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La qualità del dato – fattore determinante nella realizzazione di progetti CRM

La qualità del dato – fattore determinante nella realizzazione di progetti CRM: Perchè falliscono i progettti CRM

Ormai sappiamo che molti progetti di CRM sono falliti e purtroppo continuano a fallire, nonostante le aziende clienti scelgano società di consulenza serie e competenti.

I motivi di questi fallimenti sono molteplici: le aziende clienti non hanno in mente esattamente cosa ci si può aspettare da un sistema CRM, spesso il SW consigliato non è il più adatto a mappare le esigenze di business, i consulenti di integrazione non sono all’altezza delle aspettative e via dicendo.

Ma anche quando tutti gli aspetti operativi e tecnologici sono stati affrontati nel modo corretto, rimangono altri problemi che spesso sono sottovalutati da quasi tutti gli attori coinvolti. In particolare oltre ad una adeguata formazione del personale (aspetto che affronteremo in un prossimo articolo), vi é un pericolo subdolo: la qualità
del dato.

La qualità del dato é fattore determinante nella riuscita di qualsiasi progetto IT, ma in particolar modo nei sistemi di front end come i CRM.
Molto spesso però questo aspetto non viene considerato come strategico nei progetti IT. Mi é capitato spesso nelle implementazioni a cui ho partecipato di vedere sfumare progetti che erano ben realizzati sia tecnicamente che a livello di processi, ma afflitti da problemi di dati tali da non consentirne il reale utilizzo, mortificando ogni sforzo possibile.

Vediamo cosa può significare la ”qualità” del dato per un Call Centre: storicamente (almeno in Italia) il Call Centre
é stato il primo, e spesso l’unico, tentativo delle aziende di implementare un CRM, tipicamente il CC veniva realizzato, tecnicamente anche molto bene, con procedure ben architettate e strutture aziendali adeguate, personale capace e dinamico.

Successivamente veniva il momento di caricare nel sistema di Front End tutti i dati già presenti in azienda e sparsi sui vari sistemi informativi (ERP, Gestionali, DB dei venditori, Marketing DB, etc.)

Nonostante le varie armonizzazioni e gli studi possibili, all’atto del caricamento di questi dati, si creano doppioni, nomi errati, e via dicendo, soprattutto quando si considerano le anagrafiche personali e gli indirizzi.

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