El Master Data Management es crítico para un proyecto CRM

La gestión de datos maestros, conocida como Master Data Management (MDM), es un factor crítico de éxito en la construcción de procesos óptimos de gestión de relaciones con clientes (CRM), de acuerdo con Gartner, Inc. La consultora anticipó que para el 2017, los líderes de CRM que eviten MDM obtendrán resultados erróneos que molestan a los clientes, lo que resulta en un reducción del 25 % en las potenciales ganancias.

Master Data Management (MDM) es un nombre relativamente nuevo para un tema que lleva preocupando a las organizaciones durante años: la necesidad de obtener y distribuir datos consistentes a través de los distintos sistemas, bases de datos y aplicaciones departamentales, superando tanto barreras tecnológicas como organizativas, con el fin de obtener una visión unificada de los datos a través de la empresa e incluso de manera extendida a su entorno de negocio (proveedores, partners, filiales, etc.)

El Master Data Management o la Gestión de Datos Maestros es un conjunto de herramientas que define y gestiona de forma consistente las entidades de datos no transaccionales de una organización. Busca, por lo tanto, recopilar, agregar, identificar, asegurar la calidad y persistencia de los datos y distribuirlos de manera uniforme en dicho contexto.

Abarca un conjunto de datos de “referencia o maestros”,  que serán el modelo a la hora de realizar alguna modificación o actualización. Está diseñado para eliminar el elevado número de errores, redundancias e inconsistencias que existen en los diversos y fragmentados entornos de información de hoy en día.  Un dato maestro es un registro único que sirve de referencia para toda la empresa. Por ejemplo, el nombre de un cliente, el código de un producto o un número de cuenta son datos de referencia.

Aunque el problema no es nuevo, Master Data Management se ha convertido, de manera muy rápida, en el principal foco estratégico para muchas organizaciones a nivel mundial, como evidencia el número cada vez mayor de publicaciones, organismos, proveedores de tecnología y estudios por parte de analistas sobre esta disciplina.

Master Data Management puede ayudar a las organizaciones a mejorar la productividad e impulsar el rendimiento operativo mejorando la precisión de la información de la empresa y el intercambio de datos dentro y fuera de ella.

Muchas empresas están tomando decisiones críticas del negocio y desarrollando importantes estrategias corporativas basándose en información que está obsoleta, incompleta o es incorrecta. Una estrategia MDM, con las tecnologías de apoyo adecuadas instaladas, puede cambiar toda esa situación. El primer objetivo del MDM es crear un punto de referencia único, preciso y consistente para todos los elementos comunes de datos (por ejemplo, productos, clientes, empleados, jerarquías, etc.) a lo largo de los diversos sistemas de información y orígenes de datos que una empresa mantiene. Sin Master Data Management, las empresas pueden experimentar incontables problemas. Tener “múltiples versiones de datos verdaderos” conduce, con toda probabilidad, a operaciones empresariales ineficientes, a la toma de decisiones incorrectas, previsiones poco precisas, y a la incapacidad para adherirse a las directrices regulatorias, y otros problemas que pueden obstaculizar el funcionamiento de la empresa, consumir recursos y reducir la ventaja competitiva.

Las principales motivaciones para la adopción de MDM son:

  1. Mejora del conocimiento y retención del cliente.
  2. Gestión unificada del riesgo empresarial.
  3. Cumplimento normativo (compliance).
  4. Integración de procesos derivados de fusiones y adquisiciones.
  5. Mejora en la efectividad de las ventas, entre otros imperativos actuales de negocio.

El MDM se puede definir como la disciplina que permite gestionar los datos maestros de una organización (clientes, proveedores, activos, productos, etc.) con el fin de crear una única fuente fiable de referencia que mantiene los datos actualizados, con calidad y consistentes. De esta manera, MDM permite crear una visión completa, actualizada y unificada de los datos maestros en cualquier momento a lo largo de su ciclo de vida.

