¿Por qué sus datos de CRM están incompletos (y cómo solucionarlo)?

Cuando analiza los datos de su CRM, todo parece funcionar. Sus comerciales crean y actualizan puntos de venta, introducen contactos, completan sus informes, registran sus oportunidades y ponen al día sus visitas. Aparentemente, el CRM se utiliza. Cuando observa los informes y los cuadros de mando, están alimentados. Sin embargo, en el momento de analizarlos, se impone una conclusión: los datos del CRM son incompletos, incoherentes u obsoletos. Usted no puede (o su director comercial no puede) analizar el rendimiento.

Este fenómeno no es marginal: según un estudio de Experian, más del 30 % de los datos de CRM de una empresa media son inexactos o inexistentes. Dicho de otro modo, un tercio de sus informes, segmentaciones o previsiones pueden estar sesgados sin que usted lo sepa.

La causa no es necesariamente humana. Estas carencias también pueden tener su origen en la configuración del CRM, la complejidad de los procesos de introducción de datos o una gobernanza insuficiente. Este artículo, como responsable de las herramientas, le ayuda a comprender de dónde proceden estos vacíos en los datos y cómo subsanarlos de forma duradera gracias a una mejor administración de su herramienta comercial.

¿Por qué sus datos de CRM suelen ser incompletos (incluso con una buena herramienta)?

Campos mal definidos o mal utilizados

Con el tiempo, la mayoría de los CRM se transforman en auténticos «cementerios de campos». Un jefe de sector crea un campo «sector», un comercial añade «tipo de cliente», luego un mánager agrega «prioridad»… Ya ve a dónde queremos llegar: duplicados, sinónimos y campos no utilizados o duplicados, lo que hace imposible un buen análisis.

En un estudio de HubSpot de 2023, hasta el 40 % de los campos creados en un CRM nunca se rellenan.

Tomemos un ejemplo concreto: dos campos, «Facturación estimada» e «Ingresos previstos», coexisten, pero no se utilizan de la misma manera según los equipos. A la hora de exportar o generar informes, los datos resultan imposibles de agregar, falseando cualquier análisis.

Procesos de introducción de datos demasiado complejos o mal ubicados

Ni el mejor CRM puede hacer nada frente a una sobrecarga de acciones comerciales por realizar y de pasos innecesarios. Un comercial de campo no tiene ni el tiempo ni la motivación para rellenar cuarenta campos en cada visita, sobre todo cuando debe lidiar con un jefe de sección difícil de localizar, la presión de los objetivos y desplazamientos continuos.

Cuanto más largo es el proceso, más se desploma la tasa de cumplimentación. En algunos equipos, las tasas de registro de los informes de campo caen por debajo del 60 % en cuanto el formulario supera los quince campos. En ese punto, la introducción de datos pasa a percibirse como una carga administrativa, no como una palanca de rendimiento.

Otro error frecuente es la mala integración del momento de registro: cuando el dato debe introducirse a posteriori (al volver de una reunión, por ejemplo), los olvidos se multiplican. Priorice un CRM que permita a comerciales y mánagers realizar la acción que desean hacer, en el momento en que desean hacerla. Esta idea, tan sencilla, lamentablemente no es viable con todos los CRM del mercado.

Una gobernanza del CRM poco clara

Sin una gobernanza clara, la calidad del dato se convierte rápidamente en una responsabilidad colectiva… es decir, de nadie. Como CRM Manager, usted es el garante de estos datos: le corresponde a usted definir las normas, hacerlas cumplir y asumir las decisiones. Aunque el director comercial defienda sus costumbres («siempre lo hemos hecho así») o cada comercial pida modificar un campo o añadir una opción, usted debe mantener el control. Su papel es garantizar la coherencia y la fiabilidad del sistema, no satisfacer todas las peticiones puntuales.

Además, muchas empresas no tienen ningún proceso formalizado de auditoría, limpieza o control de calidad. Las funciones están difuminadas: marketing gestiona las campañas, el departamento de TI se encarga de la técnica y los comerciales introducen datos «como pueden».

Esto tiene como consecuencia que los datos se degraden de manera natural. Según Gartner, la calidad de los datos desciende entre un 2 y un 3 % mensual sin una supervisión activa, lo que supone que casi un tercio del repositorio queda inutilizable al cabo de un año.‍

¿Cómo restablecer la exhaustividad de sus datos de CRM?

Por supuesto, nada está perdido. Ya hemos mencionado varias pistas en la primera parte de este artículo; explorémoslas ahora más a fondo para comprender cómo restablecer la exhaustividad de sus datos de CRM.

Empiece por una auditoría de sus campos y procesos

Antes de añadir nuevas reglas, primero hay que entender dónde se sitúan los fallos en la estructura y el uso de su CRM. Muchas empresas buscan «limpiar» sus datos sin identificar la causa del desorden: campos redundantes, flujos de trabajo obsoletos o procesos mal alineados con las prácticas de los equipos.

Antes de añadir nuevas reglas, es necesario entender dónde se sitúan los fallos. Para ello, realice una auditoría de exhaustividad. Esta consiste en medir:

• el porcentaje de cumplimentación de cada campo clave,

• el número de duplicados o de valores incoherentes,

• la frecuencia de actualización por parte de los usuarios.

