¿Cuándo conviene externalizar el enriquecimiento de datos?

Externaliza cuando el trabajo de enriquecimiento resta tiempo a los especialistas

Un comercial no debería pasar horas revisando las páginas web de las empresas, validando correos electrónicos corporativos o estandarizando registros antes de ponerse en contacto con los clientes. Un gestor de mercado no debería perder un día entero rellenando manualmente los atributos del catálogo, algo que puede investigarse y estructurarse mediante un flujo de trabajo de datos específico. Cuando los empleados cualificados realizan repetidamente tareas de enriquecimiento de datos de escaso rendimiento, el coste de mano de obra es mayor que el importe de una partida concreta en el presupuesto de un proveedor.

Documenta cuánto tiempo interno consume actualmente el trabajo. Incluye la investigación, la verificación, las modificaciones, la eliminación de duplicados, el formateo y la preparación para la importación. Esto te permitirá realizar una comparación más realista que si solo tuvieras en cuenta el coste de una herramienta de datos.

Externaliza cuando los registros requieran aplicar criterio

La automatización es más eficaz cuando los datos de entrada están limpios, las claves de correspondencia son fiables y los campos solicitados son habituales. El enriquecimiento con ayuda humana cobra mayor importancia cuando varias empresas tienen nombres similares, los contactos han cambiado de trabajo, los cargos no se ajustan claramente a tus reglas de segmentación, las estructuras de las empresas son ambiguas o los campos solicitados requieren una búsqueda en Internet.

Es también aquí donde los flujos de trabajo con múltiples fuentes pueden generar trabajo adicional en lugar de eliminarlo. Un modelo en cascada puede aumentar la cobertura, pero alguien tiene que decidir qué ocurre cuando los proveedores no se ponen de acuerdo o cuando un valor devuelto no se ajusta a la definición del proyecto.

Externaliza cuando los fallos de calidad resultan costosos en las fases posteriores del proceso

Cuantos más sistemas o equipos dependan de los datos, más costosa resultará una mala decisión en materia de enriquecimiento. Un contacto incorrecto puede echar a perder un intento de contacto. Un campo de territorio incorrecto puede desviar muchos registros de forma errónea. Una coincidencia errónea de empresa puede afectar negativamente a la elaboración de informes, la automatización y el enriquecimiento futuro.

Los proyectos relacionados con migraciones de CRM, segmentación, puntuación de cuentas, captación de clientes de alto valor, catálogos de productos o integraciones de sistemas merecen un control de calidad más riguroso, ya que un mismo error puede propagarse. Si el equipo interno no dispone de tiempo para crear esa capa de control de calidad, la externalización puede ser una decisión destinada tanto a controlar los riesgos como a aumentar la capacidad.

Mantén el enriquecimiento dentro de la empresa cuando el flujo de trabajo sea sencillo y repetible

No todos los proyectos de enriquecimiento de datos deben externalizarse. Si un proveedor de datos cubre bien el mercado objetivo, los campos requeridos son estándar, los registros cuentan con identificadores fiables y el equipo ya dispone de un flujo de trabajo controlado de CRM o API, la automatización interna puede ser la mejor opción.

Tanto HubSpot como Apollo admiten flujos de trabajo de enriquecimiento continuos dentro o en torno a los sistemas de CRM, mientras que los proveedores que dan prioridad a las API pueden admitir flujos de trabajo personalizados. Estos enfoques resultan eficaces cuando las reglas son estables y las excepciones son limitadas.

Un modelo híbrido suele ser la mejor opción

Muchos equipos no tienen por qué elegir entre la automatización total y la externalización total. Utiliza software para los campos que ofrecen un alto grado de fiabilidad y son repetibles, y deja el resto, más complejo, en manos de la investigación humana. De este modo, se mantiene la rapidez del enriquecimiento automatizado, al tiempo que se reserva el trabajo manual para aquellos registros en los que el criterio humano realmente influye en el resultado.

Un ejemplo sencillo es el enriquecimiento de direcciones de correo electrónico corporativas. Una herramienta puede verificar con fiabilidad la mayoría de las direcciones de correo electrónico. Los registros sin resolver pueden pasar entonces a fuentes secundarias o a una investigación manual, en lugar de obligar a un investigador a gestionar cada registro desde cero.

Utiliza estas cinco preguntas para tomar la decisión

Antes de externalizar, evalúa el proyecto en función de su complejidad, envergadura, capacidad interna, riesgo de calidad y repetibilidad. Una alta complejidad, una envergadura significativa, una capacidad interna limitada y un alto riesgo en las fases posteriores inclinan la decisión hacia la colaboración con un socio que se encargue de la gestión. Una alta repetibilidad y unos sistemas internos sólidos inclinan la decisión hacia la automatización.

La mejor decisión en materia de externalización es aquella que es específica. No externalices todo el flujo de trabajo de datos si solo una fase está provocando el cuello de botella. Un socio puede encargarse del abastecimiento, la investigación de excepciones, la validación, el control de calidad o el mantenimiento periódico, mientras que tu equipo se ocupa de las partes que ya funcionan bien.

• Complejidad: ¿cuántos registros requieren interpretación o investigación?
• Escala: ¿qué volumen hay que procesar y actualizar?
• Capacidad: ¿quién dentro de la empresa tiene tiempo para encargarse de esta tarea?
• Riesgo: ¿qué ocurre si un campo crítico está incorrecto?
• Repetibilidad: ¿se puede automatizar el flujo de trabajo con reglas estables?