¿Alguna vez abrió los registros de la cuenta solo para encontrar tres copias casi idénticas, cada una con un correo electrónico diferente? o descubrió que los números de teléfono están desactualizados, o Leads aparecen dos veces? Como resultado, las repeticiones de ventas pierden tiempo, los comerciantes apuntan a las personas equivocadas y los informes no se pueden confiar. El insight: Según la Sólo el 35% de los profesionales de ventas confían completamente en la exactitud de los datos de su organización. Informe de estado de ventas de Salesforce 2024 Informe de estado de ventas de Salesforce 2024 Los datos de Salesforce a menudo se describen como la fuente vital de una organización, pero como cualquier recurso vital, debe mantenerse limpio y saludable. La higiene de datos de Salesforce se refiere a mantener la información de CRM precisa, consistente y libre de confusión, como duplicados o registros obsoletos. De hecho, a El 92% de los analistas y líderes de TI están de acuerdo en que la necesidad de datos confiables es mayor que nunca. Estudios de Salesforce Estudios de Salesforce Los datos malos conducen a esfuerzos desperdiciados, usuarios frustrados y oportunidades perdidas. Mantener la higiene de los datos en un gran CRM puede parecer una tarea aburrida, sin fin. Limpiar manualmente los datos, como la fusión de duplicados, la fijación de formatos de campo y la verificación de detalles, no solo es tedioso, sino también vulnerable a errores. Afortunadamente, las herramientas actuales, incluyendo la IA, pueden ayudar a poner muchas tareas para la limpieza de datos en Salesforce en autopilot.Al aprovechar las funciones de Salesforce incorporadas junto con las aplicaciones alimentadas por IA, puede limpiar continuamente los datos de Salesforce con un mínimo esfuerzo manual. Aquí hay siete estrategias prácticas que te ayudarán a automatizar la limpieza de datos de Salesforce y mantener tus datos de CRM en buen estado. Comience la higiene de datos en Salesforce con reglas de duplicación y coincidencia Una de las defensas más básicas y importantes contra los datos confusos es detener las copias antes de que entren en su CRM. y Piense en estos como su primera línea de defensa: trabajan en tiempo real para capturar posibles engaños a medida que los usuarios crean o editan registros. Duplicate Rules Reglas de Matching Reglas duplicadas Reglas de Matching Una regla de coincidencia define los criterios para lo que constituye una coincidencia duplicada, por ejemplo, contactos con el mismo correo electrónico, o cuentas con nombres de cuentas y ciudades coincidentes. Luego, una Regla utiliza esa lógica para tomar medidas cuando se encuentra un encuentro: puede simplemente permitir el guardar y marcar el duplicado (por lo que aparece en un informe), alertar al usuario con una advertencia, o bloquear completamente el duplicado de ser guardado. Salesforce viene con algunas reglas de ajuste predefinidas (como para correos electrónicos, números de teléfono, etc.), que puede activar o clonar y ajustar para adaptarse a su lógica empresarial. Al configurar reglas duplicadas en objetos clave (cuentas, contactos, leads, etc.), se asegura de que nadie añade accidentalmente un registro duplicado que tendrá que limpiar más tarde. Por ejemplo, puede tener una regla que impide que se cree un Lead si el correo electrónico coincide con un Lead o Contacto existente – en cambio, Salesforce puede alertar al usuario e incluso proporcionar un enlace al registro existente. Keep Your Rules Sharp With Regular Reviews Para maximizar esto, revise y refine periódicamente sus reglas de ajuste: ¿Han capturado todos los duplicados obvios? ¿Están particularmente flagando demasiado agresivamente con falsas alarmas? Cambie la confusión y los campos utilizados a medida que aprende de los datos reales.Y recuerde establecer reglas duplicadas para reportar duplicados también – Salesforce puede agrupar a los engaños detectados en De esta manera, incluso si elige no bloquear un duplicado en la entrada, tendrá un registro de posibles engaños para fusionarse más tarde. Duplicar los registros Duplicar los registros Una de las limitaciones de las reglas nativas es que no fusionarán registros para usted, simplemente los impiden o los etiquetan.Es donde entran las herramientas