Você já viu aqui no blog as 5 medidas iniciais para manter a qualidade dos seus dados, mas é inevitável que depois de um período você deverá higienizar sua base de dados.
E é sobre isso que vamos falar hoje: As 5 melhores práticas para Higienização de Dados.
Dados “sujos” custam tempo e trabalho e você já deve ter ouvido falar por aí que tempo é dinheiro, não é mesmo?
Ou seja, dados podem custar tempo e dinheiro pois não cumprirão fielmente a missão de gerar informações para tomada de decisão.
Habitualmente, a Higienização de Banco de Dados pode evitar muitos desses problemas e garantir assertividade na obtenção de informações através de dados e garantir a entregabilidade para seus contatos realizados.
AQUI ESTÃO AS 5 MELHORES PRÁTICAS PARA HIGIENIZAÇÃO DE DADOS
1. Limpe seu banco de dados: Escolha um provedor, como o Empresômetro, que pode remover os equívocos da sua lista de dados. Isso garantirá que seus contacts sejam entregues e que informações como CNPJ, CNAE, Endereços, QSA, Natureza Jurídica estejam em conformidade.
2. Substituição de dados: Ao obter os resultados do processo da Higienização de Dados, deve-se utilizar os dados obtidos através da validação de dados e substituir os dados equivocados.
3. Otimize sua Lista: Agora que seus dados estão higienizados, você pode otimizar ainda mais com informações adicionais sobre seus prospects. A otimização de dados pode incluir dados sobre comportamentos, filiais ou matriz, site, emails, redes sociais, dados demográficos entre outros. Esses dados você pode obter através do Empresômetro Digital.
4. Faça limpeza manual: Relacionamentos devem ser mantidos, mas alguns contatos se perdem com o tempo. Por isso é preciso que manualmente, ou através de um software de gestão de leads, você exclua aqueles dados que mesmo corretos, não sejam mais interessantes para a empresa.
5. Estabeleça um cronograma: Como toda higiene, deve ser feita periodicamente. Então, realize a higienização de dados periodicamente em sua base. E LEMBRE-SE de mantê-la em um lugar seguro.
Definição: Dados sujos são aqueles dados que estão desatualizados, desorganizados, falsos, sem correspondência, incompletos, spam. Todos esses problemas são solucionados através das ações corretivas de tratamento de dados. (Leia o post Tratamento de dados: Aumentar qualidade, garantir precisão).
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