Our AI-generated summary
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En el ámbito de la gestión de las relaciones con los clientes (CRM), garantizar la fiabilidad y la calidad de la información de registro de clientes constituye un factor fundamental para el éxito de las campañas de retención segmentadas. El desafío se agrava cuando se inicia un proceso de registro descentralizado datos de diversas fuentes, lo que aumenta la susceptibilidad a la duplicación de registros y errores de inserción.
Las herramientas existentes permiten detectar entradas duplicadas; sin embargo, ese proceso a menudo se basa en la coincidencia exacta de una clave en particular, que incluye datos personales únicos, como números de teléfono e información de correo electrónico. Este proceso pasa por alto otros detalles esenciales, como la presencia de información o caracteres no válidos en ciertos campos, o similitudes (no coincidencias exactas) que, casi con toda seguridad, se deben a errores de escritura, lo que puede generar incoherencias en la base de datos.
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Reconociendo la urgencia de corregir este problema generalizado, nos asociamos con un grupo minorista de automóviles en un proyecto cuyo el objetivo principal es establecer una base de datos de clientes unificada y, al mismo tiempo, mejorar la precisión y la usabilidad generales del CRM. Con el objetivo de racionalizar las acciones de marketing directo y los esfuerzos de ventas, el proyecto busca implementar un enfoque más eficiente y automatizado para rectificar las duplicaciones, reconociendo el papel imperativo que desempeña la calidad de los datos en las campañas de retención específicas.
La estrategia seguida se puede resumir en cuatro pasos:
- Selección de posibles pares de contactos duplicados: Identifique los pares de contactos que pueden estar duplicados en función de la información personal compartida, como números de teléfono, correos electrónicos o la propiedad del mismo vehículo.
- Clasificación de duplicados mediante puntuaciones de similitud: Evalúe la similitud entre los pares de contactos mediante métricas como la similitud fonética y de caracteres. Utilice estas puntuaciones para entrenar un modelo de clasificación y determinar la probabilidad de duplicación para cada par.
- Creación de grupos duplicados: El grupo identificó pares duplicados. En última instancia, cada grupo debe estar representado por una sola entrada de contacto en la base de datos.
- Consolidación de la información de los clientes: Para el contacto elegido en cada grupo que permanecerá en la base de datos, consolide la información del cliente adoptando los datos más confiables y actualizados disponibles.
Nuestro enfoque para abordar los registros duplicados implicaba aprovechar modelos sofisticados de aprendizaje automático para detectar duplicados. A través de meticulosas discusiones con las partes interesadas, garantizó una transición perfecta de los marcos teóricos a las aplicaciones del mundo real, cerrando la brecha entre las hipótesis y la aplicación práctica.
La corrección manual e individual de los contactos duplicados resulta ser una tarea tediosa y lenta.
Como resultado de estos esfuerzos, pudimos detectar y eliminar el 12% de los contactos duplicados en la base de datos de CRM.
Los contactos restantes de la base de datos se consolidaron para mantener los datos más confiables para cada campo. También nosotros propuso un proceso detallado para convertir números de teléfono y correos electrónicos no válidos a un formato estandarizado, reforzando la base de datos contra posibles incoherencias. Además, nosotros recomendó la adopción de un sistema de claves único más sólido, minimizando el riesgo de duplicaciones y garantizando la integridad de las bases de datos a largo plazo.