avanzadas, pero antes de explorar estas soluciones avanzadas, echemos un vistazo a otra pieza crucial: capturar datos malos en el punto de entrada. Hack #2. Block Bad Data at the Point of Entry With Validation Rules Bloquear los datos malos en el punto de entrada con reglas de validación Más allá de los duplicados, los tipos, los valores que faltan y la formatación inconsistente pueden dañar un CRM y hacer que los informes sean menos fiables.Para mantener una alta calidad de datos, es crucial capturar errores en el momento de la entrada. Las Reglas de validación de Salesforce son tus amigos aquí, ya que son portadores de datos esencialmente automatizados que aseguran que cada registro cumpla con tus estándares antes de guardarlo. Una regla de validación verifica el valor en uno o más campos contra una fórmula que define, y si la condición de la regla no se cumple, impide que el registro se salve (mostrando un mensaje de error). que cada oportunidad tiene una fecha cercana en el futuro; que la dirección de correo electrónico de un Contacto contiene “@”; que un campo de estado personalizado no se deja vacío si Etapa = Cerrado Perdido. Si un usuario intenta guardar un registro que viole esas reglas, Salesforce les pedirá que lo arreglen. Ejemplos de reglas de validación de datos en acción Al usar las reglas de validación de forma estratégica, realiza una forma de limpieza de datos en Salesforce en el punto de entrada, evitando que los datos confusos entren en su sistema. Campos obligatorios: Por ejemplo, el número de teléfono debe cumplimentarse para los leads. Value ranges: E.g., Opportunity Amount cannot be negative. Consistencia transversal: Por ejemplo, si Stage = “Cluido ganó”, entonces la razón ganada debe estar poblada. Las necesidades de cada organización serán diferentes, por lo que vale la pena revisar sus datos para encontrar problemas frecuentes y luego crear reglas de validación para captarlos. Consejos para construir reglas de validación inteligentes y usables Tenga en cuenta que las reglas de validación se centran en el formato y la lógica simple, no si los datos son exactos en el mundo real. Pueden asegurarse de que un campo de número de teléfono contiene dígitos, pero no de que el número realmente llegue a una persona real. No hagan demasiadas reglas estrictas - sólo apliquen lo que realmente importa para la usabilidad y el informe. Y siempre comunican con sus usuarios sobre por qué existe una regla (proporcionan un mensaje de error útil). Cuando se implementan correctamente, las reglas de validación actúan como una limpieza automatizada, deteniendo un montón de datos de basura en la puerta . En la práctica, las reglas de validación que trabajan junto con reglas duplicadas reducen significativamente la carga de trabajo a continuación de limpiar su Salesforce. Con la validación y las reglas duplicadas que cubren los principios básicos, es hora de abordar la limpieza más compleja y a gran escala: automatizar la detección y la fusión de duplicados. Hacke #3. Automatiza la limpieza de datos de Salesforce con deduplicación alimentada por IA Una vez que haya construido una base sólida con las Reglas de Matching, Duplicate y Validación, el siguiente paso es desduplicar sus datos de una manera más compleja o a gran escala. Los duplicados son una de las principales causas de datos impuros. Y ya que ya confiamos en la automatización en tantas áreas de CRM, ¿por qué no dejar que la IA ayude aquí también? Ya está en todas partes: empoderando recomendaciones, correos electrónicos y informes. Así que sí, tiene sentido usar IA contra duplicados. De hecho, varias herramientas construidas específicamente para Salesforce utilizan el aprendizaje automático para detectar y limpiar registros duplicados mucho más eficazmente que los métodos manuales o los sistemas rígidos basados en reglas. La buena noticia es que el uso de estas herramientas no requiere reinventar su proceso.El primer paso sigue siendo el mismo: identificar y fusionar cuentas, contactos y leads duplicados.Pero en lugar de combar registros manualmente, ahora puede confiar en aplicaciones de deduplicación alimentadas por IA para manejarlo en autopilot, más rápido, más inteligente y más consistentemente. Salesforce provides basic Duplicate Management out-of-the-box: Matching