Bases de la gestión de datos

  1. Unificación de datos en un repositorio único.
  2. Puesta al día de los datos gracias a la centralización de las actualizaciones.
  3. Fiabilidad y limpieza de los datos.
  4. Validación de los datos en conformidad con los derechos y las normas de seguridad de la organización.
  5. Disponibilidad de los datos y su divulgación por toda la organización.

Diferencia entre Datawarehousing y Master Data Management

Un data warehouse agrupa los datos procedentes de varias fuentes para alimentar aplicaciones de inteligencia empresarial, creación de informes y análisis. Si bien unifica los datos procedentes de los sistemas fuente u origen, el data warehousing no fue concebido para devolver datos modificados a estas fuentes.

Es decir que un data warehousing emplea un proceso unidireccional, mientras que el Master Data Management necesita un proceso bidireccional que garantice la sincronización de los datos entre el repositorio y los sistemas de origen y destino asociados. Por otra parte, el data warehousing contiene datos transaccionales, en tanto que el MDM son reglas de negocio.

Impacto

Los líderes en gestión de relaciones con el cliente CRM deben entender los beneficios de la disciplina MDM e integrarla en su estrategia de CRM. MDM es fundamental para crear la vista de 360 grados del cliente y brindarles una experiencia optimizada.

Las organizaciones se están moviendo hacia un enfoque más integrado de CRM que se centra en la experiencia del cliente mediante la mejora de su participación, a través de marketing, ventas, servicio al cliente, el comercio electrónico y el resto de canales de cara al cliente. Este enfoque requiere una comprensión total de la relación del cliente y las interacciones con la empresa en cualquier momento durante la relación.

En las organizaciones que aplican las mejores prácticas, esta integración se realiza en tiempo real, un ambiente de arquitectura orientada a servicios (SOA) con el núcleo de la iniciativa MDM trabajando a la para de los sistemas críticos, como el ERP y CRM implementados.

Con una vista multicanal integral de la actividad del cliente dentro de la organización, con datos que se han reunido con precisión, entonces el único límite para su uso es la imaginación y la creatividad del área de negocios y de gestión de TI para trabajar como un equipo. Por ejemplo, se pueden agregar  los patrones de compra con precisión en todo tipo de productos para permitir ventas cruzadas y upselling. También es posible la identificación de los clientes más propensos a dejar de hacer negocios con la organización en el corto plazo.

El MDM también proporciona nuevas oportunidades para utilizar con eficacia las fuentes de Big Data, tales como las redes sociales  y los proveedores de enriquecimiento de datos externos. Las empresas han hecho mucho uso de proveedores de enriquecimiento de datos comerciales para aplicaciones tales como la segmentación de clientes, captación de clientes y de prospección. Sin embargo, en el pasado este uso ha ocurrido dentro de un único sistema o negocio, como marketing o ventas, sin reutilización coordinada en toda la organización.

Los datos sociales se usan para comprender los sentimientos y comportamientos del cliente tanto para la segmentación, la tipificación de la resolución de problemas, o, a nivel individual, personalizar campañas y ofertas.

El negocio B2C, está tomando más la propiedad de la vista consolidada o de 360 grados del cliente, para impulsar un mejor compromiso y finalmente, desarrollar una mejor experiencia del cliente al reducir la cantidad de tiempo que éste debe pasar con el personal. MDM hace que estos cambios sean posibles al proporcionar un único punto de entrada para estos datos que se depositan en los sistemas operativos apropiados.

Hoja de ruta

  1. Localización de datos de cada maestro, entre los diferentes sistemas operacionales.
  2. Creación de reglas de ‘dato más fiable’ entre los disponibles.
  3. Implementación de procesos de estandarización, limpieza y análisis de calidad de los datos.
  4. Implementación de procesos de extracción, transformación y carga (ETL), procesos batch o continuos de movimientos de datos.
  5. Enfoque de integración virtual, para minimizar el impacto de réplicas de datos.
  6. Creación de manual de estándares y buenas prácticas de introducción de nuevos datos.
  7. Creación de controles complementarios a las aplicaciones operacionales de control del dato en el punto de entrada.
  8. Creación de un punto único de introducción de datos.

División Consultoría de EvaluandoCRM

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