5 custos ocultos de dados imprecisos de clientes no varejo (e como evitá-los)

Quem poderia imaginar que os icônicos shoppings e grandes lojas físicas de varejo desapareceriam aos poucos? E, no entanto, quase duas décadas atrás, vimos o início do apocalipse do varejo — o fechamento de milhares de lojas e pedidos de falência.

Mas nem tudo é pessimismo. Varejistas mais atentos se adaptaram às novas demandas, confiando fortemente em dados para orientar decisões — desde quais produtos estocar e quem deve ser alvo das campanhas de marketing até a personalização das experiências dos clientes, tanto nas lojas quanto online. E agora, estão prosperando. Por quê? Porque usaram os dados dos clientes como vantagem competitiva e se transformaram de lojas físicas para o mundo digital do e-commerce.

Os varejistas de sucesso são aqueles que priorizaram dados confiáveis dos clientes — dados enriquecidos e precisos que proporcionam uma visão clara e completa (360°) dos consumidores, permitindo marketing eficaz e crescimento nos negócios.

If you can't trust your data, you might be risking more than you think — lost revenue, poor customer experiences, inefficiencies and more. We're breaking down the top five hidden costs of bad customer data and how to avoid them.

O que são dados ruins de clientes e o que os causa?

A definição mais simples de dados ruins de clientes é: dados imprecisos, inconsistentes ou incompletos — ou seja, que não representam corretamente seus clientes.

E como dados ruins não são confiáveis, podem trazer sérias implicações para o seu negócio, como:

• Redução da eficiência operacional

• Aumento do risco de não conformidade

• Perda de confiança dos clientes, reduzindo a receita

• Dificuldades na personalização de campanhas

• Experiências negativas para os clientes

Mas os dados ruins não surgem do nada — dados duplicados ou incompletos, falta de governança ou má higiene de dados podem levar a baixa qualidade.

Vamos ver os principais fatores que contribuem para dados de clientes imprecisos ou incompletos.

Silos de dados

Seja no CRM, sistema de ponto de venda (POS), ferramenta de marketing ou atendimento ao cliente, os dados dos clientes normalmente vivem em sistemas desconectados.

Com informações inconsistentes e dados fragmentados, é quase impossível construir uma visão unificada do cliente — o que resulta em dados ruins e oportunidades perdidas.

Entrada manual propensa a erros

Processos manuais sempre estão sujeitos a erro humano. Um atendente pode errar ao digitar um endereço, ou um cliente pode escrever tudo com erros. Isso gera dados imprecisos, incompletos e difíceis de confiar.

Dados desatualizados e de baixa qualidade

Clientes mudam de endereço, número de telefone ou preferências. Sem atualizações constantes, os dados rapidamente se tornam obsoletos, prejudicando a experiência do cliente e corroendo a confiança.

Falta de padronização

Usar “Rua Principal, 123” ou “R. Principal, 123” pode parecer inofensivo, mas prejudica a coleta e governança de dados. Sem regras claras de formatação, os dados se tornam inconsistentes e difíceis de usar ou validar.

Governança de dados fraca

Sem uma gestão clara de dados — quem cuida, como manter a precisão, etc. — tudo pode desandar. Erros passam despercebidos, equipes criam suas próprias versões dos dados e ninguém sabe em qual confiar.

Governança de dados define regras, responsabilidades e processos repetíveis para manter os dados limpos, consistentes e confiáveis.

Os 5 custos ocultos de dados ruins de clientes

Então, por que a baixa qualidade dos dados é um problema? Porque há uma montanha de custos ocultos que não apenas afetam seus lucros, mas também corroem a confiança dos clientes, sua reputação e muito mais.

Enquanto alguns efeitos são óbvios — como multas por manuseio inadequado de informações sensíveis ou não conformidade com normas de privacidade como o GDPR — outros são muito mais difíceis de prever. Como a perda da confiança dos clientes ou o uso de dados ruins para treinar modelos de IA e análises preditivas. Seus dados estão realmente prontos para a IA?

Operações ineficientes, danos à reputação, experiências ruins para os clientes e perda de oportunidades de receita podem parecer resultado de má gestão ou de uma economia estagnada. Mas, na realidade, dados não confiáveis provavelmente são os verdadeiros culpados.

Aqui estão alguns dos custos ocultos dos dados de clientes ruins que as empresas do varejo devem conhecer.

1. Perda de receita

Você depende de dados confiáveis e precisos dos clientes para impulsionar o crescimento. Quando pode confiar nos seus dados, é possível criar campanhas de marketing orientadas por dados que ajudam seu negócio a alcançar seus objetivos financeiros.

Mas… e quando os dados são ruins?