Rules to define what a “match” is and Duplicate Rules to flag or block duplicates on save. However, these rules require manual setup and cover only straightforward scenarios. Cómo funciona la deduplicación AI-Powered Para ir más allá del manejo básico de la duplicación, considere una aplicación de deduplicación alimentada por IA de AppExchange. Utilizando una solución de deduplicación de IA, puede escanear y fusionar registros duplicados de forma automática en una base regular. Las plataformas avanzadas que utilizan IA pueden identificar efectivamente los duplicados, presentarlos lado a lado para su revisión, y luego fusionar o convertir los registros en unos pocos clics. Por ejemplo, , que aparece primero cuando busca herramientas de deduplicación de IA en AppExchange, utiliza el aprendizaje automático para identificar duplicados que las herramientas basadas en reglas tradicionales podrían faltar. Los algoritmos de la aplicación comparten registros de manera inteligente - no sólo busca coincidencias de campo exactas, sino que aprende patrones para capturar duplicados confusos (como "Acme Inc." vs "Acme Incorporated") e incluso mejora con el tiempo a medida que se fusionan. DataGrupo DataGrupo Beneficios de permitir que AI maneje la deduplicación Un gran bono de permitir que la IA maneje este levantamiento pesado es la coherencia – la IA puede ser entrenada para aplicar su lógica única cada vez, asegurándose de que ningún duplicado se deje sin comprobar. Además, usted mantiene el control: generalmente puede establecer reglas para cómo las fusiones deben elegir los registros maestros o los valores de campo, y mejores herramientas incluyen redes de seguridad como registros de auditoría y la funcionalidad Undo en caso de que necesite revertir una fusión. In short, Salesforce data cleanup can be dramatically accelerated by AI. You’ll free your team from painstaking manual dedupe work while boosting data quality. Cualquiera que sea el método de deduplicación que elija, comience ejecutando una búsqueda de duplicado completa para ver cuán grande es el problema, luego programa para que se ejecute regularmente. Estandariza y limpia los datos de Salesforce con formatación automática Incluso con buenos controles de entrada, los datos en Salesforce pueden variar en formato a lo largo del tiempo. Un usuario introduce “CA” para estado, otro escribe “California.” Algunas cuentas tienen nombres en ALL CAPS, otras en el caso de Título. Estas inconsistencias pueden no parecer críticas, pero pueden obstaculizar su capacidad para segmentar, buscar o desglosar datos de manera efectiva. Herramientas de formatación integradas y alimentadas por IA Salesforce ofrece algunas ayudas nativas aquí, como campos de listas para restringir valores y listas de estado/país (para estandarizar esas entradas). También puede utilizar fórmulas o reglas de flujo de trabajo para automatizar ciertas entradas. Por ejemplo, un campo de fórmula para mostrar números de teléfono en un formato uniforme (XXX) XXX-XXXX. Sin embargo, mantener la coherencia en la escala a menudo requiere herramientas o scripts especializados. Las herramientas de limpieza de datos proporcionan Reglas de transformación – esencialmente reglas de búsqueda y reemplazo o reformulación que se ejecutan a través de sus datos para normalizarlos. Por ejemplo, puede configurar una regla para convertir cualquier instancia de “Estados Unidos” o “Estados Unidos” o “Estados Unidos” a un único valor preferido en todos los registros. tiene un módulo que incluye reglas de transformación fuera de la caja para corregir problemas de formatación comunes y permite los personalizados. Estos pueden ser ejecutados en volumen en los registros de Salesforce existentes o incluso aplicados durante la importación de datos para corregir problemas antes de entrar en Salesforce. DataGrupo DataGrupo Automatización para la consistencia continua de los datos Otro enfoque inteligente es utilizar los desencadenantes de Flujos o Apex en Salesforce para limpiar o estandarizar los datos automáticamente. Pre-save Flow podría capitalizar automáticamente la primera letra de un apellido o cortar espacios adicionales de una entrada. Un desencadenante podría imponer que los nombres de cuentas no contengan ciertos caracteres especiales, etc. Con