Por ejemplo, un CRM cuyo campo «sector de actividad» solo está cumplimentado en el 45 % de las cuentas tiene un problema estructural: o bien el campo está mal ubicado, o bien carece de un valor de negocio claro.

Los CRM Managers pueden apoyarse en un método claro y reproducible. Descubra cómo auditar sus campos y procesos de CRM para mejorar la calidad de sus datos día a día.

Simplifique y automatice la recopilación de datos

Una buena administración del CRM no consiste en añadir formularios, sino en diseñar informes inteligentes y útiles. El objetivo no es medirlo todo, sino estructurar la introducción de datos para que cada dato aporte un valor operativo.

Automatice lo que sea posible

Los informes comerciales (distribución numérica, participación en lineales, roturas, precios, presencia en lineal, etc.) deben, ante todo, tener sentido para el personal de campo: un comercial debe comprender por qué introduce determinada información y cómo se explotará después. Por ejemplo, en lugar de pedir a sus equipos que introduzcan manualmente la distribución numérica, el CRM puede calcularla automáticamente a partir de los datos registrados por el comercial durante la visita. De la misma manera, el CRM puede calcular automáticamente la pérdida potencial de facturación a partir del número de productos ausentes detectados por el comercial. Solo viendo de forma tangible el impacto cuantitativo (las ventas perdidas, la cuota de lineal perdida…) sus equipos tomarán conciencia de la importancia del dato. Eso sí, hay que dejarles tiempo para analizar estas informaciones.

Las empresas que han automatizado al menos el 30 % de su introducción de datos constatan hasta un 25 % de mejora en la tasa de cumplimentación, según Forrester.

Un CRM bien configurado debe evitar la doble introducción de datos:

• Prepare las visitas automáticamente mostrando los últimos pedidos, informes anteriores y objetivos del punto de venta.

• Precumplimente los campos a partir de los datos ya conocidos (dirección, enseña, categoría).

• Automatice el informe: tras la visita, la información clave se compila automáticamente (duración, productos vistos, acciones previstas) para ahorrar tiempo y hacer los datos más fiables.

Haga que los informes sean sencillos y lógicos de cumplimentar

La exhaustividad de los datos depende tanto de la motivación como del diseño de sus informes.

• Defina campos obligatorios únicamente para los datos esenciales para el rendimiento.

• Utilice campos condicionales: si el producto está «no presente», muestre «motivo de la no presencia»; de lo contrario, pase al siguiente paso.

• Adapte el número de campos al tiempo real disponible sobre el terreno: un informe de 8 a 10 preguntas claras vale más que un formulario exhaustivo que nunca se completa.

Los CRM que adoptan formularios dinámicos y precumplimentados alcanzan hasta un +40 % más de tasa de cumplimentación, reduciendo al mismo tiempo a la mitad el tiempo medio de registro por visita.

Al automatizar los cálculos y simplificar la introducción de datos, no solo facilita la vida de los equipos sobre el terreno, sino que garantiza la calidad y fiabilidad de los datos a nivel central.

Descubra cómo Sidely automatiza la recopilación de datos de campo para hacer más fiable el CRM.

Implemente una gobernanza y un seguimiento continuo

Usted debe ser el único garante de los datos. La exhaustividad no es un proyecto puntual, sino un proceso continuo de supervisión y mejora.

Para mantener un alto nivel de calidad, tres palancas son esenciales:

1. Funciones claramente definidas: quién controla los datos, quién los corrige, quién forma a los usuarios. Como CRM Manager, usted debe asumir este papel de director de orquesta. Aunque algunos interlocutores (director comercial, jefe de sector, comercial de hostelería, usuario histórico) consideren que «antes funcionaba muy bien», mantenga su postura. La coherencia del CRM depende de su capacidad para fijar un marco.

2. Indicadores de calidad monitorizados a lo largo del tiempo: porcentaje de campos críticos cumplimentados, volumen de duplicados, frecuencia media de actualización… Estas métricas son sus salvaguardas: permiten anticipar desviaciones antes de que se traduzcan en errores en los informes.

3. Rutinas de equipo periódicas: reuniones mensuales o trimestrales dedicadas a la calidad de los datos, puesta en común de buenas prácticas, alertas automáticas ante anomalías. Son muchas las iniciativas que puede poner en marcha para trabajar de forma inteligente con los mánagers comerciales. Además, integre sistemáticamente una formación en CRM en el proceso de incorporación (onboarding): cada nueva incorporación debe comprender las normas de introducción, los campos esenciales que debe rellenar y las buenas prácticas esperadas. También puede ofrecer sesiones de actualización a los equipos actuales. Un dato fiable se fundamenta tanto en el rigor técnico como en la adopción cultural de los usuarios.

Un CRM Manager que monitoriza estos indicadores puede anticipar desviaciones antes de que afecten a los informes o a la estrategia comercial.

Los datos incompletos no son una fatalidad ni una señal de fracaso de sus equipos comerciales, sino más bien el síntoma de un CRM mal alineado con los usos y las prioridades del negocio.

Al retomar el control sobre la estructuración de los campos, la sencillez de registro y la gobernanza, devolverá a sus datos su papel principal: una herramienta de decisión fiable, al servicio del rendimiento comercial.

La clave reside en un enfoque iterativo y pragmático: auditar, simplificar, automatizar, monitorizar. Este ciclo, cuando se apoya en una herramienta adaptada y una cultura de datos compartida, garantiza la fiabilidad de su CRM a largo plazo.