A Gartner descobriu que as organizações acreditam que a má qualidade dos dados é responsável por uma média de US$ 15 milhões em perdas por ano, minando a confiança e o valor comercial dos dados. Um VP e analista da Gartner, Ted Friedman, explica:

“A má qualidade dos dados é um dos principais fatores de uma crise na confiança das informações e no valor comercial, impactando negativamente o desempenho financeiro.”

Assustador.

Mas… e se você pudesse usar dados de clientes confiáveis?

Imagine que você é um varejista que vendeu botas de esqui no último inverno. Com dados precisos dos clientes, você pode antecipar as necessidades deles e enviar ofertas personalizadas — como uma jaqueta de esqui — antes da próxima viagem.

Você pode até criar pacotes com itens relacionados — gorros, luvas, bastões de esqui — para agregar ainda mais valor. E só consegue fazer isso porque conhece seus clientes como mais do que apenas um registro no CRM.

Mas com dados ruins, essa possibilidade escapa pelas frestas. E oportunidades perdidas como essa não significam apenas uma venda a menos — elas limitam as chances de vendas cruzadas e reduzem o potencial de receita a longo prazo.

2. Ineficiências operacionais

Desde a introdução da inteligência artificial (IA) moderna, as empresas do mundo todo se tornaram ainda mais focadas em eficiência.

Mas quando você parte de dados de clientes de baixa qualidade, a eficiência operacional do dia a dia despenca. Os funcionários perdem tempo inserindo ou corrigindo dados imprecisos manualmente. Eles pedem repetidamente as mesmas informações aos clientes, o que gera experiências ruins, ou gastam tempo tentando encontrar dados que estão faltando.

Essas ineficiências se acumulam rapidamente, custando tempo e dinheiro. Em vez de atender os clientes e impulsionar as vendas, seus funcionários ficam presos limpando a bagunça causada por dados ruins.

E o pior? É um custo totalmente evitável, que pesa no bolso e reduz a produtividade.

3. Multas regulatórias e riscos potenciais

Quando os clientes fornecem dados para você, eles confiam que esses dados serão mantidos em segurança e com privacidade. Além de atender às expectativas deles em relação à privacidade, sua empresa precisa proteger as informações pessoais identificáveis (PII) de acordo com leis como a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) ou o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR).

Mas, quando não há processos sólidos para o armazenamento e uso dos dados, sua empresa corre o risco de enfrentar multas significativas, penalidades e até processos judiciais em caso de vazamentos. Talvez tão sério quanto isso sejam os impactos não financeiros — como o descumprimento de regulamentações — que podem minar a confiança do cliente.

E os dados ruins podem ser os culpados pelos seus problemas de conformidade. Dados desatualizados, incompletos ou inconsistentes entre diferentes sistemas tornam praticamente impossível atender a solicitações de privacidade, como exclusão de dados ou acesso às informações.

Você pode estar em risco de não conformidade sem nem perceber — não porque sua empresa não queira seguir as regras, mas porque seus sistemas não têm capacidade para isso. Os dados ruins dos clientes se tornam uma ameaça silenciosa, incorporada aos processos diários, que pode levar a sérios problemas de conformidade, privacidade e segurança.

4. Danos à reputação da sua marca

Imagine ligar para o atendimento ao cliente após receber um pacote com itens faltando. O atendente pergunta o que você pediu, seu endereço, quando fez o pedido — uma série de perguntas que eles já deveriam saber responder.

Definitivamente não é a experiência personalizada e sem atrito que você esperava — e tudo isso por causa de dados ruins dos clientes. E considerando que a personalização pode gerar um aumento de 5 a 25% na receita, ter dados confiáveis é fundamental.

Uma pesquisa da McKinsey & Company mostra que 72% dos consumidores esperam que as empresas conheçam seus interesses e os reconheçam como indivíduos.*

*McKinsey Next in Personalization 2021 Report

Quando sua empresa não tem os dados certos para criar interações memoráveis com o cliente, você transmite uma imagem desorganizada e pouco profissional. Mais importante ainda, isso compromete a lealdade, a satisfação e a retenção dos clientes.

5. Dados ineficazes e imprecisos para a IA

Como evitar as armadilhas dos dados ruins de clientes

Dados de clientes de baixa qualidade podem causar sérios prejuízos para empresas do varejo — desde perdas financeiras e multas por violação de privacidade até a perda da confiança dos consumidores. Mas não se preocupe: com processos bem definidos e o uso da tecnologia certa, é possível evitar esses problemas e manter tudo funcionando de forma eficiente.

Estabeleça processos de validação de dados

Quer garantir que está usando apenas dados de qualidade dos clientes? Valide as informações assim que elas entram no seu sistema. Com ferramentas especializadas, você pode verificar, em tempo real, dados essenciais como endereços, números de telefone e e-mails. Soluções de MDM (Master Data Management) permitem conferir essas informações antes mesmo que uma entrada duplicada seja criada.