el poder de Flujo (no se necesita código en la mayoría de los casos), los administradores pueden configurar muchas de estas correcciones de formatación de autopilot. Al normalizar cosas como abreviaturas, patrones de números de teléfono, componentes de direcciones, etc., no solo hacen que sus datos parezcan limpios, sino que también mejoran su utilidad.Los informes no tratan accidentalmente a “NY” y “New York” como regiones diferentes, y los filtros pueden capturar todos los registros relevantes sin una lógica compleja. En resumen, tómese el tiempo para definir estándares para sus datos de Salesforce y utilizar la automatización para aplicarlos. Su objetivo es una versión única y limpia de cada punto de datos, ya sea asegurando códigos de estado consistentes o convenciones de nombramiento uniforme.Este proceso de limpieza de datos de Salesforce puede involucrar algunas actualizaciones masivas una vez y luego reglas continuas para mantener las cosas en línea, pero se paga en una información más suave y un mantenimiento más fácil en el futuro. Hack #5. Validar y enriquecer los datos para minimizar la limpieza de Salesforce más tarde Más allá de la formatación, la calidad de los datos depende de la corrección y la exhaustividad. Es una cosa tener un número de teléfono en el formato correcto; es otra para que ese número de teléfono realmente funcione. De la misma manera, un lead con un correo electrónico como “jane.doe@acme.com” puede pasar una regla de validación para el formato, pero ¿es un correo electrónico real, entregable? Cómo las herramientas de terceros ayudan con la verificación de datos La verificación automática de datos es un hack que utiliza servicios externos para asegurarse de que los datos de Salesforce no solo estén bien formados, sino que también sean precisos. Las Reglas de Validación de Salesforce no pueden confirmar que un correo electrónico o dirección sea real – para ello, tendrá que tocar en conjuntos de datos externos o APIs. Afortunadamente, hay aplicaciones de AppExchange que se especializan en esto. Por ejemplo, Experian Data Validation, Clean Suite para CRM de Melissa, ZoomInfo, DataGroomr, etc., proporcionan tales capacidades a los usuarios de Salesforce. Estas herramientas pueden verificar los correos electrónicos, números de teléfono y direcciones contra bases de datos en vivo. Utilizan algoritmos para validar que el dominio de un correo electrónico existe y puede aceptar correo, que un número de teléfono está activo y que una dirección de correo es entregable. Al integrar un servicio de este tipo, usted podría automáticamente marcar o incluso actualizar registros que tengan información de contacto mala. Imagínese un conductor de entrada con un número de teléfono probable falso “1234567890”. Las verificaciones automatizadas pueden marcarlo como inválido o enviarlo a una cola para la investigación, evitando que sus repeticiones de ventas pierdan tiempo. Del mismo modo, la verificación de direcciones puede estandarizar las direcciones al formato USPS y marcar las direcciones no entregables, mejorando las tasas de alcance de su campaña. Estos procesos se pueden ejecutar en volumen en su base de datos existente, así como para raspar los datos legados. Fill In the Gaps With Data Enrichment El enriquecimiento es el lado contrario de la verificación – usando la IA para agregar información que falta pero valiosa. Por ejemplo, puede usar una herramienta de enriquecimiento para llenar automáticamente la industria y el tamaño de una empresa de liderazgo basado en su dominio de correo electrónico o para anexar URLs de perfil de LinkedIn a los contactos. las características de Einstein propias de Salesforce y los servicios de IA de terceros pueden predecir o recomendar datos para agregar. Mientras que el enriquecimiento va un paso más allá de la higiene en la mejora, ciertamente apoya la causa: un registro más completo es un registro más limpio que los usuarios no tienen que investigar manualmente. La clave es automatizar estas verificaciones y actualizaciones para que funcionen continuamente o según un horario (por ejemplo, nocturno o semanal), en lugar de depender de los humanos para capturar inexactitudes. Esto reducirá significativamente la acumulación de datos desechables, lo que significa que se