Las mejores herramientas de enriquecimiento de datos para equipos de B2B

Empieza por la tarea de enriquecimiento, no por la lista de proveedores

Antes de comparar herramientas, define la tarea. Un equipo de ventas que busca direcciones de correo electrónico empresariales verificadas tiene unas necesidades diferentes a las de un equipo de RevOps que actualiza todo un sistema de CRM. Un equipo de datos que enriquece millones de registros a través de una API tiene otro conjunto de prioridades. La herramienta debe evaluarse en función de los campos concretos, el volumen de registros, los sistemas y los umbrales de calidad del flujo de trabajo.

Anota primero los datos de entrada y salida necesarios. Si el archivo de partida contiene dominios de empresas, determina qué campos de empresa y de contacto deben incluirse en el resultado. Si el CRM ya contiene datos sólidos sobre las empresas, pero datos menos completos sobre los contactos, no inviertas en enriquecer todos los atributos posibles. Un alcance más limitado suele dar lugar a una decisión de compra más clara.

• Campos obligatorios y porcentajes de cumplimentación aceptables
• Necesidades de datos de contacto, de empresa, firmográficos, tecnográficos o de intención
• CSV, CRM, API o flujo de trabajo del almacén
• Enriquecimiento puntual frente a actualización continua
• Campos que pueden rellenarse automáticamente frente a campos que requieren revisión

Las herramientas más eficaces resuelven distintos problemas

HubSpot destaca especialmente cuando el enriquecimiento debe realizarse dentro del propio CRM. Sus funciones actuales de enriquecimiento permiten completar y actualizar las propiedades de los contactos y las empresas sin que los equipos tengan que crear un flujo de trabajo independiente. Apollo resulta útil para los equipos que buscan datos de prospección, enriquecimiento de CRM, enriquecimiento de archivos CSV y acceso a API en una única plataforma centrada en las ventas. Clay resulta especialmente útil cuando un único proveedor no es suficiente, ya que puede procesar datos de múltiples proveedores y combinar esas búsquedas con investigación en la web y lógica de flujos de trabajo. People Data Labs está más orientado a las API, lo que lo hace adecuado para equipos que necesitan enriquecimiento dentro de un producto personalizado, un almacén de datos o un canal de datos.

Esas diferencias son más importantes que una clasificación genérica. Una herramienta puede ser excelente y, aun así, no ser la adecuada porque el modelo operativo no se adapta a tu equipo.

• HubSpot: la mejor opción cuando el enriquecimiento debe integrarse directamente en los flujos de trabajo del CRM de HubSpot
• Apollo: una solución ideal para equipos de ventas que combina datos de contacto, prospección, CRM, CSV y enriquecimiento mediante API
• Clay: ideal para el enriquecimiento en cascada con múltiples proveedores, flujos de trabajo con gran volumen de investigación y lógicas de enriquecimiento personalizadas
• People Data Labs: la opción ideal para el enriquecimiento de datos sobre personas y empresas con un enfoque API first dentro de sistemas personalizados

Compara la cobertura y la precisión por separado

La cobertura indica la frecuencia con la que un proveedor devuelve un valor. La precisión indica si ese valor es correcto. Un proveedor puede dar una buena impresión en cuanto a cobertura, pero a la vez devolver títulos obsoletos, coincidencias incorrectas, direcciones de correo electrónico dudosas o atributos de empresa incoherentes.

Realiza una prueba con un conjunto de datos representativo antes de dar el paso. Incluye registros sencillos, empresas especializadas, pequeñas empresas, registros internacionales (si procede), nombres de empresas ambiguos y contactos de los que se sabe que han cambiado de cargo. Evalúa el resultado por campos, en lugar de utilizar una puntuación global.

• Índice de coincidencias por tipo de registro
• Índice de cumplimiento por campo crítico
• Precisión obtenida a partir de una auditoría manual de muestras
• Validación del correo electrónico o estado de confianza
• Fechas de frescura y de verificación, cuando estén disponibles
• Comportamiento de los registros duplicados o conflictivos

Los controles de coincidencia y sobrescritura son criterios de compra

La herramienta debe identificar a la persona o empresa correcta antes de que el enriquecimiento de datos pueda resultar útil. Las claves de correspondencia sólidas, como el dominio de la empresa, el correo electrónico laboral o un identificador único fiable, reducen la ambigüedad. Los nombres genéricos de empresas y los identificadores de contacto poco fiables aumentan el riesgo de asociar datos que parecen correctos a un registro erróneo.

El enriquecimiento del CRM también requiere reglas de escritura explícitas. Apollo, por ejemplo, distingue entre el comportamiento de autocompletado y el de sobrescritura, que es precisamente la distinción que los equipos deben establecer independientemente de la plataforma. Rellenar un campo en blanco no es lo mismo que sustituir un valor ya existente. Los campos de gran impacto, como el territorio, la fase del ciclo de vida, la titularidad de la empresa o la asignación de cuentas, deben protegerse mediante reglas claras de origen y de sobrescritura.

Cuándo merece la pena un flujo de trabajo con varios proveedores

Si una fuente presenta demasiadas lagunas, un flujo de trabajo en cascada puede mejorar la cobertura probando otros proveedores de forma secuencial. Clay se basa en este modelo y, actualmente, permite el enriquecimiento a través de un amplio ecosistema de proveedores. Los flujos de trabajo en cascada resultan especialmente útiles para correos electrónicos empresariales, números de teléfono, datos firmográficos, datos tecnográficos y otros campos en los que la cobertura de los proveedores varía.

La contrapartida es la complejidad. Un mayor número de proveedores implica más definiciones de campos, prioridades de fuentes, lógica de crédito y gestión de conflictos. El enriquecimiento con múltiples proveedores resulta valioso cuando la cobertura adicional influye en los resultados empresariales. No es necesario cuando una sola fuente ya cumple el requisito.

Incluso la mejor herramienta necesita un nivel de control de calidad

El enriquecimiento automatizado reduce el trabajo de búsqueda. No elimina la necesidad de aplicar el criterio propio. El proceso de control de calidad de las listas de DataDabble comprueba la idoneidad de la empresa, verifica los contactos y cargos necesarios, revisa las páginas web y los números de teléfono cuando procede, señala los duplicados y valida las direcciones de correo electrónico antes del envío. Este mismo principio debería aplicarse a cualquier herramienta de enriquecimiento: verificar los campos que generan riesgos posteriores.

En el caso de los campos de bajo riesgo, un umbral de confianza puede ser suficiente. Para un campo que determine si un comercial se pone en contacto con la persona equivocada, si un registro se asigna al territorio equivocado o si falla una importación del sistema, utiliza reglas de revisión más estrictas.

Cómo elegir la herramienta de enriquecimiento adecuada

Selecciona primero las herramientas en función de su adecuación al flujo de trabajo y, a continuación, comprueba la calidad de los datos. No te bases únicamente en capturas de pantalla o en las especificaciones sobre el tamaño de la base de datos. Una pequeña prueba comparativa con tus propios tipos de registros te dará más información que una comparación general de características.

La opción ganadora debería ser aquella que genere el mayor volumen de datos útiles para los campos requeridos, con un coste y una carga de revisión aceptables. A veces se trata de una plataforma. Otras veces, de un modelo en cascada. Y en ocasiones, de una herramienta combinada con investigación manual para los registros más complejos.