazlo visualmente convincente Ayuda a los líderes a visualizar el proceso y el resultado de la mejora de la calidad de los datos mediante la inclusión de gráficos, gráficos y otros elementos pictóricos en la propuesta. Por ejemplo, se pueden utilizar gráficos para mostrar posibles ahorros de costes en los próximos 5 años. Idealmente, incluya una línea de tiempo para la implementación gradual del plan del proyecto también, junto con KPIs para cada trimestre y una visión general del presupuesto. Clean Suite y herramientas similares de Melissa ofrecen dashboards visuales que puede aprovechar mientras demuestra los beneficios de limpiar los datos. Cerca de la confianza Finalizar la propuesta indicando el compromiso con la mejora continua.En su declaración, teñir en cómo y otras soluciones ayudarán a su organización a eliminar las inexactitudes y a gastar los recursos de manera más eficiente. También mencionar beneficios como mejores conocimientos analíticos, más compromiso con los clientes y una infraestructura de datos listo para el futuro. Suite de Calidad de Datos de Melissa De Messy a Significativo: Ace su proyecto de calidad de datos con Melissa Hacer un caso convincente para la mejora de la calidad de los datos es un paseo con la propuesta de proyecto correcta. Y usted sabe cómo hacerlo - desde establecer objetivos SMART y definir el marco de la solución hasta cuantificar el ROI y abordar los riesgos. Lo más importante, al asociarse con un asesor de confianza como Melissa, puede simplificar la tarea de crear una propuesta ganadora multiplicada. Powered por APIs avanzadas, herramientas de verificación y años de experiencia en datos, puede hacer que los datos confusos sean significativos y prosperar en la industria de manera competitiva.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

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Cómo construir una propuesta ganadora para un proyecto de calidad de datos

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