necesita menos limpieza de Salesforce en el futuro. Cuando los nuevos registros entran en Salesforce, tienen un proceso automatizado, a través de Flow o una aplicación de terceros, para verificar los campos básicos como el correo electrónico y la dirección. Para los registros existentes, ejecuten verificaciones periódicas de volumen para capturar los datos que han quedado estancados. Al validar y enriquecer sus datos usando la IA, mantiene una base de datos de alta calidad donde los registros no solo están formateados correctamente, sino también actuables y confiables. sus equipos de ventas y marketing le agradecerán cuando ya no tengan que comprobar dos veces cada correo electrónico o cazar por la información perdida. Hacke #6. Planifica los datos de Salesforce regulares para limpiar puestos de trabajo El mejor modo de garantizar la limpieza continua es programar sus procesos de limpieza para que se ejecuten automáticamente. Salesforce tiene opciones para automatizar varias tareas (como informes programados, actualizaciones de dashboard o trabajos de Apex), y muchas herramientas de calidad de datos proporcionan funciones de programación también. La idea es definir cuántas veces desea que ocurra una determinada actividad de limpieza, y luego dejar que el sistema la realice en el fondo. Por ejemplo, puede programar una búsqueda semanal de duplicados y fusionar tareas para mantenerse encima de los engaños. Las soluciones avanzadas de deduplicación de IA le permiten configurar análisis duplicados recurrentes e incluso automatizar las fusiones masivas en una cadencia elegida. Puede configurarlo para que cada viernes por la noche, la herramienta encuentre todos los nuevos grupos duplicados y fusione aquellos que cumplen con sus criterios predefinidos – deduplicación automática verdaderamente libre de manos. Del mismo modo, puede programar una carrera de verificación mensual, utilizando el servicio de verificación de Hack #5, para volver a comprobar todos los correos electrónicos y teléfonos, ya que los datos pueden desintegrarse con el tiempo. Uso de flujos, Apex y informes para la automatización personalizada Los administradores y desarrolladores de Salesforce también pueden aprovechar las tareas programadas, por ejemplo, un flujo programado o un Apex de lotes, para realizar una limpieza de datos rutinaria.Por ejemplo, un flujo programado podría ejecutarse durante la noche para encontrar cualquier Cuentas creadas sin una región y rellenar una función predeterminada o para cerrar tareas que no se hayan actualizado en 3 años. Puede programar un informe para ser enviado por correo electrónico a los administradores de datos que destaquen posibles problemas de higiene de datos (como “Contacto creado la semana pasada por falta de correo electrónico”). Deja que la automatización haga el trabajo El beneficio de programar estas tareas es que sus rutinas de limpieza de datos de Salesforce ocurren de manera consistente. Los humanos procrastinan o olvidan, pero un trabajo programado no lo hará. Al separar tareas pesadas de horas fuera de pico, también evitas impactar a los usuarios durante el día de trabajo. En esencia, creas una organización de limpieza de Salesforce: se eliminan duplicados, los campos se estandarizan y los datos inválidos se etiquetan o eliminan, todo en un ciclo regular sin necesidad de intervención manual cada vez. Establecer tareas de limpieza de datos programadas puede requerir algún trabajo inicial (y pruebas para ser seguros), pero una vez en lugar, es como tener un cuidador diligente para su CRM. sus procesos de higiene de datos se vuelven proactivos y predecibles, no solo acciones de emergencia reactivas cuando las cosas salen de control. Hacke #7. monitorear la higiene de datos de Salesforce con informes y dashboards Para mantener verdaderamente la higiene de los datos de Salesforce en el autopilot, necesitas monitorear continuamente el estado de tus datos para poder capturar nuevos problemas temprano. Las capacidades de informe y dashboard de Salesforce son excelentes para esto. Al crear un Dashboard de Calidad de Datos, puedes mantener las métricas clave delante de ti y demostrar que tus otros hacks están funcionando. ¿Qué puede incluir en un dashboard de higiene de datos?Aquí hay algunas ideas: Cuenta los registros