Imagine que um cliente informe seu endereço no ponto de venda de uma loja física. Uma ferramenta de validação verifica se os dados estão no formato correto, com ortografia adequada e CEP completo.

Detectar esses erros no momento da entrada garante registros precisos e evita problemas de qualidade dos dados no futuro.

Integre com a Plataforma da Stibo Systems

Provavelmente, seus dados de clientes estão espalhados por vários sistemas — como CRM, ferramentas de e-mail marketing, entre outros.

Quando essas informações estão descentralizadas, é comum haver dados duplicados, incompletos ou até conflitantes entre sistemas.

Nossa Customer Experience Data Cloud pode ajudar a evitar esses problemas, garantindo que todos os sistemas estejam sincronizados com os registros de clientes mais atualizados e consistentes. Como isso funciona?

Através de um framework de integração aberto que permite a conexão entre seus sistemas. As soluções de MDM da Stibo Systems utilizam esse framework para que dados limpos e confiáveis fluam da nossa plataforma para todas as suas ferramentas.

Essa consistência permite uma visão unificada do cliente, reduz erros e capacita suas equipes a oferecer uma experiência muito melhor para o consumidor.

Enriqueça os dados dos clientes

Imagine que seus clientes são como um grande quebra-cabeça. Você pode ter algumas — ou até a maioria — das peças, mas só terá a imagem completa quando encontrar as peças que faltam.

É aí que entra o enriquecimento de dados. Ferramentas de enriquecimento de dados funcionam como essas peças ausentes, fornecendo informações valiosas sobre os clientes — como hábitos de compra ou dados demográficos mais aprofundados — para que você possa tomar decisões melhores e mais orientadas por dados.

O enriquecimento de dados (que às vezes utiliza registros públicos) melhora e complementa seu conjunto de dados, permitindo que você tenha uma visão completa dos seus clientes e possa criar campanhas de marketing mais direcionadas e eficazes.

Crie frameworks de governança de dados

Qual é a diferença entre varejistas que têm dados confiáveis e aqueles que lidam com dados ruins de clientes? Governança de dados.

A governança de dados oferece diretrizes claras para a coleta, armazenamento e segurança das informações.

Construir e implementar um framework sólido de governança de dados exige tempo e esforço, mas é uma das melhores estratégias para combater problemas de qualidade nos dados dos clientes.

Além disso, a governança de dados atribui responsabilidade a alguém pela proteção e precisão dos dados. Quando bem executada, boas práticas de governança reduzem riscos de segurança, garantem conformidade com regulamentações e melhoram a qualidade geral dos dados.

Aproveite soluções automatizadas de gerenciamento de dados

Gerenciar dados de clientes não é tarefa fácil — mas você pode tornar esse processo mais simples com automação. Ela permite otimizar o gerenciamento de dados e reduzir o trabalho manual, liberando sua equipe para focar em outras prioridades do negócio.

O gerenciamento automatizado de dados cuida de tarefas como:

• Desduplicação

• Limpeza de dados

• Atualizações em tempo real

• Armazenamento de dados

A automação não apenas economiza tempo para seus colaboradores, como também melhora a qualidade e a consistência dos dados, garantindo que as informações estejam sempre atualizadas.

Combata dados ruins de clientes com a Stibo Systems

O varejo está repleto de oportunidades — e também de desafios. Seus clientes exigem experiências personalizadas. Eles esperam que as descrições dos produtos online sejam fiéis ao que veem na loja física. Quando você entra em contato, eles esperam que você saiba o nome deles. E, claro, confiam que seus pedidos serão entregues no endereço correto.

Mas nada disso é possível com dados de clientes não confiáveis.
Quer competir oferecendo uma excelente experiência ao cliente? Então você precisa competir com base na qualidade dos dados dos clientes.

Crie uma visão 360° dos seus clientes, com dados confiáveis e consistentes, para executar campanhas de marketing hiperpersonalizadas e oferecer as experiências que os consumidores de hoje esperam de você.

White Paper

Why Customer Experience Is the New Competitive Edge

Businesses must build exceptional experiences to be relevant. Learn about the advantages of accurate customer data and master data management.

Get the White Paper

Impulsionando o crescimento dos clientes com dados confiáveis, ricos, completos e curados, Matthew Cawsey possui mais de 20 anos de experiência em software corporativo, atuando nas principais empresas globais de gestão de dados. Ele é um profissional qualificado em marketing, com foco prático em marketing de produto. Matthew é altamente experiente em gestão de informações de clientes, qualidade de dados corporativos, gestão de dados mestres multidomínio e governança e conformidade de dados.