duplicados: por ejemplo, el número de conjuntos de registros duplicados detectados este mes (si se utiliza el informe duplicado nativo o los registros de una aplicación de terceros). Puntos de completitud de datos: Por ejemplo, ¿qué porcentaje de contactos tienen campos esenciales, como correo electrónico o teléfono, poblados, o qué fracción de cuentas tienen una industria? Los porcentajes bajos pueden indicar áreas donde necesita mejores procesos o reglas adicionales. Salesforce Labs realmente ofrece una aplicación gratuita de Dashboards de Análisis de Calidad de Datos que incluye informes preconstruidos para la completitud y otras métricas de calidad de datos en objetos estándar. Excepciones a la regla de validación: el seguimiento de la frecuencia con la que se disparan las reglas de validación puede ser complicado, pero puede medirlo indirectamente (por ejemplo, contar registros con un valor como "No conocido" que los usuarios usan para eludir una regla). Duplicados recientemente fusionados: Si utiliza una aplicación que registra las fusiones, muestre cuántos duplicados se fusionaron esta semana/mes. Esto destaca el impacto de sus esfuerzos de deduplicación y también asegura que las fusiones se produzcan regularmente. Registros con banderas de calidad de datos: Si utiliza cualquier tipo de campo de bandera para datos malos, por ejemplo, una casilla de verificación "Email inválido" que se establece por una automatización, informe de cuántos registros están marcados y tendencia a lo largo del tiempo. Análisis de Calidad de Datos Dashboards Siga adelante con un seguimiento proactivo Al monitorear estos y otros indicadores, crea un loop de retroalimentación.El panel de control puede ser revisado en una reunión semanal o por un administrador a simple vista.Si algo pica – por ejemplo, el recuento de duplicados salta inesperadamente – sabrá sumergirse y ajustar sus reglas o procesos. Además, considere utilizar las suscripciones de informe de Salesforce para enviar correos electrónicos automatizados de informes de calidad de datos críticos a los propietarios de registros o a los gerentes. Por ejemplo, puede enviar a cada gerente de equipo de ventas un informe mensual de sus oportunidades abiertas que carecen de fechas cerradas. Observe las tendencias y los cambios A medida que Salesforce continúa infundiendo IA a la plataforma, podemos ver más inteligencia incorporada para la calidad de los datos, por ejemplo, Einstein podría marcar datos inusuales o sugerir acciones de limpieza en el futuro. ¡No esperes a un desastre de datos, toma el control de la higiene de datos ahora! La buena higiene de datos no es un proyecto de una sola vez, es una disciplina en curso. Pero con la combinación correcta de características de Salesforce y ayudantes alimentados por IA en su kit de herramientas, gran parte del levantamiento pesado puede funcionar en autopilot. Hemos cubierto cómo abordar las duplicidades, hacer cumplir los estándares, validar la información y mantener los procesos funcionando continuamente. Implementar estos siete hacks hará que sus esfuerzos de limpieza de datos sean proactivos en lugar de reactivos. Los beneficios de mantener la higiene de los datos bajo control en Salesforce son enormes: los usuarios confían más en el CRM, los modelos de análisis y IA proporcionan insights más precisos, y su equipo ahorra innumerables horas que de otro modo se gastarían en la limpieza de hojas de cálculo. Comience evaluando cuál de las áreas anteriores es su mayor punto de dolor – tal vez tenga un duplicado pesadilla para resolver, o tal vez los registros incompletos le están impidiendo alcanzar. Prioriza una solución allí, implementa una herramienta de AppExchange, establezca una regla, o construya un flujo, y gradualmente camada en automatizaciones adicionales. Mantener datos de CRM de alta calidad nunca puede ser "divertido", pero no tiene que ser un trabajo manual interminable. Deje que las características nativas de Salesforce manejen los conceptos básicos, y deje que las herramientas avanzadas de IA manejen las complejas y rutinarias.Con estos hacks en su lugar, puede alcanzar el nivel de higiene de datos que los organismos de Salesforce necesitan - y mantenerlo así - mientras su equipo se centra en usar esos datos, no en limpiarlos.
